Return to search

Programa para optimización en peso de armaduras de acero mediante algoritmos genéticos

La optimización de estructuras consiste en modificar un diseño inicial mediante un método que
permita obtener la mejor alternativa que satisfaga unas condiciones preestablecidas.
Generalmente, la mejor alternativa o diseño óptimo es aquel que tiene el menor peso o costo
posible satisfaciendo al mismo tiempo las condiciones de seguridad y servicio establecidas en las
normas y reglamentos de construcción.
En esta tesis se diseñó un programa de cómputo que optimiza el peso de armaduras, o estructuras
articuladas, bidimensionales de acero mediante el método de optimización denominado algoritmo
genético. El algoritmo genético, basado en la teoría de la evolución de Darwin, utiliza un
mecanismo similar a la “selección natural”, para seleccionar mejores soluciones, y operadores
inspirados en la genética, como son el cruce y la mutación, para generar nuevos conjuntos de
soluciones (Sánchez Caballero, 2012). El programa de cómputo consiste en generar variantes o
soluciones aleatorias de la geometría de la estructura y, posteriormente, generar nuevas soluciones
utilizando operadores genéticos. Dichos operadores genéticos copian, combinan y modifican las
características de las soluciones generadas previamente, proporcionando mayor probabilidad de
aparecer en el proceso a las características de las mejores soluciones. El proceso se repite
generando soluciones nuevas y conservando las mejores alternativas, hasta que se cumpla un
criterio de convergencia (Gestal, Rivero, Rabuñal, Dorado, & Pazos, 2010).
El programa de computo fue elaborado en MATLAB© y contiene una rutina para el análisis
estructural, una rutina para el diseño estructural conforme a la Norma E.090 del Reglamento
Nacional de Edificaciones y una rutina de algoritmos genéticos para la modificación de algunas
coordenadas geométricas de la armadura que disminuyan el peso de la estructura satisfaciendo
los requerimientos normativos de resistencia y deflexiones permisibles.
Los datos de entrada del programa son: coordenadas fijas de nudos, coordenadas variables de
nudos, límites de coordenadas variables, restricciones en los apoyos, conectividad de los
elementos, cargas estáticas en direcciones “X” e “Y”, combinaciones de carga, librería de perfiles,
límites de desplazamiento y los valores de las variables que definen el algoritmo genético. El
programa asigna un perfil a cada elemento de manera independiente y obtiene coordenadas
independientes entre sí, las cuales no se ajustan a una geometría definida. De manera opcional, el
programa puede restringir los resultados para satisfacer condiciones de simetría y restricciones de
desplazamientos. El programa presenta como resultados las coordenadas óptimas, el peso propio
de la armadura, fuerzas internas de los elementos, perfiles seleccionados y una gráfica con la
geometría resultante de la armadura.
En los ejemplos, se obtuvieron estructuras óptimas con una reducción de peso entre 6% y 30%
con respecto al diseño inicial. Se muestra que las soluciones óptimas dependen de la geometría de la armadura, las cargas las cargas aplicadas, el tipo de perfil a utilizar y los límites de deflexión
permisible en servicio. El tiempo y exactitud de las soluciones es muy sensible a los operadores
del algoritmo genético.
Se concluye que es posible disminuir el peso de este tipo de estructuras de manera considerable
lo que podría repercutir en ahorros considerables en material en proyectos de gran envergadura
de naves industriales, almacenes, galpones, etc. / Tesis

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/17617
Date02 December 2020
CreatorsBorda Galindo, Eimer Adrian
ContributorsSanta Cruz Hidalgo, Sandra Cecilia
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/

Page generated in 0.0028 seconds