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¿Es fácil optimizar estructuras de hormigón?

Es más, ¿es posible que un ordenador sea capaz de diseñar de forma automática estructuras óptimas sin darle ninguna pista o información previa? Estoy convencido que a la vuelta de un par de años, todos los programas comerciales tendrán paquetes de optimización estructural que permitirán reducciones de coste en torno al 5-15% respecto a los programas actuales. Ya os adelanto que esta nueva tecnología va a traer consigo nuevas patologías en las estructuras de hormigón, que con la optimización se parecen más a las estructuras metálicas. Con el tiempo habrá que introducir capítulos o restricciones en las futuras versiones de la EHE o de los Eurocódigos. En este post vamos a continuar comentando aspectos relacionados con la modelización matemática, la optimización combinatoria, las metaheurísticas y los algoritmos.

Toda esta aventura la empezamos en el año 2002, con el primer curso de doctorado sobre optimización heurística en la ingeniería civil, que luego hemos ido ampliando y mejorando en el actual Máster Oficial en Ingeniería del Hormigón. Ya tenemos varias tesis doctorales y artículos científicos al respecto para aquellos de vosotros curiosos o interesados en el tema. Para aquellos que queráis ver algunas aplicaciones concretas, os recomiendo el siguiente capítulo de libro que escribimos sobre la optimización de distintas estructuras con un algoritmo tan simple como la cristalización simulada. Para aquellos otros que tengáis más curiosidad, os dejos algunas publicaciones de nuestro grupo de investigación en el apartado de referencias.

Os paso, para abrir boca, una forma sencilla de optimizar a través de este Polimedia. Espero que os guste.

Referencias:

  • MOLINA-MORENO, F.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Carbon embodied optimization for buttressed earth-retaining walls: implications for low-carbon conceptual designs. Journal of Cleaner Production, 164:872-884. https://authors.elsevier.com/a/1VLOP3QCo9NDzg 
  • 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 OPEN ACCESS
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150. doi: 10.1007/s00158-017-1653-0
  • 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. DOI: 10.1016/j.acme.2017.02.006
  • MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Optimization of Buttressed Earth-Retaining Walls using Hybrid Harmony Search Algorithms. Engineering Structures, 134:205-216. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.12.042
  • 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. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.
  • 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. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.02.024
  • 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. DOI: 10.1016/j.engstruct.2015.03.015 (link)
  • LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Diseño de estribos abiertos en puentes de carretera obtenidos mediante optimización híbrida de escalada estocástica. Informes de la Construcción, 67(540), e114. DOI: 10.3989/ic.14.089
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. Journal of Structural Engineering ASCE, 141(2): 04014114. DOI:10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001058 (descargar versión autor)
  • YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001
  • 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. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures,  11(7):1190 – 1205. ISSN: 1679-7817. (link)
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2013). Diseño automático de tableros óptimos de puentes de carretera de vigas artesa prefabricadas mediante algoritmos meméticos híbridos. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rimni.2013.04.010.
  • TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; ALCALA, J.; PELLICER, E. (2013). Optimization of high-performance concrete structures by variable neighborhood search. International Journal of Civil Engineering, 11(2):90-99 . ISSN: 1735-0522. (link)
  • MARTÍNEZ-MARTÍN, F.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2013). A parametric study of optimum tall piers for railway bridge viaducts. Structural Engineering and Mechanics45(6): 723-740. (link)
  • MARTINEZ-MARTIN, F.J.; GONZALEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2012). Multi-objective optimization design of bridge piers with hybrid heuristic algorithms. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering, 13(6):420-432. DOI: 10.1631/jzus.A1100304. ISSN 1673-565X (Print); ISSN 1862-1775 (Online).  (link)
  • MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Engineering Structures48:342-352. DOI:10.1016/j.engstruct.2012.09.014. ISSN: 0141-0296.(link)
  • YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J.; VILLALBA, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy. Journal of Computing in Civil Engineering ASCE, 26 (3):378-386. DOI: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000140. ISNN: 0887-3801. (link)
  • CARBONELL, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2011). Búsqueda exhaustiva por entornos aplicada al diseño económico de bóvedas de hormigón armado. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 27(3):227-235.  (link) [Global best local search applied to the economic design of reinforced concrete vauls]
  • CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses. Advances in Engineering Software, 42(4): 151-159. ISSN: 0965-9978.  (link)
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2011). Estudio paramétrico de pilas para viaductos de carretera. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 27(3):236-250. (link)
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; ALCALÁ, J. (2011). Design of tall bridge piers by ant colony optimization. Engineering Structures, 33:2320-2329.
  • PEREA, C.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance. Indian Journal of Engineering & Materials Sciences, 17(6):427-437. ISSN: 0971-4588.  (link)
  • PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2010). On the Weibull cost estimation of building frames designed by simulated annealing. Meccanica, 45(5): 693-704. DOI 10.1007/s11012-010-9285-0. ISSN: 0025-6455.  (link)
  • MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). Design of prestressed concrete precast pedestrian bridges by heuristic optimization. Advances in Engineering Software, 41(7-8): 916-922. http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2010.05.003
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Computers & Structures, 88: 375-386. ISSN: 0045-7949.  (link)
  • PAYÁ, I.; YEPES, V.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2009). CO2-Efficient Design of Reinforced Concrete Building Frames. Engineering Structures, 31: 1501-1508. ISSN: 0141-0296. (link)
  • YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Engineering Structures, 30(3): 821-830. ISSN: 0141-0296.  (link)
  • 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. ISSN: 0965-9978.  (link)
  • 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. ISSN: 1093-9687.  (link)
  • PAYÁ, I.; YEPES, V.; CLEMENTE, J.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2006). Optimización heurística de pórticos de edificación de hormigón armado. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 22(3): 241-259. [Heuristic optimization of reinforced concrete building frames]. (link)
26 julio, 2017
 
