Valencia, España
Este artículo propone la optimización de un modelo de cimentación para máquinas rotativas sometidas a esfuerzos dinámicos en régimen transitorio y permanente. El modelo de cimentación tiene parámetros fijos y 37 variables. Se definen restricciones funcionales de la cimentación. Se determina la función “coste” de la cimentación que depende de estas variables. De todas las soluciones posibles interesa escoger aquellas que cumplen las restricciones impuestas y que minimizan la función coste. Para determinar las soluciones optimas se emplea un algoritmo de búsqueda aleatoria por entornos de un solo punto denominado Last Acceptance Hill Climbing. Algoritmo de los denominados “Adaptative Memory Programming” (AMP), que acepta soluciones peores para alcanzar el óptimo local y aprende de los resultados obtenidos; el esquema de búsqueda solo depende del número de valores del vector comparación y del criterio de parada. Se realizan 350 experimentos con distintas longitudes del vector de comparación. Se analiza la longitud optima del vector comparación, el óptimo de la función coste y la proximidad al óptimo teórico ajustando a una distribución de Weibull de 3 parámetros el conjunto de óptimos
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