Título :	Optimización de una torre reticular concentradora de energía termo-solar a través del método de algoritmos genéticos
Autor(es):	Alvaro Vera Murillo
Palabras clave:	Algoritmo Genético Campo de Helióstatos Optimización Topología Torre Reticular Genetic Algorithm Heliostats Field Optimization Topology Lattice Tower
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	ago-2018
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Estructuras)
Resumen:	Al realizar el diseño de una estructura es importante incluir, en el mismo proceso, las consideraciones del diseño y optimizaciones teóricas, así como las circunstancias que afectan durante el proceso constructivo y durante el periodo de la vida útil de la estructura. Con un análisis multi-objetivo en una función objetivo de “peso propio” se obtiene una optimización completa de las estructuras. Para solventar las optimizaciones multi-objetivo, conteniendo las consideraciones teóricas y prácticas, en este trabajo se procede a encontrar la mejor topología posible de una torre reticular de acero de uso para un campo de helióstatos de torre central concentradora de energía termo-solar. Para la obtención de la topología se hace una comparativa simple de tres diferentes formas estructurales, donde se toma en consideración el peso propio, los desplazamientos laterales producto del viento, la funcionalidad, la eficiencia de captación energética, constructibilidad, capacidad de ser optimizable, de ser modular y de ser transportable. Una torre reticular de base hexagonal, formada por módulos de marcos contraventeados (elegida como mejor topología), es usada para ser optimizada mediante un Algoritmo Genético Modificado, utilizando como restricciones los requisitos bajo cargas de diseño y servicio marcados en el Reglamento de Construcción del Distrito Federal versión 2017, y teniendo como función objetivo el peso y variables de tipo discretas en el análisis. Como herramienta para la evaluación de la función objetivo y sus restricciones, la torre se programó con lenguaje APDL, utilizando el Método de Elemento Finito. Producto de dicha optimización se redujo el peso en un 38.6% entre una generación inicial 1 de 15.93 Tn, y una generación final 48 de 9.78 Tn. La torre obtenida mediante la optimización con el algoritmo genético es un 25.71% más ligera a comparación de la obtenida mediante una optimización usando el programa comercial SAP2000 (12.30 Tn). When a structure is designed, is important to include in the same process, the considerations of the design and theoretical optimizations, as well as the circumstances that are affected during the construction process and during the period of the useful life of the structure. With a multi-objective analysis in an objective function of “self-weight" a complete optimization of the structures is obtained. To solve the multi-objective optimizations, containing the theoretical and practical considerations, in this work we proceed to find the best possible topology of a lattice steel tower to be used in a heliostat field of a central tower concentrating thermo-solar energy. To obtain the topology, a simple comparison of three different structural shapes is made, taking into account the self-weight, the lateral displacements produced by the wind, the functionality, the efficiency of energy collection, constructability, capacity to be optimized, to be modular and transportable. A lattice tower with a hexagonal base, formed by modules of lateral-restricted frames (chosen as best topology), is used to be optimized by a Modified Genetic Algorithm, using as restrictions the requirements under design and service loads stablished in the “Reglamento de Construcción del Distrito Federal versión 2017”, and having as objective function the weight and discrete variables in the analysis. As a tool for the evaluation of the objective function and its restrictions, the tower was programmed with APDL language, using the Finite Element Method. Product of this optimization was reduced the weight in a 38.6% between an initial generation 1 of 15.93 Tn, and a final generation 48 of 9.78 Tn. The tower obtained through optimization with the genetic algorithm is 25.71% lighter compared to that obtained through an optimization using the commercial program SAP2000 (12.30 Tn).
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1127
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