Metodología eficiente de optimización de diseño basada en fiabilidad aplicada a estructuras

  1. Celorrio Barragué, Luis
Dirigida por:
  1. Eduardo Martínez de Pisón Ascacibar Director
  2. Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar Director

Universidad de defensa: Universidad de La Rioja

Fecha de defensa: 30 de abril de 2010

Tribunal:
  1. Manuel Celso Juárez Castelló Presidente
  2. Francisco Javier Marrodán Esparza Secretario
  3. Ángel Arias Hernández Vocal
  4. Carlos González Bravo Vocal
  5. María Jesús López Boada Vocal
Departamento:
  1. Ingeniería Mecánica

Tipo: Tesis

Repositorio institucional: lock_openAcceso abierto Editor

Resumen

El principal objetivo de esta tesis es analizar el comportamiento de varios métodos de Optimización de Diseño Basada en Fiabilidad (RBDO), Estas técnicas de optimización se aplican a la solución de problemas de diseño de estructuras en los que hay que minimizar una función de coste, generalmente el peso o volumen de la estructura, sujeto al cumplimiento de unas restricciones probabilistas obtenidas a partir de los estados límite. Las acciones, propiedades del material, variables geométricas, etc. se consideran como variables aleatorias. Estos métodos se pueden clasificar como métodos de doble lazo, métodos de lazo único y métodos desacoplados. Estos métodos se han codificado en un programa informático que integra procedimientos de las áreas de análisis estructural, fiabilidad estructural, análisis de sensibilidad de diseño, programación matemática y simulación de Monte Carlo. El programa obtiene el diseño óptimo basado en fiabilidad en problemas analíticos y problemas estructurales: estructuras planas y espaciales utilizando diferentes métodos. Se han estudiado la eficiencia computacional, convergencia, exactitud, generalidad y robustez de los diferentes métodos (RBDO) analizados. El programa dispone de múltiples opciones configurables por el usuario. Por ejemplo: restricciones en desplazamientos, tensiones y pandeo, índices de fiabilidad objetivo para las restricciones, tipo de distribución de las variables aleatorias, dependencia entre las variables aleatorias, método de análisis de sensibilidad de diseño. Los resultados obtenidos se verifican mediante el método de Simulación de Monte Carlo con muestreo por importancia centrado en el punto de fallo más probable de cada restricción.