Categoría: algoritmo

Comunicaciones presentadas al 28th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2024

Durante los días 3-4 de julio de 2024 tiene lugar en Jaén (Spain) el 28th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2024. Es una buena oportunidad para debatir y conocer propuestas sobre dirección e ingeniería de proyectos. Nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto de investigación HYDELIFE, presenta varias comunicaciones. A continuación os paso los resúmenes.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; GUAYGUA, B.; VILLALBA, P.; YEPES, V. (2024). Ingeniería de proyectos basada en modelos de análisis multivariante. Aplicación al dimensionamiento de losas planas aligeradas. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain)

Esta investigación propone una metodología para dimensionar losas innovadoras de hormigón armado sin vigas, que permiten el uso eficiente de materiales. Utilizando un enfoque estadístico y modelos de regresión lineal, se proporcionan criterios para calcular el espesor de la losa aligerada con esferas o discos plásticos presurizados, minimizando el número de variables. Este espesor puede estimarse a partir de la luz principal entre apoyos, la altura del disco o el diámetro de la esfera, así como el uso previsto del edificio. El modelo final ajustado logra explicar el 98% de la variabilidad en el espesor de la losa para luces comprendidas entre 5 m y 16 m. Este tipo de forjado contribuye a la reducción del consumo de hormigón y acero, lo que resulta en una disminución del peso y las cargas aplicadas. Esto impacta directamente en los costos y mejora los indicadores ambientales en comparación con los sistemas tradicionales. Se presenta como una alternativa eficiente para edificaciones, permitiendo la combinación de parámetros estructurales, constructivos y sostenibles.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; SAIZ, D.; YEPES, V. (2024). Ingeniería de proyectos en Modernos Métodos de Construcción: El caso de edificios con losas planas mediante elementos aligerantes multiaxiales. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain)

Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos llaman “construcción inteligente“, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Esta nueva forma de construir implica, necesariamente, un cambio en la forma de dirigir los proyectos, que pasan a ser industrializados, donde la eficiencia estructural, constructiva y la sostenibilidad ambiental y social son protagonistas. El objetivo del artículo es identificar los aspectos característicos de estas construcciones innovadoras que influyen en la ingeniería de proyectos, integrando a grupos multidisciplinares como arquitectos, ingenieros estructurales y empresas constructoras. Para ello se realizará un estudio para el caso de edificios construidos con losas planas aligeradas mediante elementos aligerantes multiaxiales. Los resultados muestran que estos diseños permiten integrar el proyecto, la fabricación de elementos y el procedimiento constructivo. El proyecto de estas construcciones permite aligerar y reducir las cuantías de hormigón y acero en aquellas zonas de las losas donde la capacidad portante es insignificante. Además, se ha comparado este diseño con otros tradicionales, destacando una reducción de costes y un aumento de la sostenibilidad a lo largo del ciclo de vida.

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Análisis del predimensionamiento de tableros óptimos de puentes losa pretensados aligerados y su incidencia en el proyecto estructural. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain)

El proyecto estructural normalmente se basa en la experiencia del proyectista. En ocasiones, dicha experiencia se plasma en fórmulas de predimensionamiento que, si bien ofrecen buenos resultados, en ocasiones arrastran ineficiencias cuando se comparan con técnicas actuales de optimización que tenga en cuenta las dimensiones económicas y ambientales. En este artículo se comparan reglas de dimensionamiento previo de estructuras basadas en la experiencia con técnicas de optimización. Se aplica al caso del proyecto de tableros de puentes tipo losa pretensados aligerados. El resultado de la investigación resalta la importancia de aplicar métodos basados en la optimización heurística y en metamodelos para actualizar la experiencia de los proyectistas y proponer nuevas fórmulas de predimensionamiento más ajustadas a la optimización económica y ambiental. Además, en el trabajo se ofrecen nomogramas de predimensionamiento, con el mínimo número de datos posible, que pueden ser de utilidad al proyectista en sus diseños previos.

