Diseño optimizado de componentes mecánicos mediante algoritmos evolutivos e inteligencia artificial

• Toapanta Cunalata , Oscar Gabriel ^[2] ; Muquinche Puca, Juan Pablo ^[3] ; Poveda Almeida, Welligton Vladimir ^[1] ; Martínez Andino, Christian Andrés ^[2]
  1. [1] Universidad Técnica de Ambato

     Universidad Técnica de Ambato

     Ambato, Ecuador

     
  2. [2] Instituto Superior Tecnológico Pelileo
  3. [3] ABKREA Ingeniería

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Sercapo Journal Scientific, ISSN-e 3151-8206, Vol. 3, Nº. 3, 2026 (Ejemplar dedicado a: Edición Frecuencia de Julio/Septiembre), págs. 1003-1024
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen

  • El objetivo de la investigación fue determinar el efecto de un módulo de diseño optimizado inteligente, basado en algoritmos evolutivos e inteligencia artificial, sobre el desarrollo de destrezas para el diseño de componentes mecánicos. La metodología se estructuró como un estudio cuasi experimental, de enfoque descriptivo correlacional, con grupo de control y grupo experimental, integrado por 80 participantes distribuidos equitativamente. Se aplicó un test de base estructurada para medir destrezas de modelado paramétrico, selección de restricciones, lectura de esfuerzos, optimización geométrica, interpretación de análisis por elementos finitos y toma de decisiones de manufacturabilidad. El instrumento fue validado por juicio de expertos y alcanzó un alfa de Cronbach de 0.89, valor considerado muy confiable para mediciones de desempeño técnico. Los resultados mostraron que el grupo experimental obtuvo mejoras superiores en reducción de masa, factor de seguridad, rigidez específica, eficiencia computacional e interpretación de diseños óptimos, con diferencias estadísticamente significativas frente al grupo de control. La prueba t de Student evidenció diferencias robustas en el puntaje global posterior, mientras que la d de Cohen indicó un tamaño del efecto alto. Asimismo, la correlación de Pearson reveló asociaciones positivas entre dominio de restricciones mecánicas, uso de inteligencia artificial y calidad del diseño optimizado. Se concluye que la integración de algoritmos evolutivos, aprendizaje automático y simulación asistida fortalece la capacidad de diseñar componentes mecánicos más ligeros, seguros, eficientes y fabricables, aportando evidencia metodológica para la formación técnica y la innovación en ingeniería mecánica.