Tesis "Optimización basada en ensambles de metamodelos para configurar el sistema de distribución de gas de un precipitador electrostático"
Sustentante: Nicolás Cortés García
Director: Dr. Mario Garza Fabre, Cinvestav Unidad Tamaulipas
Sinodales: Dr. Mario Garza Fabre, Cinvestav Unidad Tamaulipas; Dr. José Torres Jiménez, Cinvestav Unidad Tamaulipas; Dr. Alan Díaz Manríquez, Universidad Autónoma de Tamaulipas.
Resumen:
El enfoque de plantear el proceso de diseño industrial e ingenieril como un problema de optimización se ha popularizado en años recientes. Dicho planteamiento busca la identificación de diseños que satisfacen de la mejor manera algún criterio de interés específico, lo que nos otorga la posibilidad de obtener, por ejemplo, diseños más ligeros, resistentes, aerodinámicos, o menos contaminantes. En este proceso, se parte de un diseño base, para el cual se identifican las variables más importantes que afectan la característica o criterio que se requiere mejorar. Posteriormente, mediante una técnica de optimización, se identifica la configuración para estas variables con la que se logra el mejor desempeño, misma que se aplica al diseño final. Cabe mencionar que para que una configuración final pueda ser identificada, usualmente se evalúan una serie de diseños candidatos, siguiendo un proceso iterativo de mejora. Sin embargo, estas evaluaciones usualmente requieren de la ejecución de simulaciones especializadas que, dependiendo de su complejidad, pueden ser computacionalmente demandantes. Esto limita el número de evaluaciones asequibles para el proceso de optimización y, por lo tanto, el uso de técnicas de optimización convencionales. Un enfoque que ha reportado resultados prometedores al abordar problemas computacionalmente costosos, para los que evaluar las soluciones candidatas implica tiempos y recursos computacionales significativos, es la optimización basada en metamodelos (SBO). En la SBO, se emplean técnicas de aprendizaje con la finalidad de construir modelos predictivos capaces de estimar la calidad de las soluciones candidatas, de manera que tales estimaciones reemplacen (parcialmente) las evaluaciones computacionalmente costosas.
Este trabajo de tesis se enfoca en un reto de ingeniería específico: la optimización del sistema de distribución de gas para un precipitador electrostático. Los precipitadores electrostáticos son usados para atrapar partículas contaminantes en los gases de salida de plantas generadoras de electricidad, y el sistema de distribución de gas es el encargado de distribuir los gases uniformemente a través de estos sistemas. Un buen diseño para el sistema de distribución de gas mejorará la efectividad del sistema y, por lo tanto, reducirá las emisiones contaminantes. Una característica desafiante de este problema, es que la evaluación de las soluciones candidatas requiere de una simulación basada en dinámica de fluidos computacional. Esto lo ubica en la categoría de problemas computacionalmente costosos, por lo que se requiere de técnicas de optimización eficientes para abordar este reto.
En este trabajo se aborda el reto antes mencionado en el contexto de la SBO. En particular, se propone el uso de ensambles de metamodelos, en los que múltiples metamodelos son usados simultáneamente y de manera colaborativa con la finalidad de lograr mejores resultados. Este es el principal diferenciador de nuestra propuesta, en contraste con los enfoques previamente reportados para abordar este problema que se basan en el uso de un único metamodelo. Con la finalidad de validar la viabilidad y efectividad de esta propuesta, se realizaron una serie de experimentos. Se evaluó en primera instancia el desempeño de diferentes tipos de metamodelos de manera individual, lo que permitió la identificación de los metamodelos más prometedores para formar parte de las estrategias colaborativas. Posteriormente, las estrategias colaborativas propuestas fueron evaluadas con respecto a los metamodelos individuales y dos enfoques representativos de la literatura. Los resultados obtenidos son alentadores: nuestra propuesta de utilizar ensambles de metamodelos para abordar este reto ha reportado resultados superiores en comparación con el uso de metamodelos individuales y también con respecto a los enfoques de la literatura considerados como referencia.