Automatización de la optimización del diseño de elementos mecánicos mediante algoritmo genético aplicando ingeniería del conocimiento
Descripción del Articulo
El objetivo del presente estudio es desarrollar una herramienta que permita agilizar y generalizar el proceso de diseño mecánico de un componente específico teniendo en consideración que la etapa de diseño es una de las más importantes dentro del proceso productivo de una pieza, pues es en donde se...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Repositorio: | PUCP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/189638 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/23460 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Elementos de máquinas--Diseño Ingeniería del conocimiento--Aplicaciones Algoritmos genéticos--Aplicaciones https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
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Melgar Sasieta, Héctor AndrésBarboza Usco, Linder Oskar Jesús2022-10-05T15:50:42Z2022-10-05T15:50:42Z20222022-10-05http://hdl.handle.net/20.500.12404/23460El objetivo del presente estudio es desarrollar una herramienta que permita agilizar y generalizar el proceso de diseño mecánico de un componente específico teniendo en consideración que la etapa de diseño es una de las más importantes dentro del proceso productivo de una pieza, pues es en donde se pueden generar los mayores ahorros económicos a través de las cualidades del producto (ergonomía, peso, volumen, calidad, etc.). En ese sentido, encontrar una manera de desarrollar dicho proceso de forma personalizada y con la capacidad de adaptarlo a las condiciones de trabajo de la empresa que busca utilizarlo, mejorará su desempeño. Para poder lograr implementar esta herramienta se tuvo que vincular tres conceptos: el diseño mecánico propiamente dicho, que son las definiciones técnicas, fórmulas paramétricas y criterios mecánicos que se utilizan al momento de diseñar un elemento mecánico; la ingeniería del conocimiento, que es la rama de la ingeniería que nos dará los conceptos básicos de cómo extraer la información plasmada dentro de un proceso y trasladarla a un flujo de trabajo; y finalmente, los algoritmos bio inspirados, específicamente, el algoritmo genético, que es el que optimizará el proceso de diseño tomando como base los datos de entrada que se captarán previamente.The objective of this study is to develop a tool that allows to streamline and generalize the mechanical design process of a specific component, taking into consideration that the design stage is one of the most important within the production process of a piece, because that is where they can be generated the greatest economic savings through the qualities of the product (ergonomics, weight, volume, quality, etc.). In that sense, finding a way to develop this process in a personalized way and with the ability to adapt it to the working conditions of the company that seeks to use it, will improve its performance. In order to be able to implement this tool, three concepts had to be linked: the mechanical design itself, which are the technical definitions, parametric formulas and mechanical criteria that are used when designing a mechanical element; knowledge engineering, which is the branch of engineering that will give us the basic concepts of how to extract the information embodied within a process and transfer it to a workflow; and finally, the bio-inspired algorithms, specifically, the genetic algorithm, which is the one that will optimize the design process based on the input data that will be previously captured.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Elementos de máquinas--DiseñoIngeniería del conocimiento--AplicacionesAlgoritmos genéticos--Aplicacioneshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Automatización de la optimización del diseño de elementos mecánicos mediante algoritmo genético aplicando ingeniería del conocimientoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesis de maestríareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en Gestión de la IngenieríaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoGestión de la Ingeniería10145776https://orcid.org/0000-0003-1110-123X71918515419607Paz Collado, Sandro AlbertoMelgar Sasieta, Hector AndresQuispe Vilchez, Eder Ramirohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/189638oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1896382024-06-10 10:29:24.466http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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El objetivo del presente estudio es desarrollar una herramienta que permita agilizar y generalizar el proceso de diseño mecánico de un componente específico teniendo en consideración que la etapa de diseño es una de las más importantes dentro del proceso productivo de una pieza, pues es en donde se pueden generar los mayores ahorros económicos a través de las cualidades del producto (ergonomía, peso, volumen, calidad, etc.). En ese sentido, encontrar una manera de desarrollar dicho proceso de forma personalizada y con la capacidad de adaptarlo a las condiciones de trabajo de la empresa que busca utilizarlo, mejorará su desempeño. Para poder lograr implementar esta herramienta se tuvo que vincular tres conceptos: el diseño mecánico propiamente dicho, que son las definiciones técnicas, fórmulas paramétricas y criterios mecánicos que se utilizan al momento de diseñar un elemento mecánico; la ingeniería del conocimiento, que es la rama de la ingeniería que nos dará los conceptos básicos de cómo extraer la información plasmada dentro de un proceso y trasladarla a un flujo de trabajo; y finalmente, los algoritmos bio inspirados, específicamente, el algoritmo genético, que es el que optimizará el proceso de diseño tomando como base los datos de entrada que se captarán previamente. |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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