dc.contributorParra Arango, Ricardo León
dc.creatorAriño Martínez, Diana Paola
dc.date.accessioned2021-06-25T16:46:05Z
dc.date.available2021-06-25T16:46:05Z
dc.date.created2021-06-25T16:46:05Z
dc.date.issued2021-06-23
dc.identifierhttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79728
dc.identifierUniversidad Nacional de Colombia
dc.identifierRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifierhttps://repositorio.unal.edu.co/
dc.description.abstractEl objetivo del presente trabajo final de maestría consiste en elaborar una propuesta metodológica fundamentada en desarrollar una herramienta computacional que permita la optimización del diseño de vigas postensadas en forma de I en Colombia, haciendo uso de un algoritmo genético. El procedimiento de diseño estructural optimizado, como herramienta computacional, se desarrolla en el software Matlab y el procedimiento tradicional de diseño, como herramienta de validación, se desarrolla en el software Microsoft Excel. La función objetivo se formula con base en el costo de la viga como un problema de compromiso entre geometría y preesfuerzo, y planteando penalización por infracción o incumplimiento de las restricciones de diseño. Para la concepción del modelo matemático basado en el algoritmo genético se normalizaron los valores de la función objetivo sujeta a los siguientes planteamientos: - Los individuos se representaron como números reales. - Se conciben dos (2) alternativas para el método de selección: (1) Torneo y (2) ruleta. - Se conciben tres (3) alternativas para el operador genético de cruce: (1) SBX, (2) monopunto y (3) aritmético. - El operador de mutación concebido es el de mutación uniforme, pero se plantean tres (3) alternativas para la probabilidad de mutación: (1) 30%, (2) 50% y (3) 60%. - En cada generación los individuos se reemplazan de manera estacionaria, bajo la premisa de que los descendientes remplazan a los individuos peor adaptados. Finalmente, al aplicar algoritmos genéticos para encontrar soluciones al problema de diseño estructural de puentes simplemente apoyados con superestructura de vigas postensadas en forma de I y se obtienen resultados satisfactorios para todos los tipos de combinación de operadores genéticos planteados. No obstante, la combinación que arroja la mejor solución es la dada por: el método de selección ruleta, con el operador genético de cruce SBX, con una probabilidad de mutación uniforme del 30% y un número máximo de 500 generaciones.
dc.description.abstractThe aim of this final master's work is to elaborate a methodological proposal consisting in the development of a computational tool that allows the optimization of the design of post-tensioned I-beams in Colombia, using a genetic algorithm. The optimized structural design procedure, as a computational tool, is developed in the MATLAB software. The traditional design procedure, as a validation tool, is developed in the Microsoft Excel software. The objective function is formulated based on the cost of the beam as a problem of compromise between geometry and pre-stress, and posing a penalty for infringement or failure to comply with design constraints. For the conception of the numerical model based on the genetic algorithm, the values of the objective function were normalized subject to the following approaches: - Individuals were represented as real numbers. - Two (2) alternatives are conceived for the selection method: (1) Tournament and (2) roulette wheel. - Three (3) alternatives are conceived for the genetic cross operator: (1) SBX, (2) single point and (3) arithmetic. - The mutation operator conceived is the uniform mutation operator, but three (3) alternatives are considered for the mutation probability: (1) 30%, (2) 50% y (3) 60%. - In each generation the individuals are replaced in a stationary way, under the premise that the descendants replace the worst adapted individuals. Finally, by applying genetic algorithms to find solutions to the problem of structural design of simply supported bridges, with superstructure of post-tensioned beams in the form of I, satisfactory results are obtained for all types of combination of genetic operators raised. However, the combination that yields the best solution is the one given by the roulette selection method, with the SBX cross genetic operator, with a uniform mutation probability of 30% and a maximum number of 500 generations.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.publisherBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Estructuras
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Civil y Agrícola
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherBogotá, Colombia
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.relationAASHTO. (2014). AASHTO LRFD Bridge Design Specifications.
dc.relationAIS. (2014). Norma Colombiana de Diseño de Puentes- LRFD - CCP 14.
dc.relationAl-Nasra, M., & Daoud, M. (2013). New Optimizing Genetic Algorithm Applied to the Design of Pre-Stressed Concrete Beams. LAP LAMBERT Academic Publishing.
dc.relationAltenberg, L. (2016). Evolutionary Computation. Encyclopedia of Evolutionary Biology, 40–47. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-800049-6.00307-3
dc.relationAraujo, L., & Cervigón, C. (2009). Algoritmos evolutivos: Un enfoque práctico (1a edición). Alfaomega
dc.relationCaballero, J. A., & Grossmann, I. E. (2007). Una revisión del estado del arte en optimización. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(07)70188-7
dc.relationCastillo, V. V., Lara, D. H., Merchán Cruz, E. A., Gustavo, R., Cañizo, R., Alfredo, E., & Flores, P. (2017). Implementación de algoritmos genéticos para el diseño, optimización y selección de vigas. Research in Computing Science, 137(2017), 121–134. http://www.rcs.cic.ipn.mx/2017_137/Implementacion de algoritmos geneticos para el diseno_ optimizacion y seleccion de vigas.pdf
dc.relationCoello, Carlos; Santos, Filiberto; Alonso, F. (n.d.). Diseño optimo de vigas de concreto reforzado mediante algoritmos genéticos. Universidad Autonónoma de Chiapas.
