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Más de 10 años investigando la optimización de estructuras de hormigón

Parece que fue ayer, pero este 2018 cumplimos 10 años desde que nos publicaron el primer artículo internacional relacionado con la optimización heurística de estructuras de hormigón. Sin embargo, todo empezó un poco antes, en el 2002, año en que defendí mi tesis doctoral denominada “Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW”. Con ella pude ponerme al día con los procedimientos de optimización heurística más prometedores en ese momento. Sin embargo, pronto me dí cuenta de las posibilidades que tenía aplicar estos algoritmos a la optimización de problemas reales de ingeniería, en particular las estructuras de hormigón.

Por tanto, en septiembre del año 2002 fue el inicio del Grupo de Investigación de Procedimientos de Construcción, Optimización y Análisis de Estructuras. La iniciativa de creación del grupo correspondió a los profesores González-Vidosa y Yepes Piqueras. El primero de ellos, con una amplia experiencia en la investigación y la práctica profesional de las estructuras de hormigón armado y pretensado; y el segundo, con una experiencia reciente en el campo de la optimización heurística en la ingeniería. A partir de ese momento empezaron a gestarse las primeras tesis doctorales, las primeras de las cuales se defendieron en el año 2007, correspondientes a Cristian Perea de Dios y a Ignacio Javier Payá Zaforteza. En el año 2008 se publicaron nuestros tres primeros artículos: Perea et al. (2008), Payá et al. (2008) y Yepes et al. (2008).

En aquellos momentos, las preguntas a las que pretendíamos dar una solución fueron las siguientes:

  • ¿Es capaz la inteligencia artificial de diseñar automáticamente las estructuras?
  • ¿La inteligencia artificial podrá suplantar la experiencia del ingeniero en el prediseño de las estructuras?
  • ¿Se pueden utilizar técnicas procedentes del campo de la Investigación Operativa en la optimización de las estructuras?
  • ¿Puede alcanzarse una economía importante en los costes de construcción de las estructuras sin merma de la calidad?
  • ¿Aparecerán nuevas patologías si los módulos de optimización automática empiezan a implantarse de forma habitual en los paquetes de cálculo comerciales?
  • ¿Deberían revisarse las normas de cálculo si se extiende el cálculo optimizado de estructuras?
  • ¿Deberán tenerse en cuenta estados límites no considerados hasta ahora en la comprobación de las estructuras optimizadas?
  • ¿Pueden optimizarse varios criterios a la vez? ¿Cómo son las estructuras de bajo coste y alta seguridad?
  • ¿Es posible valorar el coste de la seguridad integral de una estructura?
  • ¿Podemos diseñar estructuras de bajo coste y que a la vez consuman poco CO2 y energía para hacer una ingeniería sostenible?
  • ¿Se puede aplicar el concepto de “huella ecológica” al diseño de las estructuras?

 

Fueron nuestros tres primeros artículos internacionales, pero a fecha de hoy ya se han publicado más de 60 y dirigido una quincena de tesis doctorales, así como una decena de proyectos de investigación. La lista la podéis ver en el blog: http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencias:

PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688.

PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 23(8): 596-610.

YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated AnnealingEngineering Structures30(3): 821-830.

 

20 febrero, 2018
 
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Problemas teóricamente sencillos pero que marean a nuestros estudiantes

Cuando llevas casi 25 años impartiendo una asignatura, examen tras examen, llega un momento que te falta cierta imaginación para no repetir los problemas. Con toda la buena intención del mundo, propones un ejercicio que crees sencillo de resolver y luego te das cuenta que es más difícil de lo que habías planeado.

Si analizas las posibles causas te das cuenta que no suele fallar lo que se explica en clase, sino ciertos conceptos muy básicos que deberían haberse adquirido en Bachiller, o incluso en Secundaria. Mi impresión es que algunos estudiantes prefieren aprender un método o forma de solucionar un problema antes de pensar un poco e intentar resolverlo. Voy a poner algún ejemplo de estos problemas, con su solución para que veáis de qué estoy hablando.

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Los puentes de sección en cajón de hormigón postesado

Figura 1.- Esquema de un puente de hormigón postesado de sección en cajón para carreteras

Una viga de sección en cajón unicelular consta de una losa superior, dos almas y una losa inferior (Figura 1). La losa superior materializa la plataforma del puente, actúa como cabeza de compresión frente a momentos flectores positivos y sirve de alojamiento del pretensado necesario para resistir los momentos negativos. Las almas sostienen la losa superior, transmiten las cargas de cortante a los apoyos del puente y pueden alojar los cables de pretensado cuando estos se desplazan a lo largo del puente. Por último, la losa inferior une las secciones inferiores de las almas, aloja el pretensado para resistir los momentos positivos, sirve de cabeza de compresión ante momentos negativos y cierra el circuito de torsión de la estructura.

Según Schlaich y Scheef (1982), la sección en cajón es la tipología de superestructura más ampliamente utilizada en el proyecto y construcción de puentes. El Puente de Sclayn, sobre el río Maas, fue el primer puente continuo pretensado de sección en cajón. El puente, con dos tramos de 62,7 m, fue construido por Magnel en 1948. La sección en cajón no solo se puede encontrar en los puentes viga, sino en otras tipologías tipo arco, pórtico, atirantados y colgantes. El número de puentes continuos con esta sección ha aumentado recientemente (Ates, 2011) debido a su resistencia tanto a momentos flectores positivos como negativos, así como a la torsión. Además, otra característica importante es el peso propio reducido frente a otras tipologías. En cuanto a los métodos de construcción, los puentes de sección en cajón se pueden construir “in situ” o bien prefabricarse en dovelas que posterormente se izan y pretensan (Sennah y Kennedy, 2002). En la Figura 2 se muestra un puente en cajón situado sobre el nuevo cauce del río Turia, cuyo autor es Javier Manterola y que fue uno de los primeros puentes que tuve la oportunidad de construir durante mi etapa profesional en Dragados y Construcciones, S.A.

Figura 2.- Imagen aérea de la Estructura E-10, sobre el nuevo cauce del Turia, de Javier Manterola (1991). Uno de los primeros puentes que tuve la oportunidad de construir en mi etapa profesional en Dragados y Construcciones, S.A.

La investigación en el ámbito de los puentes en cajón ha tratado de mejorar su diseño (Yepes, 2017). Al principio, los trabajos se centraron en mejorar el comportamiento estructural (Chang y Gang, 1990; Ishac y Smith, 1985; Luo et al., 2002; Mentrasti, 1991; Razaqpur y Li, 1991; Shushkewich, 1988). Estos trabajos se centraron en el análisis del cortante y la distorsión de la sección. Posteriormente, Ates (2011) estudió el comportamiento de un puente viga continuo durante la etapa de construcción, incluyendo efectos dependientes del tiempo. Moon et al. (2005) también se centraron en la etapa de construcción, estudiando las grietas que aparecieron en la losa inferior de un puente prefabricado, que ocurrieron por una deformación excesiva durante el tesado provisional de las dovelas.

Otros autores investigaron el efecto de las condiciones de durabilidad en la resistencia. Liu et al. (2009) propusieron detectar los daños desarrollando técnicas de monitorización y evaluando el estado del puente. Guo et al. (2010) evaluaron la fiabilidad para estudiar la fluencia, la retracción y la corrosión a lo largo del tiempo de un puente mixto de vigas en cajón expuesto a un ambiente de cloruros. Lee et al. (2012) propusieron un sistema de gestión del ciclo de vida de puentes en cajón que integrase el diseño y la construcción. Fernandes et al. (2012) utilizaron métodos magnéticos para detectar la corrosión en los cables de pretensado de puentes prefabricados. Saad-Eldeen et al. (2013) estudiaron el momento flector último en vigas afectadas por corrosión. Los resultados se utilizaron para proponer un módulo tangente equivalente que tiene en cuenta la reducción total del área de la sección transversal debido a este tipo de degradación.

