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En la industria aeroespacial cada componente debe tener el mínimo peso posible, además de ser capaz de cumplir las funciones estructurales para las que fue diseñado. Este es el caso de los tanques ultralivianos basados 100% en materiales compuestos reforzados con fibras de carbono (denominados tipo V o linerless), que se emplean para contener gases presurizantes en vehículos lanzadores. Una vez seleccionado el material, es necesario optimizar la secuencia de laminado con el fin de maximizar las propiedades mecánicas del componente al tiempo que se reduce al mínimo el número de capas. El universo de búsqueda se vuelve prácticamente infinito si se tiene en cuenta que la variable principal (orientación) resulta prácticamente continua producto de la técnica empleada para la fabricación (Filament Winding). El número de capas suele ubicarse en unas pocas decenas, por lo que la cantidad de combinaciones asciende exponencialmente (?90^N), considerando un laminado simétrico y balanceado. El diseño utilizando programas de elementos finitos (secuencias de laminado fijas) se vuelve impracticable, ya que consume excesivo tiempo y recursos computacionales [1]. Es por este motivo que se propone la utilización de un algoritmo híbrido que se vale de técnicas evolutivas (Algoritmos Genéticos - GA) para la resolución del problema de optimización multiobjetivo planteado [2] sobre un modelo simplificado siguiendo la Teoría Clásica de Laminados [3]. Las distintas restricciones de fabricación y diseño [4] se incorporan en la etapa de evaluación de la función de Fitness mediante distintos tipos de penalización. A continuación, un subconjunto de las soluciones óptimas encontradas (frente de Pareto) es evaluado en mayor detalle por el método de elementos finitos (FEA), verificando la capacidad del material diseñado de soportar las cargas de trabajo.