Objetivos y metodología del proyecto de investigación HYDELIFE

Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Figura 1. Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, las hipótesis de partida, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar los objetivos y la metodología de este proyecto, del cual soy investigador principal: Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos (PID2020-117056RB-I00). Los investigadores de este proyecto pertenemos al Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH).

El objetivo general perseguido se basa en afrontar el reto social que supone la creación y la conservación de las construcciones modulares y puentes mixtos en escenarios de fuertes restricciones presupuestarias, mediante la resolución de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. Para ello se precisa un salto científico capaz de integrar a los distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras considerando la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone aplicar técnicas metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad, aplicadas no sólo al proyecto de nuevas estructuras, sino al mantenimiento de las actuales. Un estudio de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis tomadas en los inventarios del análisis del ciclo de vida proporcionará conocimiento no trivial sobre las mejores prácticas. Esta metodología será aplicable también a otro tipo de infraestructuras.

El objetivo general se desarrollará mediante los objetivos específicos mostrados en la Figura 2 y que se describen a continuación, de los cuales será responsable el investigador principal:

  • OE-1: Análisis de funciones de distribución específicas para el diseño óptimo basado en fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos que sirva para la toma de decisión multicriterio.
  • OE-2: Determinación de indicadores clave basados en redes bayesianas y lógica neutrosófica para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad ambiental y social en la licitación de proyectos mantenimiento de construcciones modulares, puentes mixtos e híbridos.
  • OE-3: Identificación de estrategias de mantenimiento robusto óptimo de construcciones modulares y puentes mixtos y estructuras híbridas.
  • OE-4: Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas mediante metaheurísticas híbridas.
  • OE-5: Comparación del diseño robusto óptimo respecto a la optimización heurística considerando incertidumbres en los escenarios presupuestarios y en las hipótesis del análisis del ciclo de vida.
  • OE-6: Difusión de resultados y redacción de informes.
Figura 2.- Objetivos específicos del proyecto HYDELIFE

Metodología propuesta en relación con los objetivos y con el estado del arte

El análisis del estado del arte alumbró dos huecos en la investigación, el empleo de metaheurísticas híbridas con Deep Learning y su aplicación a construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas. Además, el empleo de la lógica neutrosófica y las redes bayesianas abre puertas en el ámbito de la decisión multicriterio. Estas novedades se combinan en la metodología con técnicas y disciplinas ya empleadas en otros proyectos: análisis del ciclo de vida, análisis basado en fiabilidad, diseño óptimo robusto, metamodelos y técnicas de minería de datos. Por tanto, se trata de una combinación integrada cuyo objetivo es la priorización del tipo de diseño, en el caso de estructuras de nueva planta, o bien de su mantenimiento, basándose en criterios de sostenibilidad social y ambiental bajo presupuestos restrictivos, considerando la variabilidad inherente a los problemas reales.

La Figura 3 muestra el esquema metodológico propuesto para HYDELIFE, relacionando las fases con los objetivos propuestos. Se utiliza un enfoque mixto e interactivo, donde el decisor proporciona información sobre las preferencias al analista que, tras una optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y metamodelos, aporta un conjunto de soluciones eficientes que el responsable debe evaluar antes de tomar su decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, donde el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista (en cuanto a tipologías, métodos constructivos, conservación, etc.), produciéndose con esta información una optimización multiobjetivo capaz de generar alternativas eficientes utilizando la variabilidad en los parámetros, variables y restricciones. La última fase pasa por un proceso de información a posteriori para que el decisor contemple aspectos no considerados en la optimización para dar la solución final completa.

Figura 3.- Esquema metodológico diseñado para HYDELIFE en relación con los objetivos

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

En este momento llevamos seis meses de trabajo, pues el proyecto comenzó en septiembre del 2021. Pero ya podemos dar algunos resultados que se pueden ver en la siguiente lista de referencias.

Referencias:

MARTÍNEZ FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA SANCHIS, I.; INSA FRANCO, R.; YEPES, V. (2022). Slab track optimisation using metamodels to improve rail construction sustainabilityJournal of Construction Engineering and Management, (accepted, in press).

MATHERN, A.; PENADÉS-PLÀ, V.; ARMESTO BARROS, J.; YEPES, V. (2022). Practical metamodel-assisted multi-objective design optimization for improved sustainability and buildability of wind turbine foundations. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:46. DOI:10.1007/s00158-021-03154-0

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision-making applied to the sustainability of building structures based on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

YEPES, V.; LOPEZ, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: Current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8):671-680. DOI:10.3846/jcem.2021.16006

SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854

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

HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110. DOI:10.3390/su13169110

MAUREIRA, C.; PINTO, H.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping. IEEE Access, 9:110842-110879. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3102215

MARTÍN, R.; YEPES, V. (2021). Bridging the gap between landscape and management within marinas: A review. Land, 10(8), 821. DOI:10.3390/land10080821

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

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Optimized application of sustainable development strategy in international engineering project management. Mathematics, 9(14):1633. DOI:10.3390/math9141633

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916

BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in BrazilSustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homesEnvironmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496

TANG, M.; LIAO, H.; YEPES, V.; LAURINAVICIUS, A.; TUPENAITE, L. (2021). Quantifiying and mapping the evolution of a leader journal in the field of civil engineering. Journal of Civil Engineering and Management, 27(2):100-116. DOI:10.3846/jcem.2021.14365

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

GARCÍA, J.; ASTORGA, G.; YEPES, V. (2021). An analysis of a KNN perturbation operator: an application to the binarization of continuous metaheuristics. Mathematics, 9(3):225. DOI:10.3390/math9030225.

