Aplicación de algoritmos de optimización multiobjetivo (moea) en el diseño de un motor wankel para modelismo

Abstract

En el presente trabajo se estudia la utilización de algoritmos genéticos multiobjetivo (MOOGA) en el proceso de optimización del diseño térmico y mecánico de un motor de combustión interna rotativo tipo Wankel para ser empleado en aeromodelos. Para evaluar la calidad de las soluciones obtenidas se emplea un análisis termodinámico de primera ley, empleando un modelo de combustión cerodimensional de dos zonas y una velocidad de aporte de calor empírica. Este modelo se complementa con un análisis multifísico que combina cargas térmicas y mecánicas (análisis termoelástico) y las evalúa mediante el método de elementos finitos con ayuda de un paquete de software FEM. Para obtener el conjunto de soluciones mas optimas, o frente de Pareto, se emplea el algoritmo genético con sorteo nodominado (NSGAII) propuesto por (Deb, Pratap, Agarwal, & Meyarivan, 2002) y empleando un sistema de representación combinado compuesto por parámetros reales y parámetros con codificación binaria. Para efectos del proceso de simulación, se elaboró un conjunto de funciones y rutinas programadas para el ambiente numérico MATLAB (Versión 7.4 R2007a) y el análisis termoelástico programado para ejecución por lotes en entorno ANSYSBATCH, que permiten al lector evaluar el desempeño del motor Wankel y obtener soluciones numéricas del problema de transferencia de calor en la carcasa