Optimización multiobjetivo de la estructura de una silla utilizando un híbrido de redes neuronales artificiales y NSGA-II

Abstract

Se presenta un híbrido de redes neuronales artificiales y NSGA-II para la optimización multiobjetivo del diseño de una silla estándar con respecto a medidas estructurales. Los objetivos a optimizarse son la deformación y peso de la silla. Se realizan simulaciones por computadoras para obtener ambas respuesta de interés. Las variables de diseño se establecen en base a optimización de dimensiones. Redes neuronales artificiales son empleadas para mapear la relación entre las variables de diseño y los variables de salida. Después, NSGA-II es usado para encontrar el conjunto de soluciones óptimas de Pareto. Los resultados muestran que la metodología empleada brinda al diseñador versatilidad y robustez de escoger diferentes escenarios de acuerdo con las necesidades actuales de diseño en términos de estructura de la silla