Os paso el vídeo de presentación del congreso.

Special Issue: “Multi-objective Optimization and Applications”

 

Mathematics is a peer-reviewed, open-access journal that provides an advanced forum for studies related to mathematics. It is published semimonthly online by MDPI. The European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT) and International Society for the Study of Information (IS4SI) are affiliated with Mathematics, and their members receive a discount on article processing charges.

  • Open Access— free for readers, with article processing charges (APC) paid by authors or their institutions.
  • High Visibility: indexed within Scopus, SCIE (Web of Science), RePEc, and other databases.
  • Journal Rank: JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)
  • Rapid Publication: manuscripts are peer-reviewed, and a first decision is provided to authors approximately 16.9 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 2.6 days (median values for papers published in this journal in the second half of 2023).
  • Recognition of Reviewers: reviewers who provide timely, thorough peer-review reports receive vouchers entitling them to a discount on the APC of their next publication in any MDPI journal in appreciation of the work done.
  • Sections: published in 13 topical sections.
  • Companion journals for Mathematics include: Foundations, AppliedMath, Analytics, International Journal of Topology, Geometry and Logics.

 

Impact Factor: 2.4 (2022); 5-Year Impact Factor: 2.3 (2022) (First decile JCR journal) JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)

Special Issue “Multi-objective Optimization and Applications”

A special issue of Mathematics (ISSN 2227-7390). This special issue belongs to the section “Computational and Applied Mathematics.”

Deadline for manuscript submissions: 31 March 2025

Special Issue Editors

 

Prof. Dr. Víctor Yepes E-Mail Website Guest Editor
Institute of Concrete Science and Technology (ICITECH), Construction Engineering Department, Universitat Politècnica de València, 46022 València, Spain
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Prof. Dr. Moacir Kripka E-Mail Website Guest Editor
Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil
Interests: structural analysis; optimization; engineering optimization; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; optimization software
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Dr. José Antonio García E-Mail Website Guest Editor
Escuela de Ingeniería en Construcción, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Avenida Brasil 2147, Valparaíso 2362804, Chile
Interests: optimization; deep learning; operations research; artificial intelligence applications to industrial problems
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

 

Special Issue Information

Dear Colleagues,

Optimization techniques have become frequent in recent decades due to the growing competitiveness brought about by globalization. With the development of new methods and the greater availability of computer resources, applications in the most diverse fields of knowledge have spread from academic banks to the day-to-day running of companies. However, a more realistic approach can be achieved if several objectives are integrated into the process. Thus, an exciting strategy cannot only meet cost requirements, for example, but it also concerns itself with durability, efficiency, reliability, and sustainability. Given that numerous objectives are involved, which are usually in conflict, new strategies are needed, while new and more complete applications are envisioned. In this sense, the Special Issue, “Multi-objective Optimization and Applications,” aims to provide a platform for disseminating knowledge related to multi-objective optimization. Research articles involving efficient and innovative optimization methods and new applications related to diverse areas of expertise are sought, promoting an exchange of new ideas and trends concerning the subject.

Prof. Dr. Víctor Yepes
Prof. Dr. Moacir Kripka
Dr. José Antonio García
Guest Editors

 

Manuscript Submission Information

Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All submissions that pass pre-check are peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and listed together on the special issue website. Research articles, review articles, and short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 100 words) can be sent to the Editorial Office for announcement on this website.

Submitted manuscripts should not have been published previously nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. Mathematics is an international peer-reviewed open-access semimonthly journal published by MDPI.

Please visit the Instructions for Authors page before submitting a manuscript. The Article Processing Charge (APC) for publication in this open-access journal is 2600 CHF (Swiss Francs). Submitted papers should be well formatted and use good English. Authors may use MDPI’s English editing service before publication or during author revisions.