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¿Las hormigas nos pueden enseñar a optimizar puentes?

A veces la Naturaleza nos sorprende cada día más. ¿Es posible que el comportamiento de las hormigas pueda servirnos para optimizar estructuras complejas, como por ejemplo un puente? Pues vamos a ver que sí. Este post es continuación de otros anteriores donde hablamos de la posibilidad de optimizar estructuras de hormigón. La optimización por colonia de hormigas (ant colony optimization) va a ser una metaheurística que nos va a permitir realizar este tipo de operaciones. A continuación vamos a contar los fundamentos básicos y en las referencias os dejo, incluso, algunos artículos donde hemos podido utilizar esta técnica de forma exitosa.

Colorni, Dorigo y Maniezzo (1991) sugirieron la idea de imitar el comportamiento de los insectos para encontrar soluciones a los problemas de optimización combinatoria. El principio de la metaheurística denominada como “Ant System Optimization, ACO” se basa en el comportamiento colectivo de las hormigas en la búsqueda de alimentos para su subsistencia, que son capaces de encontrar el camino más corto entre una fuente de comida y su hormiguero. Primero las hormigas exploran el entorno de su hormiguero de forma aleatoria. Tan pronto como un individuo encuentra una fuente de comida, evalúa su cantidad y calidad y transporta un poco al hormiguero. Durante el regreso, la hormiga deja por el camino una señal odorífera, depositando una sustancia denominada feromona, para que las demás puedan seguirla. Después de un tiempo, el camino hacia el alimento se indicará por un rastro oloroso que crece con el número de hormigas que pasen por él, y que va desapareciendo en caso contrario. El resultado final es la optimización del trabajo de todo el hormiguero en su búsqueda de comida. (más…)

15 agosto, 2016
 
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La improvisación musical como inspiración en el diseño sostenible de pasarelas peatonales

Analogía entre la improvisación musical y la optimización en ingeniería. Fuente: http://www.hindawi.com/journals/jam/2012/147950/fig1/

El proceso de improvisación musical supone una organización coherente de los sonidos y los silencios que da los parámetros fundamentales de la música, que son la melodía, la armonía y el ritmo. La simulación del proceso de improvisación musical puede servir a los calculistas de estructuras como inspiración en el diseño de algoritmos que permitan optimizar, por ejemplo, un puente. En esta comparación, el conjunto de músicos se podría asimilar a las variables de decisión; el rango de afinación, al rango de valores; la armonía; la estética, a la función objetivo; la práctica, a la iteración y la experiencia, a la matriz de memoria. A este algoritmo heurístico se le denomina harmony search.

En este post os dejo el resumen, la referencia y el enlace a un artículo que acaban de publicarnos en la revista Engineering Structures donde aplicamos esta metodología en la optimización sostenible del diseño de una pasarela peatonal formada por una viga cajón postesada. Esta investigación está financiada dentro del Proyecto HORSOST (BIA2011-23602) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.

