Redes neuronales: Optimización Multiobjetivo de la Estructura de una Silla utilizando un Híbrido de Redes Neuronales Artificiales y NSGA-II

ResumenSe presenta un híbrido de redes neuronales artificiales y NSGA-II para la optimización multiobjetivo del diseño de una silla estándar con respecto a medidas estructurales. Los objetivos a optimizarse son la deformación y peso de la silla. Se realizan simulaciones por computadoras para obtener...

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Main Authors: Alvarado-Iniesta, A., Del Valle, A., García-Alcaraz, J. L., Pérez-González, N. D.
Format: Artículo
Language: spa
Published: Universidad Autónoma de Ciudad Juárez 2015
Subjects:
Online Access: http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/694
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Summary: ResumenSe presenta un híbrido de redes neuronales artificiales y NSGA-II para la optimización multiobjetivo del diseño de una silla estándar con respecto a medidas estructurales. Los objetivos a optimizarse son la deformación y peso de la silla. Se realizan simulaciones por computadoras para obtener ambas respuesta de interés. Las variables de diseño se establecen en base a optimización de dimensiones. Redes neuronales artificiales son empleadas para mapear la relación entre las variables de diseño y los variables de salida. Después, NSGA-II es usado para encontrar el conjunto de soluciones óptimas de Pareto. Los resultados muestran que la metodología empleada brinda al diseñador versatilidad y robustez de escoger diferentes escenarios de acuerdo con las necesidades actuales de diseño en términos de estructura de la silla.
ISSN: 2007-0411