Tesis por compendio / [ES] Esta tesis explora enfoques innovadores para la optimización estructural, abarcando una variedad de algoritmos de optimización comúnmente utilizados en el campo. Se centra específicamente en la optimización de forma (SO) y la optimización de topología (TO). La primera contribución de esta tesis gira en torno a garantizar y mantener un nivel deseado de precisión durante todo el proceso de TO y la solución propuesta. Al establecer confianza en los componentes sugeridos por el algoritmo de TO, nuestra atención puede centrarse en la siguiente contribución. La segunda contribución de esta tesis tiene como objetivo establecer una comunicación efectiva entre los algoritmos de TO y SO. Para lograr esto, nuestro objetivo es convertir directamente la distribución óptima de materiales propuesta por el algoritmo de TO en geometría. Posteriormente, optimizamos la geometría utilizando algoritmos de SO. Facilitar una comunicación fluida entre estos dos algoritmos presenta un desafío complejo, que abordamos proponiendo una metodología basada en aprendizaje automático. Este enfoque busca extraer un número reducido de modos geométricos que pueden servir como parametrización para la geometría, lo que permite su optimización mediante algoritmos de SO. Por último, la tercera contribución recoge algunas de las ideas previas y las lleva un paso hacia delante. La metodología propuesta tiene como objetivo derivar nuevos componentes a través de enfoques basados en el conocimiento existente en lugar de depender únicamente de procesos de TO basados en la física. Sostenemos que este conocimiento se puede obtener del histórico de diseños empleados por una determinada empresa, ya que retienen un valioso conocimiento inmaterial. Esta metodología también se basa en algoritmos de aprendizaje automático, pero también consideramos técnicas para analizar datos de alta dimensionalidad y estrategias de interpolación más adecuadas. / [CA] Aquesta tesi explora enfocaments innovadors per a l'optimització estructural, abastant una varietat d'algorismes d'optimització comunament utilitzats en el camp. Se centra específicament en l'optimització de forma (SO) i l'optimització de topologia (TO). La primera contribució d'aquesta tesi gira entorn de garantir i mantenir un nivell desitjat de precisió durant tot el procés de TO i la solució proposada. En establir confiança en els components suggerits per l'algorisme de TO, la nostra atenció pot centrar-se en la següent contribució. La segona contribució d'aquesta tesi té com a objectiu establir una comunicació efectiva entre els algorismes de TO i SO. Per a aconseguir això, el nostre objectiu és convertir directament la distribució òptima de materials proposta per l'algorisme de TO en geometria. Posteriorment, optimitzem la geometria utilitzant algorismes de SO. Facilitar una comunicació fluida entre aquests dos algorismes presenta un desafiament complex, que abordem proposant una metodologia basada en aprenentatge automàtic. Aquest enfocament busca extreure un nombre reduït de maneres geomètriques que poden servir com a parametrització per a la geometria, la qual cosa permet la seua optimització mitjançant algorismes de SO. Finalment, la tercera contribució recull algunes de les idees prèvies i les porta un pas cap endavant. La metodologia recomanada té com a objectiu derivar nous components a través d'enfocaments basats en el coneixement existent en lloc de dependre únicament de processos de TO basats en la física. Sostenim que aquest coneixement es pot obtenir de l'històric de dissenys emprats per una determinada empresa, ja que retenen un valuós coneixement immaterial. Aquesta metodologia també es basa en algorismes d'aprenentatge automàtic, però també considerem tècniques per a analitzar dades d'alta dimensionalitat i estratègies d'interpolació més adequades. / [EN] This thesis explores innovative approaches for structural optimization, encompassing a variety of commonly used optimization algorithms in this field. It specifically focuses on shape optimization (SO) and topology optimization (TO). The first contribution of this research revolves around ensuring and maintaining a desired level of accuracy throughout the TO process and the proposed solution. By establishing confidence in the suggested components of the TO algorithm, our attention can then shift to the subsequent contribution. The second contribution of this thesis aims to establish effective communication between TO and SO algorithms. To achieve this, our goal is to directly convert the optimal material distribution proposed by the TO algorithm into geometry. Subsequently, we optimize the geometry using SO algorithms. Facilitating seamless communication between these two algorithms presents a non-trivial challenge, which we address by proposing a machine learning-based methodology. This approach seeks to extract a reduced number of geometric modes that can serve as a parameterization for the geometry, enabling further optimization by SO algorithms. Lastly, the third contribution builds upon the previous idea, taking it a step forward. The proposed methodology aims to derive new components through knowledge-based approaches instead of relying solely on physics-based TO processes. We argue that this knowledge can be acquired from the historical designs employed by a given company as they retain invaluable immaterial know-how. This methodology also relies on machine learning algorithms, but we also consider techniques for analyzing high-dimensional data and more suitable interpolation strategies. / The authors gratefully acknowledge the financial support of Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport, Generalitat Valenciana, project Prometeo/2016/007, Prometeo/2021/046 and CIAICO/2021/226. Ministerio de Economía, Industria y Competitividad project DPI2017-89816-R and Ministerio de Educación FPU16/07121. / Muñoz Pellicer, D. (2024). Development of Hybrid Optimization Techniques of Mechanical Components Employing the Cartesian Grid Finite Element Method [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202661 / Compendio

