UPV



Search Results By Etiquetas: recocido-simulado


Optimización de la energía necesaria para construir puentes losa postesados

Acaban de publicarnos en la revista Technologies un artículo que aplica el algoritmo de recocido simulado a la optimización del coste y de la energía empleada en un puente losa postesado con tablero aligerado. Se resuelve un problema complejo de optimización de 33 variables de diseño. Como resultados interesantes cabe señalar que, en ocasiones, las soluciones de menor coste no son necesariamente las que menos energía consumen. El artículo se ha publicado en abierto y se puede descargar en la web. Aquí tenéis la referencia y el artículo completo.

 

Referencia:

ALCALÁ, J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Embodied energy optimization of prestressed concrete slab bridge decks. Technologies, 6(2):43. doi:10.3390/technologies6020043 (link)

Descargar (PDF, 1.88MB)

Optimización de estructuras de hormigón mediante Simulated Annealing

Logo OptimizacionA continuación os dejo un capítulo de un libro de Simulated Annealing, escrito en abierto para su libre difusión, donde explicamos varias aplicaciones del algoritmo de Cristalización Simulada aplicada a estructuras de hormigón armado. En particular: muros ménsula, pórticos de carreteras, marcos de carreteras y pórticos de edificación. Su referencia es:

GONZÁLEZ-VIDOSA-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; CARRERA, M.; PEREA, C.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I. (2008) Optimization of Reinforced Concrete Structures by Simulated Annealing. TAN, C.M. (ed): Simulated Annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp. 307-320. (link)

10 noviembre, 2017
 
|   Etiquetas: ,  ,  ,  ,  ,  |  

¿Qué es la optimización por cristalización simulada?

La cristalización simulada (también llamado recocido simulado)  “Simulated Annealing, SA” constituye una de las estrategias a las que se recurre en la resolución de los problemas de optimización combinatoria. Kirkpatrick, Gelatt y Vecchi la propusieron por primera vez en 1983 y Cerny en 1985 de forma independiente. Estos autores se inspiraron en los trabajos sobre Mecánica Estadística de Metrópolis et al. (1953). La metaheurística despliega una estructura que se inserta cómodamente en la programación, mostrando además una considerable habilidad para escapar de los óptimos locales. Fue una técnica que experimentó un auge considerable en la década de los 80 para resolver los modelos matemáticos de optimización.

La energía de un sistema termodinámico se compara con la función de coste evaluada para una solución admisible de un problema de optimización combinatoria. En ambos casos se trata de evolucionar de un estado a otro de menor energía o coste. El acceso de un estado metaestable a otro se alcanza introduciendo “ruido” con un parámetro de control al que se denomina temperatura. Su reducción adecuada permite, con una elevada probabilidad, que un sistema termodinámico adquiera un mínimo global de energía. Conceptualmente es un algoritmo de búsqueda por entornos, que selecciona candidatos de forma aleatoria. La alternativa se aprueba si perfecciona la solución actual (D menor o igual que cero); en caso contrario, será aceptada con una probabilidad  (e(-D/T) si D>0, donde T es el parámetro temperatura) decreciente con el aumento de la diferencia entre los costes de la solución candidata y la actual. El proceso se repite cuando la propuesta no es admitida. La selección aleatoria de soluciones degradadas permite eludir los mínimos locales. La cristalización simulada se codifica fácilmente, incluso en problemas complejos y con funciones objetivo arbitrarias. Además, con independencia de la solución inicial, el algoritmo converge estadísticamente a la solución óptima (Lundy y Mees, 1986). En cualquier caso, SA proporciona generalmente soluciones valiosas, aunque no informa si ha llegado al óptimo absoluto. Por contra, al ser un procedimiento general, en ocasiones no resulta competitivo, aunque sí comparable, ante otros específicos que aprovechan información adicional del problema. El algoritmo es lento, especialmente si la función objetivo es costosa en su tiempo de computación. Además, la cristalización simulada pierde terreno frente a otros métodos más simples y rápidos como el descenso local cuando el espacio de las soluciones es poco abrupto o escasean los mínimos locales.

Os dejo un vídeo explicativo: https://www.youtube.com/watch?v=wtw_B_3lrjE

Referencias

CERNY, V. (1985). Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: an efficient simulated algorithm. Journal of Optimization Theory and Applications, 45: 41-51.

KIRKPATRICHK, S.; GELATT, C.D.; VECCHI, M.P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598): 671-680.