También existen algunas recomendaciones para el predimensionamiento de los puentes en cajón (Schlaich y Scheff, 1982; Fomento, 2000; SETRA, 2003). Sin embargo, consta relativamente muy poca investigación que haya abordado su diseño eficiente. Schlaich y Scheff (1982) indican que en el caso de puentes de sección en cajón “la solución óptima, siempre y exclusivamente una evaluación subjetiva, solo puede ser encontrada a través de la comparación de muchas soluciones alternativas”. La eficiencia, entendida como la máxima seguridad posible con un mínimo de inversión, constituye un objetivo común en el diseño estructural. Este tipo de problema presenta tal cantidad de variables, cada uno de las cuales puede adoptar una amplia gama de valores discretos, que hace que el espacio de soluciones sea tan inmenso que es muy difícil abordar la optimización sin emplear la inteligencia artificial. Además de esto, la preocupación por el medio ambiente, la importancia de la durabilidad y el desarrollo de nuevos materiales pueden modificar el diseño del puente. Los métodos de optimización ofrecen una alternativa eficaz a los diseños basados en la experiencia (García-Segura et al., 2014a; 2014b; 2015; 2017a; 2017b; García-Segura y Yepes, 2016; Yepes et al., 2017). Así, estas técnicas se han utilizado para abordar la optimización de sistemas estructurales reales. Por último, destacar la aplicación de las técnicas de decisión multicriterio a la hora de proyectar este tipo de puentes (Penadés-Plà et al., 2016).

Referencias:

  • Ates, S. (2011). Numerical modelling of continuous concrete box girder bridges considering construction stages. Applied Mathematical Modelling, 35(8), 3809–3820.
  • Chang, S.T.; Gang, J. Z. (1990). Analysis of cantilever decks of thin-walled box girder bridges. Journal of Structural Engineering, 116(9), 2410–2418.
  • Fernandes, B.; Titus, M.; Nims, D.K.; Ghorbanpoor, A.; Devabhaktuni, V. (2012). Field test of magnetic methods for corrosion detection in prestressing strands in adjacent box-beam bridges. Journal of Bridge Engineering, 17(6), 984–988.
  • Fomento M. (2000). New overpasses: general concepts. Madrid, Spain: Ministerio de Fomento.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2014a). Sustainable design using multiobjective optimization of high-strength concrete I-beams. In The 2014 International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI (Vol. 137, pp. 347–358). Ostend, Belgium.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Martí, J.V.; Alcalá, J. (2014b). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7), 1190–1205.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J.; Pérez-López, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92, 112–122.
  • García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125, 325–336.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M. (2017a). Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150.,
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D. Y. (2017b). Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges. Engineering Structures, 145, 381-391.
  • Guo, T.; Sause, R.; Frangopol, D.M.; Li, A. (2010). Time-Dependent Reliability of PSC Box-Girder Bridge Considering Creep, Shrinkage, and Corrosion. Journal of Bridge Engineering, 16(1), 29-43.
  • Ishac, I.I.; Smith, T.R.G. (1985). Approximations for Moments in Box Girders. Journal of Structural Engineering, 111(11), 2333–2342.
  • Liu, C.; DeWolf, J.T.; Kim, J.H. (2009). Development of a baseline for structural health monitoring for a curved post-tensioned concrete box–girder bridge. Engineering Structures, 31(12), 3107–3115.
  • Luo, Q.Z.; Li, Q.S.; Tang, J. (2002). Shear lag in box girder bridges. Journal of Bridge Engineering, 7(5), 308.
  • Mentrasti, L. (1991). Torsion of box girders with deformable cross sections. Journal of Engineering Mechanics, 117(10), 2179–2200.
  • Moon, D.Y.; Sim, J.; Oh, H. (2005). Practical crack control during the construction of precast segmental box girder bridges. Computers & Structures, 83(31-32), 2584–2593.
  • Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12), 1295.
  • Razaqpur, A.G.; Li, H. (1991). Thin‐walled multicell box‐girder finite element. Journal of Structural Engineering, 117(10), 2953-2971.
  • Saad-Eldeen, S.; Garbatov, Y.; Guedes Soares, C. (2013). Effect of corrosion severity on the ultimate strength of a steel box girder. Engineering Structures, 49, 560–571.
  • Schlaich, J.; Scheff, H. (1982). Concrete Box-girder Bridges. International Association for Bridge and Structural Engineering. Zürich, Switzerland.
  • Sennah, K.M.; Kennedy, J.B. (2002). Literature review in analysis of box-girder bridges. Journal of Bridge Engineering, 7(2), 134–143.
  • SETRA (2003). Ponts en béton précontraint construits par encorbellements successifs: guide de concéption. M.E.T.L.T.M.
  • Shushkewich, K.W. (1988). Approximate analysis of concrete box girder bridges. Journal of Structural Engineering, 114(7), 1644–1657.
  • Yepes, V. (2017). Trabajo de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 110 pp.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.; González-Vidosa, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4), 738-749.

 

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9 febrero, 2018
 
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El profesor universitario como investigador

Los objetivos que los poderes públicos deberían asignar a la Universidad, están en consonancia con las ideas enunciadas, ya hace años, por Ortega y Gasset cuando afirmó que las tres misiones fundamentales de la Universidad son:

  1. Formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda.
  2. Ser depositaria y difusora de la cultura de la época, y,
  3. Producir nueva ciencia y formar científicos.

A estas misiones habría que añadir algunos planteamientos recogidos en nuestra legislación como la Ley Orgánica 4/2007 de Universidades, donde se indica que “las universidades, además de un motor para el avance del conocimiento, deben ser un motor para el desarrollo social y económico del país. Junto a la investigación básica, la universidad deberá impulsar la transferencia al sector productivo de los resultados de su investigación en coordinación y complementariedad con los demás agentes del sistema de ciencia y tecnología”. Esta misma Ley indica que “la investigación científica es fundamento esencial de la docencia y una herramienta primordial para el desarrollo social a través de la transferencia de sus resultados a la sociedad”.

La investigación, en consecuencia, debe estar presente en las actividades que se realicen en la Universidad. En cuanto a su necesidad para formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda es importante remarcar la relación entre la docencia y la investigación. Si los planteamientos sobre la importancia de la investigación para la docencia son válidos para la enseñanza de primer y segundo ciclo, cobran una especial relevancia para el tercer ciclo y los cursos de postgrado. Dado que una de las misiones del tercer ciclo es formar científicos, poco cabe decir si el profesor no investiga. Con respecto a los cursos de postgrado cabe indicar dos aspectos: en primer lugar, en un contexto de praxis y medios tecnológicos con una rápida evolución en el tiempo, el profesional deberá reciclarse varias veces a lo largo de su vida; por tanto, si la Universidad asume el reto de que ese reciclaje pase por sus aulas, deberá tener un profesorado que conozca la ciencia y la tecnología que se produce en su tiempo, y ello solo se logra con la investigación; en segundo lugar, el nivel de especialización de los contenidos docentes de este tipo de cursos, obliga al docente que los imparta a practicar la investigación. Respecto a la segunda de las misiones, ser depositaria y difusora de la cultura de la época, la labor de la Universidad consiste en la generación y captación de las nuevas ideas y conocimientos, su incorporación a la cultura propia y su difusión a la sociedad. Ello exige grupos de investigación y profesorado de primer nivel que estén en contacto con la ciencia y la tecnología de la época. Para la asimilación de la cultura, los grupos de investigación presentan cualidades idóneas al conocer la ciencia y practicar sus métodos, la difusión va implícita en la docencia.