 

Keywords

  • multi-objective optimization
  • optimization methods
  • optimization applications
  • innovative methods and algorithms

Published Papers

This special issue is now open for submission.

Mejora de la robustez en la optimización de estructuras modulares prefabricadas: Integración de NSGA-II, NSGA-III y RVEA para una infraestructura sostenible

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El documento explora el diseño de estructuras modulares prefabricadas sostenibles utilizando la optimización multiobjetivo (MOO) y la toma de decisión multicriterio (MCDM) con algoritmos avanzados como NSGA-II, NSGA-III y RVEA. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo destaca la importancia de integrar la sostenibilidad del ciclo de vida en los proyectos de infraestructura de transporte para estimular la innovación y la colaboración entre las partes interesadas. Además, presenta una estrategia de diseño novedosa que se centra en la optimización del ciclo de vida de los marcos modulares prefabricados de hormigón armado (RCPMF). Por último, amplía la comprensión de la aplicabilidad de los algoritmos avanzados de MOO y las técnicas de MCDM para mejorar el desarrollo sostenible de la infraestructura.

Las conclusiones más importantes de este trabajo son las siguientes:

  • El estudio evalúa el rendimiento de optimización del ciclo de vida de los algoritmos NSGA-II, NSGA-III y RVEA dentro de una estructura prefabricada tipo marco de diseño coherente para una infraestructura de transporte sostenible.
  • El NSGA-III se identifica como el algoritmo con mejor rendimiento, lo que demuestra su potencial para facilitar enfoques de diseño sostenibles.
  • El problema del MCDM se evalúa rigurosamente y se abordan nueve soluciones no dominantes generadas por los algoritmos de optimización, lo que demuestra la eficiencia y la fiabilidad del marco integrado de MOO y MCDM.
  • Los resultados abogan por un enfoque transformador del desarrollo de infraestructuras, orientado hacia soluciones de ingeniería más avanzadas y sostenibles.

Abstract:

The advancement toward sustainable infrastructure presents complex multi-objective optimization (MOO) challenges. This paper expands the current understanding of design frameworks that balance cost, environmental impacts, social factors, and structural integrity. Integrating MOO with multi-criteria decision-making (MCDM), the study targets enhancements in life cycle sustainability for complex engineering projects using precast modular road frames. Three advanced evolutionary algorithms—NSGA-II, NSGA-III, and RVEA—are optimized and deployed to address sustainability objectives under performance constraints. The efficacy of these algorithms is gauged through a comparative analysis, and a robust MCDM approach is applied to nine non-dominated solutions, employing SAW, FUCA, TOPSIS, PROMETHEE, and VIKOR decision-making techniques. An entropy theory-based method ensures systematic, unbiased criteria weighting, augmenting the framework’s capacity to pinpoint designs, balancing life cycle sustainability. The results reveal that NSGA-III is the algorithm converging towards the most cost-effective solutions, surpassing NSGA-II and RVEA by 21.11% and 10.07%, respectively, while maintaining balanced environmental and social impacts. The RVEA achieves up to 15.94% greater environmental efficiency than its counterparts. The analysis of non-dominated solutions identifies the 𝐴4𝐴4 design, utilizing 35 MPa concrete and B500S steel, as the most sustainable alternative across 80% of decision-making algorithms. The ranking correlation coefficients above 0.94 demonstrate consistency among decision-making techniques, underscoring the robustness of the integrated MOO and MCDM framework. The results in this paper expand the understanding of the applicability of novel techniques for enhancing engineering practices and advocate for a comprehensive strategy that employs advanced MOO algorithms and MCDM to enhance sustainable infrastructure development.