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122

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Salto cualitativo en el proyecto de investigación HYDELIFE

ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Universitat Politècnica de València

La línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. En anteriores proyectos (HORSOST, BRIDLIFE, DIMALIFE) afrontados por nuestro grupo se abordó tanto el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos, como la toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. También se emplearon metamodelos y el diseño óptimo robusto y basado en fiabilidad para obtener diseños automáticos de puentes e infraestructuras que consideraban hormigones con baja huella de carbono, donde se incluían los aspectos de durabilidad, de consumo energético y de emisiones de CO2, de seguridad, y otros que se estudiaban a lo largo del ciclo de vida de las estructuras, en especial en puentes de hormigón pretensado, tanto prefabricados, como construidos “in situ”. Además, se emplearon técnicas de decisión multicriterio para abordar, en primer lugar, la decisión de la mejor tipología constructiva de un puente, y posteriormente, para decidir la mejor de las opciones resultantes de la frontera de Pareto.

La producción científica de estos proyectos fue significativa. Se ha abordado la optimización multiobjetivo (coste, CO2 y energía) de puentes con vigas artesa (Martí et al., 2015; Martí et al., 2016; Yepes et al., 2015;2017), de puentes cajón (García-Segura et al., 2016;2017a;b). Se ha abordado la optimización del mantenimiento de puentes en ambiente marino (Navarro et al., 2017;2018), del mantenimiento de redes de pavimento (Yepes et al., 2016; Torres-Machí, 2017). Se ha analizado la sostenibilidad social de las infraestructuras (Sierra et al., 2017a;b). Se han utilizado metodologías emergentes en la toma de decisiones como la lógica neutrosófica (Navarro et al., 2020) o redes bayesianas (Sierra et al., 2018). Se han utilizado en la optimización metamodelos de redes neuronales (García-Segura et al., 2017b), modelos kriging (Penadés-Plà et al., 2019), el análisis de fiabilidad (García-Segura et al., 2017a). Se han propuesto sistemas de indicadores de sostenibilidad social y medioambiental (Milani et al., 2020; Sánchez-Garrido y Yepes, 2020). Se ha aplicado el diseño robusto a los puentes (Penadés-Plà et al., 2020). Se ha analizado la resiliencia de las infraestructuras (Salas et al., 2020). Se han realizado análisis del ciclo de vida de estructuras e infraestructuras óptimas (Penadés-Plà et al. 2017; Zastrow et al., 2017; Pons et al., 2018;2020; Navarro et al. 2018; Zhou et al., 2020). También se encuentra en fase de evaluación la patente “Viga en cajón mixta acero-hormigón, P202030530” (Alcalá y Navarro, 2020), autor que forma parte del equipo de investigación.

Sin embargo, con el fin de poder dar un paso adelante, es necesario abordar las limitaciones y el alcance de estos proyectos previos. El proyecto HYDELIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación que pretende superar algunas limitaciones en cuanto al alcance planteado hasta ahora. En primer lugar, no se puede perder la oportunidad de incorporar las técnicas emergentes procedentes del DL en la hibridación de las metaheurísticas, pues sería renunciar a la potencia predictiva de la inteligencia artificial y a la eficiencia de esta nueva generación de algoritmos. En segundo lugar, debe abordarse la construcción industrializada modular tanto en edificación como en obra civil, estudiando en detalle y confrontando los puentes mixtos y estructuras híbridas con las soluciones de hormigón en un análisis completo de ciclo de vida que incluya la sostenibilidad social y medioambiental. Para ello se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras como las redes bayesianas. En este contexto, a pesar de que se ha avanzado en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos (propiedades del material, geometría, cargas, etc.). Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar las incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables (Martínez-Frutos et al., 2014), tanto desde el diseño basado en fiabilidad como en el diseño óptimo robusto.

El gran problema de la optimización multiobjetivo de estructuras al incorporar las incertidumbres es su muy elevado coste computacional. Tal y como hemos visto en algunos de nuestros trabajos, este problema lo hemos abordado con metamodelos que proporcionan una relación funcional aproximada de las variables de diseño respecto a sus respuestas con un número moderado de análisis completos. Sin embargo, las metaheurísticas híbridas basadas en DL emergen como técnicas que pueden mejorar estos planteamientos previos.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación han permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios a lo largo del ciclo de vida, sin embargo, existen una serie de limitaciones que este HYDELIFE tiene intención de superar:

  • Ampliación del análisis del ciclo de vida no solo a los puentes de hormigón, sino a otras tipologías como puentes mixtos y estructuras híbridas, además de estructuras industrializadas modulares.
  • Utilizar metaheurísticas híbridas basadas en la inteligencia artificial con un doble objetivo: mejorar la calidad de las soluciones al incorporar el aprendizaje profundo en la base de datos generadas en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
  • Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros con la incorporación del diseño óptimo robusto y del diseño óptimo basado en fiabilidad para evitar que los proyectos reales optimizados sean infactibles ante pequeños cambios.
  • Profundización en las funciones de distribución de los impactos sociales y ambientales en las construcciones modulares y mixtas.
  • Profundización en la investigación dirigida a la fase de mantenimiento, centrando más el problema social que plantean las estructuras modulares y mixtas en servicio.
  • Analizar la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas, especialmente en épocas de crisis.
  • Profundización en la determinación de los factores determinantes en la toma de decisión multicriterio.
  • Profundización en los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro requieren métodos probabilísticos.
  • Profundizar en el análisis de ciclo de vida la inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de las infraestructuras, siendo una de las variables de diseño la durabilidad.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría sintetizar en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Los estudios realizados estaban basados en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida y el diseño robusto y basado en fiabilidad de puentes pretensados. El objetivo es dar un salto al incorporar en las metaheurísticas el aprendizaje profundo y ampliar el alcance a otro tipo de construcciones industrializadas modulares y puentes mixtos e híbridos.