Resumen: Este artículo tiene como objetivo el diseño sostenible de puentes viga peatonales de hormigón postesado de sección en cajón. Para ello se utiliza un algoritmo heurístico híbrido de búsqueda armónica (hybrid harmony search) con la aceptación por umbrales para encontrar la geometría y los materiales necesarios para que la suma de los costos y la huella de carbono sea lo más baja posible, cumpliendo con todas las restricciones de seguridad estructural y durabilidad. Para ajustar los parámetros del algoritmo se utilizó la metodología del diseño de experimentos. Se realizó asimismo un estudio paramétrico en pasarelas de 90 a 130 m de luz. Los resultados encontrados indican que la optimización con ambas funciones objetivo conducen a resultados similares en coste, si bien con soluciones diferentes. Los resultados sugieren que la reducción en las emisiones de CO2 conllevan mayores cantos, más pretensado y menores resistencias características del hormigón empleado.  La metodología presentada supone una propuesta detallada de las reglas de predimensionamiento de este tipo de estructuras teniendo en cuenta un enfoque medioambiental.

Fig 1

Palabras clave: Diseño sostenible, hormigón postesado, viga en cajón, pasarelas, optimización, búsqueda armónica.

Referencia: 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. DOI: 10.1016/j.engstruct.2015.03.015 (link)

18 julio, 2016
 
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La optimización de estructuras

¿Cuándo empieza realmente la optimización de las estructuras? Difícil pregunta a resolver. Si bien los aspectos básicos relacionados con la optimización matemática se establecieron en los siglos XVIII y XIX con los trabajos de Lagrange o Euler, hay que esperar hasta los años 40 del siglo XX para que Kantorovich y Dantzing desarrollaran definitivamente los principios de la programación matemática.  Es a partir de la revolución informática de los años 70 cuando estas herramientas empiezan a ser empleadas habitualmente en numerosas aplicaciones en las ciencias, las ingenierías y los negocios. Sin embargo, el progreso de técnicas de optimización que no requieran derivadas y que se generen a través de reglas heurísticas, ha supuesto una auténtica revolución en el campo de la optimización de los problemas reales. En efecto, los métodos aproximados pueden utilizarse allí donde el elevado número de variables en juego impiden la resolución en un tiempo de cálculo razonable de los problemas mediante la programación matemática. A estos algoritmos de optimización aproximada, cuando su uso no está restringido a un solo tipo de problemas, la comunidad científica en el ámbito de la inteligencia artificial y la investigación operativa les ha dado el nombre de metaheurísticas. Este grupo incluye una amplia variedad de procedimientos inspirados en algunos fenómenos naturales, tales como los algoritmos genéticos, el recocido simulado o la optimización por colonias de hormigas . Liao et al. [1] presentan una revisión de la aplicación de los métodos heurísticos en el campo de la gestión del proyecto y de la construcción.

En relación con la optimización de las estructuras, si bien la información más antigua se remonta al siglo XV con los trabajos de Leonardo da Vinci y de Galileo Galilei sobre la disminución del peso de estructuras de madera, hay que esperar al siglo XIX con Maxwell y Levy, y a comienzos del siglo XX con Mitchell, para ver las primeras aportaciones en el diseño de mínimo peso de estructuras de arcos y cerchas metálicas. En 1994, Cohn y Dinovitzer [2] realizaron una amplia revisión de los métodos empleados en la optimización de estructuras, comprobando que la inmensa mayoría de las investigaciones llevadas a cabo hasta entonces se basaban en la programación matemática y en problemas más bien teóricos, con una preponderancia abrumadora de las estructuras metálicas frente a las estructuras de hormigón. Así, la aplicación de métodos heurísticos a la ingeniería estructural se remonta a los años 70 y 80 [3-5], siendo la computación evolutiva, y en especial los algoritmos genéticos, los métodos que más se han utilizado. La revisión de Kicinger et al. [6] proporciona un completo estado del arte de los métodos evolutivos aplicados al diseño estructural. Por otro lado, nuestro grupo de investigación, a través de su proyecto de investigación HORSOST, y más recientemente con el proyecto BRIDLIFE, ha presentado trabajos recientes de diseño automático y optimización de estructuras de hormigón armado con algoritmos genéticos [7] y con otras técnicas heurísticas [8-13], así como trabajos de optimización con hormigón pretensado [14,15] o de la optimización de las infraestructuras lineales [16].

Os dejo a continuación un vídeo tutorial donde se realiza una pequeña introducción al diseño optimización estructural. Espero que os sea de interés. Por cierto, si alguien se anima a hacer su tesis doctoral con nuestro grupo de investigación, será bien recibido.

