Resumen

El problema de síntesis de mecanismos consiste en determinar las dimensiones de los eslabones a fin  de  que  éstos  puedan  completar  una  tarea,  la  cual  es  definida  por  el  posicionamiento  en  un conjunto  de  puntos  denominados  puntos  de  precisión.  En  este  trabajo  se  aborda  este  problema como un ejercicio de optimización, que minimiza la distancia entre la posición de un mecanismo propuesto  y  los  puntos  de  precisión,  tomando  como variables de  decisión  las  dimensiones  del mecanismo, su sistema coordenado relativo y parámetros que determinan la velocidad del mismo y  la  posición  inicial.  La  propuesta  final  es  un  algoritmo  para  el  diseño  automatizado  de mecanismos  que  cumplan  en  lo  mayor  posible  con  la  tarea  deseada. Se  utilizó  un  Algoritmo  de Estimación de Distribución (EDA, por sus siglas en inglés), el cual aproxima el óptimo mediante muestreos subsecuentes de una distribución Normal multivariada, donde cada muestra representa una propuesta de un mecanismo. Después, se simula  y se mide la diferencia entre los puntos de precisión  y  las  posiciones  del  mecanismo  propuesto,  los  mejores  mecanismos  se  utilizan  para actualizar  la  distribución  de  búsqueda  en  cada  generación  (iteración)  del  algoritmo  hasta  que converge a un punto de bajo costo de la función objetivo.Se utilizó el método propuesto para la síntesis  automatizada  de  un  mecanismo  plano  de  4  barras  de  cadena  cinemática  cerrada.  Los resultados  obtenidos  son  diseños  óptimos  aproximados,  que  superan  a  otros  reportados  en  la literatura  especializada.  El  método  propuesto  representa  una  alternativa  eficaz  para  la  síntesis automatizada de mecanismos. Los resultados son altamente competitivos con otros reportados en la  literatura.  La  propuesta  presenta  además  ventajas  contra  otras  similares,  en  el  sentido  de  que puede  utilizarse  para  aproximar  un  número  arbitrario  de  puntos  de  precisión,  sin  aumentar  la dimensionalidad  del  problema,  adicionalmente  puede  ser  utilizado  para  la  síntesis  de  otros mecanismos.  Los  resultados  sugieren  que  los  EDAs  pueden  utilizarse  en  este  tipo  de  problemas de  manera  exitosa,  por  lo  que  a  futuro  se  podría  atacar  problemas  muchos  más  complejos,  que involucren   otras   características   deseadas   como   parámetros   de   control,   o   disminución   de singularidades en sistemas de cadena cinemática cerrada.

• Materias:Optimización matemática Algoritmos (Matemáticas) Algoritmos (Computadores)
• Subjects:Mathematical optimization Agorithms (Math) Computer algorithms
• Palabras claves:Síntesis de mecanismos, Técnicas evolutivas, Algoritmos de estimación de distribución, Optimización
• Keywords:Synthesis of mechanisms, Evolutionary techniques, Estimation for distribution algorithms, optimization