Keywords:

Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; NSGA-II; NSGA-III; RVEA; SAW; FUCA; TOPSIS; PROMETHEE; VIKOR

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Enhancing Robustness in Precast Modular Frame Optimization: Integrating NSGA-II, NSGA-III, and RVEA for Sustainable Infrastructure. Mathematics, 12(10):1478. DOI:10.3390/math12101478

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Optimización de los costes de fabricación de vigas híbridas de chapa de acero soldadas

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Advances in Civil Engineering (revista indexada en el JCR) donde se optimizan las vigas de acero híbridas para minimizar los costos de fabricación. El estudio se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El objetivo del artículo es optimizar las vigas de acero híbridas transversal-longitudinalmente (TLH) para minimizar los costos de fabricación, basándose en investigaciones anteriores sobre vigas híbridas transversalmente. Explora la ubicación de los puntos de transición en las vigas TLH para maximizar las ventajas de la configuración mecánica, y ofrece recomendaciones para establecer transiciones y configuraciones de acero en función de los niveles de tensión y las longitudes de los elementos.

La metodología implica definir estudios de casos, modelar estructuras híbridas transversales y longitudinalmente, formular un problema de optimización para explorar las configuraciones de TLH y establecer restricciones de diseño. El estudio utiliza técnicas de optimización para determinar el número y las posiciones óptimos de los puntos de transición a lo largo del elemento, así como las configuraciones de los materiales para los diferentes tramos de vigas TLH.

Las conclusiones más importantes de este trabajo son las siguientes:

  • El estudio muestra los beneficios económicos de las vigas de acero híbridas transversal-longitudinalmente (TLH) en comparación con los diseños homogéneos tradicionales y optimizados, y muestra una reducción de costos de fabricación de más del 50%.
  • Se ha descubierto que las configuraciones TLH son más eficaces para elementos de mayor envergadura, con recomendaciones específicas para los puntos de transición y las configuraciones de materiales en función de los niveles de tensión.
  • La metodología propuesta ofrece un enfoque de diseño sostenible al optimizar los elementos del TLH para mejorar los índices económicos y las consideraciones ambientales, lo que allana el camino para futuras investigaciones sobre el comportamiento estructural, el análisis conjunto y la implementación más amplia de criterios de sostenibilidad.

Abstract:

I-section girders with different types of steel in the flanges and web (fyf > fyw, respectively) are known as transverse hybrid girders. These have proven to be more economical than their homogeneous counterparts. However, the use of hybrid configurations in the longitudinal direction of the element has yet to be studied. This paper uses optimization techniques to explore the possibility of constructing transverse and longitudinally hybrid (TLH) steel girders. The optimization objective is to minimize the manufacturing cost, including seven activities besides the material cost. The geometrically double symmetric I-girder design subjected to a uniform transverse load is performed using Eurocode 3 specifications. Nine case studies are implemented, varying the element span (L) and the applied load. The results show that establishing various configurations along the length of the element is beneficial. The optimum number of transition points is six, meaning the girder will have four configurations, i.e., one central and three others symmetrically distributed toward each half of the element. The optimum position for the first transition would be at (L/2), the second at (L/2), and the third at (L/2). The optimum extreme configuration is usually homogeneous (fyf = fyw = 235 MPa). The others increase the steel quality in the plates, maintaining hybrid arrangements to reach the central one that usually remains with S700 steel for the flanges and S355 for the web. The study shows that TLH configurations are more effective for elements with larger spans. By applying the formulated design recommendations in a different case study, the manufacturing cost dropped by over 50% compared to the traditionally designed element and by more than 10% relative to the optimized element with a homogeneous configuration. The study’s limitations and encouraging results suggest future lines of research in this area.

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2024). Optimized Transverse-Longitudinal Hybrid Construction for Sustainable Design of Welded Steel Plate Girders. Advances in Civil Engineering, 2024:5561712. DOI:10.1155/2024/5561712.

Como la publicación está en abierto, os la dejo para su descarga.