Referencias:

[1] T.W. Liao, P.J. Egbelu, B.R. Sarker, S.S. Leu, Metaheuristics for project and construction management – A state-of-the-art review, Automation in Construction 20 (2011) 491-505.

[2] M.Z. Cohn, A.S. Dinovitzer, Application of structural optimization, ASCE Journal of Structural Engineering 120 (1994) 617-649.

[3] A. Hoeffler, U. Leysner, J. Weidermann, Optimization of the layout of trusses combining strategies based on Mitchel’s theorem and on biological principles of evolution, Proceedings of the Second Symposium on Structural Optimization (1973).

[4] M. Lawo, G. Thierauf, Optimal design for dynamic stochastic loading: a solution by random search, en: Optimization in structural design, University of Siegen, 1982, pp. 346-352.

[5] D.E. Goldberg, M.P. Samtani, Engineering optimization via genetic algorithms, Proceedings of the Ninth Conference on Electronic Computation ASCE (1986) 471-482.

[6] R. Kicinger, T. Arciszewski, K. De Jong, Evolutionary computation and structural design: A survey of the state-of-the-art, Computers & Structures 83 (2005) 1943-1978.

[7] F.J. Martinez, F. González-Vidosa, A. Hospitaler, V. Yepes, Heuristic optimization of RC bridge piers with rectangular hollow sections, Computers & Structures 88 (2010) 375-386.

[8] I. Paya-Zaforteza, V. Yepes, F. González-Vidosa, A. Hospitaler, On the Weibull cost estimation of building frames designed by simulated annealing, Meccanica 45 (2010) 693-704.

[9] V. Yepes, F. González-Vidosa, J. Alcala, P. Villalba, CO2-Optimization design of reinforced concrete retaining walls based on a VNS-Threshold acceptance strategy, Journal of Computing in Civil Engineering ASCE 26 (2012) 378-386.

[10] C. Perea, V. Yepes, J. Alcala, A. Hospitaler, F. González-Vidosa, A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance, Indian Journal of Engineering & Materials Sciences 17 (2010) 427-437.

[11] A. Carbonell, V. Yepes, F. González-Vidosa, Búsqueda exhaustiva por entornos aplicada al diseño económico de bóvedas de hormigón armado, Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería 27 (2011) 227-235.

[12] A. Carbonell, F. González-Vidosa, V. Yepes, Design of reinforced concrete road vaults by heuristic optimization, Advances in Engineering Software 42 (2011) 151-159.

[13] T. García-Segura, V. Yepes, J.V. Martí, J. Alcalá,  Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7) (2014) 1190 – 1205.

[14] J.V. Martí, F. González-Vidosa, Design of prestressed concrete precast pedestrian bridges by heuristic optimization, Advances in Engineering Software 41 (2010) 916-922.

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

[16] C. Torres-Machí, A. Chamorro, C. Videla, E. Pellicer, V. Yepes. An interative approach for the optimization of pavement maintenance mangement at the network level, The Scientific World Journal ID 524329 (2014).

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

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

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

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

[21] A. Luz, V. Yepes, F. González-Vidosa, J.V. Martí. Diseño de estribos abiertos en puentes de carretera obtenidos mediante optimización híbrida de escalada estocástica. Informes de la Construcción, 67(540) (2015), e114.

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

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

 

14 julio, 2016
 
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Aplicación en la docencia posgrado de algoritmos heurísticos en la optimización de estructuras: Muros nervados

MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2015). Aplicación en la docencia posgrado de algoritmos heurísticos en la optimización de estructuras: Muros nervados. XIII Jornadas de Redes de Investigación en Docencia Universitaria, 2 y 3 de julio, Alicante, 15 pp.

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7 julio, 2015
 
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Comunicaciones presentadas al congreso MAEB 2015

Imagen1

A continuación vamos a presentar brevemente los resúmenes que enviamos al Congreso Nacional sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB). Este Congreso pretende ser un foro de encuentro, discusión y transferencia de conocimiento entre investigadores en el campo de las metaheurísticas y los algoritmos bioinspirados, con el fin de presentar e intercambiar experiencias y resultados.

