Optimización de la vía en placa mediante metamodelos para mejorar la sostenibilidad de la construcción ferroviaria

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Construction Engineering and Management-ASCE, revista indexada en el primer cuartil del JCR. Se trata de optimizar la vía en placa mediante metamodelos para mejorar la sostenibilidad de la construcción ferroviaria. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Este artículo no está publicado en abierto, pero podéis encontrarlo, solicitándolo, en esta dirección: https://www.researchgate.net/publication/360243758_Slab_Track_Optimization_Using_Metamodels_to_Improve_Rail_Construction_Sustainability o bien descargarlo directamente de la página web de ASCE: https://ascelibrary.org/doi/full/10.1061/%28ASCE%29CO.1943-7862.0002288

El ferrocarril es un medio de transporte eficaz, sin embargo, la construcción y el mantenimiento de las vías férreas tienen un impacto medioambiental importante en términos de emisiones de CO2 y uso de materias primas. Esto es especialmente cierto en el caso de la vía en placa, pues necesitan grandes cantidades de hormigón. También son más caras de construir que las vías convencionales con balasto, pero requieren menos mantenimiento y presentan otras ventajas que las convierten en una buena alternativa, especialmente para las líneas de alta velocidad. Para contribuir a un ferrocarril más sostenible, este trabajo pretende optimizar el diseño de una de las tipologías de vía en placa más comunes: RHEDA 2000. El objetivo principal es reducir la cantidad de hormigón necesaria para construir la losa sin comprometer su rendimiento y durabilidad. Para ello, se utilizó un modelo basado en el método de los elementos finitos (MEF) de la vía, emparejado con un metamodelo de kriging que permite analizar múltiples opciones de espesor de la losa y resistencia del hormigón de forma puntual. Mediante kriging, se obtuvieron soluciones óptimas que se validaron a través del modelo MEF para garantizar el cumplimiento de las restricciones mecánicas y geométricas predefinidas. Partiendo de una configuración inicial con una losa de 30 cm de hormigón con una resistencia característica de 40 MPa, se llegó a una solución optimizada, consistente en una losa de 24 cm de hormigón con una resistencia de 45 MPa, que arroja una reducción de costes del 17,5%. Este proceso puede aplicarse ahora a otras tipologías de losas para obtener diseños más sostenibles.

Abstract:

Railways are an efficient transport mode, but building and maintaining railway tracks have a significant environmental impact in terms of CO2 emissions and the use of raw materials. This is particularly true for slab tracks, which require large quantities of concrete. They are also more expensive to build than conventional ballasted tracks, but require less maintenance and have other advantages that make them a good alternative, especially for high-speed lines. To contribute to more sustainable railways, this paper aims to optimize the design of one of the most common slab track typologies: RHEDA 2000. The main objective is to reduce the amount of concrete required to build the slab without compromising its performance and durability. To do so, a model based on the finite-element method (FEM) of the track was used, paired with a kriging metamodel to allow analyzing multiple options of slab thickness and concrete strength in a timely manner. By means of kriging, optimal solutions were obtained and then validated through the FEM model to ensure that predefined mechanical and geometrical constraints were met. Starting from an initial setup with a 30-cm slab made of concrete with a characteristic strength of 40 MPa, an optimized solution was reached, consisting of a 24-cm slab made of concrete with a strength of 45 MPa, which yields a cost reduction of 17.5%. This process may be now applied to other slab typologies to obtain more sustainable designs.

Keywords:

Slab track; Optimization; Latin hypercube; Kriging; Finite-element method (FEM).

Reference:

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, 148(7):04022053. DOI:10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002288

Optimización de la cimentación de un aerogenerador mediante metamodelos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.

En este trabajo se estudia el potencial del metamodelado de kriging para optimizar el diseño estructural con múltiples objetivos mediante el uso de software de análisis de elementos finitos y normas de diseño. Se propone un método que incluye la sostenibilidad y la constructibilidad, y se aplica a un caso de cimentaciones de hormigón armado para aerogeneradores de un gran proyecto de parque eólico sueco. Se realizan análisis de sensibilidad para investigar la influencia del factor de penalización aplicado a las soluciones no viables y el tamaño de la muestra inicial generada por el muestreo de hipercubos latinos. A continuación, se realiza una optimización multiobjetivo para obtener soluciones óptimas para diferentes combinaciones de pesos para los cuatro objetivos considerados. Los resultados indican que los diseños obtenidos mediante kriging a partir de muestras de 20 superan a los mejores diseños de las muestras de 1000. Las soluciones óptimas obtenidas por el método propuesto tienen un impacto de sostenibilidad entre un 8 y un 15% menor que los desarrollados por métodos tradicionales.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE por tener acceso libre: https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-021-03154-0

Abstract:

In this work, we study the potential of using kriging metamodelling to perform multi-objective structural design optimization using finite element analysis software and design standards while keeping the computational efforts low. A method is proposed, which includes sustainability and buildability objectives, and it is applied to a case study of reinforced concrete foundations for wind turbines based on data from a large Swedish wind farm project. Sensitivity analyses are conducted to investigate the influence of the penalty factor applied to unfeasible solutions and the size of the initial sample generated by Latin hypercube sampling. Multi-objective optimization is then performed to obtain the optimum designs for different weight combinations for the four objectives considered. Results show that the kriging-obtained designs from samples of 20 designs outperform the best designs in the samples of 1000 designs. The optimum designs obtained by the proposed method have a sustainability impact 8–15% lower than the designs developed by traditional methods.

