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

Se presenta un hibrido de redes neuronales artificiales y NSGA-II para la optimizacion multiobjetivo del diseno de una silla estandar con respecto a medidas estructurales. Los objetivos a optimizarse son la deformacion y peso de la silla. Se realizan simulaciones por computadoras para obtener ambas respuesta de interes. Las variables de diseno se establecen en base a optimizacion de dimensiones. Redes neuronales artificiales son empleadas para mapear la relacion entre las variables de diseno y los variables de salida. Despues, NSGA-II es usado para encontrar el conjunto de soluciones optimas de Pareto. Los resultados muestran que la metodologia empleada brinda al disenador versatilidad y robustez de escoger diferentes escenarios de acuerdo con las necesidades actuales de diseno en terminos de estructura de la silla.