Optimización de la geometría de un eje sometido a cargas cíclicas utilizando el algoritmo metaheurístico: particle swarm optimization (pso)

Abstract

Los problemas de optimización multiobjetivo, frecuentes en la ingeniería, suponen un reto en el hallazgo de soluciones, puesto que su búsqueda se encuentra limitada por los procesos de cálculo tradicionales. El PSO surge como una herramienta de tipo procesamiento paralelo, es un algoritmo inteligente que explora el espacio de búsqueda en múltiples direcciones, teniendo en cuenta el rango y las restricciones propias de las funciones evaluando de manera autónoma la aptitud de las suposiciones en cada iteración. Gracias a los avanzados sistemas de cómputo numérico, algoritmos como el PSO se pueden modelar y simular proponiendo un método de solución alternativo a problemas que involucran múltiples funciones objetivo aún si son contradictorias entre sí. En esta investigación se presenta la aplicación del PSO, mediante el software Matlab, como solución a un problema de diseño mecánico, concretamente un eje sometido a cargas cíclicas bajo restricciones de fatiga buscando optimizar de manera simultánea su masa y deflexión máxima. Se realizó un diseño de experimentos con la técnica de análisis estadístico de varianza (ANOVA) con el fin de mejorar la búsqueda del algoritmo a partir de sus parámetros de entrada, además de comparar su eficiencia respecto de otros algoritmos bioinspirados (NSGA y Quimiotaxis de bacterias).