Keywords:

Multidisciplinary design optimization; Structural design; Kriging surrogate model; Reinforced concrete structures; Multi-criteria decision making; Parametric design

Reference:

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

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Optimización de tableros de puentes mixtos con metaheurística de trayectoria

Variables de la sección transversal del puente mixto

La optimización de puentes es un problema complejo debido al gran número de variables que intervienen. En este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto en cajón considerando el coste como función objetivo. Para ello se ha aplicado el Recocido Simulado (SA) como ejemplo de algoritmo basado en la búsqueda de soluciones mediante trayectorias para la optimización de la estructura. Se observa que la adición de celdas a las secciones transversales del puente mejora no sólo el comportamiento de la sección sino también los resultados de la optimización. Finalmente, se observa que el diseño propuesto de doble acción compuesta materializando losas en el ala inferior sobre apoyos, permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, que tradicionalmente se ha basado en la propia experiencia del técnico, permitiendo alcanzar resultados de forma más eficiente.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Composite bridge deck optimization with trajectory-based algorithms. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain, pp. 174-187. ISNB: 978-84-09-39323-7

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Nuestra aportación a la 6ª Conferencia Internacional sobre Modelos Mecánicos en Ingeniería Estructural CMMoST 2021

Como suele ser habitual, nuestro grupo de investigación suele presentar algunos de sus trabajos en la Conferencia Internacional sobre Modelos Mecánicos en Ingeniería Estructural. Estamos ya en la sexta edición, la CMMoST 2021, que se va a desarrollar del 1 al 3 de diciembre de 2021 en Valladolid (España). Se trata de un congreso bianual que, como bien indica su blog de presentación, es una excelente oportunidad para presentar a nivel internacional vuestros proyectos y compartir experiencias en el campo de los modelos mecánicos en la ingeniería estructural. CMMoST 2021 va dirigido tanto a investigadores como a profesionales dedicados al desarrollo y aplicación de modelos mecánicos en la ingeniería estructural. De este modo, ingenieros, arquitectos y otros expertos y profesionales relacionados con los modelos estructurales tienen cabida en este congreso internacional.

En esta ocasión, nos presentamos con dos comunicaciones que son parte de la investigación realizada en sendas tesis doctorales en marcha. A continuación os paso el resumen de los dos trabajos. Más adelante os pasaré las comunicaciones completas.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Composite bridge deck optimization with trajectory-based algorithms. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain.

ABSTRACT

Bridge optimization can be difficult due to the large number of variables involved in the problem. In this work, the optimization of a steel‐concrete composite box girder bridge has been performed considering cost as objective function. To achieve this objective, Simulated Annealing (SA) has been applied as an example of trajectory‐based algorithm for the optimization of the structure. It is observed that the addition of cells to the bridge cross sections improves not only the section behavior but also the optimization results. Finally, it is observed that the proposed double composite‐action design materializing slabs on the bottom flange on supports, allows eliminating the continuous longitudinal stiffeners. This method automatize the optimization process of an initial design of a composite bridge, which has traditionally been based on the technician’s own experience, allowing to reach results in a more efficient way.

Keywords: Optimization, Structures, Composite bridges, Metaheuristics, Trajectory‐based algorithms.

 

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic logic applied to the multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for earth-retaining walls. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain.

ABSTRACT

The sustainable design of infrastructures is one of the key aspects for the achievement of the Sustainable Development Goals, given the recognized magnitude of both the economic and environmental impacts of the construction sector. Multi-criteria decision methodologies allow addressing the sustainable design of infrastructures, simultaneously considering the impact of a design on the different dimensions of sustainability. This article proposes the use of neutrosophic logic to solve one of the main problems associated with decision making: the subjectivity of the experts involved. Through the neutrosophic approach of the AHP multi-criteria methodology and the use of the VIKOR technique, the economic and environmental impacts associated with four earth retaining wall designs are analyzed. In the present assessment, the most sustainable response over its life cycle has been found to be the gabion wall.

Keywords: Sustainability, Retaining walls, Neutrosophic logic, AHP, Multi-criteria decision making.

 

High Performance and Optimum Structures and Materials Encompassing Shock and Impact Loading HPSM/OPTI/SUSI 2022

This scientific event is a new edition of the High Performance and Optimum Design of Structures and Materials Conference and follows that originated in Southampton as long ago as 1989 and the Structures under Shock and Impact that started in Cambridge, Massachusetts, also in 1989.

