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dc.contributor.advisorRojas Asuero, Henrry Vicentees_ES
dc.contributor.authorVillarreal Leiva, Daniel Alexanderes_ES
dc.date.accessioned2020-10-13T03:29:29Z-
dc.date.available2020-10-13T03:29:29Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.citationVillarreal Leiva, D. A. Rojas Asuero, H. V. (2020) Uso de técnicas de inteligencia artificial para el predimensionamiento óptimo de elementos estructurales metálicos [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26705es_ES
dc.identifier.otherCobarc: 1345286es_ES
dc.identifier.urihttps://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=124247.TITN.es_ES
dc.descriptionResumen: El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo matemático que permita obtener una distribución óptima preliminar de perfiles estructurales metálicos en un sistema de pórticos no arriostrados (OMF: Ordinary Moment Frame). El modelo busca solucionar los inconvenientes comunes que se presentan en metodologías de carácter aproximado, para lo cual se presenta un proceso metodológico en el que se identifican las respectivas variables restrictivas para la implementación del algoritmo de optimización. Por ello, se propone una solución que se puede representar de forma natural con un método de permutaciones con repetición definiendo espacios para buscar soluciones con el fin de reducir gastos computacionales; el objetivo principal es minimizar el peso propio de un marco de acero estructural y, en consecuencia, los costes en cantidades de material. Para evaluar su efectividad, se desarrolló un estudio donde se concluye que los diseños arrojados por la herramienta cumplen simultáneamente con las variables restrictivas para el nivel de diseño abordado.es_ES
dc.description.abstractAbstract: The objective of this research work is to develop a mathematical model that allows obtaining a preliminary optimal distribution of metallic structural profiles in a system of unbraced frames (OMF: Ordinary Moment Frame). The model looks for solving the common drawbacks that occur in methodologies of an approximate nature, for which a methodological process is presented in which are identified the respective restrictive variables for the implementation of the optimization algorithm. For this reason, a solution is proposed that can be represented naturally with a method of permutations with repetition defining spaces to search solutions in order to reduce computational expenses; the main objective is to minimize the self-weight of a structural steel frame and consequently the costs in quantities of material. To evaluate its effectiveness, a study was developed where it is concluded that the designs thrown by the tool simultaneously comply with the restrictive variables for the adressed level of design.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectEcuador.es_ES
dc.subjectTesis digital.es_ES
dc.titleUso de técnicas de inteligencia artificial para el predimensionamiento óptimo de elementos estructurales metálicoses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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