modelo matemático – El blog de Víctor Yepes

Los motivos por los que se equivocan estudiantes y profesionales de ingeniería al abordar la resolución de problemas

Resolver problemas en el ámbito universitario o profesional, en áreas tecnológicas, de ingeniería y ciencias, puede plantear una serie de desafíos que pueden conducir a errores. Estos fallos pueden surgir por diversas razones que van desde no comprender el concepto subyacente hasta confiar demasiado en la tecnología.

En un artículo anterior mencioné algunos ejemplos de problemas teóricamente sencillos, pero que marean a nuestros estudiantes. Ahora vamos a analizar detalladamente algunas de estas razones y cómo se relacionan entre sí. También he incluido enlaces a otros artículos del blog donde reflexiono sobre este tipo de cuestiones.

La falta de comprensión del concepto que subyace a un problema es una preocupación fundamental. Esto puede manifestarse de diversas formas, ya sea a través de errores conceptuales, una aplicación incorrecta del concepto o una interpretación errónea del mismo. Esta falta de entendimiento puede empeorar si se carece de experiencia o conocimientos específicos en el campo correspondiente. Cuando un estudiante o profesional se encuentra con un problema al que no se ha enfrentado antes, puede tener dificultades para aplicar correctamente los principios necesarios para resolverlo.

Los datos son fundamentales para encontrar soluciones, sin embargo, su calidad y disponibilidad pueden ser problemáticos. La falta de datos adecuados, la presencia de información contradictoria o sesgada pueden conducir a conclusiones incorrectas. Asimismo, enfocarse excesivamente en utilizar todos los datos disponibles puede distraer de la información realmente importante, al tiempo que validar datos sesgado o inventados puede conducir a conclusiones incorrectas.

El manejo inadecuado de las bases matemáticas también puede ser una fuente de errores (geometría, trigonometría, cálculo o álgebra). Esto puede incluir errores en el cálculo, así como el uso inadecuado de fórmulas o modelos matemáticos. Los problemas reales rara vez tienen una sola solución, lo que requiere habilidades para evaluar y decidir entre múltiples enfoques posibles. Además, la dependencia excesiva de la memoria en lugar de comprender los principios subyacentes puede llevar a errores conceptuales y de selección de modelos de cálculo.

Los aspectos psicológicos también desempeñan un papel importante. El estrés, la falta de confianza en uno mismo, la presión por terminar a tiempo y la falta de concentración pueden afectar la capacidad de resolver problemas de manera efectiva. La falta de atención a los detalles, la fatiga y el agotamiento también pueden contribuir a errores en la resolución de problemas.

Es crucial comprender que los problemas reales pueden ser complejos y no necesariamente tienen una solución única. Esto implica la necesidad de tomar decisiones informadas y comprender las limitaciones de los modelos o fórmulas utilizados. Además, la propagación de errores en las operaciones y la utilización incorrecta de datos, fórmulas o software pueden llevar a resultados incorrectos.

La falta de retroalimentación o revisión de los errores cometidos puede perpetuar la repetición de los mismos errores una y otra vez. La falta de comunicación o colaboración en entornos de trabajo entre profesionales también puede contribuir a errores en la resolución de problemas. La confianza excesiva en la tecnología o herramientas automatizadas sin una comprensión sólida de los principios subyacentes puede ser problemática.

En resumen, resolver problemas en el ámbito universitario o profesional de ingeniería y ciencias puede ser un proceso complejo y propenso a errores debido a una variedad de factores interrelacionados. Desde la comprensión del concepto hasta la calidad y disponibilidad de los datos, así como los aspectos psicológicos y técnicos relacionados con la resolución de problemas, es crucial abordar estos desafíos con atención y comprensión para lograr soluciones precisas y efectivas. Desde las universidades debe hacerse todo lo posible para superar este tipo de dificultades y conseguir que nuestros estudiantes adquieran las competencias necesarias para su posterior desarrollo profesional.

Sin querer ser exhaustivo, y sin que estén ordenadas por importancia, aquí os dejo una lista de 30 posibles causas por las cuales nuestros estudiantes en los exámenes o los técnicos en su ámbito profesional, suelen cometer errores al resolver los problemas. Estoy convencido de que hay más causas, pero esto puede ser un buen punto de partida para el debate y la reflexión. En el vídeo que he grabado me extiendo y explico algo más lo que aquí recogo como una simple lista.

