Resumen

Las cuestiones relacionadas con el desmontaje han suscitado un gran interés en el contexto actual del desarrollo sostenible. Uno de ellos es la selección de herramientas de desmontaje y la comparación de su eficacia. Para tratar este tema, tomando el tornillo como objeto de desmontaje, este trabajo diseña experimentos de desmontaje para diferentes herramientas de desmontaje teniendo en cuenta algunos factores que influyen en su proceso de desmontaje. Además, basándose en los datos experimentales obtenidos, se optimiza la eficiencia de extracción para diferentes herramientas de extracción mediante un algoritmo híbrido que integra redes neuronales (NN) y algoritmo genético (GA). Se analiza la comparación de su eficacia. Se dan algunos ejemplos numéricos para ilustrar la idea propuesta y la eficacia de los métodos propuestos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:diferentes herramientas de desmontaje, comparación de eficacia, contexto de desarrollo sostenible, problemas de desmontaje, herramientas de desmontaje, datos experimentales, algoritmo genético, algoritmo híbrido, redes neuronales, ejemplos numéricos
• Keywords:different removal tools, efficiency comparison, sustainable development context, disassembly issues, disassembly tools, experimental data, genetic algorithm, hybrid algorithm, neural networks, numerical examples