Título: | Diseño Óptimo de un Reductor de Velocidad Mediante Enjambre de Partículas : Optimal Design of a Speed Reducer through Particle Swarm |
Autores: | Castillo Torres, Andrés Felipe ; Ávila Uribe, Jhon Fernando ; Correa Cely, Carlos Rodrigo |
Tipo de documento: | texto impreso |
Editorial: | Universidad Católica de Pereira, 2012-12-11 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
Entre ciencia e ingeniería; Vol. 6, núm. 11 (2012); 183 - 199 2539-4169 1909-8367 Copyright (c) 2016 Entre Ciencia e Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
Idiomas: | Español |
Palabras clave: | Artículos |
Resumen: |
El presente artículo describe la estrategia numérica utilizada para la optimización del conocido reductor de velocidad de Golinski mediante una modificación del tradicional método de enjambre de partículas (PSO), con una función de penalización que involucra las restricciones propias de su aplicación. Este trabajo se motivó por la necesidad de utilizar componentes mecánicos óptimos en áreas como la robótica. Se encontró una notable precisión de sus resultados con relación a los reportados tanto por métodos clásicos de optimización, como por herramientas computacionales comerciales. No obstante, su tiempo de cálculo fue una desventaja notoria, aunque no crítica, dada su aplicación fuera de línea. Confirman también estos resultados que el PSO, y la variante utilizada en particular, es una herramienta matemática sencilla y robusta para optimización de problemas en ingeniería. This article presents the optimization of the well-known Golinski speed reducer, through a modified particle swarm optimization algorithm (PSO), which includes a penalty system for considering the system restrictions. A good grade of similarity with results reported for both, traditional optimization methods and commercial software, was found. However and even though it isn’t critical, computation times were higher with PSO. The conclusion is that this PSO modification is a robust and mathematically simple solution for engineering optimization problems. |
En línea: | https://biblioteca.ucp.edu.co/OJS/index.php/entrecei/article/view/581 |
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Estado |
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