La falta de comprensión del concepto subyacente en un problema puede conducir a errores conceptuales al aplicarlo incorrectamente o interpretarlo de manera errónea.
La inexperiencia o la falta de conocimientos específicos pueden surgir cuando una persona afronta un tipo de problema por primera vez, ya sea durante un examen o en la práctica profesional.
Los problemas relacionados con la disponibilidad de datos pueden presentarse de varias formas, como datos insuficientes, necesarios, innecesarios o contradictorios. A menudo, existe una obsesión por utilizar todos los datos disponibles en el enunciado del problema.
La calidad de los datos también es un factor importante, con la posibilidad de incertidumbre o error en los datos disponibles. Además, dar por válidos datos sesgados, interesados o inventados puede llevar a conclusiones incorrectas. Es necesario un control de calidad de los datos.
Intentar resolver un problema utilizando el enfoque típico visto en clase puede marear a nuestros estudiantes. Los alumnos prefieren resolver un problema típico explicado en clase, a ser posible, con datos parecidos.
El manejo inadecuado de las bases matemáticas, que incluye errores en el cálculo, el uso incorrecto de fórmulas o modelos matemáticos, y la falta de comprensión de los principios subyacentes, puede ser una fuente común de errores. La falta de conocimientos básicos de geometría, trigonometría, álgebra o cálculo básicos son, en ocasiones, escollos. A veces hay dificultades en saber dibujar un esquema para resolver el problema.
Los problemas reales generalmente no tienen una sola solución, lo que requiere habilidades para evaluar y decidir entre múltiples enfoques posibles. Esta distinción, que se da claramente entre los estudios de grado y los de máster, es importante tenerla en cuenta.
Los aspectos psicológicos, como el estrés, la falta de confianza en uno mismo, la presión por terminar a tiempo y la falta de concentración, pueden afectar negativamente la capacidad para resolver problemas de manera efectiva.
La falta de atención o interés, así como la fatiga o el agotamiento, pueden contribuir a errores en la resolución de problemas, al igual que la prisa por resolver el problema.
La complejidad de los problemas puede aumentar cuando se trata de situaciones poco comunes o rebuscadas, lo que requiere un enfoque cuidadoso y creativo para su resolución.
Es crucial comprender la diferencia entre una ley general y una fórmula particular al aplicar normas técnicas que pueden estar basadas en hipótesis o casos específicos.
Utilizar modelos de cálculo inadecuados, ya sean demasiado refinados o demasiado simples para los datos disponibles, puede conducir a soluciones incorrectas.
Carecer de números estimativos para prever el resultado final puede resultar en una falta de comprensión del orden de magnitud del resultado. En este sentido, el uso de nomogramas en la docencia facilita la adquisición de este tipo de habilidad en los estudiantes. Los estudiantes y los profesionales deberían tener un conocimiento del “número gordo” y saber predimensionar.
Es importante ser consciente de la propagación de errores en las operaciones, ya que incluso pequeños errores pueden magnificarse y llevar a resultados incorrectos.
Utilizar fórmulas, datos o tablas en un contexto diferente al que dieron origen puede llevar a interpretaciones incorrectas o a soluciones erróneas.
La extrapolación de resultados a límites no contemplados puede conducir a conclusiones incorrectas o poco realistas.
Utilizar fórmulas empíricas con datos expresados en unidades diferentes a las que funcionan puede generar resultados inconsistentes o incorrectos.
La dependencia excesiva de la memoria en lugar de comprender los principios subyacentes puede conducir a errores en la selección de modelos o fórmulas de cálculo.
Errores conceptuales pueden llevar a la selección incorrecta de modelos o fórmulas de cálculo, lo que resulta en soluciones erróneas.
El uso de software defectuoso o poco contrastado, así como la falta de habilidades para calcular manualmente un problema, pueden resultar en resultados incorrectos. A esto se une un uso inapropiado de la inteligencia artificial.
El mal uso de ecuaciones o fórmulas, como cambiar el nombre de una variable sin entender el concepto subyacente, puede conducir a errores en la resolución de problemas.
La falta de competencia o experiencia en una materia determinada puede resultar en una resolución incorrecta del problema.
Repetir la resolución de problemas de un contexto a otro sin pensar en su validez puede conducir a soluciones inapropiadas.
La falta de comprensión del problema, la pregunta o el tipo de resultado esperado puede resultar en soluciones incorrectas debido a la falta de comprensión lectora, capacidad analítica o de síntesis.
La utilización de unidades defectuosas, notaciones o convenciones específicas puede llevar a interpretaciones erróneas o a soluciones incorrectas.
La falta de retroalimentación o revisión de los errores cometidos puede perpetuar la repetición de los mismos errores una y otra vez.
La falta de comunicación o colaboración en entornos de trabajo entre profesionales puede contribuir a errores en la resolución de problemas.
La confianza excesiva en la tecnología o herramientas automatizadas puede llevar a la falta de comprensión de los principios subyacentes y a la comisión de errores.
La falta de revisión o verificación de los cálculos realizados por parte de un tercero independiente puede resultar en soluciones incorrectas.
La falta de conocimiento del contexto del problema, incluyendo las restricciones, puede conducir a soluciones subóptimas o incorrectas.

Os paso un vídeo donde he desarrollado las ideas anteriores, con ejemplos, y he dejado algunas de mis reflexiones al respecto. Espero que os guste.