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Toma de decisiones sobre infraestructuras viarias sostenibles: NSGA-II con operadores de reparación para optimización multiobjetivo

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El trabajo trata sobre la toma de decisiones en infraestructuras viales sostenibles. Para ello se utiliza una variante personalizada de la técnica NSGA-II con operadores de reparación para una optimización multiobjetivo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El documento propone un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad. El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales, y utiliza algoritmos personalizados y un análisis del ciclo de vida (LCA) para una evaluación precisa. Los resultados muestran que el operador de reparaciones basado en estadísticas ofrece soluciones con un menor impacto en todas las dimensiones y demuestra una variabilidad mínima, lo que lo convierte en el más adecuado para cumplir con los requisitos de diseño del RCPMF.

Las contribuciones más importantes de este trabajo son las siguientes:

  • El documento presenta un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad.
  • El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación (basados en estadísticas, aleatorios y de proximidad) a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales.
  • El artículo presenta una versión personalizada del algoritmo NSGA-II (NSGA-II) de clasificación no dominada, complementada con un análisis detallado del ciclo de vida (LCA), para facilitar la evaluación precisa de las funciones objetivas.
  • El artículo demuestra el uso de dos técnicas de MCDM, a saber, la ponderación aditiva simple (SAW) y (FUCA), para puntuar y clasificar las soluciones MOO.
  • La investigación proporciona una estrategia clara y metódica para integrar el MOO y el MCDM, formando un marco coherente para la implementación práctica en contextos de ingeniería complejos.
  • El estudio destaca la importancia de tener en cuenta los principios de sostenibilidad desde la fase de diseño y de emplear las técnicas de MOO para encontrar soluciones equilibradas y óptimas en la ingeniería civil.

Abstract:

Integrating sustainability principles into the structural design and decision-making processes for transportation infrastructure, particularly concerning reinforced concrete precast modular frames (RCPMF), is recognized as crucial for ensuring environmentally responsible, economically feasible, and socially beneficial outcomes. In this study, this challenge is addressed, with the significance of sustainable development in modern engineering practices being underscored. A novel approach, which combines multi-objective optimization (MOO) with multi-criteria decision-making (MCDM) techniques, is proposed, tailored specifically for the design and selection of RCPMF. The effectiveness of three repair operators—statistical-based, random, and proximity based—in optimizing economic, environmental, and social objectives is evaluated. Precise evaluation of objective functions is facilitated by a customized Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) algorithm, complemented by a detailed life cycle analysis (LCA). The utilization of simple additive weighting (SAW) and fair un choix adéquat (FUCA) methods for the scoring and ranking of the MOO solutions has revealed that notable excellence in meeting the RCPMF design requirements is exhibited by the statistical-based repair operator, which offers solutions with lower impacts across all dimensions and demonstrates minimal variability. MCDM techniques produced similar rankings, with slight score variations and a significant correlation of 0.9816, showcasing their consistent evaluation capacity despite distinct operational methodologies.

Keywords:

Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; modular structure; life cycle sustainability; NSGA-II; simple additive weighting; fair un choix adéquat.

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Sustainable Road Infrastructure Decision-Making: Custom NSGA-II with Repair Operators for Multi-objective Optimization. Mathematics, 12(5):730. DOI:10.3390/math12050730

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Optimización estructural asistida por metamodelos: Aplicaciones

Figura 1. Conceptos relacionados con el uso de metamodelos, (a) relación entre precisión y coste computacional para diferentes enfoques de la modelación (adaptado de Roman et al. (2020)) y (b) descripción genérica de un metamodelo como una función de caja negra (adaptado de Texeira et al. (2020)).

Dentro del XIII Coloquio de Análisis, Diseño y Monitoreo Estructural de la IV Convención Científica Internacional UCLV 2023, se presentó una ponencia sobre las aplicaciones de la optimización estructural asistida por metamodelos. Os paso a continuación la ponencia, por si os resulta de interés.

