El método para definir parámetros globales se describe en el artículo de la base de conocimientos 'Parametrización de modelos en RFEM 6/RSTAB 9' . Este artículo le mostrará cómo optimizar los parámetros definidos según diferentes aspectos.
Para ello, debe activar el complemento ' Optimización y costes/Estimación de emisiones de CO2 ', como se muestra en la imagen 1. La primera parte de este complemento le permite encontrar parámetros adecuados para modelos y bloques parametrizados a través de la técnica de inteligencia artificial (IA) de optimización por enjambre de partículas (PSO) para el cumplimiento de criterios de optimización comunes.
El artículo mencionado anteriormente muestra que los parámetros globales se pueden crear usando el menú ' Editar '. Se han definido dos parámetros para determinar la posición del elemento de arriostramiento con respecto a los cordones superior e inferior de la celda de celosía mostrada en la Imagen 2.
Inicialmente, los parámetros se definieron como valores. Para optimizarlos, debe cambiar su tipo de definición a "Optimización" y definir parámetros de optimización como valores mínimos y máximos, incrementos y pasos (Imagen 3).
Se puede acceder a la configuración de optimización a través del menú "Calcular". Como se muestra en la Imagen 4, los valores a optimizar son de hecho los parámetros globales. El número de estados depende del número de pasos que se hayan asignado en los parámetros de optimización.
Por ejemplo, 4 pasos significa que el proceso de optimización finaliza en 5 estados. Dadas las dos variables, el número de mutaciones de optimización es 25. En otras palabras, el programa cambia los valores de las dos variables dentro del campo definido; estas combinaciones dan como resultado el cálculo de 25 modelos con geometría diferente.
Dado que estamos interesados en encontrar la geometría óptima (es decir, la posición del elemento de arriostramiento en este ejemplo), la optimización debe establecerse como "Activa". Puede suceder que haya muchas mutaciones de optimización; por lo tanto, puede definir usted mismo el mejor número de mutaciones modeladas que se van a mantener.
El término "mejor" está relacionado con lo que selecciona como base para la optimización. Por ejemplo, puede seleccionar la optimización en el peso total mínimo, el desplazamiento vectorial, la deformación de la barra o de la superficie, el coste o las emisiones de CO2.
A continuación, puede optar por calcular todas las mutaciones y, una vez iniciado el cálculo, el programa comenzará a mostrar los resultados de todas las mutaciones individuales (Imagen 5).
Sin embargo, el programa también proporciona métodos de optimización más eficientes (ver Imagen 4). Por ejemplo, puede emplear una optimización por enjambre de partículas (PSO) casi natural con la que se inicia el cálculo con un resultado de optimización de una asignación aleatoria de los parámetros a optimizar; luego, se determinan repetidamente nuevos resultados de optimización con valores de parámetros variados.
Estos resultados se basan en la experiencia de mutaciones del modelo previamente realizadas, hasta que se haya alcanzado el número especificado de posibles mutaciones. Además, se puede utilizar el método de procesamiento por lotes, que intenta comprobar todas las posibles mutaciones del modelo especificando aleatoriamente los valores para los parámetros de optimización hasta que se haya alcanzado un número predeterminado de posibles mutaciones del modelo.
Todos los métodos de optimización proporcionan una lista de las mutaciones del modelo a partir de los datos almacenados al final del proceso, indicando el resultado de la optimización de control y la asignación del valor correspondiente de los parámetros de optimización (Imagen 6).
Esta lista está organizada en orden descendente y muestra la mejor solución supuesta en la parte superior, donde, con la asignación determinada del valor, el resultado de la optimización se acerca más al criterio de optimización. Además, una vez finalizado el análisis, el programa ajustará la asignación del valor a la de la solución óptima para los parámetros de optimización en la lista de parámetros global.