Lo anteriormente comentado viene a remarcar la idea de que la docencia y la investigación no pueden ser actividades antagónicas para el profesor universitario. Todo lo contrario, son complementarias entre sí y, por ello, conviene potenciar y racionalizar ambos aspectos inherentes a la propia misión de la Universidad. La investigación científica constituye una actividad intelectual que requiere determinadas aptitudes. Así, el profesor universitario, en su papel de investigador, debería disponer de ciertas aptitudes básicas como haber alcanzado una formación adecuada en el campo que desea investigar, tener ciertas cualidades morales, curiosidad y capacidad de asombro y disponer de los medios e instrumentos necesarios para desarrollar su trabajo.

La función investigadora del profesor debería canalizarse dentro de algún proyecto que marcara claramente la línea de investigación. Estos proyectos, evidentemente, precisan recursos, cuya consecución resulta en ocasiones muy complicada en situaciones, como la actual, de fuertes restricciones presupuestarias y caída muy importante de la actividad en el sector de la construcción.

Los resultados más relevantes de la actividad investigadora deben publicarse y transferirse, en la medida de lo posible, al sector empresarial. La difusión de los resultados de mayor relevancia es en revistas científicas de impacto, aunque también destacan los libros y capítulos de libro, y, en menor medida, la publicación en congresos, conferencias y seminarios. Los resultados, además, influyen fuertemente en la acreditación de la calidad investigadora, por lo que la elección de revistas de prestigio e impacto resulta muy importante. El Journal Citation Report (JCR), elaborado por el Institute for Scientific Information (ISI), publica el factor de impacto de la mayoría de las revistas de reconocido prestigio, siendo un indicador de calidad muy aceptado en la actualidad.

La explotación de los resultados de investigación y su transferencia a las empresas constituye un aspecto significativo de la actividad investigadora. Normalmente, la solicitud y explotación de patentes y productos con registro de propiedad intelectual acreditan dicha actividad. Por otra parte, también debe plantearse la posibilidad de creación y apoyo a empresas spin-off, pues supone una vía de promoción y salto al sector productivo por parte de los investigadores. En este sentido, la dirección de ejercicios final de máster y, especialmente, tesis doctorales contribuye a la formación de nuevo personal de investigación, completando así el ciclo de generación de recursos humanos dedicados a la investigación y desarrollo.

Todo lo anteriormente expuesto forma parte de los criterios actuales que guían a la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) en la evaluación del profesorado. Estos criterios, de alguna forma están definiendo un modelo de profesor tipo al cual se deben acercar todos aquellos que pretendan seguir la carrera de docente universitario. Con todo, en mi opinión, en el caso del profesor de los futuros ingenieros civiles, se deberían incluir ciertas exigencias que deberían modificar ligeramente las presentadas por ANECA. Fundamentalmente una Universidad que forme buenos ingenieros deberá contar como docentes también a buenos ingenieros, que además deberán tener capacidad docente e investigadora. En este sentido, siguiendo a Murcia (2005), “sería muy conveniente que los profesores de tecnologías, más que los investigadores no docentes, deberían tener actividad profesional en su campo. En la medida en que esto se aceptara, lo primero sería admitirlo, reconociendo el interés para la docencia de esta tarea profesional (que legalmente la universidad se ve en gran dificultad para asumir entre sus actividades), e incluso incentivar después de su realización adecuando mecanismos existentes o creando otros; pero no cubrirla bajo el epígrafe de investigación”.

Referencias:

Murcia, J. (2005). En el camino de una investigación más potente para la construcción de obra civil. I Jornadas de Investigación en Construcción. Instituto de CC. “E. Torroja”. CSIC. Vol. I, pp. 305-318. Ed. AMIET. Madrid, 2, 3 y 4 de junio de 2005.

Yepes, V. (2017). Proyecto de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 538 pp.

 

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Motivos para renovar la metodología de diseño de las estructuras

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Los métodos tradicionales empleados para el proyecto de un puente se basan en procedimientos de prueba y error que sirven para mejorar los diseños (Figura 1). Si bien la experiencia del proyectista permite definir “a priori” la geometría de la estructura, el resto de variables se determinan atendiendo al cumplimiento de los diferentes estados límite exigidos por los reglamentos para las situaciones de proyecto consideradas. De esta forma, la solución propuesta, si bien es funcionalmente correcta, no tiene porque ser la óptima. Los métodos de optimización, como pueden ser los algoritmos metaheurísticos o estocásticos, proporcionan una alternativa eficaz a los diseños estructurales basados en la experiencia. Estos algoritmos se caracterizan porque combinan unas reglas de decisión y la aleatoriedad para buscar de forma eficaz soluciones de alta calidad en espacios de soluciones de gran tamaño, tal y como son los originados por los problemas estructurales reales. Además, al explorar una gran cantidad de posibles combinaciones, encuentra soluciones que pueden estar alejadas de las reglas de diseño habituales empleadas por los proyectistas.

Figura 1. Diseño por prueba y error de las estructuras (Yepes, 2017)

Así, por ejemplo, los puentes de sección en cajón constituyen uno de las tipologías más habituales en los puentes continuos, pues presentan ventajas tanto desde la perspectiva de su eficiencia resistente como por su bajo peso propio. Sin embargo, las normas de diseño actuales no siempre contemplan los objetivos y las prioridades de una sociedad cambiante. El informe Brundtland (WCED, 1987) propone una visión a largo plazo para mantener los recursos, que serán necesarios para las necesidades futuras. El desarrollo sostenible requiere una triple visión que equilibre el desarrollo económico y las necesidades ambientales y sociales. Por lo tanto, las preocupaciones por construir un futuro más sostenible obligan a considerar aspectos como el impacto ambiental, la durabilidad y el nivel de seguridad, entre otros. Esto ha llevado al desarrollo de materiales de baja emisión de carbono, la búsqueda de nuevos diseños que reduzcan el impacto ambiental, la planificación de mantenimiento para prolongar la vida útil de las estructuras y la evaluación de su ciclo de vida para contemplar su impacto en su conjunto.

Esta nueva visión implica renovar la metodología de diseño de estructuras de modo que se consideren los criterios de sostenibilidad, que permita el uso de nuevos materiales y que, además, garantice un análisis estructural preciso. En este sentido, la optimización multiobjetivo encuentra soluciones óptimas con respecto a distintos objetivos, algunos de ellos contradictorios entre sí. Los actuales procedimientos de optimización heurística han permitido el diseño automatizado de estructuras óptimas. Sin embargo, existe una tendencia a considerar el diseño inicial y las operaciones de mantenimiento de la estructura como objetivos separados. Es decir, por una parte se estudia el diseño óptimo de una estructura para cumplir con los estados límite últimos y de servicio, y por otra parte, se considera la optimización de las operaciones de mantenimiento del puente durante su vida útil como un objetivo diferente, partiendo de una estructura ya construida, con un determinado estado de seguridad conocido. Como el mantenimiento depende del estado, el diseño inicial debe considerar los aspectos del ciclo de vida que también minimizan el mantenimiento futuro. Por lo tanto, es importante considerar la durabilidad con el fin de diseñar estructuras longevas y reducir los impactos a largo plazo. Es decir, se debe proyectar una estructura considerando todos los aspectos relacionados con su ciclo de vida.