Resumen:

Debido al creciente interés por mejorar la sostenibilidad del sector de las construcciones, la optimización del diseño estructural ha venido cobrando auge en los últimos tiempos. Una de las desventajas de estos procedimientos es el enorme consumo computaciones que requieren. Sin embargo, la optimización asistida por metamodelos (MASDO por sus siglas en inglés) es una variante muy útil, ya que permite acortar considerablemente los tiempos de cómputo manteniendo la precisión en los resultados de la optimización. En este trabajo se exponen las estrategias de MASDO más utilizadas en el ámbito de la ingeniería estructural, así como algunas aplicaciones prácticas.

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Revisión de estado del conocimiento en infraestructuras hídricas usando técnicas de aprendizaje automático

Acabamos de recibir la noticia de la publicación de nuestro artículo en la revista Applied Sciences, la cual está indexada en el JCR. Este estudio explora las diversas aplicaciones del aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en relación con la integridad y calidad de las infraestructuras hidráulicas, identificando cuatro áreas clave donde se ha implementado con éxito. Estas áreas abarcan desde la detección de contaminantes en el agua y la erosión del suelo, hasta la predicción de niveles hídricos, la identificación de fugas en redes de agua y la evaluación de la calidad y potabilidad del agua.

Cabe destacar que esta investigación se llevó a cabo en el marco de una colaboración fructífera entre nuestro grupo de investigación e investigadores chilenos, liderados por el profesor José Antonio García Conejeros. El proyecto en sí, denominado HYDELIFE, forma parte de las iniciativas que superviso como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Se realizó un análisis bibliográfico de artículos científicos a partir de 2015, que arrojó un total de 1087 artículos, para explorar las aplicaciones de las técnicas de aprendizaje automático en la integridad y la calidad de la infraestructura hídrica. Entre las contribuciones realizadas por el trabajo, caben destacar las siguientes:

  • Se identificaron cuatro áreas clave en las que el aprendizaje automático se ha aplicado a la gestión del agua: los avances en la detección de contaminantes del agua y la erosión del suelo, la previsión de los niveles del agua, las técnicas avanzadas para la detección de fugas en las redes de agua y la evaluación de la calidad y potabilidad del agua.
  • Destacó el potencial de las técnicas de aprendizaje automático (Random Forest, Support Vector Regresion, Convolutional Neural Networks y Gradient Boosting) combinadas con sistemas de monitoreo de vanguardia en múltiples aspectos de la infraestructura y la calidad del agua.
  • Proporcionó información sobre el impacto transformador del aprendizaje automático en la infraestructura hídrica y sugirió caminos prometedores para continuar con la investigación.
  • Empleó un enfoque semiautomático para realizar análisis bibliográficos, aprovechando las representaciones codificadas bidireccionales de Transformers (BERTopic), para abordar las limitaciones y garantizar una representación precisa de los documentos.
  • Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen una alta precisión, un tiempo de procesamiento reducido y datos valiosos para la toma de decisiones en materia de gestión sostenible de los recursos y sistemas de alerta temprana.
  • La colaboración interdisciplinaria, los marcos integrados y las tecnologías avanzadas, como la teledetección y la IoT, son esenciales para avanzar en la investigación sobre la integridad y la calidad de la infraestructura hídrica.

Abstract:

Water infrastructure integrity, quality, and distribution are fundamental for public health, environmental sustainability, economic development, and climate change resilience. Ensuring the robustness and quality of water infrastructure is pivotal for sectors like agriculture, industry, and energy production. Machine learning (ML) offers the potential for bolstering water infrastructure integrity and quality by analyzing extensive data from sensors and other sources, optimizing treatment protocols, minimizing water losses, and improving distribution methods. This study delves into ML applications in water infrastructure integrity and quality by analyzing English-language articles from 2015 onward, compiling 1087 articles. A natural language processing approach centered on topic modeling was initially adopted to classify salient topics. From each identified topic, key terms were extracted and utilized in a semi-automatic selection process, pinpointing the most relevant articles for further scrutiny. At the same time, unsupervised ML algorithms can assist in extracting themes from the documents, generating meaningful topics often requires intricate hyperparameter adjustments. Leveraging the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERTopic) enhanced the study’s contextual comprehension in topic modeling. This semi-automatic methodology for bibliographic exploration begins with broad categorizing topics, advancing to an exhaustive analysis. The insights drawn underscore ML’s instrumental role in enhancing water infrastructure’s integrity and quality, suggesting promising future research directions. Specifically, the study has identified four key areas where ML has been applied to water management: (1) advancements in the detection of water contaminants and soil erosion; (2) forecasting of water levels; (3) advanced techniques for leak detection in water networks; and (4) evaluation of water quality and potability. These findings underscore the transformative impact of ML on water infrastructure and suggest promising paths for continued investigation.

