Optimización del diseño de edificios en acero con pórticos arriostrados excéntricamente mediante el uso de algoritmos genéticos

Abstract

Optimización del diseño de edificios en acero con pórticos arriostrados excéntricamente mediante el uso de algoritmos genéticos. El presente trabajo de tesis contiene el procedimiento detallado de la generación de una herramienta computacional para la aplicación del método de optimización de los Algoritmos Genéticos en una estructura metálica. Para una mejor compresión de la elaboración progresiva de la herramienta, se realizó la siguiente secuencia de Capítulos: Capitulo 2 Identificación de la problemática donde se describe el método de análisis y diseño estructural, Capitulo 3 Técnicas de Optimización donde se muestra toda la conceptualización de los Algoritmos Genéticos, el cual se modifico de acuerdo a la experiencia del autor, para generar una mejor convergencia del método, realizando una selección de elementos más aptos de cada uno de los individuos de cada generación. Se realizaron diferentes aplicaciones o casos de estudios mostrados en el Capítulo 4, donde se mostró la evolución de todos los elementos que componen la herramienta (análisis y diseño estructural, generación de la población inicial, aplicación de los operadores genéticos de selección, cruce, mutación y renovación de la población). Para posteriormente aplicarlo en el caso de estudio de la tesis detallado en el Capítulo 5, en este se aplica todos los conceptos mostrados en los capítulos anteriores, obteniendo una población de configuración estructural que cumple con todas las restricciones aplicadas. (Texto tomado de la fuente).

Optimization of the design of steel buildings with eccentrically braced frames using genetic algorithms. The present thesis work contains the detailed procedure for the development of a computational tool for the application of the Genetic Algorithms optimization method in a metal structure. For a better understanding of the progressive development of the tool, the following sequence of chapters was carried out: Chapter 2 - Problem Identification, where the method of structural analysis and design is described, Chapter 3 - Optimization Techniques, which shows the conceptualization of Genetic Algorithms. This was modified according to the author's experience to achieve better convergence of the method, by selecting the most suitable elements from each individual in each generation. Different applications or case studies were performed and presented in Chapter 4, showing the evolution of all elements that make up the tool (structural analysis and design, generation of the initial population, application of genetic operators such as selection, crossover, mutation, and population renewal). Subsequently, it was applied to the case study detailed in Chapter 5, where all the concepts shown in previous chapters were applied to obtain a population of structural configurations that meet all the applied constraints.