Algoritmos Genéticos para la Optimización de las Dimensiones de los Elementos Estructurales

• Autores: Palacios Dueñas, Elizabeth Alondra, Moran Taype, Jose Guillermo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de Huancavelica
• Repositorio: UNH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unh.edu.pe:20.500.14597/8589
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14597/8589
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmo genético multiobjetivo de clasificación no dominada; NSGA - II; Optimización; Dimensiones de elementos estructurales; Capacidad de resistencia; Rigidez estructural; Eficiencia en costos.; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00

La investigación titulada “Algoritmos Genéticos para la Optimización de las Dimensiones de los Elementos Estructurales” tiene como objetivo principal determinar la influencia de los algoritmos genéticos en la optimización de las dimensiones de los elementos estructurales. Se enfoca específicamente en optimizar, en términos de volumen de concreto, de vigas y columnas que componen la estructura principal del pabellón de la Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad Nacional de Huancavelica. El enfoque metodológico se basó el método científico como método general, y de manera específica, el método hipotético - deductivo dentro de un marco de investigación aplicada con un nivel explicativo, proponiendo un diseño cuasiexperimental. Para la recopilación de datos se llevó a cabo el estado situacional de la estructura en estudio realizado mediante la técnica de la observación, de la entrevista abierta y del análisis documental. Se empló como técnicas de procesamiento de datos y análisis de datos el API (Application Programming Interface) de Etabs en conjunto con el lenguaje de programación Visual Basic integrado con Microsoft Excel para el desarrollo de los programas computacionales de optimización en base a el algoritmo genético Non- Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). Se consideraron como funciones objetivo para las columnas la sumatoria de derivas, distancia entre el centro de masa y el centro de rigidez, y el peso de la estructura; mientras que para las vigas se tomaron el área de acero y el área de la sección transversal. Los resultados obtenidos muestran que al realizar la aplicación de algoritmos genéticos multiobjetivo influyen favorablemente en la optimización de dimensiones de los elementos estructurales en términos de volumen de concreto. En conclusión, los programas desarrollados basados en el algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II tienen un buen rendimiento, demostraron tener un desempeño sólido al permitir la optimización de las dimensiones de vigas y columnas. Esto se tradujo en mejoras significativas en la capacidad de resistencia, rigidez estructural y eficiencia en costos de la estructura.