Referencias

  • AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. Clean. Prod., 260:120623.
  • AGUADO, A. et al. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
  • ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
  • AMERICAN ROAD & TRANSPORTATION BUILDERS ASSOCIATION (2019). 2019 Bridge Report. https://artbabridgereport.org/
  • BIONDINI, F., FRANGOPOL, D. M. (2016). Life-Cycle of Deteriorating Structural Systems under Uncertainty: Review. J Struct Eng ASCE, 142(9), F4016001.
  • CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
  • FRANGOPOL, D. M. (2011). Life-cycle performance, management, and optimisation of structural systems under uncertainty: accomplishments and challenges. Struct Infrast Eng, 7(6), 389-413.
  • GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020b). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6), 862.
  • GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020a). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Struct., 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. Multidiscip. Optim., 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. Struct., 145:381-391.
  • GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
  • MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
  • MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Clean. Prod., 120:231-240.
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J. Struct. Eng., 141(2): 04014114.
  • MARTÍNEZ-FRUTOS, J.; MARTÍ, P. (2014). Diseño óptimo robusto utilizando modelos Kriging: aplicación al diseño óptimo robusto de estructuras articuladas. Rev Int Metod Numer., 30(2):97-105.
  • MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Civ. Eng., 2020, 8823370.
  • MILANI, C.J.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2020). Proposal of sustainability indicators for the design of small-span bridges. J. Environ. Res. Public Health, 17(12):4488.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018a). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018b). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Impact Assess. Rev., 72:50-63.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018c). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Clean. Prod., 196: 698-713.
  • NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Impact Assess. Rev., 74:23-34.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Struct Infrast Eng, 16(7): 949-967.
  • 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.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Struct., 179:556-565.
  • 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.
  • PONS, J.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle assessment of earth-retaining walls: An environmental comparison. Clean. Prod., 192:411-420.
  • RAC Foundation. (2019). Bridge maintenance table – GB local authorities. https://www.racfoundation.org/media-centre/bridge-maintenance-backlog-grows
  • RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. Manage. Eng., 30(1):69-77.
  • SALAS, J.; YEPES, V. (2020). Enhancing sustainability and resilience through multi-level infrastructure planning. J. Environ. Res. Public Health, 17(3): 962.
  • SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Struct., 171:170-189.
  • SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. Clean. Prod., 258: 120556.
  • SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017a). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Impact Assess. Rev., 67:61-72.
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017b). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Impact Assess. Rev., 65:41-53.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Clean. Prod., 176:521-534.
  • TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Constr., 77:1-14.
  • THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.
  • TONG, X.; YANG, H.; WANG, L.; MIAO, Y. (2019). The development and field evaluation of an IoT system of low-power vibration for bridge health monitoring. Sensors, 19(5):1222.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Clean. Prod., 148:90-102.
  • 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. Constr., 49:123-134.
  • YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Civ. Eng. Manage., 22(4):540-550.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Civ. Mech. Eng., 17(4):738-749.
  • 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. Sci., 9(16), 3253.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767.
  • ZASTROW, P.; MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Clean. Prod., 140:1037-1048.
  • ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2020). Bridge Carbon Emissions and Driving Factors Based on a Life-Cycle Assessment Case Study: Cable-Stayed Bridge over Hun He River in Liaoning, China. J. Environ. Res. Public Health, 17(16):5953.

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación HYDELIFE (2021-2023)

Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

El proyecto HYDELIFE aborda directamente el reto de la sostenibilidad social y medioambiental de las estructuras a lo largo de su ciclo de vida, desde el proyecto hasta la demolición. Para ello se propone una metodología híbrida emergente entre el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) procedente de la inteligencia artificial (IA), metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo y técnicas de toma de decisión multicriterio. El foco del proyecto se centra en el diseño robusto y resiliente aplicado a la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. El proyecto se apoya en los avances realizados en los proyectos de investigación anteriores (HORSOST, BRIDLIFE y DIMALIFE), donde se desarrollaron metodologías que se aplicaron a puentes e infraestructuras viarias, pero con una propuesta metodológica y un foco de atención innovador respecto a los anteriores. El proyecto se orienta hacia el objetivo 9 de desarrollo sostenible (ODS): construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación. También se alinea con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial-ENIA (Gobierno de España, 2020). A continuación, se justifica la propuesta en función de los antecedentes y el estado actual.

La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen, entre otros, del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). La construcción y el mantenimiento de las infraestructuras influyen en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012).

Por otra parte, el envejecimiento de las infraestructuras, la mayor demanda en su desempeño (aumento de tráfico, por ejemplo) o los riesgos naturales extremos como los terremotos, huracanes o inundaciones afectan al rendimiento previsto de estas infraestructuras (Biondini y Frangopol, 2016). Esto constituye una auténtica bomba de relojería (Thurlby, 2013) que, junto al reto de la reducción de los impactos ambientales, son razones más que suficientes para mejorar el mantenimiento de nuestros puentes. Hoy día los gestores de las infraestructuras tienen ante sí un reto importante consistente en mantenerlas en un estado aceptable con presupuestos muy limitados. Si a ello añadimos la profunda crisis financiera y sanitaria que ha afectado la economía de nuestro país y que ha provocado el declive de la actividad constructora, el panorama se complica. Las infraestructuras que se crearon con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación y es posible que las generaciones futuras tengan que hacer un esfuerzo adicional para actualizar los requisitos de seguridad y funcionalidad a su nivel de servicio previsto. Esta situación puede provocar una alarma social puntual, sobre todo con la interrupción de grandes vías de comunicación debidas a un excesivo deterioro. Un estudio sobre “Necesidades de Inversión en Conservación 2019-2020” de la Asociación Española de Carreteras, centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario presenta un déficit acumulado de 7.500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común a otros países desarrollados. En el año 2019, 47000 puentes del total de los puentes en Estados Unidos, (más del 20% del total) presentan deficiencias estructurales (American Road & Transportation Builders Association, 2019); en Reino Unido, más de 3000 puentes estaban por debajo de los estándares y requerían reparación (RAC Foundation, 2019). Además, el problema pasa a ser grave cuando una parte significativa del parque de infraestructuras se encuentra cercano al final de su vida útil. Y lo que aún es peor, cuando existen riesgos de alto impacto y de baja probabilidad que pueden afectar gravemente a las infraestructuras. Estos son buenos argumentos para aumentar la vida útil de los puentes. Se trata de una verdadera crisis en las infraestructuras. El reto social consistirá en aplicar unos presupuestos muy restrictivos que minimicen los impactos ambientales y los riesgos a las personas, y que la gestión sea socialmente sostenible dentro de una política de conservación del patrimonio, incluyendo la dimensión de género. Por lo tanto, nos encontramos antes un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y sometido a grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico importante, pues no se presta fácilmente a la exploración con los instrumentos analíticos y de previsión tradicionales.

