Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/20.500.12104/73561
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Pérez Cisneros, Marco Antonio | |
dc.contributor.advisor | Alanís García, Alma Yolanda | |
dc.contributor.author | Carreon Carbaja, Maria Orquidea | |
dc.date.accessioned | 2019-06-13T23:53:56Z | - |
dc.date.available | 2019-06-13T23:53:56Z | - |
dc.date.submitted | 2017 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/73561 | - |
dc.identifier.uri | http://wdg.biblio.udg.mx | |
dc.description.abstract | En 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.tableofcontents | INDICE 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.format | application/PDF | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.uri | https://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php | |
dc.title | Identificación Paramétrica y Optimización Energética de un Motor de Inducción Lineal (MIL) por Medios de Algoritmos Evolutivos | |
dc.type | Tesis de Maestria | |
dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.holder | Carreon Carbaja, Maria Orquidea | |
dc.type.conacyt | masterThesis | - |
dc.degree.name | MAESTRIA EN AGUA Y ENERGÍA | - |
dc.degree.department | CUTONALA | - |
dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | - |
dc.degree.creator | MAESTRA EN AGUA Y ENERGÍA | - |
Aparece en las colecciones: | CUTONALA |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|
MCUTONALA00045.pdf Acceso Restringido | 711.29 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.