Optimización estructural y topológica de estructuras morfológicamente no definidas mediante algoritmos genéticos

Abstract

La optimización de estructuras ha sido una disciplina muy estudiada por numerosos investigadores durante los últimos cuarenta años. A pesar de que durante los primeros veinte años las técnicas de Programación Matemática fueron la herramienta fundamental en este campo, estas han ido perdiendo fuelle frente a un nuevo conjunto de técnicas metaheurísticas basadas en la Computación Evolutiva. De entre destacan, de manera significativa, los Algoritmos Genéticos. La irrupción de estas nuevas técnicas en el campo de la optimización de estructuras es debida, en gran medida, a las dificultades de la programación matemática para realizar la optimización simultánea de las variables de diseño debido a la elevada alinealidad de estas y sus restricciones El objetivo fundamental del presente trabajo es ir un poco más allá en el proceso de la optimización simultánea de las variables de diseño, definiendo un algoritmo que no parte de una estructura predefinida y que incorpora los parámetros que determinan la geometría. A diferencia de los métodos actuales, el algoritmo desarrollado no requiere de ningún tipo de estructura inicial ni otro tipo de información adicional, aparte de la definición de los puntos de aplicación de las cargas, los puntos de apoyo y el tipo de apoyo. El nuevo algoritmo desarrollado se justifica según la siguiente hipótesis: La definición previa de la forma, geometría, regla o modelo preconcebido en una estructura suponen restricciones del diseño en sí mismas y por lo tanto aquel algoritmo que no se encuentre sujeto a estas deberá poder generar diseños necesariamente mejores, o al menos tan buenos como los existentes. A partir de esta hipótesis se desarrolla un nuevo algoritmo con una codificación mixta, adaptada a cada grupo de variables de diseño, donde los diferentes operadores se definen y actúan de forma independiente para grupo.