Keywords:

Water infrastructure integrity; machine learning; environmental sustainability; natural language processing; BERTopic

Reference:

GARCÍA, J.; LEIVA-ARAOS, A.; DÍAZ-SAAVEDRA, E.; MORAGA, P.; PINTO, H.; YEPES, V. (2023). Relevance of Machine Learning Techniques in Water Infrastructure Integrity and Quality: A Review Powered by Natural Language Processing. Applied Sciences, 13(22):12497. DOI:10.3390/app132212497

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Optimización del coste energético de puentes losa postesados mediante un Kriging en dos fases

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el JCR. El objetivo del estudio es optimizar la energía empleada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el desarrollo de una metodología que utilice el muestreo latino de hipercubos y la optimización basada en el método Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

  • El artículo establece una metodología para optimizar la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el uso del hipercubo latino y la optimización basada en el método Kriging.
  • El estudio recomienda emplear índices de esbeltez elevados, minimizar el uso de hormigón y armaduras activas y aumentar la cantidad de armaduras pasivas para mejorar la eficiencia energética.
  • El artículo utiliza una técnica estadística llamada muestreo de hipercubo latino para muestrear variables y crear una superficie de respuesta, que luego se ajusta con precisión mediante un metamodelo Krixing.
  • La metodología desarrollada en el trabajo reduce el coste energético de la construcción de puentes de losas aligeradas.
  • El estudio contribuye al campo de la optimización energética en la construcción al proporcionar una metodología específica para los puentes de losas de hormigón pretensado aligerado, especialmente en los pasos elevados de carreteras postesadas.

Abstract:

This study aims to establish a methodology for optimizing embodied energy while constructing lightened road flyovers. A cross-sectional analysis is conducted to determine design parameters through an exhaustive literature review. Based on this analysis, key design variables that can enhance the energy efficiency of the slab are identified. The methodology is divided into two phases: a statistical technique known as Latin Hypercube Sampling is initially employed to sample deck variables and create a response surface; subsequently, the response surface is fine-tuned through a Kriging-based optimization model. Consequently, a methodology has been developed that reduces the energy cost of constructing lightened slab bridge decks. Recommendations to improve energy efficiency include employing high slenderness ratios (approximately 1/28), minimizing concrete and active reinforcement usage, and increasing the amount of passive reinforcement.

Keywords:

Optimization; embodied energy; bridges; surrogate model; Kriging; prestressed concrete; sustainability

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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Aprendizaje profundo para la optimización del ciclo de vida de puentes mixtos de hormigón y acero

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida mediante la función de densidad espectral de potencia en un puente de hormigón en ambiente costero. El artículo presenta una metodología que utiliza el aprendizaje profundo para acelerar los cálculos de las restricciones estructurales en un contexto de optimización, específicamente para un puente mixto de hormigón y acero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El modelo de aprendizaje profundo óptimo está integrado por tres metaheurísticas: el método Obamo (Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator), el Cuckoo Search (CS) y los algoritmos de coseno sinusoidal (SCA). Esta integración da como resultado un posible aumento de 50 veces en la velocidad computacional en ciertos escenarios. El estudio destaca la viabilidad económica, las ramificaciones ambientales y las evaluaciones del ciclo de vida social de las soluciones de diseño optimizadas. Demuestra las ventajas de combinar el aprendizaje profundo con la optimización del diseño de la ingeniería civil, especialmente en lo que respecta al aumento del límite elástico del acero para cumplir objetivos medioambientales y sociales. La metodología propuesta en el documento se puede adaptar a una variedad de otras configuraciones estructurales, por lo que es aplicable más allá del caso específico del puente compuesto