Toma de decisiones sobre infraestructuras viarias sostenibles: NSGA-II con operadores de reparación para optimización multiobjetivo

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El trabajo trata sobre la toma de decisiones en infraestructuras viales sostenibles. Para ello se utiliza una variante personalizada de la técnica NSGA-II con operadores de reparación para una optimización multiobjetivo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El documento propone un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad. El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales, y utiliza algoritmos personalizados y un análisis del ciclo de vida (LCA) para una evaluación precisa. Los resultados muestran que el operador de reparaciones basado en estadísticas ofrece soluciones con un menor impacto en todas las dimensiones y demuestra una variabilidad mínima, lo que lo convierte en el más adecuado para cumplir con los requisitos de diseño del RCPMF.

Las contribuciones más importantes de este trabajo son las siguientes:

El documento presenta un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad.
El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación (basados en estadísticas, aleatorios y de proximidad) a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales.
El artículo presenta una versión personalizada del algoritmo NSGA-II (NSGA-II) de clasificación no dominada, complementada con un análisis detallado del ciclo de vida (LCA), para facilitar la evaluación precisa de las funciones objetivas.
El artículo demuestra el uso de dos técnicas de MCDM, a saber, la ponderación aditiva simple (SAW) y (FUCA), para puntuar y clasificar las soluciones MOO.
La investigación proporciona una estrategia clara y metódica para integrar el MOO y el MCDM, formando un marco coherente para la implementación práctica en contextos de ingeniería complejos.
El estudio destaca la importancia de tener en cuenta los principios de sostenibilidad desde la fase de diseño y de emplear las técnicas de MOO para encontrar soluciones equilibradas y óptimas en la ingeniería civil.

Abstract:

Integrating sustainability principles into the structural design and decision-making processes for transportation infrastructure, particularly concerning reinforced concrete precast modular frames (RCPMF), is recognized as crucial for ensuring environmentally responsible, economically feasible, and socially beneficial outcomes. In this study, this challenge is addressed, with the significance of sustainable development in modern engineering practices being underscored. A novel approach, which combines multi-objective optimization (MOO) with multi-criteria decision-making (MCDM) techniques, is proposed, tailored specifically for the design and selection of RCPMF. The effectiveness of three repair operators—statistical-based, random, and proximity based—in optimizing economic, environmental, and social objectives is evaluated. Precise evaluation of objective functions is facilitated by a customized Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) algorithm, complemented by a detailed life cycle analysis (LCA). The utilization of simple additive weighting (SAW) and fair un choix adéquat (FUCA) methods for the scoring and ranking of the MOO solutions has revealed that notable excellence in meeting the RCPMF design requirements is exhibited by the statistical-based repair operator, which offers solutions with lower impacts across all dimensions and demonstrates minimal variability. MCDM techniques produced similar rankings, with slight score variations and a significant correlation of 0.9816, showcasing their consistent evaluation capacity despite distinct operational methodologies.

Keywords:

Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; modular structure; life cycle sustainability; NSGA-II; simple additive weighting; fair un choix adéquat.

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Sustainable Road Infrastructure Decision-Making: Custom NSGA-II with Repair Operators for Multi-objective Optimization. Mathematics, 12(5):730. DOI:10.3390/math12050730

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Evaluación del desarrollo sostenible de la industria de la construcción

Nos acaban de publicar en la revista Sustainable Cities and Society (1/68, CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY, primer decil del JCR) un artículo relacionado con la evaluación del desarrollo sostenible de la industria de la construcción regional y nacional.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Se corresponde con la colaboración internacional que mantiene nuestro grupo de investigación con la Hunan University of Science and Engineering, de China. El primer autor, Prof. Zhou, sigue perteneciendo a nuestro grupo de investigación, pues desarrolló con nosotros su tesis doctoral.

Los datos de la investigación muestran que la industria de la construcción en China alcanzará su pico más alto de emisiones, según la evaluación del ciclo de vida en 2030 y tendrá emisiones nocivas entre 2061 y 2098. La evaluación del impacto social indica que se alcanzará su punto máximo en 2048.

Las contribuciones más relevantes de esta investigación son las siguientes:

El artículo innova modelos teóricos, como la «ponderación de la sensibilidad de la respuesta estructural», a través de una investigación interdisciplinaria, que aborda las limitaciones de la precisión de la iteración multifactorial, multidiscreta, con múltiples restricciones y con un bajo acoplamiento.
La investigación proporciona un sistema integral de teoría de la investigación y estándares de referencia para el cálculo científico y la evaluación precisa del desarrollo sostenible de la industria de la construcción en varios países del mundo.
El documento presenta un modelo, el «peso de sensibilidad a la respuesta estructural (SRSW)», que determina de forma precisa e intuitiva los resultados de la evaluación del desarrollo sostenible de la industria de la construcción regional y nacional.
La investigación incluye estudios de casos para demostrar la solidez del modelo, y muestra el pico de emisiones y las emisiones nocivas más altas de la industria de la construcción en China según la evaluación del ciclo de vida más alto.
La investigación contribuye al campo de la investigación sobre sostenibilidad en la industria de la construcción, ya que proporciona información y datos para que los responsables políticos y los profesionales tomen decisiones informadas con respecto al entorno ecológico.

