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dc.contributor.advisorPérez Cisneros, Marco Antonio
dc.contributor.advisorAlanís García, Alma Yolanda
dc.contributor.authorCarreon Carbaja, Maria Orquidea
dc.date.accessioned2019-06-13T23:53:56Z-
dc.date.available2019-06-13T23:53:56Z-
dc.date.submitted2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/73561-
dc.identifier.urihttp://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractEn este capítulo se hace una introducción a los algoritmos evolutivos y su aplicación a la identificación paramétrica. Se enlistan los objetivos y se detalla la organización de la tesis.
dc.description.tableofcontentsINDICE 1. Introducción ................ ..................................................................................................................... 5 1.2 Los algoritmos evolutivos en el contexto de la inteligencia artificial. ........................................... 8 1.3 Identificación paramétrica utilizando algoritmos evolutivos ....................................................... I O 1.4 Objetivo general .......................................................................................................................... . 11 1.5 Objetivos particulares ...................................................................................................... .......... ... 11 1.6 Organización de la tesis ................................................................................................................ 11 2. Algoritmos de optimización bio-inspirados ................................................................................... 12 2.1 .1 Computación natural ................................................ ................................................................. 12 2.1.2 Repaso de optimización ..... : ..................................................................................... ................. 14 Mínimos locales y mínimo global ...................................................................................................... 16 Optimización con restricciones ................. ............................................................................... .......... 18 Optimización multi-objetivo .................... .............. ................... ......................................................... 18 Optimización multi-modal .... ............................................................................................................. 19 Optimización combinatoria ...................................................................................................... .......... 19 Opti1nización NUinérica ......... .................................. ........................................................... ............... 19 Técnicas heurísticas de optimización o basadas en Inteligencia artificial ......................................... 20 Evolución y optimización ................................................................................................................... 2 I 2.1.3 Modelado de sistemas biológicos .............................................................................................. 23 2.2 Algoritmos modernos de optimización inspirados biológicamente . ............................................ 23 2.2.1 Optimización por enjambre de partículas (PSO) ................................. ............... ....................... 23 2.2.2 Optimización por colonia de hormigas (ACO) ...... ................................ ................................... 26 2.2.3 Optimización por evolución diferencial (DE) ........................................................................... 30 Proceso de evolución diferencial ........................................................................................................ 30 3. Identificación Paramétrica .............................................................................................................. 32 3. 1.1 Concepto de sistema .................................................................................................................. 33 3.1.2. Modelo de un sistema ................ ............................................................................................... 34 Tipos de modelos ...................................................................... ......................................................... 35 Métodos de obtención de modelos ...................................... ............................................................... 36 3.2. Identificación de Sistemas ........................................................................................................... 37 3.2.1. El proceso de identificación ..................................................................................................... 37 3.3 Identificación paramétrica usando algoritmos bio-inspirados ...................................................... 40 4. Motor de Inducción Lineal ........................................................... ............................ ............ ,. ........ 42 4.1 Motor de Inducción de Desplazamiento Lineal ...... ..................................................................... 43 4 4.2 Geometría y Clasificación ............................................................................................................ 43 4.3 Devanados del MIL ................................................................................................................ ...... 46 4.6 Efectos de Bordes Longitudinales .......................................................... ...................................... 48 4.7 Modelo Matemático del MJL ....................................................................................................... 49 4.8 Discretizacion ................................ ...... ......................................................................................... 52 5. Reporte de identificación paramétrica del motor de inducción lineal ......................... ............. ...... 52 1. Prototipo ................................................ ...................................................... ................................... 52 2. Identificación paramétrica .......................... ...................... .............................................................. 55 6. Conclusiones ....................................................................................................... ........................... 63 Bibliografía ............................................................................................................. ........................... 65
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.titleIdentificación Paramétrica y Optimización Energética de un Motor de Inducción Lineal (MIL) por Medios de Algoritmos Evolutivos
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderCarreon Carbaja, Maria Orquidea
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN AGUA Y ENERGÍA-
dc.degree.departmentCUTONALA-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRA EN AGUA Y ENERGÍA-
Aparece en las colecciones:CUTONALA

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