La editorial permite la descarga gratuita del artículo hasta el 29 de noviembre de 2023 en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/c/1humr8MoIG~oVG

Abstract:

The ability to conduct life cycle analyses of complex structures is vitally important for environmental and social considerations. Incorporating the life cycle into structural design optimization results in extended computational durations, underscoring the need for an innovative solution. This paper introduces a methodology leveraging deep learning to hasten structural constraint computations in an optimization context, considering the structure’s life cycle. Using a composite bridge composed of concrete and steel as a case study, the research delves into hyperparameter fine-tuning to craft a robust model that accelerates calculations. The optimal deep learning model is then integrated with three metaheuristics: the Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator (OBAMO), the Cuckoo Search (CS), and the Sine Cosine Algorithms (SCA). Results indicate a potential 50-fold increase in computational speed using the deep learning model in certain scenarios. A comprehensive comparison reveals economic feasibility, environmental ramifications, and social life cycle assessments, with an augmented steel yield strength observed in optimal design solutions for both environmental and social objective functions, highlighting the benefits of meshing deep learning with civil engineering design optimization.

Keywords:

Deep learning; Sustainability; Optimization; Bridges; Machine learning; Composite structures

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Deep learning classifier for life cycle optimization of steel-concrete composite bridges. Structures, 57:105347. DOI:10.1016/j.istruc.2023.105347

Simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil

En el marco del próximo Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería CMN, que se desarrollará del 12 al 14 de septiembre de 2024 en la Universidad de Aveiro (Portugal), tengo el placer de anunciar la organización de un simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil. Dicho evento lo organizamos en colaboración con los profesores David Greiner y Diogo Ribeiro.

El principal objetivo de este simposio es congregar a investigadores y estimular el interés por la presentación de trabajos que aborden nuevas perspectivas en el ámbito de la optimización, las metaheurísticas y los algoritmos evolutivos en las disciplinas de ingeniería computacional y civil. Las comunicaciones deben centrarse en metaheurísticas, algoritmos evolutivos y otras técnicas de optimización aplicadas a la resolución de problemas de diseño óptimo en los campos de la ingeniería computacional y civil, así como en temas relacionados.

Los algoritmos evolutivos constituyen un área de investigación interdisciplinaria que abarca diversos paradigmas inspirados en el principio darwiniano de la evolución. En la fase actual de investigación, se consideran, entre otros, los siguientes paradigmas: Algoritmos Genéticos, Programación Genética, Estrategias Evolutivas, Evolución Diferencial, etc., además de otros enfoques de metaheurísticas como la Optimización por Enjambre de Partículas.

Se extiende una cordial bienvenida a las aplicaciones de estos métodos de optimización y otros en el ámbito de la ingeniería computacional y civil, tanto para resolver problemas de optimización de objetivo único como de objetivo múltiple. Los temas que se abordarán, sin limitarse a ellos, incluyen en el ámbito de la ingeniería civil aspectos relacionados con el diseño estructural, como estructuras de hormigón y/o acero, geotecnia, acústica, hidráulica e infraestructura. En el ámbito de la ingeniería computacional, los temas relacionados incluyen ingeniería mecánica y aeronáutica, energías renovables y confiabilidad, entre otros.

Se alienta la exploración de aspectos de desarrollo tales como la modelización de sustitución, la paralelización, la hibridación y la realización de comparaciones de rendimiento entre distintos métodos, entre otros.

Os paso, a continuación, la propuesta del simposio.

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