ABSTRACT:

Sustainability research in the construction industry is of great strategic significance to the ecological environment of countries worldwide. This paper innovates theoretical models such as “structural response sensitivity weight” through interdisciplinary research on advanced mathematics, engineering science, computer science, environmental management and economic sociology. The model solves the limitations of multi-factor, multi-discrete, multi-constraint and low coupling iteration accuracy. The article shows the robustness of the model through case studies. The research data shows that the construction industry in China will reach its highest life cycle assessment emission peak of 2.73 GT in 2030 and will have harmful emissions of -2.78 GT between 2061 and 2098. The social impact assessment will peak at 4.26 GT in 2048 and harmful emissions of −3.75 GT per year from 2061 to 2098. This research provides a comprehensive research theory system and reference standards for scientific calculation and accurate assessment of the sustainable development of the construction industry in various countries around the world.

KEYWORDS:

Gross domestic product; Life cycle cost; Life cycle assessment; Social impact assessment; Topology optimization.

REFERENCE:

ZHOU, Z.; ZHOU, J.; ZHANG, B.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). The centennial sustainable assessment of regional construction industry under the multidisciplinary coupling model. Sustainable Cities and Society, 101:105201. DOI:10.1016/j.scs.2024.105201

La editorial ELSEVIER permite el acceso directo y gratuito a este artículo hasta el 8 de marzo de 2024. El enlace para la descarga es: https://authors.elsevier.com/c/1iRse7sfVZE2dg

Optimización estructural asistida por metamodelos: Aplicaciones

Figura 1. Conceptos relacionados con el uso de metamodelos, (a) relación entre precisión y coste computacional para diferentes enfoques de la modelación (adaptado de Roman et al. (2020)) y (b) descripción genérica de un metamodelo como una función de caja negra (adaptado de Texeira et al. (2020)).

Dentro del XIII Coloquio de Análisis, Diseño y Monitoreo Estructural de la IV Convención Científica Internacional UCLV 2023, se presentó una ponencia sobre las aplicaciones de la optimización estructural asistida por metamodelos. Os paso a continuación la ponencia, por si os resulta de interés.

Resumen:

Debido al creciente interés por mejorar la sostenibilidad del sector de las construcciones, la optimización del diseño estructural ha venido cobrando auge en los últimos tiempos. Una de las desventajas de estos procedimientos es el enorme consumo computaciones que requieren. Sin embargo, la optimización asistida por metamodelos (MASDO por sus siglas en inglés) es una variante muy útil, ya que permite acortar considerablemente los tiempos de cómputo manteniendo la precisión en los resultados de la optimización. En este trabajo se exponen las estrategias de MASDO más utilizadas en el ámbito de la ingeniería estructural, así como algunas aplicaciones prácticas.

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Optimización del coste energético de puentes losa postesados mediante un Kriging en dos fases

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el JCR. El objetivo del estudio es optimizar la energía empleada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el desarrollo de una metodología que utilice el muestreo latino de hipercubos y la optimización basada en el método Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo establece una metodología para optimizar la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el uso del hipercubo latino y la optimización basada en el método Kriging.
El estudio recomienda emplear índices de esbeltez elevados, minimizar el uso de hormigón y armaduras activas y aumentar la cantidad de armaduras pasivas para mejorar la eficiencia energética.
El artículo utiliza una técnica estadística llamada muestreo de hipercubo latino para muestrear variables y crear una superficie de respuesta, que luego se ajusta con precisión mediante un metamodelo Krixing.
La metodología desarrollada en el trabajo reduce el coste energético de la construcción de puentes de losas aligeradas.
El estudio contribuye al campo de la optimización energética en la construcción al proporcionar una metodología específica para los puentes de losas de hormigón pretensado aligerado, especialmente en los pasos elevados de carreteras postesadas.

Abstract:

This study aims to establish a methodology for optimizing embodied energy while constructing lightened road flyovers. A cross-sectional analysis is conducted to determine design parameters through an exhaustive literature review. Based on this analysis, key design variables that can enhance the energy efficiency of the slab are identified. The methodology is divided into two phases: a statistical technique known as Latin Hypercube Sampling is initially employed to sample deck variables and create a response surface; subsequently, the response surface is fine-tuned through a Kriging-based optimization model. Consequently, a methodology has been developed that reduces the energy cost of constructing lightened slab bridge decks. Recommendations to improve energy efficiency include employing high slenderness ratios (approximately 1/28), minimizing concrete and active reinforcement usage, and increasing the amount of passive reinforcement.

Keywords:

Optimization; embodied energy; bridges; surrogate model; Kriging; prestressed concrete; sustainability

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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Simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil

En el marco del próximo Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería CMN, que se desarrollará del 12 al 14 de septiembre de 2024 en la Universidad de Aveiro (Portugal), tengo el placer de anunciar la organización de un simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil. Dicho evento lo organizamos en colaboración con los profesores David Greiner y Diogo Ribeiro.