La optimización multiobjetivo (MOO) de las estructuras reales requiere tiempos de cálculo elevados, incluso con la potencia de los actuales ordenadores, debido a la existencia de muchas variables de decisión, al procedimiento de análisis con métodos como el de los elementos finitos y al número de funciones objetivo consideradas. El uso de modelos predictivos tales como las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks, ANNs) permite reducir el número necesario de evaluaciones exactas de la estructura y sustituir dicho cálculo por predicciones aproximadas. ANN aprende de los datos disponibles y permite predicciones incluso cuando las relaciones son altamente no lineales. Esta característica reduce el elevado coste computacional de las interaciones necesarias en los algoritmos de optimización heurística, al sustituir en dicho proceso una parte de los cálculos exactos por otros aproximados.

MOO conduce a una gama de soluciones óptimas, que se consideran igualmente buenas en función de los mútiples objetivos –la denominada frontera de Pareto-. El proceso de toma de decisiones para elegir la mejor de las opciones tiene lugar a posteriori, donde los expertos eligen la mejor solución en función de sus preferencias utilizando técnicas de toma de decisiones. Sin embargo, la asignación de pesos a cada uno de los objetivos del problema puede estar sujeta a incertidumbres o falta de objetividad. Sobre esta base, este trabajo sugiere una metodología capaz de introducir la información de selección (preferencia) en un proceso de toma de decisiones multicriterio en el que existen incertidumbres asociadas a la comparación de criterios.

Referencias:

García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J.; Pérez-López, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92, 112–122.

García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125, 325–336.

García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M. (2017a). Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150.,

García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D. Y. (2017b). Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges. Engineering Structures, 145, 381-391.

Martí, J.V.; García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120, 231–240.

Martí, J.V.; González-Vidosa, F.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Engineering Structures, 48, 342–352.

Martí, J.V.; Yepes, V.; González-Vidosa, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber reinforcement. Journal of Structural Engineering, 141(2), 04014114.

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12), 1295.

Penadés-Plà, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.;  Yepes, V.(2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.

Yepes, V. (2017). Trabajo de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 110 pp.

Yepes, V.; García-Segura, T.; Moreno-Jiménez, J.M. (2015a). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4), 1024–1036.

Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast–prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Automation in Construction, 49, 123–134.

Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.; González-Vidosa, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4), 738-749.

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2 febrero, 2018
 
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La función de la Universidad

Resulta de gran interés lo que Ortega y Gasset (1930) apuntaba en un pequeño trabajo denominado “Misión de la Universidad”, respecto a sus funciones principales: a) transmisión de la cultura, b) enseñanza de las profesiones, y c) investigación científica y educación de nuevos hombres de ciencia. Para este autor dichas funciones no contestan a la pregunta de cuál es la verdadera misión de la Universidad. La misión primaria de la Universidad la delimita Ortega, basándose en un principio de “Economía de la Enseñanza”, de la siguiente forma:

“1.º Se entenderá por Universidad stricto sensu la institución en que se enseña al estudiante medio a ser un hombre culto y un buen profesional.

2.º La Universidad no tolerará en sus usos farsa ninguna; es decir, que solo pretenderá del estudiante lo que prácticamente puede exigírsele.

3.º Se evitará, en consecuencia, que el estudiante medio pierda parte de su tiempo en fingir que va a ser un científico. A este fin se eliminará del torso o mínimum de estructura universitaria la investigación científica propiamente tal.

4.º Las disciplinas de cultura y los estudios profesionales serán ofrecidos en forma pedagógicamente racionalizada –sintética, sistemática y completa-, no en la forma que la ciencia abandonada así misma preferiría: problemas especiales, “trozos” de ciencia, ensayos de investigación.

5.º No decidirá en la elección del profesorado el rango que como investigador posee el candidato, sino su talento sintético y sus dotes de profesor.

6.º Reducido el aprendizaje a esta suerte al mínimum en cantidad y calidad, la Universidad será inexorable en su exigencias frente al estudiante.”

Sin embargo, no hay que sacar de contexto el pensamiento de Ortega, él mismo dice lo siguiente en relación con la ciencia:

“Conste, pues: la Universidad es distinta, pero inseparable de la ciencia. Yo diría: La universidad es, además, ciencia. Pero no un además cualquiera y a modo de simple añadido y externa yuxtaposición, sino que –ahora podemos, sin temor a confusión pregonarlo- la Universidad tiene que ser, antes que Universidad, ciencia”.

Con todo, la Universidad debe ser una institución que lidere las culturas, valores, conocimientos y técnicas solidarias con las necesidades nuevas y de todos. Frente a la mera respuesta a las demandas de la sociedad, la Universidad tiene que provocar la creación de nuevas necesidades y nuevos horizontes.

La Universidad ha experimentado importantes cambios en las últimas décadas a partir de la aprobación de la Ley de Reforma Universitaria (L.R.U.), Ley Orgánica de 11/1983 del 25 de agosto, pasando a un modelo descentralizado territorialmente, tal y como se indica en el preámbulo de la mencionada ley:

La Constitución Española ha venido a revisar el tradicional régimen jurídico administrativo centralista de la Universidad española, al reconocer en el número 10 de su artículo 27 la autonomía de las Universidades. Por otra parte, el título octavo de la Constitución y los correspondientes Estatutos de Autonomía han efectuado una distribución de competencias universitarias sobre los distintos poderes públicos. Esta doble referencia constitucional, exige efectuar un nuevo reparto de competencias en materia de enseñanza universitaria entre el Estado, las comunidades autónomas y las propias Universidades.”

Es por ello que un nuevo cambio de filosofía se produce en la autonomía universitaria, buscando la satisfacción de las necesidades educativas, científicas y profesionales de la sociedad. La Carta Magna de las Universidades Europeas indica a este respecto:

“El porvenir de la humanidad, en este fin de milenio, depende en gran medida del desarrollo cultural, científico y técnico que se forja en los centros de cultura, conocimiento e investigación en que se han transformado las auténticas Universidades.

La tarea de difusión de los conocimientos que la Universidad debe asumir hacia las nuevas generaciones implica, hoy en día, que se dirija también al conjunto de la sociedad; cuyo porvenir cultural, social y económico requiere, especialmente, un considerable esfuerzo de formación permanente.

La Universidad debe asegurar a las generaciones futuras una educación y una formación que les permitan contribuir al respeto de los grandes equilibrios del entorno natural y de la vida”

Para cumplir con los nuevos objetivos y compromisos aceptados por la Universidad respecto a la educación superior, la ley de reforma universitaria (L.R.U.) fijó en su artículo primero del título preliminar las siguientes funciones de esta institución al servicio público:

“1.- La creación, desarrollo, transmisión y crítica de la ciencia, de la técnica y de la cultura.

2.- La preparación para el ejercicio de actividades profesionales que exijan la aplicación de conocimientos y métodos científicos o para la creación artística.

3.- El apoyo científico y técnico al desarrollo cultural, social y económico, tanto nacional como de las diversas Comunidades Autónomas.

4.- La extensión de la cultura universitaria.”

