Resumen

Este trabajo estudia en detalle los antecedentes y la implementación de un algoritmo de optimización basado en enseñanza-aprendizaje (TLBO) con operador diferencial para la tarea de optimización de unos pocos componentes mecánicos, que son esenciales para la mayoría de las aplicaciones de ingeniería mecánica. Como la mayoría de las otras técnicas heurísticas, TLBO es también un método basado en la población y utiliza una población de soluciones para proceder a la solución global. Se incorpora un operador diferencial al TLBO para la búsqueda efectiva de mejores soluciones. Para validar la eficacia del método propuesto, en esta investigación se consideran tres problemas de optimización típicos: en primer lugar, optimizar el peso en una transmisión por correa y polea, en segundo lugar, optimizar el volumen en un muelle helicoidal de espiral cerrada y, por último, optimizar el peso en un eje hueco. se han demostrado. Los resultados de la simulación de los problemas de optimización (componentes mecánicos) revelan la capacidad de la metodología propuesta para encontrar mejores soluciones óptimas en comparación con otros algoritmos de optimización.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:tlbo, operador diferencial, mejores soluciones óptimas, pocos componentes mecánicos, aplicaciones de ingeniería mecánica, otras técnicas heurísticas, otros algoritmos de optimización, problemas típicos de optimización, método, optimización
• Keywords:tlbo, differential operator, better optimal solutions, few mechanical components, mechanical engineering applications, other heuristic techniques, other optimization algorithms, typical optimization problems, method, optimization