El principal objetivo de este simposio es congregar a investigadores y estimular el interés por la presentación de trabajos que aborden nuevas perspectivas en el ámbito de la optimización, las metaheurísticas y los algoritmos evolutivos en las disciplinas de ingeniería computacional y civil. Las comunicaciones deben centrarse en metaheurísticas, algoritmos evolutivos y otras técnicas de optimización aplicadas a la resolución de problemas de diseño óptimo en los campos de la ingeniería computacional y civil, así como en temas relacionados.

Los algoritmos evolutivos constituyen un área de investigación interdisciplinaria que abarca diversos paradigmas inspirados en el principio darwiniano de la evolución. En la fase actual de investigación, se consideran, entre otros, los siguientes paradigmas: Algoritmos Genéticos, Programación Genética, Estrategias Evolutivas, Evolución Diferencial, etc., además de otros enfoques de metaheurísticas como la Optimización por Enjambre de Partículas.

Se extiende una cordial bienvenida a las aplicaciones de estos métodos de optimización y otros en el ámbito de la ingeniería computacional y civil, tanto para resolver problemas de optimización de objetivo único como de objetivo múltiple. Los temas que se abordarán, sin limitarse a ellos, incluyen en el ámbito de la ingeniería civil aspectos relacionados con el diseño estructural, como estructuras de hormigón y/o acero, geotecnia, acústica, hidráulica e infraestructura. En el ámbito de la ingeniería computacional, los temas relacionados incluyen ingeniería mecánica y aeronáutica, energías renovables y confiabilidad, entre otros.

Se alienta la exploración de aspectos de desarrollo tales como la modelización de sustitución, la paralelización, la hibridación y la realización de comparaciones de rendimiento entre distintos métodos, entre otros.

Os paso, a continuación, la propuesta del simposio.

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Tesis doctoral: Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets

Hoy 19 de julio de 2023 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. David Martínez Muñoz titulada “Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets“, dirigida por Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana. La tesis recibió la máxima calificación de sobresaliente “cum laude” y presenta la mención internacional. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

El diseño de infraestructuras está fuertemente influido por la búsqueda de soluciones que tengan en cuenta el impacto en la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos criterios están muy relacionados con la definición de sostenibilidad que hizo la Comisión Brundtland en 1987. Este hito supuso un reto para técnicos, científicos y legisladores. Este reto consistía en generar métodos, criterios, herramientas y normativas que permitieran incluir el concepto de sostenibilidad en el desarrollo y diseño de nuevas infraestructuras. Desde entonces, se han producido pequeños avances en la búsqueda de la sostenibilidad, pero se necesitan más a corto plazo. Como plan de acción, las Naciones Unidas establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible, fijando el año 2030 como meta para alcanzarlos. Dentro de estos objetivos, las infraestructuras se postulan como un punto crítico. Tradicionalmente, se han desarrollado métodos para obtener diseños óptimos desde el punto de vista del impacto económico. Sin embargo, aunque en los últimos tiempos se ha avanzado en la aplicación y utilización de métodos de análisis del ciclo de vida completo, aún falta un consenso claro, especialmente en el pilar social de la sostenibilidad. Dado que la sostenibilidad engloba diferentes criterios, que en principio no van necesariamente de la mano, el problema de la búsqueda de la sostenibilidad se plantea no solo como un problema de optimización, sino también como un problema de toma de decisiones multi-criterio.

El objetivo principal de esta tesis doctoral es proponer diferentes metodologías para la obtención de diseños óptimos que introduzcan los pilares de la sostenibilidad en el diseño de puentes mixtos acero-hormigón. Como problema estructural representativo se sugiere un puente viga en cajón de tres vanos mixto. Dada la complejidad de la estructura, en la que intervienen 34 variables discretas, la optimización con métodos matemáticos resulta inabordable. Por ello, se recomienda el uso de algoritmos metaheurísticos. Esta complejidad también se traduce en un alto coste computacional para el modelo, por lo que se implementa un modelo de redes neuronales profundas que permite la validación del diseño sin necesidad de computación. Dada la naturaleza discreta del problema, se proponen técnicas de discretización para adaptar los algoritmos al problema de optimización estructural. Además, para mejorar las soluciones obtenidas a partir de estos algoritmos discretos, se introducen métodos de hibridación basados en la técnica K-means y operadores de mutación en función del tipo de algoritmo. Los algoritmos utilizados se clasifican en dos ramas. La primera son los basados en trayectorias como el Simulated Annealing, Threshold Accepting y el Algoritmo del Solterón. Por otra parte, se emplean algoritmos de inteligencia de enjambre como Jaya, Sine Cosine Algorithm y Cuckoo Search. La metodología de Análisis del Ciclo de Vida definida en la norma ISO 14040 se usa para evaluar el impacto social y medioambiental de los diseños propuestos. La aplicación de esta metodología permite evaluar el impacto y compararlo con otros diseños. La evaluación mono-objetivo de los diferentes criterios lleva a la conclusión de que la optimización de costes está asociada a una reducción del impacto medioambiental y social de la estructura. Sin embargo, la optimización de los criterios medioambientales y sociales no reduce necesariamente los costes. Por ello, para realizar una optimización multi-objetivo y encontrar una solución de compromiso, se implementa una técnica basada en la Teoría de Juegos, recomendando una estrategia de juego cooperativo. La técnica multi-criterio empleada es la Teoría de la Entropía para asignar pesos a los criterios para la función objetivo agregada. Los criterios considerados son los tres pilares de la sostenibilidad y la facilidad constructiva de la losa superior. Aplicando esta técnica se obtiene un diseño óptimo relativo a los tres pilares de la sostenibilidad y a partir del cual se mejora la facilidad constructiva.

