Optimizacin̤ de la geometra̕ de un eje aplicando algoritmos genťicos
Muchos problemas de diseǫ de ingeniera̕ involucran la maximizacin̤ o minimizacin̤ de ms̀ de una funcin̤ objetivo. Para la solucin̤ de este tipo de problemas conocidos como Problemas de Optimizacin̤ Multiobjetivo (POM), en la l͠tima dčada las tčnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta e...
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|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | Spanisch |
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| Online-Zugang: | Optimizacin̤ de la geometra̕ de un eje aplicando algoritmos genťicos |
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| Zusammenfassung: | Muchos problemas de diseǫ de ingeniera̕ involucran la maximizacin̤ o minimizacin̤ de ms̀ de una funcin̤ objetivo. Para la solucin̤ de este tipo de problemas conocidos como Problemas de Optimizacin̤ Multiobjetivo (POM), en la l͠tima dčada las tčnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta efectiva y eficiente. Particularmente, varios algoritmos genťicos han sido propuestos por diversos autores, los cuales permiten hallar en un tiempo corto soluciones p̤timas a problemas multiobjetivo. En este artc̕ulo se desarrolla una aplicacin̤ del algoritmo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) que permite obtener geometra̕s p̤timas para el eje de una mq̀uina herramienta sometido a cargas cc̕licas, para el cual se busca minimizar simultǹeamente su peso y su deflexin̤ lateral mx̀ima. |
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| ISBN: | 2248-8723 (Versin̤ electrn̤ica); 0120-5609 (Versin̤ impresa) |