Ayer, 4 de diciembre de 2024, tuvo lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Andrés Ruiz Vélez, titulada “Optimal design of socially and environmentally efficient reinforced concrete precast modular road frames under constrained budgets”, dirigida por los profesores Víctor Yepes Piqueras y Julián Alcalá González. La tesis recibió la calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.
Resumen:
La infraestructura de transporte es esencial para el desarrollo humano, ya que impulsa el crecimiento industrial y promueve la evolución social al mejorar la interacción y la conectividad. Su construcción actúa como un catalizador de transformaciones socioeconómicas, puesto que fomenta las economías locales y facilita el flujo de recursos y de la fuerza laboral. Sin embargo, la creciente concienciación sobre los impactos negativos de las prácticas insostenibles en la ingeniería de la construcción exige una transición hacia métodos más responsables. Históricamente, la viabilidad económica ha sido el enfoque principal en ingeniería estructural. No obstante, en la actualidad se otorga mayor relevancia a la evaluación de los impactos a lo largo del ciclo de vida de los proyectos. Aunque este enfoque supone un avance en la integración del diseño estructural con los objetivos de desarrollo sostenible, todavía no abarca plenamente la complejidad y diversidad que implica la sostenibilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras.
Esta tesis doctoral desarrolla de manera sistemática un marco de diseño que integra la sostenibilidad en la construcción de infraestructuras de transporte. Se propone un enfoque modular y prefabricado para proyectos de estructuras viales, que se posiciona como una alternativa más eficiente y atractiva frente a los métodos tradicionales de hormigonado in situ. El diseño estructural, junto con los procesos ambientales y sociales asociados al ciclo de vida de la estructura, se modela mediante un enfoque matemático avanzado. Este modelo permite aplicar técnicas de optimización monoobjetivo y multiobjetivo, combinadas con algoritmos multicriterio de toma de decisiones. Dada la complejidad y la diversidad de variables involucradas, el uso de métodos exactos de optimización no es viable. Por ello, la investigación adopta metaheurísticas híbridas y basadas en entornos para minimizar el coste final de la estructura desde una perspectiva monoobjetivo. Entre las técnicas evaluadas, las metaheurísticas de recocido simulado y aceptación por umbrales, calibradas con cadenas de mayor longitud, ofrecen resultados de alta calidad, aunque con un considerable esfuerzo computacional. En contraste, una versión híbrida del recocido simulado enriquecida con un operador de mutación común en algoritmos basados en poblaciones alcanza soluciones de calidad comparable con un menor esfuerzo computacional. La hibridación de metaheurísticas se presenta como una estrategia eficaz para ampliar las capacidades exploratorias de estos algoritmos, optimizando el equilibrio entre la calidad de los resultados y la eficiencia computacional.
El análisis del ciclo de vida de diferentes configuraciones de marcos con un coste óptimo revela claras ventajas ambientales del enfoque modular prefabricado en comparación con la construcción convencional in situ. Sin embargo, las implicaciones sociales son más complejas y destacan la relevancia de incorporar los impactos del ciclo de vida como funciones objetivo en el proceso de optimización. Este hallazgo subraya la necesidad de emplear técnicas multicriterio para evaluar y clasificar eficazmente las alternativas. De este modo, se garantiza un equilibrio adecuado entre los impactos ambientales y sociales, y se asegura una toma de decisiones más integral y sostenible dentro del marco del diseño y la planificación.
Esta investigación desarrolla operadores de cruce, mutación y reparación diseñados para discretizar eficazmente el problema de optimización, dotando así a los algoritmos genéticos y evolutivos de la capacidad necesaria para abordar la complejidad del proceso de optimización multiobjetivo. En particular, el operador de reparación estadístico muestra un buen rendimiento cuando se combina con los algoritmos genéticos NSGA-II y NSGA-III, así como con el algoritmo evolutivo RVEA. Aunque existen diferencias metodológicas entre estas técnicas, la herramienta de toma de decisiones FUCA produce clasificaciones equivalentes a las obtenidas mediante el método de ponderación aditiva simple. Esta coherencia también se observa con técnicas como TOPSIS, PROMETHEE y VIKOR. Para garantizar la imparcialidad en la ponderación de criterios, se aplica un proceso de cálculo basado en la teoría de la entropía, lo que proporciona un enfoque metódico a las técnicas de decisión multicriterio. La integración de algoritmos de optimización multiobjetivo con herramientas de decisión multicriterio en un marco de diseño fundamentado en modelos matemáticos permite identificar y clasificar diseños óptimos no dominados. Estos diseños logran un equilibrio integral entre las dimensiones económica, ambiental y social, y promueven la sostenibilidad del ciclo de vida de la estructura.
Referencias:
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