Los estudios universitarios son, dentro del Sistema Educativo Español, el vértice, según se puede apreciar en la Figura siguiente. A ellos se puede acceder a través del Título de Bachiller, o bien del Título de Técnico Superior de los ciclos formativos de Grado Superior de Formación Profesional Específica, o de Artes Plásticas y Diseño.

La Ley Orgánica de Universidades, en su Art. 1 establece como funciones de la Universidad:

  1. La Universidad realiza el servicio público de la educación superior mediante la investigación, la docencia y el estudio.
  2. Son funciones de la Universidad al servicio de la sociedad:
  3. La creación, desarrollo, transmisión y crítica de la ciencia, de la técnica y de la cultura.
  4. La preparación para el ejercicio de actividades profesionales que exijan la aplicación de conocimientos y métodos científicos y para la creación artística.
  5. La difusión, la valorización y la transferencia del conocimiento al servicio de la cultura, de la calidad de la vida y del desarrollo económico.
  6. La difusión del conocimiento y la cultura a través de la extensión universitaria y la formación a lo largo de toda la vida.

Por otra parte, los cuatro principios fundamentales de la Carta Magna de las Universidades Europeas (1988) son:

  • La Universidad es una institución autónoma que produce y transmite cultura de manera crítica.
  • La indisociabilidad de la docencia y la investigación.
  • La libertad de la investigación, la enseñanza y la formación.
  • La ignorancia de cualquier frontera geográfica o política.

En la Comunicación de la Comisión de las Comunidades Europeas de 5 de febrero de 2003 sobre el papel de las universidades en la Europa del conocimiento se afirma que:

“(…) El crecimiento de la sociedad del conocimiento depende de la producción de nuevos conocimientos, su transmisión a través de la educación y la formación, su divulgación a través de las tecnologías de la información y la comunicación y su empleo por medio de nuevos procedimientos industriales o servicios. Las universidades son únicas en este sentido, ya que participan en todos estos procesos a través del papel fundamental que desempeñan en los tres ámbitos siguientes: la investigación y la explotación de sus resultados, gracias a la cooperación industrial y el aprovechamiento de las ventajas tecnológicas, la educación y la formación, en particular la formación de los investigadores, y el desarrollo regional y local, al que pueden contribuir de manera significativa.”

 

Figura. Sistema educativo español (https://www.mecd.gob.es)

Dentro del EEES que se está poniendo en marcha en la actualidad, se establecen la necesidad de “(…) respetar los principios de la tradición europea en materia educativa, como es el acceso amplio y abierto a los estudios, la educación con vistas a una realización personal y formación continua, la educación a la ciudadanía y la educación con significación social” (Declaración de Praga, 2001).

Hernández (1986) considera a la Universidad es como un gran sistema vivo que desarrolla funciones de alimentación, de producción interna y de salida o comunicación externa. Las funciones de alimentación o de recepción son: la acumulación informativa tradicional, generada por su propia enseñanza histórica; la acumulación informativa actual, obtenida de las diferentes fuentes científicas; la información proveniente de la sociedad, especialmente, la demanda social; y la retroalimentación de su propio funcionamiento. Cada vez la Universidad es más funcional al darle más importancia a la información de vanguardia, al considerar primordiales las solicitudes de la sociedad y al evaluar y conocer mejor su propia actuación como elemento base de su mejora continuada.

La dimensión productiva es la que marca la identidad de la Universidad respecto a otras instituciones educativas. Dentro de las funciones de producción están: la investigación; las tareas de elaboración informativa; y la producción tecnológica. Las funciones de salida son: la enseñanza, con una doble finalidad: la de proporcionar una formación cultural de orden superior como cultivo intelectual y enriquecimiento social, y la de conseguir una formación profesional cualificada, de cara al servicio social; la difusión científica de los resultados de su producción; y la asistencia técnica que la propia Universidad es capaz de ofrecer a la sociedad. De todas estas funciones de servicio exterior, la más tradicional es la enseñanza, y en el entorno de una Universidad Politécnica la vertiente de formación de profesionales de acuerdo con las necesidades sociales es la más importante. La difusión científica y la asistencia técnica son consecuencias evidentes de la propia producción desarrollada y de los medios y recursos disponibles, respectivamente.

Tras un análisis histórico, Porta (1998) aboga por una universidad multifuncional:

“En este cambio de siglo se vislumbra un nuevo arquetipo de universidad multifuncional, que debe tener en la educación de la persona su eje vertebrador y que se perfila como síntesis de la universidad de investigación, en la que irá tomando mayor protagonismo la universidad docente, evitando sus defectos de antaño. Una Universidad que busque interaccionar con su medio, abierta al internacionalismo de los conocimientos y a planteamientos constantemente renovados. Para ello se requiere un profesorado motivado y dedicado, que a su vez sea capaz de lograr la implicación del estudiante en su propia formación: una Universidad en la que no haya clientes, sino actores.”

En suma, se podría analizar la evolución reciente de la Universidad española y sus líneas de futuro, dentro de su función educativa principalmente. En el último periodo la LRU ha sido eficaz en el fomento de la autonomía universitaria, en alentar la modernización del sistema, desde el punto de vista académico y científico, y en abrir las universidades españolas a las demandas sociales.

Al mismo tiempo, tanto la oferta de estudios universitarios como su demanda, ha aumentado significativamente. Hoy el sistema abarca toda la geografía española, el número de alumnos matriculados, en torno al millón y medio, ha tocado techo, y la tasa bruta de escolarización universitaria de España es una de las más altas de Europa, aunque no así de enseñanza superior en su conjunto.

La LOU también hace un rápido balance en sus dos primeros párrafos destacando que:

El sistema universitario español ha experimentado profundos cambios en los últimos veinticinco años; cambios impulsados por la aceptación por parte de nuestras Universidades de los retos planteados por la generación y transmisión de los conocimientos científicos y tecnológicos.”

“Durante las últimas dos décadas, la vieja institución universitaria se ha transformado radicalmente (…). Durante este periodo, las Universidades se triplicaron, creándose centros universitarios en casi todas las poblaciones de más de cincuenta mil habitantes, en los que se estudian más de ciento treinta titulaciones diferentes (…). No de menor magnitud ha sido la transformación tan positiva en el ámbito de la investigación científica y técnica universitaria, cuyos principales destinatarios son los propios estudiantes de nuestras universidades, que no solo reciben en éstas una formación profesional adecuada, sino que pueden beneficiarse del espíritu crítico y la extensión de la cultura, funciones ineludibles de la institución universitaria.”

Las universidades siguen siendo unos centros privilegiados de creación cultural y artística, responsables de la creación y de la transmisión del saber, así como los encargados de la formación de los profesionales y científicos de la más alta cualificación. Con todo, esas funciones tradicionales se están viendo ampliadas, de forma que la universidad tiene vocación de llegar a toda la población. Para ello existen dos razones: en primer lugar porque la propia estructura económica de los países más avanzados exige una mayor cualificación, tanto profesional como cultural de la población; y en segundo lugar porque, a medida que crece el nivel general de bienestar, aumenta también el interés de los individuos por adquirir niveles más altos de formación, no solo como medio para mejorar la propia posición social, sino como un bien que satisface aspiraciones de realización personal.

Todo apunta hacia una Universidad con múltiples funciones, como Bricall (1998) destaca:

“El crecimiento demográfico, las instituciones propias del estado de bienestar y la exigencia de una economía que reclama de forma insistente el capital humano necesario en formación y en investigación, no solo ha hecho crecer desmesuradamente el número de estudiantes de la enseñanza superior y las demandas de aplicación de la ciencia, sino que además ha alterado cualitativamente la forma y el nivel de la formación. De esta manera las universidades se ven empujadas a la diversidad, mientras se encuentran sometidas a la visible pérdida del cuasi monopolio que ejercían en su actividad”.

