Examinando por Materia "Structural optimization"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    DFT computational study of the tetragonal (P4/nmm) WO 3 (001) Surface.
    (Universidad del Valle, 2018-01-30) Loaiza Orduz, Álvaro; Araujo López, Eduard; Urresta, Julián D.; Llano Restrepo, Mario Andrés
    (Eng) Tetragonal WO 3 is important for catalytic reactions such as the hydration of ethylene, which is an alternative choice to ethanol production by fermentation. However, very little is known about the structural and electronic properties of the tetragonal WO 3 surfaces with possible catalytic activity. In this work, the WO 3 (001) surface was characterized by means of density-functional-theory computer simulations. The crystal unit cell parameters and the corresponding angles and bond distances were determined, and the density of states (DOS) for the bulk was calculated. The band gap turned out to be 0.6 eV. Two (001) surface models were generated, one without oxygen atoms at the surface (model I) and the other with only one oxygen atom at the surface (model II). For both models, four converged layers of atoms and a vacuum of 14 Å between neighboring slabs were used for the calculations. Values of 135.01 and 40.55 meV/ Å 2 for the surface energies of models I and II, respectively, were obtained, showing that model II is more likely to represent the WO 3 catalyst. The density of states (DOS) was calculated for each surface model, and both of them exhibited an energy gap close to zero.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Optimización de armaduras espaciales de acero utilizando algoritmos genéticos auto-adaptados : una primera aproximación.
    (Universidad del Valle, 2020-11-11) Ramírez Echeverry, Sebastián; Villalba Morales, Jesús Daniel
    En las últimas décadas, la optimización estructural mediante metaheurísticas ganó acogida en la comunidad científica; sin embargo, para garantizar buenos resultados se requiere una correcta selección de los parámetros de la metaheurísticas. En este trabajo se propone un algoritmo genético multi-cromosoma auto-adaptado para optimizar armaduras de acero tridimensionales. Las variables de diseño corresponden a las secciones asignadas a cada elemento en la armadura. El objetivo es la minimización del peso de la armadura, considerando desplazamientos y esfuerzos máximos como restricciones. El algoritmo propuesto se aplicó a la optimización de dos armaduras, produciendo diseños que pesan hasta un 35% menos que el mejor diseño inicial y son valores comparables al resultado obtenidos en otros trabajos. No obstante, la adaptación de los parámetros permite mayor robustez cuando se desea optimizar diferentes tipos de armadura y evita las ejecuciones del algoritmo de optimización que son necesarias para la calibración de sus parámetros.