Referencias:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Hybrid swarm intelligence optimization methods for low-embodied energy steel-concrete composite bridges. Mathematics, 11(1):140. DOI:10.3390/math11010140

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Optimal design of steel-concrete composite bridge based on a transfer function discrete swarm intelligence algorithm. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:312. DOI:10.1007/s00158-022-03393-9

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Discrete swarm intelligence optimization algorithms applied to steel-concrete composite bridges. Engineering Structures, 266:114607. DOI:10.1016/j.engstruct.2022.114607

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800

NAVARRO, I.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; REMPLING, R.; YEPES, V. (2020). Life cycle sustainability assessment for multi-criteria decision making in bridge design: A review. Journal of Civil Engineering and Management, 26(7):690-704. DOI:10.3846/jcem.2020.13599.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Advances in Civil Engineering, 2020:8823370. DOI:10.1155/2020/8823370

PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265. DOI:10.3390/su12104265

YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. Applied Sciences, 9(16), 3253; DOI:10.3390/app9163253

Un estudio de la UPV permite abaratar costes y reducir el impacto medioambiental en la construcción de túneles subterráneos

Figura 1. Marcos prefabricados en Vilaseca. Cortesía de ANDECE.

Un estudio realizado por investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertenecientes al Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH), ofrece una alternativa más económica y sostenible para la construcción con marcos prefabricados de hormigón de infraestructuras de transporte, como túneles subterráneos, edificios y otras estructuras. Sus resultados han sido publicados en la revista Materials.

En su trabajo, enmarcado dentro del proyecto Hydelife, han desarrollado diferentes algoritmos cuya aplicación permite ahorros económicos de hasta un 24% en el coste final de la estructura, disminuyendo los costes asociados con la producción y el transporte de materiales.

Además, según las estimaciones que ha realizado el equipo del ICITECH-UPV, permitiría optimizar el uso de materiales en la estructura y reducir alrededor de un 30% de las emisiones de CO₂ asociadas a la construcción.

“Pensemos una obra lineal donde tengamos, por ejemplo, 1000 metros de un túnel subterráneo que se pueda ejecutar con marcos prefabricados. Además del ahorro económico, en nuestro trabajo, estimamos que la reducción de 1 euro en el coste final de un marco de hormigón armado es equivalente a evitar la emisión de cerca de 2 kg de CO₂”, destaca Víctor Yepes, investigador del Instituto ICITECH de la Universitat Politècnica de València.

Así, este estudio presenta una alternativa sostenible y eficiente en términos de recursos para los marcos tradicionales de hormigón armado in situ.

“Nuestro objetivo era ampliar el conocimiento sobre la tipología estructural de marcos prefabricados articulados de hormigón y su empleo como sustituto de los marcos tradicionales de hormigón armado colado in situ. Y los resultados que hemos obtenido constatan su enorme potencial para grandes infraestructuras. El estudio es de especial interés para ámbitos como la ingeniería civil y arquitectura y, sobre todo, para las empresas de prefabricados de hormigón”, concluye Víctor Yepes.

Referencia:

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimal design of sustainable reinforced concrete precast hinged frames. Materials, 16(1):204. DOI:10.3390/ma16010204.

Os paso a continuación la repercusión de esta noticia en algunos medios de prensa.

Marcos prefabricados de hormigón para la construcción, una opción más barata y sostenible

Algoritmos para abaratar costes y reducir el impacto medioambiental al usar marcos prefabricados de hormigón en la construcción

https://24noticias.org/marcos-prefabricados-de-hormigon-alternativa-para-la-construccion/

https://www.levante-emv.com/sostenibilitat/2023/05/25/estudi-upv-revela-com-reduir-87816604.html

Algorithms for cleaner and cheaper construction of underground tunnels

https://www.upv.es/noticias-upv/noticia-14122-mas-sostenible-es.html

https://aplicat.upv.es/exploraupv/ficha-prensa/noticia/14122

https://www.cope.es/actualidad/sociedad/noticias/marcos-prefabricados-hormigon-para-construccion-una-opcion-mas-barata-sostenible-20230521_2719911

https://valenciaplaza.com/marcos-prefabricados-hormigon-construccion-opcion-mas-barata-sostenible

https://noticiasdelaciencia.com/art/46721/algoritmos-para-una-construccion-mas-limpia-y-mas-barata-de-tuneles-subterraneos

Premio para Mehrdad Hadizadeh-Bazaz en el VIII Encuentro de Estudiantes de Doctorado

Mehrdad Hadizadeb-Bazaz, junto al trabajo galardonado.