Dentro de la misma institución tienen que coexistir diferentes niveles de respuesta a una multiplicidad de demandas sociales: carreras de diferente duración, centros de formación de orientación claramente profesional coexistiendo con centros orientados al cultivo de disciplinas académicas y a la investigación, demanda de formación generalista junto a demandas de formación altamente especializada, etc.

El problema planteado es el de la adaptación del sistema universitario español a estos nuevos retos y exigencias de lo que se ha dado en llamar la “Universidad de Masas”. En concreto, el sistema universitario debe encontrar la forma afrontar un doble reto: tanto a la demanda creciente de formación superior generalizada en amplias capas de la población, como a la irrenunciable vocación de excelencia cultural, científica y tecnológica que debe caracterizar a las universidades.

Hay que asumir como una realidad el modelo de universidad de masas, como modelo general del sistema universitario español, y optar por la diversificación, la competitividad, la mejora de la calidad, la coordinación de políticas y la gestión eficaz y responsable como principio guía para facilitar la adaptación del sistema a la variedad de demandas sociales que tienen que afrontar las instituciones universitarias.

El número total de estudiantes universitarios está disminuyendo ligeramente para alcanzar una cierta estabilidad al cabo de unos años, debido a dos factores: la disminución de la población en edad de entrar al sistema universitario y el aumento de calidad y rendimiento del sistema. Entre otras medidas habría que aumentar el rendimiento medio del alumnado mejorando la calidad de los profesores, de los programas académicos y de los procedimientos de evaluación. También impulsar la evaluación institucional de las universidades para mejorar su calidad.

Los objetivos prioritarios para los próximos años no serán ya la expansión cuantitativa del sistema y la consolidación de la autonomía de las universidades. El reto fundamental será conseguir un incremento de la calidad de la enseñanza universitaria y una mayor eficiencia en el uso de los recursos dedicados. Así, una de las prioridades definidas por los ministros de Educación del EEES en Berlín (septiembre de 2003) se refiere a desarrollar criterios y metodologías comunes de aseguramiento de la calidad en la Universidad, que deben incluir:

  • Una definición de las responsabilidades de las instituciones involucradas.
  • Evaluación de los programas o de las instituciones, incluyendo evaluación interna y externa, participación de los estudiantes, con resultados públicos.
  • Un sistema de acreditación, certificación o procedimientos que sean comparables, con participación internacional, cooperación y trabajo en red.

De hecho, la LOU reconoce como objetivo la mejora de la calidad del sistema universitario en su conjunto y en todas y cada una de sus vertientes. Así:

Mejorar la calidad en todas las áreas de la actividad universitaria es básico para formar a los profesionales que la sociedad necesita, desarrollar la investigación, conservar y transmitir la cultura, enriqueciéndola con la aportación creadora de cada generación y, finalmente, constituir una instancia crítica y científica, basada en el mérito y el rigor, que sea un referente para la sociedad española.”

“(…) introducción en el sistema universitario de mecanismos externos de evaluación de su calidad, conforme a criterios objetivos y procedimientos transparentes.”

En el Art. 31 sobre garantía de la calidad, la LOU concreta sus objetivos:

  1. La promoción y la garantía de la calidad de las Universidades españolas, en el ámbito nacional e internacional, es un fin esencial de la política universitaria y tiene como objetivos:
  2. La medición del rendimiento del servicio público de la educación superior universitaria y la rendición de cuentas a la sociedad.
  3. La transparencia, la comparación, la cooperación y la competitividad de las Universidades en el ámbito nacional e internacional.
  4. La mejora de la actividad docente e investigadora y de la gestión de las Universidades.
  5. La información a las Administraciones públicas para la toma de decisiones en el ámbito de sus competencias.
  6. La información a la sociedad para fomentar la excelencia y movilidad de estudiantes y profesores.

 

Referencias:

Bricall, J.M. (1998). Prólogo de La Universidad Española Hoy: Propuestas para una Política Universitaria. Michavila, F. y Calvo, B. Editorial Síntesis. Madrid.

Hernández, P. (1986). Psicología de la Educación y Enseñanza Universitaria. ICE. Universidad de La Laguna.

Ortega y Gasset, J. (1930). Misión de la Universidad. Fundación Empresa-Universidad. Edición especial de 1999. Universidad de Alicante.

Porta, J. (1.998). Arquetipos de Universidades: de la Transmisión de los Saberes a la Institución Multifuncional. En La Universidad en el Cambio de Siglo, Porta, J. y Lladonosa, M. (coords.). Alianza Editorial. Madrid.

Yepes, V. (2017). Proyecto docente. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 642 pp.

 

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31 enero, 2018
 
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Evaluación de la vulnerabilidad urbana: avances desde la perspectiva de la planificación estratégica

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production (indexada en el JCR en el primer decil) sobre un estado del arte realizado sobre la evaluación de la vulnerabilidad urbana desde la perspectiva de la planificación estratégica. Os dejo a continuación el resumen, la referencia y el enlace al artículo.

Elsevier os permite la descarga gratuita del artículo hasta el 19 de marzo de 2018. Para ello os lo podéis descargar en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/a/1WTR93QCo9Q~vf

ABSTRACT:

Urban strategic planning and urban vulnerability assessment have increasingly become important issues in both policy agenda and academia. However, a comprehensive review of the advances made in urban vulnerability, emphasizing their shared aspects, has yet to be performed. The aiming of this paper is to addresses the latter by conducting an evaluation on assessment methods disclosed in this decade. Once their common evolutive pathway is traced, the review follows an analytical framework, based on the above, evaluating the research requirements from both a quantitative and qualitative point of view. Our findings indicate that the robustness, cognitive and participatory research lines are those in which most advancement has been made, while those of urban dynamics and multi-scale progressed the least. Our analysis also demonstrates that methods integrating more lines of research, as well as the employment of comprehensive approaches, promotes advancing the developmental stage. We conclude that the focusing of research lines should be shifted, in order to bridge the qualitative gap identified without demanding an improbable, quantitative increase.

KEYWORDS:

  • Urban vulnerability;
  • Urban strategic planning;
  • Vulnerability assessment;
  • Current trend

REFERENCE:

SALAS, J.; YEPES, V. (2018). Urban vulnerability assessment: Advances from the strategic planning outlook. Journal of Cleaner Production, 179:544-558. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.01.088

 

¿Qué se estudia en la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón?

El programa de la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón se ha diseñado basándose en el programa presentado en el departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil por parte de la unidad docente de “Procedimientos de Construcción y Gestión de Obras”, al que está adscrita en la actualidad la asignatura, y aprobado por el Consejo del Departamento. Las líneas maestras de los contenidos se definieron previamente en la Memoria de Verificación del título oficial de “Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón por la Universitat Politècnica de València”. Se trata de una de las asignaturas de la materia “Análisis de estructuras de hormigón”, siendo obligatoria para todos los alumnos de esta titulación y se imparte en el primer cuatrimestre del primer curso. La asignación de créditos ECTS es de 5,0, repartidos en 3,0 créditos de teoría y 2,0 de prácticas, de acuerdo con el Plan de Estudios actualmente en vigor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil.

Resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje de la asignatura se definen a partir de las competencias y de los contenidos (Yepes, 2017). Como resultado de aprendizaje general, al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes métodos predictivos y procedimientos de optimización de estructuras de hormigón de modo que dispongan de las herramientas necesarias para la toma de decisiones en el ámbito del proyecto, construcción y mantenimiento de estas estructuras considerando los aspectos de sostenibilidad económica, social y ambiental”.

En relación con los resultados específicos de aprendizaje de la asignatura, tenemos los siguientes:

  • RA1    Seleccionar y aplicar las distintas técnicas procedentes de la estadística, de la investigación operativa y de la minería de datos en la toma de decisiones en el ámbito del hormigón
  • RA2    Modelizar un problema de optimización de una estructura de hormigón y resolverlo mediante algoritmos heurísticos secuenciales y poblacionales
  • RA3    Aplicar la inferencia estadística multidimensional para interpretar el comportamiento de las variables cualitativas y cuantitativas en el ámbito del hormigón
  • RA4    Formular modelos lineales de regresión múltiple e interpretar su validez límites predictivos
  • RA5    Emplear técnicas de diseño de experimentos para conocer los efectos principales y las interacciones entre los distintos factores que afectan a una variable de respuesta en el ámbito del hormigón
  • RA6    Optimizar el comportamiento de una estructura de hormigón utilizando la metodología de la superficie de respuesta
  • RA7    Aplicar redes neuronales artificiales en la predicción de sistemas altamente no lineales en el ámbito del hormigón
  • RA8    Aplicar técnicas de decisión multicriterio en la selección de la mejor tipología estructural considerando aspectos económicos, ambientales y sociales
  • RA9    Elegir la mejor opción de una frontera de Pareto tras aplicar técnicas de decisión multicriterio
  • RA10 Aplicar programas estadísticos avanzados, tales como SPSS o Minitab, y otros como Matlab, Sap y Excel en la predicción de variables de respuesta y en problemas de optimización en el ámbito del hormigón

 

Conocimientos previos

Los alumnos que cursan esta asignatura, tienen diversas procedencias: Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, Ingeniería Industrial, Arquitectura, Ingeniería Agronómica, Licenciado en Químicas, Ingeniería Geológica, Ingeniería Técnica de Obras Públicas, Ingeniería Técnica Industrial, o los actuales grados en ingeniería civil, de obras públicas o máster en ingeniería de caminos, canales y puertos, entre otros. Además los alumnos, en un porcentaje significativo, proceden de universidades latinoamericanas o europeas. Como es fácil de comprender, los alumnos tienen formaciones muy diferentes, habiendo estudiado las asignaturas relacionadas con el hormigón, con los métodos numéricos o la estadística de forma muy diversa, con niveles de adquisición de conocimientos descompensados. Esta situación implica cierta nivelación en cada uno de los temas, de forma que se adquieran los niveles básicos de comprensión de los contenidos de forma progresiva con el objetivo que todos los alumnos adquieran las competencias y los resultados de aprendizaje previstos.

Según la Guía Docente de la asignatura, los conocimientos recomendados versarían sobre estadística y sobre lenguajes de programación (MATLAB, SPSS, MINITAB, SAP, etc.), aunque no son imprescindibles.  Además, resultan necesarios unos conocimientos básicos sobre el hormigón y su análisis como material estructural. Ello obliga al profesor a sintetizar el contenido previo para la correcta comprensión de la asignatura.

 

Programa resumido de la asignatura

La asignatura se desarrolla siguiendo un programa que tiene en cuenta los resultados de aprendizaje antes definidos, las actividades formativas y el sistema propuesto para la evaluación. Ello permite organizar la asignatura en 25 temas y sus prácticas de informática asociadas.

  • Tema 1. La investigación operativa y la toma de decisiones
  • Tema 2. La modelización de un problema estructural de hormigón
  • Tema 3. Algoritmos y problemas de decisión
  • Tema 4. Optimización y programación matemática
  • Tema 5. Optimización combinatoria y algoritmos heurísticos
  • Tema 6. Clasificación y uso de heurísticas y metaheurísticas
  • Tema 7. Búsqueda local de máximo gradiente
  • Tema 8. Recocido simulado, aceptación por umbrales y búsqueda tabú
  • Tema 9. Sistemas de inteligencia de enjambre
  • Tema 10. Programación evolutiva y estrategias evolutivas
  • Tema 11. Algoritmos genéticos y meméticos
  • Tema 12. GRASP, búsqueda dispersa y búsqueda de la armonía
  • Tema 13. Heurísticas de optimización multiobjetivo
  • Tema 14. Inferencia estadística bidimensional
  • Tema 15. Inferencia estadística multidimensional
  • Tema 16. Modelos lineales de regresión múltiple
  • Tema 17. Modelos de ecuaciones estructurales
  • Tema 18. Diseño de experimentos
  • Tema 19. Optimización mediante la metodología de superficie de respuesta
  • Tema 20. Modelos Kriging y diseños robustos
  • Tema 21. Redes neuronales artificiales
  • Tema 22. Programación genética y lógica difusa
  • Tema 23. La toma de decisiones en el ciclo de vida de una estructura de hormigón
  • Tema 24. Técnicas de decisión multicriterio continua
  • Tema 25. Técnicas de decisión multicriterio discreta

 

 

Los 25 temas se encuentran agrupados en 4 bloques temáticos. El primero de los bloques es introductorio. Consta de 5 temas que presentan al alumno la aplicación de las técnicas de la investigación científica en el ámbito de la toma de decisiones en las empresas a través de lo que se conoce como investigación operativa. Se introduce al alumno en la forma de abordar los problemas reales en el ámbito de las estructuras de hormigón a través de modelos de distinto tipo. Se describen los componentes básicos de un problema de optimización: función objetivo, variables de decisión, parámetros y restricciones. A continuación se describe el concepto de algoritmo y complejidad algorítmica para explicar las limitaciones de la programación matemática en la resolución de problemas reales, lo cual da paso a la introducción de los algoritmos heurísticos como aproximaciones en la búsqueda de óptimos locales de calidad en tiempos de cálculo razonables.

El segundo de los bloques se centra en la descripción y aplicación de la optimización heurística en las estructuras de hormigón. Se describe paso a paso tanto las técnicas de búsqueda secuencial de máximo gradiente y de “hill-climbing” como otras técnicas poblacionales basadas en los algoritmos genéticos o en la inteligencia de partículas. Este bloque termina con una explicación de la optimización multiobjetivo y la construcción de fronteras de Pareto de calidad en el caso de confluencia de funciones objetivo contrapuestas.

El bloque tercero se centra específicamente en los modelos predictivos de las estructuras de hormigón. Se hace un repaso de las técnicas de inferencia bidimensional y multidimensional para pasar a los modelos predictivos lineales, tanto los basados en regresiones múltiples como en los modelos de ecuaciones estructurales. Posteriormente se aborda el diseño de experimentos como técnicas estadísticas básicas en la predicción de los efectos principales y las interacciones de los distintos factores que afectan a un problema de hormigón. El estudio de los diseños factoriales lleva directamente al planteamiento de la metodología de la superficie de respuesta, que permite realizar la optimización de la respuesta. Tanto la metodología de la superficie de respuesta como los modelos Kriging o las redes neuronales, constituyen metamodelos que se explican como herramientas muy útiles para simplificar el espacio de soluciones de los problemas reales del hormigón estructural. En particular, los modelos Kriging permiten el diseño robusto óptimo, es decir, aquel que se comporta bien incluso ante cambios en las variables o en las condiciones de contorno. Para los sistemas altamente complejos, se explican las redes neuronales artificiales que, además, permiten su uso como metamodelos o como parte de un algoritmo heurístico de optimización. La programación genética y la lógica difusa también se explican en una lección como herramientas posibles en el ámbito de los modelos predictivos y cuando los parámetros o restricciones del problema no son determinísticos.

