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dc.contributor.authorSánchez, S.
dc.contributor.authorColomer, V
dc.contributor.authorPla R.
dc.contributor.authorSánchez, A
dc.date.accessioned2019-04-12T09:00:20Z
dc.date.available2019-04-12T09:00:20Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.isbn978-84-936430-3-4
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/1871
dc.descriptionEn el presente artículo se expone un procedimiento de diseño de transmisiones de engranajes basado en algoritmos genéticos (GA). En el diseño de engranajes se emplean simultáneamente variables continuas y discretas (p.e. el paso) relacionadas entre si de forma no lineal. Sin embargo, la mayoría de métodos de optimización sólo funcionan adecuadamente con variables de diseño continuas. El enfoque del presente trabajo emplea los GAs como una herramienta que nos permita encontrar tanto un diseño óptimo, como un conjunto de diseños cercanos al óptimo. En primer lugar se formula el problema de optimización. Este debe ser multiobjetivo (máxima resistencia, mínimas pérdidas energéticas, etc.) y restringido. Se propone un mecanismo para transformar el problema restringido a no restringido mediante el empleo de funciones de penalización. Se proponen recomendaciones sobre la elección de la función objetivo y los términos de penalización de la misma. Seguidamente se plantea el método de codificación y decodificación de las variables de diseño, así como los operadores génicos de reproducción, cruce y mutación. Para finalizar se analiza un ejemplo en el que se implementa el algoritmo genético expuesto comparando los resultados con los obtenidos en una optimización previa. Palabras clave: Algoritmos genéticos, optimización, transmisión, engranajees_ES
dc.description.abstractIn this paper a genetic algorithm (GA)-based optimization procedure for the design of gear transmissions is presented. For gear design, simultaneous discrete (p.e. pitch) and continuous variables nonlinear related are used. However, most optimization methods are suited for continuous design variables. The approach presented uses Gas as a tool to achieve not only the optimal design, but also a near-optimal designs. First, the optimization problem is formulated. It must be multiobjective (maximum strength, minimum energetic losses, etc) and restricted. A mechanism to transform the constrained problem into unconstrained thought penalty functions is proposed. Recommendations on the objective function and penalty terms are proposed. Next a design variables coding and decoding method, as well the genetic operators of reproduction, crossover and mutation are presented. Finally, it is analyzed an example in which the developed genetic algorithm has been used, comparing the obtained results from a previous optimization. Keywords: Genetic Algorithm, optimization, transmission, geares_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectIngeniería de Producto, Procesos y Diseño Industriales_ES
dc.titleDISEÑO DE TRANSMISIONES DE ENGRANAJES CILÍNDRICOS MEDIANTE OPTIMIZACIÓN GENÉTICAes_ES
dc.title.alternativeDISEÑO DE TRANSMISIONES DE ENGRANAJES CILÍNDRICOS MEDIANTE OPTIMIZACIÓN GENÉTICAes_ES
dc.typeArticlees_ES


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  • CIDIP 2008 (Zaragoza) [245]
    XII Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Zaragoza, 2008)

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