Algoritmos de optimización estructural basados en simulación genética

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November 29, 2020 | History

Algoritmos de optimización estructural basados en simulación genética

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Entre las técnicas más novedosas aplicadas a la optimización estructural se encuentran los Algoritmos Genéticos, los cuales nacen de la necesidad de contar con métodos más robustos que mantengan un buen balance entre eficiencia y confiabilidad y que puedan ser aplicados a una gran variedad de problemas con geometrías no triviales. son métodos basados en la selección natural, propuesta por Darwin, y en la leyes de la genética.
Este texto, ideal para cursos introductorios de optimización usando algoritmos de tipo evolutivo o "soft-computing", introduce al lector o estudiante de los últimos años de carrera en ingeniería civil o mecánica en los métodos convencionales de optimización, para luego adentrarse en detalle en el desarrollo y aplicación de los Algoritmos Genéticos en el campo de la Optimización Estructural. En el desarrollo del mismo, se muestra la aplicación exitosa de la optimización de estructuras típicas encontradas en la Ingeniería Civil, consiguiendo diseños económicos de elementos estructurales que satisfacen las restricciones y criterios establecidos en los códigos de diseño vigentes. También se discute la optimización de medios continuos bidimensionales mediante elementos finitos, donde la manipulación genética es capaz de obtener formas que reducen los esfuerzos internos en las piezas o componentes mecánicos estudiados.

Publish Date
Language
Spanish
Pages
163

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Edition Availability
Cover of: Algoritmos de optimización estructural basados en simulación genética
Algoritmos de optimización estructural basados en simulación genética
1996, Universidad Central de Venezuela
in Spanish

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Book Details


Edition Notes

Published in
Caracas
Series
Colección Monografías ;

Classifications

Library of Congress
MLCS 98/03333 (Q)

Contributors

Author
W. Annicchiarico

The Physical Object

Pagination
163 p. :
Number of pages
163

ID Numbers

Open Library
OL466103M
ISBN 10
9800009140
LCCN
98186688
OCLC/WorldCat
40200749
Goodreads
5985717

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