Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
UdG 30 anys
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
Mètodes d'optimització clàssics. Mètodes d'optimització moderns/heurístics: basats en sistemes de partícules, colonies de formigues, algoritmes genètics. Mètodes de simplificació del sistema: xarxes neuronals. Optimització multiobjectiiu. Aplicació a casos reals en un entorn de programació i elements finits Les classes s’impartiran en l’horari establert i podran ser seguides presencialment o per mitjans telemàtics de forma síncrona (streaming). Els estudiants amb possibilitat de seguir les classes de forma presencial ho hauran de fer així.
Crèdits:
3

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
DANIEL TRIAS MANSILLA
Idioma de les classes:
Anglès (100%)

Competències

  • CB03 Ser capaç d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis.
  • CT03 Utilitzar tecnologies de la informació i de la comunicació
  • CE04 Seleccionar i integrar adequadament les eines de modelització numèrica disponibles per resoldre problemes associats al disseny i construcció d'elements estructurals.

Continguts

1. Introduction. Definitions and formulation of the optimization problem.

2. Classic methods: Gradient based methods, Lagrange multipliers, Kuhn-Tucker conditions, Penalty methods.

3. Modern methods: Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimitzation, Genetic Algorithms. Metamodels.

4. Multiobjective optimization

5. Metamodels

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Aprenentatge basat en problemes (PBL) 3,00 6,00 0 9,00
Sessió expositiva 12,00 0 0 12,00
Sessió pràctica 10,00 22,00 0 32,00
Simulacions 6,00 16,00 0 22,00
Total 31,00 44,00 0 75

Bibliografia

  • Arora, Jasbir S (2004 ). Introduction to optimum design (2nd ed). Boston: Elsevier/Academic Press. Recuperat 10-07-2012, a http://www.sciencedirect.com/science/book/9780120641550
  • Arora, Jasbir S (cop. 2012 ). Introduction to optimum design (3rd ed.). Oxford: Elsevier Academic Press. Catàleg
  • Shigley, Joseph Edward (2001 ). Mechanical engineering design (7th ed.). Boston [etc.]: McGraw-Hill. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Formulation of the optimization problem Presentation in class. Correct use of optimization terminology. 5 No
Optimitzation with Microsoft EXCEL Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 15 No
Optimitzation with MATLAB Toolbox Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 20 No
Optimitzation with ANSYS Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 40 No
Simple Random search method with MATLAB Report including solution method, obtained soultion and conclusions. 20 No

Qualificació

Every proposed exercise should be delivered in a report including the procedure, results and conclusions.

The course work should reflect the theory presented in the course and respect the structure problem-solution method-results-conclusions.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
All the tasks which have some % in the note must be presented. Otherwise the final mark of the course will be Non-marked (NP).

Avaluació única:
Delivery of two reports related to the optimisation of mechanical components. Each report has a weight of 33% in the final mark. The statement will be defined by the professor. Final exam (33% of the final mark).

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Tutoria

There will be specified weekly time frames for on-line tutorships (via GoogleMeet or any other platform approved by UdG). Electronic mail can be also used to solve questions or doubts and set tutorship appointments out of the specified times frames.

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

Communication with students will be via e-mail and the News forum of the course’s Moodle. Individual on-line meetings will be possible for a personalised monitoring.

Observacions

Basic knowledge on MATLAB, ANSYS and Microsoft EXCEL is required.

Assignatures recomanades

  • Eines de pre i post-proces per anàlisis estructurals per elements finits
  • El mètode dels elements finits en la mecànica d'estructures

Modificació del disseny

Modificació de les activitats:
As the course is already prepared for on-line teaching, no modification of the teaching activities is foreseen.


Modificació de l'avaluació:
As the course is already prepared for on-line teaching and evaluation, no modification of the evaluation activities is foreseen.

Tutoria i comunicació:
If the evolution of the pandemic results in a less restrictive scenario, the course will continue under the same terms and conditions except for the tutorships, which might take place on-site for on-site students.

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.