dc.relationCruz Trejos, E., Medina Varela, P., & Salazar Arias, H. (2013). Optimización de portafolios de acciones utilizando los multiplicadores de Lagrange. Scientia et Technica, 18(1), 114–119. https://doi.org/10.22517/23447214.8301
dc.relationDarwin, C. (1859). The origin of species. Murray.
dc.relationDavid, L. (1991). Handbook on genetic algorithm. Van Nostral Reinhol New York.
dc.relationDeb, K., Anand, A., & Joshi, D. (2002). A computationally efficient evlutionary algorithm for real-parameter evolution (10th ed.). Evolutionary Computation.
dc.relationDeb, Kalyanmoy, & Gulati, S. (2001). Design of truss-structures for minimum weight using genetic algorithms. Finite Elements in Analysis and Design. https://doi.org/10.1016/S0168-874X(00)00057-3
dc.relationDueñas Puentes, D. (2019). Entrevista personal. Tolerancia de variables geométricas de vigas tipo I para puentes en Colombia.
dc.relationEshelman, L. J., & Schaffer, J. D. (1993). Real-Coded Genetic Algorithms and Interval-Shemata (2nd ed.). Foundations of Genetic Algorithms.
dc.relationGoldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesly Longman Publishing Co., Inc.
dc.relationHaug, E. J. (1996). Minimum Weight Design of Beams with inequality Constraint on Stress and Deflection.
dc.relationHerrera, F., & Lozano, M. (2005). Special Issue on Real Coded Genetic Algorithms: Foundations, Models and Operators. SoftComputing 9: 4.
dc.relationHolland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press.
dc.relationInstituto de Infraestructura y Conseciones de Cundinamarca, I. (2016). LISTA DE PRECIOS GOBERNACIÓN DE CUNDINAMARCA.
dc.relationINVIAS. (2019). Inventario de Puentes - Red Nacional de Carreteras. https://www.invias.gov.co/index.php/inventario-de-puentes-red-nacional-decarreteras%0D
dc.relationLuna Pulgar, R. L. (2019). Optimización del diseño de vigas pos- tensadas de sección “I” para puentes de una sola luz bajo normativa CCP- 14, utilizando algoritmos genéticos. Trabajo nominado a mejor trabajo de grado. Universidad Nacional de Colombia
dc.relationMartí, J. V., Yepes, V., González-Vidosa, F., & Luz, A. (2014). Diseño automático de tableros óptimos de puentes de carretera de vigas artesa prefabricadas mediante algoritmos meméticos híbridos. Revista Internacional de Metodos
dc.relationNumericos Para Calculo y Diseno En Ingenieria, 30(3), 145–154. https://doi.org/10.1016/j.rimni.2013.04.010
dc.relationMendel, G. (1866). Versuche über Plflanzenhybriden (1865). Verhandlungen Des Naturforschenden Vereines in Brünn, Bd. IV Für Das Jahr 1865, Abhandlungen, 3–47.
dc.relationMontero Vargas, S. (Consorcio S. 2011). (2013). Vigas de accesos luces 1 a 5 Puente Santa Lucía.
dc.relationNilson, A. H. (1987). Design of Prestressed Concrete (2nd ed.). John Wiley & Sons, INC.
dc.relationOliva, G. H. (2006). Métodos Clásicos de Optimización para Problemas NoLineales sin Restriccione. UChile - Departamento de Ingeniería Matemática.
dc.relationRao, S. S. (2009). Engineering Optimization: Theory and Parctice (Fourth Edi). John Wiley & Sons, INC.
dc.relationRechenberg, I. (1973). Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution. Frommann-Holzboog.
dc.relationRodríguez A., C. (2016). Análisis y diseño sísmico de un puente integral corto de trabes presforzadas tipo AASHTO.
dc.relationSánchez, P., Ramos, A., Ferrer, J., Barquín, J., & Linares, P. (2010). Modelos matemáticos de optimización. Universidad Pontificia Comillas, 55.
dc.relationSivanandam, S., & Deepa, S. (2008). Introduction to Genetic Algorithms.
dc.relationSueldo, Luis Efraín; Olórtiiga, M. A. (2013). Diseño estructural de un puente de vigas postensadas que cruza el río Rímac en Zárate. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
dc.relationValencia, P. E. (1997). Optimización mediante algoritmos genéticos. Anales Del Instituto de Ingenieros de Chile, May, 83–92.
dc.relationVallecilla Baena, C. R. (2018). Entrevista personal. Tolerancia de variables geométricas y de preesfuerzo de vigas tipo I para puentes en Colombia.
dc.relationVallecilla, C. (2019). Diseño de una viga postensada, simplemente apoyada: Notas de Clase (p. 95).
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDerechos reservados de autor, 2021
dc.titleOptimización del diseño de vigas postensadas con sección tipo “I” de uso frecuente en puentes mediante el uso de algoritmos genéticos
dc.typeTrabajo de grado - Maestría


Este ítem pertenece a la siguiente institución