UNA METODOLOGÍA PARA LA OPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL DE FORMAS USANDO PRINCIPIOS DE EVOLUCIÓN FLEXIBLE DISTRIBUIDA

摘要

Recently, Evolutionary Algorithms (EA) have been used extensively due to its robustness, efficiency and efficacy to found the optimal or quasi-optimal solution of structural shape optimization problems. Among its pros: they don't require specialized information in order to obtain the searched optimum and they don't use a sensitivity analysis during its process. All this makes EA a good candidate to solve optimization problems in general. But, its disadvantages, such as lack of diversity in the population during its evolution process and its expensive running time due to higher number of evaluations, have attracted the attention of the scientific community in order to overcome these drawbacks. The objective of this article is to propose a Flexible Distributed Genetic Algorithm in order to optimize the structural shape of models analyzed by finite or boundary elements methods and modelled with geometric design elements. The distributed character of the implementation and its flexibility, when dealing with design variables and parameters, allow the algorithm to overcome the above mentioned limitations. Finally, a numerical example is presented and discussed in order to show the ability of the proposed approach to optimize this kind of problems.%Recientemente, los Algoritmos Evolutivos (AE) se han usado extensivamente para encontrar soluciones casi-óptimas u óptimas al problema de optimización estructural de formas debido a su robustez, eficiencia y eficacia. Entre sus ventajas se encuentra el hecho de no requerir información especializada para obtener el óptimo buscado además de no necesitar de un análisis de sensibilidades durante este proceso. Todas estas ventajas hacen a AE un buen candidato para resolver problemas de optimización en general, sin embargo algunas de sus desventajas, tales como la carencia de diversidad en la población durante el proceso de evolución y su excesivo tiempo de cálculo debido al gran número de funciones de evaluación, han llamado la atención de la comunidad especializada a fin de solventar estos inconvenientes. En este sentido, el objetivo de este artículo es proponer una metodología de optimización basada en un Algoritmo Genético Distribuido de carácter flexible que permita la optimización estructural de la forma de modelos de elementos finitos o elementos de contorno modelados con elementos de diseño geométrico. El carácter distribuido y el manejo flexible de las variables y parámetros permiten al algoritmo solventar los inconvenientes antes mencionados. Finalmente, un ejemplo numérico es presentado y discutido a fin de mostrar la habilidad de la metodología propuesta para optimizar este tipo de problemas.