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

Referencias:

  • AGUADO, A. et al. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
  • AMERICAN ROAD & TRANSPORTATION BUILDERS ASSOCIATION (2019). 2019 Bridge Report. https://artbabridgereport.org/
  • BIONDINI, F., FRANGOPOL, D. M. (2016). Life-Cycle of Deteriorating Structural Systems under Uncertainty: Review. J Struct Eng ASCE, 142(9), F4016001.
  • FRANGOPOL, D. M. (2011). Life-cycle performance, management, and optimisation of structural systems under uncertainty: accomplishments and challenges. Struct Infrast Eng, 7(6), 389-413.
  • GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
  • RAC Foundation. (2019). Bridge maintenance table – GB local authorities. https://www.racfoundation.org/media-centre/bridge-maintenance-backlog-grows
  • THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Proc. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.

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Algunas conclusiones de nuestros trabajos en optimización multiobjetivo de puentes

Hoy hace justo un año que realicé mi defensa pública de la plaza de Catedrático de Universidad en el Área de Ingeniería de la Construcción. Tuve en aquel momento la oportunidad de exponer como parte de la prueba un trabajo de investigación, basado fundamentalmente en los trabajos realizados por nuestro grupo. Se trataba del diseño eficiente de puentes de hormigón postesado de sección en cajón unicelular mediante una optimización multiobjetivo basada en criterios sostenibles. Las conclusiones que aquí se resumen son fruto de varios estudios previos para examinar el uso de cementos con adiciones, la importancia de la carbonatación en la captura de CO2 y en la durabilidad, la reutilización del hormigón, el uso del hormigón autocompactante, los diseños sostenibles de puentes artesa prefabricados de hormigón pretensado, la relación entre el coste y el CO2, así como la energía, los diseños sostenibles de pasarelas de hormigón postesado, los algoritmos heurísticos y las técnicas de toma de decisiones para analizar y reducir el conjunto óptimo de Pareto. Los resultados de estos estudios previos fueron la base del trabajo presentado. Se planteó una optimización multiobjetivo basada en criterios económicos, ambientales, de durabilidad y de seguridad. Además, se formuló una herramienta informática que permitió el uso de software comercial para realizar el análisis del puente con elementos finitos, en un proceso de diseño automático. Al final de la entrada os he dejado referencias directamente relacionadas con la investigación de nuestro grupo en optimización multiobjetivo y toma de decisión multicriterio de puentes a lo largo de su ciclo de vida.

En primer lugar, se estudió el diseño óptimo de puentes de carreteras de hormigón postesado de sección en cajón considerando los costes, las emisiones de CO2 y el coeficiente de seguridad global. Para aplicar la metodología propuesta, se realizó un estudio de caso de un puente continuo de tres vanos situado en una zona costera. Los resultados mostraron que tanto el coste económico como la reducción de las emisiones de CO2 conducen a una reducción en el consumo de material y por lo tanto, son objetivos alineados. Ello indica que la optimización de costes es un buen enfoque para lograr un diseño respetuoso con el medio ambiente. El análisis de la frontera de Pareto indicó las variables más eficientes para mejorar la seguridad con el coste mínimo y las emisiones de CO2. Dado que el coste y las emisiones estaban estrechamente relacionados, el desafío se tradujo en la conversión de las limitaciones estructurales de seguridad y durabilidad en funciones objetivo. Este enfoque permitió encontrar múltiples soluciones alternativas que, con un incremento muy pequeño en el coste, consiguen mayor seguridad y durabilidad. Además, se destacó la eficiencia del aumento de la resistencia y del recubrimiento del hormigón para prolongar la vida útil. La frontera de Pareto se utilizó posteriormente para seleccionar planes de mantenimiento del puente óptimos, basados en su nivel inicial de seguridad y durabilidad. Este planteamiento es consistente con el argumento de que el proceso de deterioro puede causar una reducción en la seguridad estructural. Este estudio permitió analizar las ventajas que presenta un diseño optimizado para prolongar la vida útil de la estructura y mejorar su seguridad. Se llevó a cabo una optimización de la vida útil sostenible a través de un enfoque probabilístico. El plan de mantenimiento óptimo tiene como objetivo minimizar los impactos económicos, ambientales y sociales mientras se satisface el objetivo de fiabilidad durante una vida útil. Finalmente, se compararon los costes del ciclo de vida y las emisiones entre las distintas alternativas.