La X edición, MAEB2015, se celebrará en Mérida-Almendralejo, durante los días 4 al 6 de Febrero de 2015, y está organizada por el Centro Universitario de Mérida perteneciente a la Universidad de Extremadura. Las áreas temáticas integradas en el congreso incluyen estudios teóricos, aplicaciones prácticas, experiencias docentes y desarrollos en el campo de investigación en optimización heurística (información detallada en el apartado de llamada a la participación). Los autores agradecen el aporte financiero realizado para este trabajo por el Ministerio de Ciencia e Innovación (Proyecto de Investigación BIA2011-23602) y por la Universitat Politècnica de València (Proyecto de Investigación SP20120341).

Anfiteatro de Mérida

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2015). Algoritmo híbrido de enjambre de luciérnagas y aceptación por umbrales para diseño de vigas. X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados – MAEB 2015, 4-6 de febrero, Mérida.
Este estudio convierte el diseño estructural en una optimización de variables discretas. Se propone un algoritmo híbrido de enjambre de luciérnagas para buscar soluciones con menores emisiones totales y anuales. El algoritmo combina la búsqueda colectiva de la optimización de enjambre luciérnagas “glowworm swarm optimization“(GSO) y la capacidad de búsqueda local del umbral de aceptación “threshold accepting” (TA). La estructura propuesta es una viga de hormigón en doble T biapoyada definida por 20 variables. Se estudia la resistencia del hormigón desde 30MPa hasta 100MPa. Esta comunicación  propone un método para calibrar los parámetros del algoritmo con independencia de la función objetivo y del tamaño del enjambre. Los resultados muestran que TAGSO consigue  diseños de vigas que emiten un 25% menos de CO2. La optimización de las emisiones anuales reduce la cantidad de CO2 al año en un 61% con un incremento total de las emisiones de CO2 del 9%.

Puente Romano

MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Aplicación de metaheurísticas en la optimización de pasos superiores de carreteras. X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados – MAEB 2015, 4-6 de febrero, Mérida.
El artículo se ocupa de la optimización económica de los tableros de los pasos superiores de carreteras formados  por una losa de hormigón ejecutada in situ y dos vigas artesa prefabricadas de hormigón pretensado autocompactable. Se comprueba la eficacia de las distintas metaheurísticas aplicadas en la optimización: “descent local search” (DLS), “simulated annealing” (SA), “threshold accepting” (TA), “genetic algoritms” (GA) y “memetic algorithms” (MA). Los cálculos de las tensiones y de sus envolventes, son programados en lenguaje fortran directamente por los autores. Los algoritmos de optimización heurística se aplican a un tablero de 35 m de  luz y 12 m de ancho. Los parámetros que definen la forma de la sección de la viga se adaptan a los  moldes de una instalación de prefabricados. El ejemplo que se analiza consta de 59 variables discretas. El módulo de la evaluación incluye los estados límite último y de servicio que se aplican comúnmente para estas estructuras: flexión, cortante, torsor, fisuración, flechas, etc. Los algoritmos SA y TA se han calibrado previamente a partir del DLS, y el MA a partir del GA y del SA. Cada heurística se procesa nueve veces, obteniéndose información estadística sobre el valor mínimo, el medio y las desviaciones. Se realiza un análisis del rendimiento de las distintas heurísticas, basado en un estudio de las soluciones Pareto-óptimas entre tiempo de ejecución y rendimiento. Los mejores resultados se obtienen para el SA y el TA, siendo el coste mínimo de 108008 €, correspondiente al SA. Finalmente, entre las principales conclusiones de este estudio, destaca que las soluciones y los tiempos de proceso computacional son tales, que estos métodos se pueden aplicar de un modo práctico a casos reales, y que el conocimiento derivado del uso de estos algoritmos permiten recomendar rangos de valores para emplearlos en el diseño optimizado de estas estructuras y en su aplicación para los predimensionados de las variables.

Acueducto de Los Milagros

YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2015). Teoría del valor extremo como criterio de parada en la optimización heurística de puentes. X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados – MAEB 2015, 4-6 de febrero, Mérida.
El artículo establece un criterio de parada para un algoritmo multiarranque basado en el recocido simulado aplicado a la optimización de losas de puentes de vigas prefabricadas de hormigón pretensado. Para ello se ha comprobado que los óptimos locales encontrados constituyen valores extremos que ajustan a una función Weibull de tres parámetros, siendo el de posición, γ, una estimación del óptimo global que puede alcanzar el algoritmo. Se puede estimar un intervalo de confianza para γ ajustando una distribución Weibull a muestras de óptimos locales extraídas mediante una técnica bootstrap de los óptimos disponibles. El algoritmo multiarranque se detendrá cuando se acote el intervalo de confianza y la diferencia entre el menor coste encontrado y el teórico ajustado a dicha función Weibull.
4 febrero, 2015
 
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Los algoritmos genéticos

Charles Darwin en una fotografía tomada por J.M. Cameron en 1869.