[ES] En el transcurso de la presente tesis doctoral, se llevó a cabo la tarea de analizar el desarrollo del diseño generativo a lo largo del tiempo y en diversos campos de aplicación. Durante esta exploración, se identificó una carencia significativa de herramientas CAD de apoyo en la etapa temprana del diseño conceptual. La ausencia de recursos para facilitar la creación de diseños conceptuales básicos y la generación de diversas soluciones de diseño se presenta como un problema evidente en este contexto. El objetivo principal de la investigación es desarrollar una herramienta que aborde eficientemente esta carencia y proporcione asistencia al diseñador durante estas tareas cruciales del proceso creativo. La metodología empleada incluyó una exhaustiva búsqueda bibliográfica para comprender el desarrollo del diseño generativo en sus distintas etapas y campos de aplicación. Se identificaron los componentes principales que componen la estructura de objetos y se propuso una clasificación de estructuras básicas que abarca una amplia variedad de productos. Además, se estableció un flujo de trabajo que sirvió como guía para la implementación de la estructura básica, volúmenes, subestructuras y elementos adicionales. Los resultados destacan la implementación exitosa de un algoritmo en Rhino-Grasshopper, un lenguaje de programación visual, que permitió la generación de soluciones de diseño variadas para una diversidad de objetos. El diseño se enriqueció mediante componentes programados en Python, facilitando la implementación de subestructuras y elementos adicionales, tanto esenciales como no esenciales. En las conclusiones, se subraya la eficacia de la herramienta en la mejora del diseño generativo, atendiendo factores transversales como la estética, el aprovechamiento del uso del ordenador en la etapa temprana del diseño y la estabilidad de las soluciones propuestas. La contribución de esta investigación se refleja en la creación de una herramienta robusta y eficaz, aportando un nuevo enfoque en el ámbito de las herramientas de diseño en la etapa conceptual. Palabras clave: Diseño Generativo, herramientas CAD, diseño conceptual, estructuras básicas, soluciones de diseño. / [CA] En el transcurs de la present tesi doctoral, es va dur a terme la tasca d'analitzar el desenvolupament del disseny generatiu al llarg del temps i en diversos camps d'aplicació. Durant aquesta exploració, es va identificar una manca significativa d'eines *CAD de suport en l'etapa primerenca del disseny conceptual. L'absència de recursos per a facilitar la creació de dissenys conceptuals bàsics i la generació de diverses solucions de disseny es presenta com un problema evident en aquest context. L'objectiu principal de la investigació és desenvolupar una eina que aborde eficientment aquesta manca i proporcione assistència al dissenyador durant aquestes tasques crucials del procés creatiu. La metodologia emprada va incloure una exhaustiva cerca bibliogràfica per a comprendre el desenvolupament del disseny generatiu en les seues diferents etapes i camps d'aplicació. Es van identificar els components principals que componen l'estructura d'objectes i es va proposar una classificació d'estructures bàsiques que abasta una àmplia varietat de productes. A més, es va establir un flux de treball que va servir com a guia per a la implementació de l'estructura bàsica, volums, subestructures i elements addicionals. Els resultats destaquen la implementació reeixida d'un algorisme en *Rhino- *Grasshopper, un llenguatge de programació visual, que va permetre la generació de solucions de disseny variades per a una diversitat d'objectes. El disseny es va enriquir mitjançant components programats en *Python, facilitant la implementació de subestructures i elements addicionals, tant essencials com no essencials. A les conclusions, se subratlla l'eficàcia de l'eina en la millora del disseny generatiu, atenent factors transversals com l'estètica, l'aprofitament de l'ús de l'ordinador en l'etapa primerenca del disseny i l'estabilitat de les solucions proposades. La contribució d'aquesta investigació es reflecteix en la creació d'una eina robusta i eficaç, aportant un nou enfocament en l'àmbit de les eines de disseny en l'etapa conceptual. Paraules clau: Disseny Generatiu, eines CAD, disseny conceptual, estructures bàsiques, solucions de disseny. / [EN] In the course of this doctoral thesis, the task was undertaken to analyze the development of generative design over time and in various fields of application. During this exploration, a significant lack of CAD support tools in the early stage of conceptual design was identified. The absence of resources to facilitate the creation of basic conceptual designs and the generation of diverse design solutions presents itself as an evident problem in this context. The main objective of the research is to develop a tool that efficiently addresses this deficiency and provides assistance to the designer during these crucial tasks of the creative process. The methodology employed included a thorough literature review to understand the development of generative design in its different stages and fields of application. The main components composing the structure of objects were identified, and a classification of basic structures covering a wide variety of products was proposed. Additionally, a workflow was established as a guide for the implementation of the basic structure, volumes, substructures, and additional elements. The results highlight the successful implementation of an algorithm in Rhino-Grasshopper, a visual programming language, which allowed the generation of varied design solutions for a diversity of objects. The design was enriched through components programmed in Python, facilitating the implementation of both essential and non-essential substructures and elements. In the conclusions, the effectiveness of the tool in improving generative design is emphasized, addressing cross-cutting factors such as aesthetics, leveraging computer usage in the early stage of design, and the stability of the proposed solutions. The contribution of this research is reflected in the creation of a robust and effective tool, providing a new approach in the field of design tools in the conceptual stage. Keywords: Generative Design, CAD tools, conceptual design, basic structures, design solutions. / Acosta Zazueta, GR. (2024). Diseño generativo asistido por computador. Desarrollo de una herramienta innovadora de ayuda a la exploración de soluciones conceptuales en productos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203611