En paralelo, se desarrolló un metamodelo basado en redes neuronales, para reducir el tiempo de cálculo. Las ANNs se entrenaron para predecir la respuesta estructural en términos de los estados límite en función de las variables de diseño, sin necesidad de un análisis completo del puente. Se propuso una metaheurística mejorada basada en la búsqueda de la armonía multiobjetivo. Se mejoró la diversificación y la intensificación en la búsqueda de soluciones para mejorar la convergencia. Finalmente, se propuso una técnica de toma de decisiones llamada AHP-VIKOR bajo incertidumbre para reducir la frontera de Pareto a un conjunto de soluciones preferidas. Este método permite al decisor introducir fácilmente las preferencias en un criterio específico sujeto a incertidumbre.

Las conclusiones generales de este trabajo de investigación fueron las siguientes:

  • La minimización de costes y emisiones de CO2 conduce a un diseño de puente que favorece la eficiencia estructural minimizando la cantidad de materiales. La inclusión del objetivo de seguridad destaca las mejores variables para mejorar la seguridad y por lo tanto, la robustez de cada variable para el diseño eficiente. El objetivo de durabilidad, evaluado como el inicio de la corrosión, estableció la mejor combinación de resistencia y recubrimiento del hormigón para alcanzar un objetivo de vida de servicio.
  • El canto, el espesor de la losa inferior, las armaduras activas y la armadura pasiva longitudinal son las variables principales que proporcionan la resistencia a flexión. Sin embargo, no se recomienda un incremento de espesor de la losa superior y del ala para mejorar la seguridad estructural, pues conduce a pesos propios adicionales. Para mejorar el comportamiento a flexión transversal, se incrementa el espesor del arranque del ala y se disminuye la longitud del ala. La inclinación del alma puede ser constante, pues tanto la profundidad como la anchura de inclinación del alma aumentan en paralelo para mejorar la seguridad. El espesor del alma no es la variable más económica para aumentar la resistencia a esfuerzo cortante; por el contrario, se incrementa la armadura de refuerzo.
  • El uso de hormigón de alta resistencia puede reducir el canto o la cantidad de armadura. Sin embargo, las restricciones relativas a los estados límite de servicio y las cuantías mínimas de armadura condicionan estas variables. Por lo tanto, el hormigón de alta resistencia no es la mejor solución para mejorar la seguridad. Sin embargo, este resultado cambia cuando se tiene en cuenta el ciclo de vida. Un incremento en la resistencia del hormigón alarga la vida útil de servicio, pues se retrasa el inicio de la corrosión. Por otro lado, el incremento en la resistencia del hormigón presenta mejores resultados a lo largo del ciclo de vida para diseños con inicios de corrosión similares, en comparación con el incremento del recubrimiento de hormigón.
  • Un diseño inicial que incorpore la durabilidad como objetivo y no como restricción resulta especialmente beneficioso si se quiere alargar el ciclo de vida de la estructura. Diseños que retrasen el inicio de la corrosión implican un menor coste del ciclo de vida, incluso con costes iniciales más altos. Sin embargo, un nivel de seguridad inicial más alto no siempre ofrece como resultado un mejor rendimiento del ciclo de vida.

 

A partir de los estudios, se extrajeron estas conclusiones específicas:

  • El empleo de cementos con adiciones conlleva una reducción en la captura de carbono y en la vida útil debido a la carbonatación. A pesar de esto, los cementos con adiciones disminuyen las emisiones anuales. El hormigón autocompactante no es aconsejable desde el punto de vista medioambiental. En términos de coste, se obtienen pocas diferencias entre el hormigón vibrado convencional y el hormigón autocompactante.
  • Es fundamental reutilizar el hormigón como gravas en material de relleno para lograr una completa carbonatación y reducir las emisiones de CO2.
  • En el puente postesado estudiado, la reducción del coste en 1 euro disminuye las emisiones de CO2 en 2,34 kg. En cuanto al coeficiente de seguridad global, se obtienen tres relaciones lineales entre el coste y este objetivo. Para aumentar el coeficiente de seguridad global de 1,0 a 1,4, los costes aumentan en 12,5%. Después de este punto, los resultados de mejora de la seguridad son más caros. Con respecto al inicio de la corrosión, con pequeños incrementos de coste se consiguen retrasos significativos.
  • El estado límite de descompresión es restrictivo y condiciona variables como el canto y el número de torones de pretensado. Dado que estas variables también influyen en la flexión, este estado límite no es restrictivo hasta que el coeficiente de seguridad global alcanza 1,4.
  • La relación entre el coste y el CO2 se mantiene para todos los niveles de seguridad y por lo tanto, la optimización de costes es un buen enfoque para minimizar las emisiones independientemente del nivel de seguridad.
  • En estructuras con un espacio de soluciones factibles pequeños, el coste y la emisión se encuentran muy relacionados. Sin embargo, las estructuras de hormigón armado, que presentan espacios factibles mayores, conducen a diseños medioambientales con mayores secciones, mayor cantidad de hormigón, menor acero y horigones con la menor resistencia característica.
  • El plan de mantenimiento óptimo es aquel que presenta menos operaciones que reparen simultáneamente todas las superficies deterioradas. A pesar de que existe un deterioro diferente para cada una de las caras de la sección expuesta, los resultados recomiendan reparar todas las superficies conjuntamente. Las operaciones de mantenimiento deben programarse al mismo tiempo para reducir el impacto de las interrupciones del tráfico.
  • Por lo general, la optimización del coste de mantenimiento también conduce a la minimización de las emisiones de CO2. Esto se atribuye al hecho de que tanto las emisiones como los costes pretenden reducir el número total de operaciones de mantenimiento. Sin embargo, la optimización de costes intenta retrasar la fecha de la primera reparación. Por lo tanto, la determinación del número de operaciones y el retraso de la primera fecha de mantenimiento, reduce también el coste al mínimo.
  • Las redes neuronales constituyen una buena herramienta para predecir la respuesta de la estructura, proporcionar una buena dirección de búsqueda y reducir el coste computacional. Sin embargo, al final del proceso de búsqueda, se necesitan modelos de análisis completo para converger más cerca de la frontera de Pareto real.
  • La transición de la diversificación a la intensificación, que elimina progresivamente la combinación de soluciones y la selección aleatoria, mejora el rendimiento del algoritmo.
  • El método AHP-VIKOR bajo incertidumbre redujo el conjunto de Pareto a pocas soluciones preferidas. Para este estudio de caso, se prefieren las soluciones con el mayor tiempo de inicio de la corrosión, pues la mejora de la durabilidad no implica grandes diferencias de costes.

