practica
Páginas: 20 (4898 palabras)
Publicado: 29 de noviembre de 2014
Resumen
En este trabajo se presenta una herramienta CAD para la optimización del diseño de armaduras planas, la cual fusiona Algoritmos Genéticos (GA) con el Análisis por Elementos Finitos (FEA) y recibe el nombre de Diseño Óptimo Evolutivo (DOPE). DOPE fue desarrollado en DELPHI (Object Pascal), y a pesar de la sencillez de su implementación, mostró muy buen desempeño. Los resultadosdemostraron que la herramienta es robusta, y al mismo tiempo, realiza la optimización con tiempo de proceso razonable. El alcance en este trabajo se limita a la aplicación del diseño de armaduras planas, no obstante, el concepto puede aplicarse a cualquier clase de elemento, ya sea plano o tridimensional. Tres casos de estudio son presentados para demostrar la utilidad de DOPE aplicado a armaduras planas.Descriptores: Algoritmo Genético (GA), Análisis por Elementos Finitos (FEA), optimización estructural, armadura plana, diseño óptimo, computación evolutiva.
Abstract
This paper reports the merging of Genetic Algorithms (GA) with Finite Element Analysis (FEA) as a tool of optimization for design of trusses. The development of an experimental CAD tool is re ported Evolutionary OptmalDesign (DOPE). This CAD was done using DELPHI (Object Pascal) and showed very good results in spite of such basic configuration. The results lead us to optimizate within reasonable processing time, so a fast and robust optimization method is obtained. The research actually embeds FEA within the GA, and the fitness function is linked to FEA, in stead of the approach of processing with GA's,confirming and redirecting with FEA used in other researches. Three cases of study are reported for confirming the utility of DOPE applied to trusses.
Keywords: Genetic Algorithm (GA), Finite Element Analysis (FEA), structural optimization, plane truss, optimal design, evolutionary computing.
Introducción
Las responsabilidades de un diseñador en el proceso de toma de decisiones durante eldiseño son muchas, pero principalmente:
– Definir las especificaciones del problema.
– Elegir criterios de diseño adecuados.
– Modelar y evaluar.
– Realizar cálculos empleando técnicas como FEA.
– Interpretar y evaluar los resultados del FEA.
– Elegir la mejor de las soluciones e incluso proponer mejoras (Figura1).
La última actividad en la lista, elegir la mejor solución ymejorarla, depende fuertemente de la experiencia del diseñador, por lo que no es simple. Además, el diseñador no dispone de los parámetros o la capacidad suficientes para asegurar que la última propuesta de solución que obtenga sea la óptima, ya que le es físicamente imposible evaluar el espectro completo de posibles soluciones. Entonces, resulta atractivo tener una herramienta que permita obtenersoluciones de un problema de diseño lo más cercanas posibles a la óptima, cuyo desempeño no dependa de la experiencia del diseñador. La incorporación de GA a la solución de problemas de diseño de armaduras planas es una alternativa viable para desarrollar herramientas evolutivas como la descrita arriba.
Antecedentes
Desde hace varias décadas, se han realizado estudios en el campo deoptimización estructural. El desarrollo de metodologías eficientes para encontrar estructuras óptimas es muy importante, debido a que facilitaría resolver problemas complejos en áreas como la arquitectura, la ingeniería civil y mecánica.
El uso de las técnicas de la computación evolutiva, tales como los GA, se han aplicado a la solución de algunos problemas en el pasado. Goldberg (1989) yMichalewicz (1996), aplicaron GA al diseño de armaduras planas. Su objetivo fue disminuir la sección transversal de los miembros de la estructura, considerando la restricción de máximo esfuerzo, obteniendo ambos resultados similares y satisfactorios. Jenkis (1991) empleó GA a la optimización geométrica y disminución de peso de armaduras. En su estudio la topología era fija y los parámetros geométricos...
En este trabajo se presenta una herramienta CAD para la optimización del diseño de armaduras planas, la cual fusiona Algoritmos Genéticos (GA) con el Análisis por Elementos Finitos (FEA) y recibe el nombre de Diseño Óptimo Evolutivo (DOPE). DOPE fue desarrollado en DELPHI (Object Pascal), y a pesar de la sencillez de su implementación, mostró muy buen desempeño. Los resultadosdemostraron que la herramienta es robusta, y al mismo tiempo, realiza la optimización con tiempo de proceso razonable. El alcance en este trabajo se limita a la aplicación del diseño de armaduras planas, no obstante, el concepto puede aplicarse a cualquier clase de elemento, ya sea plano o tridimensional. Tres casos de estudio son presentados para demostrar la utilidad de DOPE aplicado a armaduras planas.Descriptores: Algoritmo Genético (GA), Análisis por Elementos Finitos (FEA), optimización estructural, armadura plana, diseño óptimo, computación evolutiva.
Abstract
This paper reports the merging of Genetic Algorithms (GA) with Finite Element Analysis (FEA) as a tool of optimization for design of trusses. The development of an experimental CAD tool is re ported Evolutionary OptmalDesign (DOPE). This CAD was done using DELPHI (Object Pascal) and showed very good results in spite of such basic configuration. The results lead us to optimizate within reasonable processing time, so a fast and robust optimization method is obtained. The research actually embeds FEA within the GA, and the fitness function is linked to FEA, in stead of the approach of processing with GA's,confirming and redirecting with FEA used in other researches. Three cases of study are reported for confirming the utility of DOPE applied to trusses.
Keywords: Genetic Algorithm (GA), Finite Element Analysis (FEA), structural optimization, plane truss, optimal design, evolutionary computing.
Introducción
Las responsabilidades de un diseñador en el proceso de toma de decisiones durante eldiseño son muchas, pero principalmente:
– Definir las especificaciones del problema.
– Elegir criterios de diseño adecuados.
– Modelar y evaluar.
– Realizar cálculos empleando técnicas como FEA.
– Interpretar y evaluar los resultados del FEA.
– Elegir la mejor de las soluciones e incluso proponer mejoras (Figura1).
La última actividad en la lista, elegir la mejor solución ymejorarla, depende fuertemente de la experiencia del diseñador, por lo que no es simple. Además, el diseñador no dispone de los parámetros o la capacidad suficientes para asegurar que la última propuesta de solución que obtenga sea la óptima, ya que le es físicamente imposible evaluar el espectro completo de posibles soluciones. Entonces, resulta atractivo tener una herramienta que permita obtenersoluciones de un problema de diseño lo más cercanas posibles a la óptima, cuyo desempeño no dependa de la experiencia del diseñador. La incorporación de GA a la solución de problemas de diseño de armaduras planas es una alternativa viable para desarrollar herramientas evolutivas como la descrita arriba.
Antecedentes
Desde hace varias décadas, se han realizado estudios en el campo deoptimización estructural. El desarrollo de metodologías eficientes para encontrar estructuras óptimas es muy importante, debido a que facilitaría resolver problemas complejos en áreas como la arquitectura, la ingeniería civil y mecánica.
El uso de las técnicas de la computación evolutiva, tales como los GA, se han aplicado a la solución de algunos problemas en el pasado. Goldberg (1989) yMichalewicz (1996), aplicaron GA al diseño de armaduras planas. Su objetivo fue disminuir la sección transversal de los miembros de la estructura, considerando la restricción de máximo esfuerzo, obteniendo ambos resultados similares y satisfactorios. Jenkis (1991) empleó GA a la optimización geométrica y disminución de peso de armaduras. En su estudio la topología era fija y los parámetros geométricos...
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