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Optimización del peso de cerchas en 3d mediante algoritmos genéticos (ga) y optimización de enjambre de partículas (pso)

dc.contributor.advisorBegambre Carrillo, Oscar Javier
dc.contributor.authorMolina Mojica, Jorge Alberto
dc.contributor.authorPaez Esteban, Eduardo Alfonso
dc.date.accessioned2024-03-03T18:11:47Z
dc.date.available2010
dc.date.available2024-03-03T18:11:47Z
dc.date.created2010
dc.date.issued2010
dc.description.abstractEste proyecto consigue implementar metodologías heurísticas como los Algoritmos Genéticos y Optimización por Enjambre de Partículas en el campo de la ingeniería civil, efectuando la optimización estructural. Para establecer qué se desea obtener en este trabajo, se define optimización como la encargada de proporcionar soluciones con un ahorro de esfuerzo y de tiempo. En este caso se aplican los conceptos de modelación, estructuración y programación de las realidades físicas que se requieran; esta vez se utilizará en el estudio de las cerchas en 3D compuestas exclusivamente de perfiles tubulares metálicos. Es necesario explicar que este modelo no solo se aplica en la cerchas de cubiertas sino que tiene cabida en otros modelos estructurales. A su vez se implementa el desarrollo de los algoritmos genéticos y de optimización por enjambre de partículas encontrando las soluciones óptimas al desarrollo y diseño de las cerchas proponiendo una mejor solución por agrupación a la propuesta en el artículo Optimization of 3d trusses with adaptive approach in genetic algorithms. Vedat Toan, Ay T. Dalolu. Trabzon, Turkey : Engineering Structures 28 (2006) 10191027, 18 January 2006, en el cual es estudiado y enfocado el desarrollo de este proyecto para tener una base sólida y sustentada de resultados. Por último, nos enfocamos en el software desarrollado en el ANEXO A: PROGRAMACIÓN EN MATLAB® (R2009b), que deja la base suficiente para el desarrollo de estructuras metálicas con modificaciones en los programas realizados, base que cumple la norma NSR10 en su titulo F para el análisis de estructuras metálicas y cumpliendo su análisis dinámico por Newmark y el respectivo análisis estático.
dc.description.abstractenglishThis project succeeds in implementing heuristic methodologies as the Genetic Algorithms and Optimization for Swarm of Particles in the field of the civil engineering, effecting the structural optimization. To establish what is desired in this work, optimization is defined as responsible for providing solutions to save effort and time. In this case apply the concepts of modeling, structuring and programming of the physical realities that are required, this time will be used in the study of 3D trusses consist exclusively of tubular metal. It is necessary to explain that this model applies only in the roof trusses but has no place in structural models. At the same time implements the development of genetic algorithms and particle swarm optimization to find optimal solutions to the development and design of the trusses proposing a better solution to the proposed grouping Article Optimization of 3d trusses with adaptive approach (2006) 1019-1027, 18 January 2006, which is studied and focused the development of this project to have a solid and sustained results. Lastly, we focus ourselves in the software developed in the ANNEX TO: PROGRAMMING IN MATLAB® (R2009b) that leaves the enough base for the development of metallic structures with modifications in the carried out programs, base that it completes the norm NSR10 in its title F for the analysis of metallic structures and completing its dynamic analysis for Newmark and the static respective analysis. Finally, we focus on software developed in APPENDIX A: PROGRAMMING IN MATLAB ® (R2009b), leaving a sufficient basis for the development of metal structures with modifications completed programs that meet the standard based on its title NSR10 F for analysis of metal structures and fulfill its dynamic analysis by Newmark and the respective static analysis.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Civil
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24030
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Civil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectOptimización
dc.subjectAlgoritmos Genéticos (AG)
dc.subjectOptimización por Enjambre De Partículas (PSO)
dc.subjectCercha 3D.
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.keywordGenetics Algorithms (GA)
dc.subject.keywordParticle Swarm Optimization (PSO)
dc.subject.keywordTruss 3d.
dc.titleOptimización del peso de cerchas en 3d mediante algoritmos genéticos (ga) y optimización de enjambre de partículas (pso)
dc.title.englishOptimization of the weight of truss 3d by genetic algorithms (ga) and particle swarm optimization (pso).
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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