 

Referencias:

  • PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Engineering Structures, 179:556-565. DOI:10.1016/j.engstruct.2018.11.015
  • NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:1016/j.eiar.2018.10.001
  • GARCÍA-SEGURA, T.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty. Journal of Cleaner Production, 202: 904-915. DOI:1016/j.jclepro.2018.08.177
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Journal of Cleaner Production, 196: 698-713. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:1016/j.eiar.2018.05.003
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513. DOI:1016/j.jclepro.2018.03.022
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845. DOI:3390/su10030845
  • PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685. DOI:3390/su10030685
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534. DOI:1016/j.jclepro.2017.12.140
  • 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:1007/s00158-017-1653-0
  • 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
  • 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. DOI:10.3390/su9101864
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53. DOI:10.1016/j.eiar.2017.02.004
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72. DOI:10.1016/j.eiar.2017.08.003
  • 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
  • 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. DOI:10.3390/su8121295
  • 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 bridgesEngineering Structures, 92:112-122. DOI:10.1016/j.engstruct.2015.03.015
  • LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Design of open reinforced concrete abutments road bridges with hybrid stochastic hill climbing algorithms. 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, 141(2): 04014114. DOI:10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001058
  • 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
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2014). Automated design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid memetic algorithms. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 30(3), 145-154. DOI:10.1016/j.rimni.2013.04.010
  • 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. DOI: 1590/S1679-78252014000700007
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI:10.1007/s11367-013-0614-0
  • MARTÍ-VARGAS, J.R.; FERRI, F.J.; YEPES, V. (2013). Prediction of the transfer length of prestressing strands with neural networks. Computers and Concrete, 12(2):187-209. DOI:10.12989/cac.2013.12.2.187
  • 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.
  • 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 Mechanics, 45(6): 723-740. DOI: 12989/sem.2013.45.6.723
  • 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. DOI:10.1016/j.engstruct.2012.09.014
  • 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
  • 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.
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Computers & Structures, 88(5-6): 375-386. DOI:10.1016/j.compstruc.2009.11.009
  • YEPES, V.; DÍAZ, J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2009). Statistical Characterization of Prestressed Concrete Road Bridge Decks. Revista de la Construcción, 8(2):95-109.
  • 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. DOI:10.1016/j.advengsoft.2007.07.007

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Tatiana García Segura, Junior Award IALCCE 2018

Es un honor haber dirigido la tesis doctoral de Tatiana García Segura “Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria”. Esta joven doctora ingeniera de caminos acaba de recibir el Premio Internacional al mejor investigador joven del mundo en el ámbito del análisis de estructuras e infraestructuras a lo largo de su ciclo de vida. Se trata del Junior Award IALCCE 2018, que premia al mejor investigador, con una edad menor a 42 años. Es la primera vez que un español gana este galardón, lo cual es un hito para la Escuela de Ingenieros de Caminos de Valencia y para la Universitat Politècnica de València.

Tatiana, que fue becaria FPI del proyecto de investigación HORSOST e investigadora del ICITECH,  ya ganó el primer premio Cemex en sostenibilidad por su trabajo fin de máster “Métricas para el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo”Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón, desarrollado dentro del . En este momento, es profesora ayudante doctor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil, e investigadora en los proyectos BRIDLIFE y DIMALIFE. Un futuro muy brillante para esta joven investigadora y profesora.

En la fotografía, de izquierda a derecha, Tatiana García Segura, Dan M. Frangopol y Víctor Yepes

A continuación os dejo un listado de los artículos científicos indexados en revistas de fuerte impacto del JCR donde ha participado Tatiana hasta este momento.

Referencias:

  1. GARCÍA-SEGURA, T.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty.  Journal of Cleaner Production, 202:904-915. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.177
  2. PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685. doi:10.3390/su10030685 (link)
  3. SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140
  4. 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. Doi:10.3390/su9101864 (link)
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. ZASTROW, P.; MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Journal of Cleaner Production, 140:1037-1048. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.10.085
  10. 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. DOI:10.3390/su8121295
  11. 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.
  12. 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
  13. 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)
  14. 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
  15. 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)
  16. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithmLatin American Journal of Solids and Structures,  11(7):1190 – 1205. ISSN: 1679-7817. (link)
  17. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI 10.1007/s11367-013-0614-0 (link) (descargar versión autor)

 

Repercusión en la prensa:

https://www.lasprovincias.es/comunitat/mejor-ingeniera-civil-20181109011059-ntvo.html

https://www.lavanguardia.com/local/valencia/20181108/452802983492/una-ingeniera-de-la-upv-gana-un-premio-internacional-de-infraestructura-civil.html

https://www.elperiodic.com/valencia/noticias/592636_tatiana-garcia-primera-ingeniera-espanola-galardonada-international-association-life-cycle-civil-engineering-ialcce.html

https://www.20minutos.es/noticia/3486001/0/profesora-upv-primera-ingeniera-espanola-premiada-por-association-for-life-cycle-civil-engineering/

https://innovadores.larazon.es/es/not/una-espanola-mejor-investigadora-joven-del-mundo-en-infraestructura-civil

https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2018/11/08/profesora-upv-mejor-investigadora-joven/1792521.html

https://www.europapress.es/comunitat-valenciana/noticia-profesora-upv-primera-ingeniera-espanola-premiada-association-for-life-cycle-civil-engineering-20181108115129.html

http://www.upv.es/noticias-upv/noticia-10576-tatiana-garcia-es.html

 

