En artículos anteriores ya presentamos un resumen y la justificación del proyecto de investigación RESILIFE: Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas, del cual soy investigador principal junto con el profesor Julián Alcalá. En este artículo justificaremos las hipótesis de partida de este proyecto.
La hipótesis principal de partida de RESILIFE es que un diseño óptimo y una construcción con estructuras híbridas basadas en los modernos métodos de construcción (MMC) son efectivos desde el punto de vista social y ambiental, y resilientes ante eventos extremos. La novedad radica en el empleo de la inteligencia artificial para optimizar la resiliencia y la sostenibilidad, con el fin de hacer frente a eventos extremos y evitar el colapso progresivo, protegiendo así la vida y la economía. De hecho, las estructuras híbridas de acero y las estructuras modulares son tipologías con elevadas posibilidades de generación de conocimiento (Sánchez-Garrido et al., 2023; Terreros-Bedoya et al., 2023). Además, existe un déficit de investigaciones que incorporen metaheurísticas híbridas emergentes y aprendizaje profundo (deep learning, DL) en la optimización multiobjetivo resiliente de este tipo de estructuras. Estas técnicas extraen información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejoran la calidad y el tiempo de cálculo. Otra novedad en este proyecto es el uso de la teoría de juegos en la optimización multiobjetivo, empleada en la última tesis doctoral del grupo. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real, planteando la optimización resiliente basada en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a la toma de decisiones multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo, que contemple las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente con fuertes restricciones presupuestarias. La resolución del problema planteado presenta serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar el cálculo (Negrín et al., 2023).
Para alcanzar los objetivos del proyecto se basan en determinadas hipótesis:
- Hipótesis 1: Es rentable diseñar estructuras innovadoras, resilientes y robustas frente a eventos extremos, que se puedan reparar cuando se optimizan a lo largo de su ciclo de vida.
- Hipótesis 2: Las estructuras modulares permiten instaurar o restaurar infraestructuras rápidamente tras un evento extremo, y son eficientes desde el punto de vista social y ambiental.
- Hipótesis 3: Las estructuras de acero híbridas mejoran las prestaciones de las estructuras de acero convencionales, mejorando la resiliencia ante eventos extremos, con niveles óptimos de sostenibilidad.
- Hipótesis 4: Las metaheurísticas mejoran la calidad de las soluciones y reducen el tiempo de cálculo cuando se combinan con el aprendizaje profundo (DL).
- Hipótesis 5: La optimización multiobjetivo de las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida, siendo la teoría de juegos una técnica efectiva.
- Hipótesis 6: La optimización multiobjetivo puede dar lugar a soluciones inviables con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones.
- Hipótesis 7: Tanto el diseño óptimo basado en fiabilidad como el diseño óptimo robusto conducen a soluciones menos sensibles a la variabilidad y a los cambios en los escenarios (especialmente presupuestarios), pero se basan en funciones de probabilidad poco realistas por falta de datos.
- Hipótesis 8: Es posible utilizar metamodelos y DL en el diseño óptimo robusto y en el diseño basado en fiabilidad para el proyecto y para el mantenimiento de estructuras híbridas y modulares.
- Hipótesis 9: Las soluciones de mantenimiento óptimo de estructuras híbridas y modulares son diferentes si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
- Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posterior de dicho activo que mejore otras alternativas, incluso con presupuestos restrictivos.
- Hipótesis 11: Las medidas de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones son preferibles por su menor coste social y ambiental a la reparación severa de las estructuras. La dimensión social incluye la integración del análisis de género en la investigación (IAGI).
- Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, la conservación, el mantenimiento y el desmantelamiento de estructuras híbridas y modulares que sean robustas ante cambios presupuestarios y resilientes ante eventos extremos.
Referencias
- NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631.
- SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2023). A systematic literature review on Modern Methods of Construction in building: an integrated approach using machine learning. Build. Eng., 73:106725.
- TERREROS-BEDOYA, A.; NEGRÍN, I.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V. (2023). Hybrid steel girders: review, advantages and new horizons in research and applications. J Constr Steel Res, 207:107976.
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