Quisiera felicitar públicamente a nuestro estudiante de doctorado Mehrdad Hadizadeb-Bazaz por su Premio al mejor trabajo en la modalidad de póster otorgado por la Escuela de Doctorado de la Universitat Politècnica de València, dentro del VIII Encuentro de Estudiantes de Doctorado. Tengo el honor y el placer de dirigir su tesis doctoral junto con el profesor Ignacio J. Navarro. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal.

En la actualidad, debido a los altos costos de construir grandes estructuras como puentes, resulta sumamente importante prestar atención a la reparación y mantenimiento de dichas estructuras, con el fin de aumentar su vida útil y utilizar los métodos adecuados para reducir los costos asociados a su mantenimiento y reparación. En este sentido, resulta crucial emplear métodos apropiados y no destructivos para diagnosticar y predecir los daños en estas estructuras. Además, es importante considerar la evaluación del ciclo de vida y la sostenibilidad de los diferentes métodos de detección de daños.

En este estudio, se examina la precisión de diversos métodos de detección de daños, tanto dinámicos como no destructivos, para identificar la magnitud, ubicación y momento en que se produce el daño en la estructura a lo largo de su vida útil. Se evalúa la precisión y posibles variaciones de cada uno de los métodos de detección de daños en distintos entornos, especialmente en ambientes costeros y ambientes agresivos. Además, se realiza una evaluación del desempeño y comparación de diferentes métodos de detección de daños no destructivos, teniendo en cuenta casos de sostenibilidad de diseño y evaluación del ciclo de vida, incluyendo aspectos económicos, ambientales e impactos sociales.

Os dejo el póster completo, para que lo podáis leer.

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Seguridad estructural, los estados límites y los métodos semiprobabilísticos

El concepto de seguridad de una estructura en cumplir un conjunto de funciones para las que ha sido proyectada es un término relacionado con el grado de certeza o fiabilidad de que no alcance un conjunto de estados no deseables que todavía no han acontecido.

La seguridad se representa por consiguiente como un aspecto antagónico al aspecto económico del dimensionamiento: una estructura proyectada para un coste pequeño puede resultar poco segura y, por el contrario, una estructura proyectada para ser muy segura puede resultar antieconómica. La solución debe quedar en un término adecuado.

El concepto de seguridad en una estructura se refiere a su capacidad para cumplir con las funciones previstas, garantizando un nivel de fiabilidad que evite la ocurrencia de estados no deseados. La seguridad se contrapone al aspecto económico del diseño: una estructura económica puede ser menos segura, mientras que una estructura altamente segura puede resultar costosa. Por lo tanto, es necesario encontrar un equilibrio adecuado entre ambos aspectos.

El objetivo principal del Proyecto de Ingeniería Estructural consiste en garantizar que la estructura cumpla satisfactoriamente con su función original. El mantenimiento de esta funcionalidad a lo largo de su vida útil depende de diversos factores o parámetros que tradicionalmente se han considerado como cantidades deterministas.

Sin embargo, evaluar la seguridad en ingeniería es complicado debido a varios factores. En primer lugar, los accidentes pueden ocurrir por causas no relacionadas con los cálculos realizados, como erosiones o modelos inadecuados. Además, tratar el problema de forma aleatoria puede llevar a considerar la probabilidad como medida universal e invariable de seguridad. Sin embargo, la probabilidad solo es significativa en relación con un conjunto coherente de conocimientos, como los estados de falla no ocurridos, difíciles de definir. Además, existen incertidumbres que no pueden ser objetivamente cuantificadas mediante probabilidades. Por lo tanto, las probabilidades solo pueden ser definidas dentro de un contexto específico y los cálculos de probabilidad son meramente convencionales. Además, si bien medir el margen de seguridad a través de una magnitud física puede ser útil en un problema particular, no todas las magnitudes son adecuadas en todos los casos generales. Por ejemplo, las tensiones no son una magnitud adecuada para el estudio del equilibrio estático, y evaluar el margen de seguridad basándose en las tensiones puede ser incorrecto en problemas no lineales.

En el contexto de la Teoría de la Fiabilidad Estructural, Armen Der Kiureghian presenta los siguientes tipos de incertidumbres. En primer lugar, están las incertidumbres físicas, que surgen debido a la inherente variabilidad de las magnitudes físicas involucradas en el problema, como dimensiones, propiedades del material, cargas y resistencia. En segundo lugar, encontramos las incertidumbres estadísticas, que se originan a partir de los modelos probabilísticos utilizados para caracterizar las Variables Básicas del problema. Estas incertidumbres se deben a las aproximaciones necesarias para seleccionar las Funciones de Distribución y estimar sus parámetros, debido a la falta de información disponible. En tercer lugar, se presentan las incertidumbres del modelo, que son generadas por las hipótesis simplificativas realizadas en los modelos matemáticos empleados para describir la respuesta de un sistema estructural. Estas simplificaciones incluyen aspectos como la homogeneidad, el comportamiento elástico o elastoplástico, las pequeñas deformaciones y las condiciones de contorno. Aunque la variabilidad de los dos últimos tipos de incertidumbres puede reducirse a través del estudio e investigación, las incertidumbres físicas del primer tipo son inevitables.

