Progettazione ottimale di cuscinetti a rulli cilindrici attraverso tecniche multi-obiettivo

Questa tesi riporta i risultati ottenuti durante uno stage presso Meter spa con l'impiego degli algoritmi evolutivi nell'ottimizzazione di un caso reale come quello dei cuscinetti a rulli cilindrici. Quando l'azienda riceve la richiesta di un cuscinetto di tipo nuovo, deve progettarlo tenendo conto delle specifiche richieste del cliente, che sono molteplici (capacità di sopportare carichi statici e dinamici, peso, vita utile prevista sotto diverse condizioni di utilizzo, etc) e spesso contrastanti fra di loro. La progettazione di un nuovo cuscinetto richiede quindi la soluzione di un problema di ottimizzazione multi-obiettivo ed è sui casi di interesse dell'azienda che ci siamo concentrati. La teoria di Pareto si occupa di trovare le soluzioni corrispondenti a questo tipo di problemi. Per la relazione d'ordine parziale che classifica le potenziali soluzioni non è sempre possibile stabilire se un candidato sia migliore di un altro e quindi la non unicità della soluzione risulta intrinseca in questo tipo di problemi. Gli algoritmi evolutivi hanno la capacità di lavorare simultaneamente con diverse soluzioni iniziali e, attraverso tecniche ispirate ai processi biologici dell'evoluzione naturale, fare convergere questo insieme verso quello composto dalle soluzioni ottimali, i cui valori obiettivo costituiscono la cosiddetta frontiera di Pareto. Tutti i casi di interesse sono esempi di ottimizzazione vincolata, la cui soluzione proposta e sviluppata con Meter spa prevede l'uso degli algoritmi evolutivi del pacchetto open-source PyGMO/PaGMO.