LUNDY, M.; MEES, A. (1986). Convergence of an Annealing Algorithm. Mathematical programming, 34:111-124.

METROPOLIS, N.; ROSENBLUTH, A.W.; ROSENBLUTH, M.N.; TELLER, A.H.; TELER, E. (1953). Equation of State Calculation by Fast Computing Machines. Journal of Chemical Physics, 21:1087-1092.

GONZÁLEZ-VIDOSA-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; CARRERA, M.; PEREA, C.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I. (2008) Optimization of Reinforced Concrete Structures by Simulated Annealing. TAN, C.M. (ed): Simulated Annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp. 307-320. (link)

Optimización heurística de ménsulas cortas mediante elementos finitos con fisuración distribuida

A continuación os dejo un artículo donde se aplica la optimización heurística mediante recocido simulado de ménsulas cortas de hormigón armado usando para ello elementos finitos con fisuración distribuida.

También puedes encontrar el artículo en acceso abierto en: https://www.witpress.com/elibrary/wit-transactions-on-the-built-environment/125/23501

 

 

 

Referencia:

ROJAS, G.; ROJAS, P.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2012). Heuristic optimization of short corbels by smeared cracking finite element analysis. International Conference on Computer Aided Optimum Design in Engineering, 20-22 june. Computer Aided Optimum Design in Engineering XII. Vol. 125, pp. 71-82. Edited By: S. HERNANDEZ, University of A Coruña, Spain, C.A. BREBBIA, Wessex Institute of Technology, UK and W.P. DE WILDE, Vrije Universiteit Brussel, Belgium. DOI: 10.2495/OP120071  ISSN: 1743-3509 (on line).

 

 

Descargar (PDF, 486KB)

 

 

Diseño de puentes de carretera de hormigón prefabricado pretensado usando un algoritmo híbrido basado en el recocido simulado

Artesa-Img6122

En este trabajo se describe un método para el análisis y el diseño de puentes de carretera prefabricados de hormigón pretensado, con sección transversal en doble U y vanos isostáticos. El procedimiento utilizado para resolver este problema combinatorio es una variante del algoritmo del recocido simulado, usando como movimiento basado en un operador de mutación de los algoritmos genéticos (SAMO). El algoritmo se aplica al coste económico de estas estructuras a lo largo de las diferentes etapas de su fabricación, transporte y construcción. El problema implica 59 variables de diseño discretas para definir la geometría de la viga y de la losa, los materiales en estos dos elementos, y la armadura activa y pasiva. Del estudio paramétrico se concluye una buena correlación entre el coste, las características geométricas y el armado con respecto a la luz del puente, lo cual es de gran interés para el predimensionamiento de estos puentes prefabricados. También se realizó un análisis de sensibilidad al cambio de los costes, comprobándose que si existe un aumento del 20% en el coste del acero, entonces se produce un incremento del 11,82% del coste total. Sin embargo, un aumento en el 20% en el coste del hormigón, produce sólo un incremento del 4,20% en el coste total, 2,8 veces menos. Este análisis también mostró que las características de los puentes optimizados dependen de los escenarios económicos contemplados para el precio del acero y del hormigón. Indicar por último que existe un incremento del volumen necesario de hormigón cuando se eleva el coste del acero; pero sorprendentemente, la variación en el volumen de hormigón es casi insensible a su encarecimiento.

imagen

Resultados interesantes:

  • El coste del puente se duplica cuando la luz aumenta de 20 a 40 m.
  • La resistencia característica del hormigón en la viga oscila entre 40 y  50 MPa para los rangos entre 20 y 40 m de luz, mientras que en la losa se encuentra entre 35 y 40 MPa.
  • El canto de la viga presenta una esbeltez que no baja de L/18.
  • El espesor de las almas es de 10 cm en todos los casos. El resto de variables se encuentran en función de la luz y permiten un predimensionamiento de la estructura.
  • El estudio de sensibilidad de precios indica que un incremento del 20% en el coste del acero supone un aumento del coste total del 11,82%. Sin embargo, el incremento es del 20% en el hormigón, el coste total sólo sube un 4,20%. La subida del acero lleva a estructuras con menos cuantías de acero, pero existe una variación significativa en el volumen del hormigón cuando éste sube el 20%.

 

Referencia:

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. ISSN: 0141-0296.(link)

29 noviembre, 2014
 
|   Etiquetas: ,  ,  ,  ,  |  

Universidad Politécnica de Valencia