En el pasado, las construcciones se basaban en métodos empíricos, confiando en la experiencia y la intuición del constructor para garantizar la seguridad. Sin embargo, en la actualidad, la experiencia debe complementarse con los resultados obtenidos, ya que la rápida evolución técnica puede presentar situaciones no experimentadas previamente. Con el surgimiento de la construcción metálica en el siglo XIX y el enfoque en la Resistencia de Materiales, se introdujo el método de tensiones admisibles. Este método implica un enfoque determinista en las variables utilizadas, donde la seguridad se basa en el margen establecido por las tensiones admisibles. Estas tensiones se obtienen mediante el cociente entre la resistencia del material y un coeficiente de seguridad, mientras que las cargas variables se establecen de manera empírica y arbitraria.

El desarrollo de la Teoría de la Elasticidad permitió aplicar este método en la construcción de hormigón armado, pero presenta desafíos. Cuando el comportamiento no es lineal debido a los materiales o la geometría de la estructura, las tensiones admisibles no reflejan el margen real de seguridad. Además, el comportamiento del hormigón y el acero dificulta definir el fallo en términos de tensiones. No se consideran los efectos de la adaptación plástica del hormigón, donde la tensión en un punto no determina la confiabilidad estructural si hay una fase de adaptación plástica que redistribuye los esfuerzos. Además, no se distinguen los diferentes tipos de acciones cuya influencia en la seguridad es distinta. No obstante, este método ha sido utilizado con profusión durante la primera mitad del siglo XX.

La Teoría de la Fiabilidad, que inicialmente se aplicaba a procesos industriales de producción en serie, se adaptó en 1960 al campo de la Ingeniería Estructural. El objetivo era desarrollar métodos que permitieran determinar los niveles de seguridad de los Sistemas Estructurales, mediante un enfoque racional de las incertidumbres presentes en ellos. Desde entonces, esta área de investigación ha experimentado un notable impulso, y los fundamentos teóricos desarrollados han dejado de ser exclusivamente un tema de investigación académica para convertirse en un conjunto de metodologías con una amplia gama de aplicaciones prácticas.

No obstante, los avances tecnológicos y los métodos de análisis han permitido realizar estudios de seguridad más precisos en las estructuras mediante la incorporación de modelos estadísticos y de probabilidad en los cálculos. Desde los primeros intentos, como el de Max Mayer en 1926, numerosos autores han contribuido al desarrollo del enfoque probabilístico y a su aplicación práctica. Para emplear la probabilidad en los cálculos, es necesario definir un conjunto coherente de eventos no deseados, denominados “estados límite”. Estos estados límite representan condiciones en las que una estructura o uno de sus elementos deja de cumplir su función de manera inmediata o progresiva. La seguridad se caracteriza por la probabilidad o conjunto de probabilidades de que los estados límite no sean superados. Al elegir la probabilidad de ocurrencia de un estado límite como medida convencional de la seguridad, es necesario establecer los valores aplicables en la práctica.

A primera vista, podría parecer que el uso de probabilidades resuelve por completo el problema de medir la seguridad. Sin embargo, su implementación enfrenta dos dificultades. Por un lado, están los datos que no se pueden cuantificar de manera probabilística debido a su naturaleza. Por otro lado, resulta prácticamente imposible conocer con precisión la probabilidad real de alcanzar un estado límite. Estas limitaciones dificultan la aplicación práctica de las probabilidades en la evaluación de la seguridad.

La seguridad puede tratarse en tres niveles, según el grado de simplificación en el abordaje del problema:

Nivel 3: Utiliza el cálculo de probabilidades sin restricciones en la representación de las incertidumbres.
Nivel 2: Representa las acciones, resistencias de materiales y secciones mediante distribuciones conocidas o asumidas, definidas por su tipo, media y desviación típica. La fiabilidad se expresa con el “índice de seguridad” (β).
Nivel 1: Establece niveles de fiabilidad estructural aplicando factores parciales de seguridad a valores nominales preestablecidos de las variables fundamentales.

Los métodos de nivel 2 y 3 emplean probabilidades que están vinculadas a hipótesis apriorísticas sobre las distribuciones de los datos.

En cambio, el método de nivel 1, conocido como método semiprobabilístico, considera solo ciertos elementos que se pueden cuantificar de manera probabilística, mientras que las demás incertidumbres se abordan mediante factores empíricos que poseen un significado físico específico. Este método es el más simple y ampliamente reconocido en la actualidad.

Os paso un vídeo explicativo sobre conceptos de fiabilidad estructural de Juan Carlos López Agüí, que espero os sea de interés.

Referencias:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M.; YANG, D.Y. (2017). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Engineering Structures, 145:381-391. DOI:10.1016/j.engstruct.2017.05.013

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