El cuarto bloque se dedica a la toma de decisión multicriterio en las estructuras de hormigón. A los alumnos se les explica cómo, antes de realizar una optimización multiobjetivo, es necesario seleccionar la mejor tipología estructural con base en criterios que no siempre son objetivos: economía, plazo, estética, medioambiente, aspectos sociales, durabilidad, etc. Se introducen las distintas técnicas de toma de decisión multicriterio y se comentan su empleo, incluso, para la obtención de pesos objetivos de criterios que pueden ser incluso subjetivo, o bien para la selección de la mejor opción dentro de una frontera de Pareto tras una optimización multiobjetivo.

En la Tabla siguiente se muestra el programa resumido de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” (T, Teoría; P, Prácticas informáticas), indicándose el número de horas asignadas a cada tema.

Referencias:

YEPES, V. (2017). Proyecto docente. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 642 pp.

 

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Los resultados de aprendizaje de la asignatura “Procedimientos de Construcción”

En posts anteriores se comentaron las competencias en el Grado de Ingeniería Civil de la Universitat Politècnica de València y las dificultades que existían en definir, a partir de ellas, los resultados de aprendizaje en el ámbito universitario. Pues bien, ahora explicitamos los resultados de aprendizaje de las asignaturas “Procedimientos de Construcción (I)” y “Procedimientos de Construcción (II)” de dicho grado.

 

 

 

Propuesta de resultados de aprendizaje de la asignatura “Procedimientos de Construcción I

Los resultados de aprendizaje propuestos para “Procedimientos de Construcción I” se han formulado considerando las competencias y los contenidos de la asignatura, influyendo los criterios de evaluación seguidos para su consecución. En la Tabla 1 se recogen las relaciones entre los resultados de aprendizaje y las competencias asociadas. A modo de resumen, al terminar con éxito esta asignatura los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes procedimientos constructivos y aplicar la maquinaria y los medios auxiliares necesarios para realizar dichos trabajos, especialmente en lo relativo a los sondeos y mejora de terrenos, las excavaciones y voladuras y a la ejecución de firmes, así como entender el funcionamiento de las instalaciones de fabricación de áridos y de aglomerado asfáltico”.

Tabla 1. Resultados de aprendizaje de la asignatura “Procedimientos de Construcción I”

 

Donde:

A01 – Analizar críticamente los procesos propios de la Ingeniería Civil.

A04 – Comprender y utilizar el lenguaje propio de la ingeniería así como la terminología propia de la Ingeniería Civil.

A10 – Tener la capacidad para organizar y gestionar técnica, económica y administrativamente los distintos medios de producción propios de la Ingeniería Civil.

A12 – Comprender los condicionamientos de carácter técnico y legal que se plantean en la construcción de una obra pública, y capacitación para emplear métodos contrastados y tecnologías acreditadas, para de conseguir la mayor eficacia de la construcción respetando el medio ambiente y la protección de la seguridad y salud de los trabajadores y usuarios de la obra.

C09 – Analizar la problemática de la seguridad y salud en las obras de construcción.

C12 – Comprender los procedimientos constructivos, la maquinaría de construcción y las técnicas de organización, medición y valoración de obras.

 

Propuesta de resultados de aprendizaje de la asignatura “Procedimientos de Construcción II

Los resultados de aprendizaje propuestos para la asignatura “Procedimientos de Construcción II” se han formulado considerando las competencias y los contenidos de la asignatura, influyendo asimismo los criterios de evaluación seguidos para su consecución. En la Tabla 2 se recogen las relaciones entre los resultados de aprendizaje y las competencias asociadas.

A modo de resumen, al terminar con éxito esta asignatura los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes procedimientos constructivos y aplicar la maquinaria y los medios auxiliares necesarios para realizar dichos trabajos, especialmente en lo relativo a la ejecución de cimentaciones y estructuras, así como entender el funcionamiento de las instalaciones de fabricación de hormigón y de prefabricados, evaluar los costes y la producción de los equipos y organizar y planificar las obras”.

Tabla 2. Resultados de aprendizaje de la asignatura “Procedimientos de Construcción II”

 

Donde:

A01 – Analizar críticamente los procesos propios de la Ingeniería Civil.

A02. – Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas adecuados para la Ingeniería Civil.

A04 – Comprender y utilizar el lenguaje propio de la ingeniería así como la terminología propia de la Ingeniería Civil.

A07 – Conocer y comprender las ciencias y las tecnologías correspondientes para la planificación, proyecto, construcción y explotación de las obras propias del Sector de la Ingeniería Civil.

A08 – Dirigir y coordinar grupos de trabajo en el ámbito de la Ingeniería Civil, proponiendo métodos de trabajo estándar y herramientas a utilizar.

A10 – Tener la capacidad para organizar y gestionar técnica, económica y administrativamente los distintos medios de producción propios de la Ingeniería Civil.

A11 – Capacitar científica y técnicamente para el ejercicio de la profesión de Ingeniero Técnico de Obras Públicas con conocimiento de las funciones de asesoría, análisis, diseño, cálculo, proyecto, construcción, mantenimiento conservación y explotación.

C09 – Analizar la problemática de la seguridad y salud en las obras de construcción.

C12 – Comprender los procedimientos constructivos, la maquinaría de construcción y las técnicas de organización, medición y valoración de obras.

Referencias

Yepes, V. (2017). Proyecto Docente. Concurso de Acceso a Plaza de Catedrático de Universidad. Universitat Politècnica de València.

 

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Métodos docentes en la enseñanza universitaria

En el laboratorio de estructuras. Escuela de Ingenieros de Caminos de Valencia. Imagen: V. Yepes

Las metodologías didácticas conforman uno de los pilares básicos e indispensables de los proyectos formativos. Éstas han evolucionado con los años y son muchas las recopilaciones que se hacen de ellas. La expresión método constituye un término excesivamente amplio y heterogéneo que se ha empleado como cajón de sastre en el que cabe desde la forma de afrontar los contenidos, los estilos de organización del grupo de alumnos, el tipo de tareas o actividades de aprendizaje o el estilo de relación entre las personas, entre otros componentes.

 

 

 

 

En lo que sigue se utilizará el concepto de método docente en su sentido más amplio. Éstos pueden clasificarse de diversas formas, atendiendo a determinadas características no excluyentes. Así, García-García (2002) los clasifica:

  • Por la forma de razonamiento: deductivos, inductivos, analógicos o comparativos.
  • Por la coordinación de la materia: lógicos o psicológicos.
  • Por la concretización de la enseñanza: simbólicos o verbalísticos e intuitivos.
  • Por la sistematización de la materia: rígida o semirrígida y ocasionales.
  • Por la actividad del alumnado: activos y pasivos.
  • Por la globalización de los conocimientos: globalizados o especializados.
  • Por la relación entre profesor y alumno: individuales, recíprocos y colectivos.
  • Por el trabajo del alumno: individual, colectivo o mixto.
  • Por la aceptación de lo enseñado: dogmáticos o heurísticos.

 

En clase de Gestión de la Innovación. Imagen: V. Yepes

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