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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDíaz Sinche, Diego Vinicio-
dc.contributor.authorJiménez Jiménez, Alexi Favian-
dc.date.accessioned2023-11-09T20:55:22Z-
dc.date.available2023-11-09T20:55:22Z-
dc.date.issued2023-11-09-
dc.identifier.urihttps://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/28319-
dc.descriptionThis study presents an innovative approach using generative design to optimize the chassis of an electric motorcycle designed specifically for urban commuting. Generative design is defined as a process that employs computational algorithms for the purpose of exploring a wide range of design solutions, taking into account specific constraints and objectives. The main objective of this design is to maximize the structural efficiency and improve the dynamic performance of the electric motorcycle. To achieve this, a generative design software is used that relies on advanced algorithms based on artificial intelligence and topological optimization. The process starts by defining the design constraints, such as applied loads, handling conditions and electrical component specifications. From these parameters, the software automatically generates a wide variety of chassis designs, exploring various shapes, structures and material distributions. A performance evaluation is then carried out for each generated design using finite element simulations. Characteristics such as stiffness, fatigue strength and dynamic response are analyzed. Based on these results, the most promising designs are selected for refinement and optimization. This leads to an optimized chassis in terms of weight, stiffness and load distribution, which improves the energy efficiency and dynamic performance of the electric motorcycle. Keywords: Generative design, topological optimization,, maximization functions, minimization functions, electric motorcycle chassis.es_ES
dc.description.abstractEn este estudio se presenta un enfoque innovador que utiliza el diseño generativo para optimizar el chasis de una motocicleta eléctrica diseñada específicamente para trayectos urbanos. El diseño generativo se define como un proceso que emplea algoritmos computacionales con el propósito de explorar una amplia gama de soluciones de diseño, teniendo en cuenta restricciones y objetivos específicos. El objetivo principal de este diseño consiste en maximizar la eficiencia estructural y mejorar el rendimiento dinámico de la motocicleta eléctrica. Para lograrlo, se utiliza un software de diseño generativo que se apoya en algoritmos avanzados basados en inteligencia artificial y optimización topológica. El proceso se inicia definiendo las restricciones del diseño, tales como las cargas aplicadas, las condiciones de manejo y las especificaciones de los componentes eléctricos. A partir de estos parámetros, el software genera automáticamente una amplia variedad de diseños de chasis, explorando diversas formas, estructuras y distribuciones de material. Posteriormente, se lleva a cabo una evaluación de rendimiento para cada diseño generado, utilizando simulaciones de elementos finitos. Se analizan características como la rigidez, la resistencia a la fatiga y la respuesta dinámica. Con base en estos resultados, se seleccionan los diseños más prometedores para su refinamiento y optimización. Esto conduce a un chasis optimizado en términos de peso, rigidez y distribución de carga, lo cual mejora la eficiencia energética y el rendimiento dinámico de la motocicleta eléctrica. Palabras Clave: Diseño generativo, optimización topológica, funciones de maximización, funciones de minimización, chasis moto eléctrica.es_ES
dc.format.extent143 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Lojaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectDISEÑO GENERATIVOes_ES
dc.subjectOPTIMIZACIÓN TOPOLÓGICAes_ES
dc.subjectFUNCIONES DE MAXIMIZACIÓNes_ES
dc.subjectFUNCIONES DE MINIMIZACIÓNes_ES
dc.subjectCHASIS MOTO ELÉCTRICAes_ES
dc.titleDiseño generativo del chasis de una moto eléctrica de trayecto urbanoes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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