El problema de síntesis de mecanismos consiste en determinar las dimensiones de los eslabones a fin de que éstos puedan completar una tarea, la cual es definida por el posicionamiento en un conjunto de puntos denominados puntos de precisión. En este trabajo se aborda este problema como un ejercicio de optimización, que minimiza la distancia entre la posición de un mecanismo propuesto y los puntos de precisión, tomando como variables de decisión las dimensiones del mecanismo, su sistema coordenado relativo y parámetros que determinan la velocidad del mismo y la posición inicial. La propuesta final es un algoritmo para el diseño automatizado de mecanismos que cumplan en lo mayor posible con la tarea deseada. Se utilizó un Algoritmo de Estimación de Distribución (EDA, por sus siglas en inglés), el cual aproxima el óptimo mediante muestreos subsecuentes de una distribución Normal multivariada, donde cada muestra representa una propuesta de un mecanismo. Después, se simula y se mide la diferencia entre los puntos de precisión y las posiciones del mecanismo propuesto, los mejores mecanismos se utilizan para actualizar la distribución de búsqueda en cada generación (iteración) del algoritmo hasta que converge a un punto de bajo costo de la función objetivo.Se utilizó el método propuesto para la síntesis automatizada de un mecanismo plano de 4 barras de cadena cinemática cerrada. Los resultados obtenidos son diseños óptimos aproximados, que superan a otros reportados en la literatura especializada. El método propuesto representa una alternativa eficaz para la síntesis automatizada de mecanismos. Los resultados son altamente competitivos con otros reportados en la literatura. La propuesta presenta además ventajas contra otras similares, en el sentido de que puede utilizarse para aproximar un número arbitrario de puntos de precisión, sin aumentar la dimensionalidad del problema, adicionalmente puede ser utilizado para la síntesis de otros mecanismos. Los resultados sugieren que los EDAs pueden utilizarse en este tipo de problemas de manera exitosa, por lo que a futuro se podría atacar problemas muchos más complejos, que involucren otras características deseadas como parámetros de control, o disminución de singularidades en sistemas de cadena cinemática cerrada.
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