La captura de dióxido de carbono: la carbonatación del hormigón

By MADe [GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html), CC-BY-SA-3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) or CC BY-SA 2.5 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5)], from Wikimedia Commons

En posts anteriores ya hemos tratado el tema del dióxido de carbono y el hormigón, en especial cuando cuantificábamos la cantidad de CO₂ que se emite a la atmósfera con la fabricación del hormigón o bien cuando tratábamos sobre la durabilidad del hormigón. En este artículo vamos a realizar un pequeño análisis de las investigaciones relacionadas con la carbonatación del hormigón a lo largo del ciclo de vida de una estructura (Yepes, 2017).

Son pocos los estudios sobre el ciclo de vida de estructuras de hormigón que consideran la carbonatación. Si se ignora la absorción de CO₂, se pueden sobrestimar las emisiones en un 13-48%, dependiendo del tipo de cemento y la aplicación del hormigón reciclado durante la vida secundaria (Collins, 2010). Este proceso de carbonatación se denomina muchas veces recarbonatación, puesto que el producto final es el carbonato cálcico, que es químicamente el mismo componente que se utilizó como ingrediente primario para la fabricación del cemento. La carbonatación del hormigón se puede evaluar mediante modelos teóricos (Papadakis et al., 1991), modelos experimentales (Jiang et al., 2000) y modelos basados en la teoría de la difusión y en pruebas reales (Houst y Wittmann, 2002).

El coeficiente de carbonatación del hormigón depende de la porosidad y de la permeabilidad del recubrimiento de las armaduras, así como de las condiciones ambientales a las que esté expuesto (Bertolini et al., 2004). Cuando reducimos la relación agua/cemento, dificultamos la difusión de CO₂ en el hormigón. El hecho de que la velocidad de carbonatación sea mayor en hormigones protegidos de la intemperie se debe al bloqueo parcial de los poros por efecto de la lluvia en el exterior no protegido.

Oxidación de las armaduras como limitante de la durabilidad del hormigón armado

Si se comparan ambas condiciones se obtienen grandes diferencias, mostrándose la gran influencia que tiene la humedad en la carbonatación (Galán et al., 2010). La cantidad necesaria de CO₂ para bajar el pH hasta rangos casi neutros, en los que las armaduras dejan de estar protegidas, variará en función de la reserva alcalina que el cemento aporte al hormigón, la cual depende tanto del tipo como de la cantidad de cemento utilizado (Ho and Lewis, 1987; Kobayashi y Uno, 1989). Zornoza et al. (2009) señalaron que la capacidad del hormigón para fijar CO₂ es proporcional a la alcalinidad de la pasta de cemento. Otro factor muy importante es el recubrimiento del acero, pues cuanto mayor sea, más tiempo tardará el CO₂ en deteriorar la protección alcalina frente a la corrosión del acero. La EHE-08 (Fomento, 2008) calcula el coeficiente de carbonatación en función de la exposición a la lluvia, el aire ocluido, la resistencia del hormigón y el uso de adiciones.

Leber y Blakey (1956) estimaron los efectos de la carbonatación, suponiendo que todo el CO₂ absorbido reacciona con la cal para formar carbonato cálcico en morteros y en hormigón. La carbonatación del hormigón capta CO₂ y compensa las emisiones de otras etapas del ciclo de vida. El tipo de cemento y el uso de hormigón reciclado influyen significativamente en la captura de CO₂ (Collins, 2010). Flower y Sanjayan (2007) encontraron que la escoria de alto horno y la ceniza volante podrían reducir, respectivamente, las emisiones de CO₂ del hormigón en un 22% y entre un 13% y un 15% en mezclas de hormigón habituales.

Pade y Guimaraes (2007), Collins (2010) y Dodoo et al. (2009) consideraron los modelos predictivos de la primera ley de difusión de Fick para estimar la captura de CO₂. Esta captura depende del coeficiente de carbonatación, del tiempo, de la cantidad de cemento Portland por metro cúbico de hormigón, de la cantidad de contenido de CaO en el cemento Portland, de la proporción de CaO que puede ser carbonatada y de la superficie expuesta. Pade y Guimaraes (2007) analizaron la cantidad de hormigón que se recicla para uso secundario según el país y concluyeron que la trituración del hormigón tras su vida útil incrementa significativamente la carbonatación gracias a la mayor superficie expuesta. Aproximadamente dos tercios de las emisiones producidas en la calcinación para fabricar cemento se pueden capturar si se deja el hormigón triturado expuesto durante 30 años tras la finalización de su vida útil (Dodoo et al., 2009). De hecho, un 70% del CO₂ liberado en la producción de cemento se recapturaría por el hormigón endurecido en 100 años (Börjesson y Gustavsson, 2000).

La durabilidad del hormigón armado puede disminuirse significativamente por los procesos de degradación de origen ambiental o funcional (Angst et al., 2009; Guzmán et al., 2011). En consecuencia, la reducción de la vida útil provoca una mayor cantidad de emisiones anuales. Además, contemplar la durabilidad también es fundamental en un buen diseño conceptual, en la gestión de calidad en la construcción y en un buen plan de mantenimiento. Así, Aïtcin (2000) señaló la importancia de considerar no solo el coste de 1 m3 de hormigón, sino el coste de 1 MPa o 1 año del ciclo de vida de una estructura. La carbonatación puede ayudar a reducir las emisiones totales de CO₂ asociadas a la producción de hormigón. Sin embargo, este fenómeno hace perder la capa protectora alcalina que protege de la corrosión y, por tanto, determina la durabiliad de la estructura.

