Published

2005-05-01

Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms

Optimización de la geometría de un eje aplicando algoritmos genéticos

DOI:

https://doi.org/10.15446/ing.investig.v25n2.14631

Keywords:

multiobjective optimisation, generic algorithms, mechanical design, shafts (en)
optimización multiobjetivo, algoritmos genéticos, diseño mecánico, ejes (es)

Authors

  • María Alejandra Guzmán Universidad Nacional de Colombia
  • Alberto Delgado Universidad Nacional de Colombia

Many engineering design tasks involve optimizing several conflicting goals; these types of problem are known as Multiobjective Optimization Problems (MOPs). Evolutionary techniques have proved to be an effective tool for finding solutions to these MOPs during the last decade. Variations on the basic genetic algorithm have been particularly proposed by different researchers for finding rapid optimal solutions to MOPs. The NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) has been implemented in this paper for finding an optimal design for a shaft subjected to cyclic loads, the conflicting goals being minimum weight and minimum lateral deflection.

Muchos problemas de diseño de ingeniería involucran la maximización o minimización de más de una función objetivo. Para la solución de este tipo de problemas, conocidos como Problemas de Optimización Multiobjetivo (POM), en la última década las técnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta efectiva y eficiente.

Particularmente, varios algoritmos genéticos han sido propuestos por diversos autores, los cuales permiten hallar en un tiempo corto soluciones óptimas a problemas multiobjetivo. En este artículo se desarrolla una aplicación del algoritmo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) que permite obtener geometrías óptimas para el eje de una máquina herramienta sometido a cargas cíclicas, para el cual se busca minimizar simultáneamente su peso y su deflexión lateral máxima.

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Guzmán, M. A. and Delgado, A. (2005). Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms. Ingeniería e Investigación, 25(2), 15–23. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v25n2.14631

ACM

[1]
Guzmán, M.A. and Delgado, A. 2005. Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms. Ingeniería e Investigación. 25, 2 (May 2005), 15–23. DOI:https://doi.org/10.15446/ing.investig.v25n2.14631.

ACS

(1)
Guzmán, M. A.; Delgado, A. Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms. Ing. Inv. 2005, 25, 15-23.

ABNT

GUZMÁN, M. A.; DELGADO, A. Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms. Ingeniería e Investigación, [S. l.], v. 25, n. 2, p. 15–23, 2005. DOI: 10.15446/ing.investig.v25n2.14631. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14631. Acesso em: 19 apr. 2024.

Chicago

Guzmán, María Alejandra, and Alberto Delgado. 2005. “Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms”. Ingeniería E Investigación 25 (2):15-23. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v25n2.14631.

Harvard

Guzmán, M. A. and Delgado, A. (2005) “Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms”, Ingeniería e Investigación, 25(2), pp. 15–23. doi: 10.15446/ing.investig.v25n2.14631.

IEEE

[1]
M. A. Guzmán and A. Delgado, “Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms”, Ing. Inv., vol. 25, no. 2, pp. 15–23, May 2005.

MLA

Guzmán, M. A., and A. Delgado. “Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms”. Ingeniería e Investigación, vol. 25, no. 2, May 2005, pp. 15-23, doi:10.15446/ing.investig.v25n2.14631.

Turabian

Guzmán, María Alejandra, and Alberto Delgado. “Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms”. Ingeniería e Investigación 25, no. 2 (May 1, 2005): 15–23. Accessed April 19, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14631.

Vancouver

1.
Guzmán MA, Delgado A. Optimising a shaft’s geometry by applying genetic algorithms. Ing. Inv. [Internet]. 2005 May 1 [cited 2024 Apr. 19];25(2):15-23. Available from: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14631

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