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Con el rpido desarrollo de las tecnologas de fabricacin avanzadas y la gran demanda de construcciones ligeras innovadoras para mitigar el impacto medioambiental y econmico, la optimizacin del diseo ha atrado cada vez ms atencin en muchos temas de ingeniera, como la ingeniera civil, estructural, aeroespacial, de automocin y energtica. En el caso de los problemas de optimizacin no lineales no convexos con variables continuas, la evaluacin de las funciones de aptitud y restriccin mediante simulaciones de elementos finitos puede resultar extremadamente costosa. Para abordar este problema mediante algoritmos con suficiente precisin y menor coste computacional, se propone un mtodo de aproximacin multipunto ampliado (EMAM) y una estrategia de coeficiente de ponderacin adaptativo para buscar eficientemente el ptimo mediante la integracin de metamodelos con programacin cuadrtica secuencial (SQP). El EMAM desarrollado parte del principio de la aproximacin polinmica y asimila las ventajas de la expansin de Taylors para mejorar la solucin continua subptima. Los resultados demuestran la superioridad del EMAM propuesto sobre otros algoritmos evolutivos (por ejemplo, la tcnica de optimizacin de enjambre de partculas, el algoritmo de lucirnaga, el algoritmo gentico, los mtodos metaheursticos y otras tcnicas de metamodelado) en trminos de eficiencia computacional y precisin mediante cuatro problemas de ingeniera bien establecidos. El EMAM desarrollado reduce el nmero de simulaciones durante la fase de diseo y proporciona abundante informacin para que los diseadores adapten eficazmente los parmetros para obtener soluciones ptimas con eficiencia computacional en los problemas de optimizacin de ingeniera basados en simulacin.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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