García-Segura et al. (2014) estudiaron el ciclo de vida de las emisiones de gases de efecto invernadero del hormigón elaborado con cemento con adiciones. Se evaluó la carbonatación durante la vida útil y tras la demolición, considerando que el óxido de calcio que no carbonate durante la etapa de uso lo puede hacer después de la demolición. Encontraron que la carbonatación durante la etapa de uso disminuye las emisiones totales en un 22% respecto a los hormigones con cemento Portland. Además, y esto es muy importante, el hormigón reciclado triturado y expuesto a la atmósfera garantiza una carbonatación completa y una enorme reducción de las emisiones de CO₂.

Referencias:

Aïtcin, P.C. (2000). Cements of yesterday and today. Cement and Concrete Research, 30(9), 1349–1359.

Angst, U.; Elsener, B.; Larsen, C.K.; Vennesland, Ø. (2009). Critical chloride content in reinforced concrete — A review. Cement and Concrete Research, 39(12), 1122–1138.

Bertolini, L.; Elsener, B.; Pedeferri, P.; Polder, R.B. (2004). Corrosion of Steel in Concrete: Prevention, Diagnosis, Repair. Weinheim: Wiley-VCH.

Börjesson, P.; Gustavsson, L. (2000). Greenhouse gas balances in building construction: wood versus concrete from life-cycle and forest land-use perspectives. Energy Policy, 28(9), 575–588.

Collins, F. (2010). Inclusion of carbonation during the life cycle of built and recycled concrete: influence on their carbon footprint. The International Journal of Life Cycle Assessment, 15(6), 549–556.

Dodoo, A.; Gustavsson, L.; Sathre, R. (2009). Carbon implications of end-of-life management of building materials. Resources, Conservation and Recycling, 53(5), 276–286.

Flower, D.J.M.; Sanjayan, J.G. (2007). Green house gas emissions due to concrete manufacture. The International Journal of Life Cycle Assessment, 12(5), 282–288.

Fomento, M. (2008). EHE-08: Code on structural concrete. Madrid, Spain: Ministerio de Fomento.

Galán, I.; Andrade, C.; Mora, P.; Sanjuan, M.A. (2010). Sequestration of CO2 by concrete carbonation. Environmental Science & Technology, 44(8), 3181–6.

García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2014). Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1), 3–12.

Guzmán, S.; Gálvez, J.C.; Sancho, J.M. (2011). Cover cracking of reinforced concrete due to rebar corrosion induced by chloride penetration. Cement and Concrete Research, 41(8), 893–902.

Ho, D.; Lewis, R. (1987). Carbonation of concrete and its prediction. Cement and Concrete Research, 17(3), 489-504.

Houst, Y.F.; Wittmann, F. H. (2002). Depth profiles of carbonates formed during natural carbonation. Cement and Concrete Research, 32(12), 1923–1930.

Jiang, L.; Lin, B.; Cai, Y. (2000). A model for predicting carbonation of high-volume fly ash concrete. Cement and Concrete Research, 30(5), 699–702.

Kobayashi, K.; Uno, Y. (1989). Influence of alkali on carbonation of concrete, part I. Preliminary tests with mortar specimens. Cement and Concrete Research, 19(5), 821-826.

Leber, I.; Blakely, F.A. (1956). Some effects of carbon dioxide on mortars and concrete. Journal of American Concrete Institute, 53(9), 295–308.

Pade, C.; Guimaraes, M. (2007). The CO2 uptake of concrete in a 100 year perspective. Cement and Concrete Research, 37(9), 1348–1356.

Papadakis, V.G.; Vayenas, C.G.; Fardis, M.N. (1991). Fundamental Modeling and Experimental Investigation of Concrete Carbonation. ACI Materials Journal, 88(4), 363–373.

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

Zornoza, E.; Payá, J.; Monzó, J.; Borrachero, M.V.; Garcés, P. (2009). The carbonation of OPC mortars partially substituted with spent fluid catalytic catalyst (FC3R) and its influence on their mechanical properties. Construction and Building Materials, 23(3),  1323–1328.

 

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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.

 

Motivos para renovar la metodología de diseño de las estructuras

https://construblogspain.wordpress.com/

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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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)

Hoy 2 de enero de 2018 empezamos oficialmente el proyecto de investigación DIMALIFE (BIA2017-85098-R): “Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. Se trata de un proyecto trianual (2018-2020) financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, así como por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). La entidad solicitante es la Universitat Politècnica de València y el Centro el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Los investigadores principales son Víctor Yepes (IP1) y Eugenio Pellicer (IP2). Al proyecto también se le ha asignado un Contrato Predoctoral, que sacaremos a concurso próximamente. Con las restricciones presupuestarias tan fuertes en materia de I+D+i y con la alta competencia existente por conseguir proyectos de investigación, lo cierto es que estamos muy satisfechos por haber conseguido financiación. Además, estamos abiertos a cualquier tipo de colaboración tanto desde el mundo empresarial o universitario para reforzar este reto. Por tanto, lo primero que vamos a hacer es explicar los antecedentes y la motivación del proyecto.

La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen directamente del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). Las infraestructuras del transporte presentan una especial relevancia, especialmente sus infraestructuras viarias y puentes, cuya construcción y mantenimiento influyen fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, tal y como indica Marí (2007), estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el presente y el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012). La sostenibilidad, de hecho, constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global, las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar esta generación. Continue reading “Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)”

¿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 dejo 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)