Resulta fascinante comprobar cómo aplicando los mecanismos básicos de la evolución ya descrita por Darwin en su obra fundamental, El origen de las especies por medio de la selección natural, o la preservación de las razas preferidas en la lucha por la vida, publicada en 1859, se pueden generar algoritmos capaces de optimizar problemas complejos. Este tipo de metaheurísticas inspiradas en la Naturaleza ya se comentaron en posts anteriores cuando hablamos de la optimización por colonias de hormigas o de la cristalización simulada. Aunque es un algoritmo ampliamente conocido por la comunidad científica, voy a intentar dar un par de pinceladas con el único afan de divulgar esta técnica. La verdad es que las implicaciones filosóficas que subyacen tras la teoría de Darwin son de una profundidad difícil de entender cuando se lleva a sus últimos extremos. Pero el caso es que estos algoritmos funcionan perfectamente en la optimización de estructuras de hormigón, problemas de transporte y otros problemas difíciles de optimización combinatoria.

Para aquellos interesados, os paso en las referencias un par de artículos donde hemos aplicado los algoritmos genéticos para optimizar rutas de transporte aéreo o pilas de puente huecas de hormigón armado. (más…)

Planificación de redes de transporte con baja demanda

La planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda exige disponer de técnicas eficientes de optimización de rutas. El sistema de optimización de rutas disponible, no sólo afecta el desarrollo de operaciones sino, también las decisiones tácticas y estratégicas como el tamaño óptimo de flota, estimación de costes, políticas de publicidad y rotura de servicio, etc.  Por ejemplo, es habitual la venta de paquetes turísticos que incluyen el transporte; los precios se fijan mucho antes de que la demanda de transporte sea conocida, siendo frecuentes las cancelaciones de última hora y la llegada de nuevos clientes. Si  el número de pasajeros que debe ser transportado es pequeño, en comparación con la máxima capacidad de carga del vehículo óptimo a la distancia correspondiente, los beneficios o pérdidas generadas por el transporte dependen críticamente de la eficiencia del sistema de optimización de rutas. La Figura describe la influencia de la optimización de operaciones en la planificación y gestión de redes de distribución de baja demanda.

Redes de baja demanda

Planificación y Gestión de Redes de Distribución de Baja Demanda

Así pues, la planificación (más…)

6 agosto, 2014
 
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Diseño heurístico de puentes de hormigón pretensado como ejemplo de docencia de posgrado

Este artículo describe la impartición de un curso de posgrado en el diseño automatizado y optimización económica de estructuras de hormigón. El contenido forma parte de un Máster en Ingeniería de Hormigón que comenzó en octubre de 2007. El curso aplica los algoritmos heurísticos al diseño práctico de estructuras reales de hormigón, tales como muros, pórticos y marcos de pasos inferiores de carreteras, pórticos de edificación, bóvedas, pilas, estribos y tableros de puentes. Se presentan como casos prácticos dos tableros de puente de hormigón pretensado usados en la obra pública de construcción de carreteras. En primer lugar, se aplica SA a un tablero de un puente peatonal de viga artesa de hormigón prefabricado. El  segundo ejemplo aplica TA a un tablero de losa continua de hormigón postesado. Los casos estudiados indican que la optimización heurística es una buena opción para diseñar   estructuras de hormigón pretensado reduciendo los costes.

18 julio, 2014
 
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¿Cómo decidir cuando tenemos un dilema? El óptimo de Pareto

Los problemas de decisión están presentes en todos los ámbitos del ser humano: finanzas, empresa, ingeniería, salud, etc. Una de las grandes dificultades al tomar una decisión ocurre cuando queremos conseguir varios objetivos distintos, muchos de ellos incompatibles o contradictorios. Por ejemplo, si queremos un vehículo que sea muy veloz, debería tener un perfil aerodinámico que a veces es incompatible con la comodidad de los usuarios;  si queremos hacer un negocio con grandes beneficios, a veces tenemos que asumir ciertos riesgos, etc. Una herramienta que permite afrontar este tipo de problemas de decisión es el denominado “óptimo de Pareto“. A continuación os paso un vídeo explicativo de este tema. Espero que os guste.

 

 

18 diciembre, 2013
 
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