The use of novel materials and new structural concepts nowadays is not restricted to highly technical areas like aerospace, aeronautical applications or the automotive industry, but affects all engineering fields including those such as civil engineering and architecture. The conference addresses issues involving advanced types of structures, particularly those based on new concepts. Contributions will highlight the latest development in design and manufacturing issues.

Most high-performance structures require the development of a generation of new materials, which can more easily resist a range of external stimuli or react in a non-conventional manner. Particular emphasis will be placed on intelligent structures and materials as well as the application of computational methods for their modelling, control and management.

The conference also addresses the topic of design optimisation. Contributions on numerical methods and different optimisation techniques are also welcome, as well as papers on new software. Optimisation problems of interest to the meeting involve those related to size, shape and topology of structures and materials. Optimisation techniques have much to offer to those involved in the design of new industrial products, as the appearance of powerful commercial computer codes has created a fertile field for the incorporation of optimisation in the design process in all engineering disciplines.

The performance of the structures under shock and impact loads is another objective of the meeting. The increasing need to protect civilian infrastructure and industrial facilities against unintentional loads arising from accidental impact and explosion events as well as terrorist attacks is reflected in the sustained interest worldwide. While advances have been made in the last decades, many challenges remain, such as developing more effective and efficient blast and impact mitigation approaches than those that currently exist or assessing the uncertainties associated with large and small scale testing and validation of numerical and analytical models. All of that aimed to a better understanding of critical issues relating to the testing behaviour, modelling and analyses of protective structures against blast and impact loading.

The meeting will provide a friendly and useful forum for the interchange of ideas and interaction amongst researchers, designers and scholars in the community to share advances in the scientific fields related to the conference topics.

All conference papers are archived in the Wessex Institute eLibrary (www.witpress.com/elibrary) where they are easily and permanently available in Open Access format to the international community.

Conference Topics

The following list covers some of the topics to be presented at HPSM/OPTI/SUSI 2022. Papers on other subjects related to the objectives of the conference are also welcome.

  • Composite materials
  • Material characterisation
  • Natural fibre composites
  • Nanocomposites
  • Green composites
  • Composites for automotive applications
  • Transformable structures
  • Environmentally friendly and sustainable structures
  • Reliability-based design optimisation
  • Non-deterministic approaches
  • Evolutionary methods in optimisation
  • Aerospace structures
  • Biomechanics application
  • Lightweight structures
  • Design for sustainability
  • Design for durability
  • Lifecycle assessment
  • Structural reliability
  • Smart materials and structures
  • Optimization of civil engineering structures
  • Optimization in mechanical engineering
  • Optimization in the car industry
  • Design optimization of tall buildings
  • Metaheuristic algorithms
  • New algorithms for size and topology optimisation
  • BIM tools for design optimization
  • Emerging materials
  • Impact and blast loading
  • Energy-absorbing issues
  • Computational and experimental results
  • Response of reinforced concrete under impact
  • Seismic behaviour
  • Protection of existing structures
  • Industrial accidents and explosions
  • Security issues
  • Response of composite structures to blast and impact
  • Vehicle impact
  • Ballistics analysis
  • Dynamic material behaviour
  • Fluid-structure interaction
  • Seismic soil-structure interaction
  • Case studies

More information: https://www.wessex.ac.uk/conferences/2022/hpsm-opti-susi-2022

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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

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  • 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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Optimización de la estrategia de desarrollo sostenible en la gestión de proyectos de ingeniería internacionales

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. En este caso se ha desarrollado una aplicación para la optimización de una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El objetivo de este artículo es establecer un marco internacional para la gestión sostenible de proyectos en ingeniería, completar la investigación en este campo y proponer una base teórica para el establecimiento de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo adopta como método de investigación la revisión de la literatura, un algoritmo de programación matemática y el estudio de casos. La revisión de la literatura analizó los resultados de 21 años de investigación en este campo. Como resultado, se constató que el sistema de gestión de proyectos presenta deficiencias. Se estableció un modelo matemático para analizar la composición y los elementos del sistema optimizado de gestión de proyectos internacionales. La investigación de casos seleccionó grandes puentes para su análisis y verificó la superioridad y viabilidad del sistema teórico propuesto. La aportación de esta nueva investigación radica en el establecimiento de un modelo de sistema de gestión de proyectos internacional completo; en la integración del desarrollo sostenible con la gestión de proyectos; y en la propuesta de nuevos marcos de investigación y modelos de gestión para promover el desarrollo sostenible de la industria de la construcción.

Abstract:

The aim of this paper is to establish an international framework for sustainable project management in engineering, to make up the lack of research in this field, and to propose a scientific theoretical basis for the establishment of a new project management system. The article adopts literature review, mathematical programming algorithm and case study as the research method. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed the results of 21-year research in this field. As a result, the project management system was found to have defects and deficiencies. A mathematical model was established to analyze the composition and elements of the optimized international project management system. The case study research selected large bridges for analysis and verified the superiority and practicability of the theoretical system. Thus, the goal of sustainable development of bridges was achieved. The value of this re-search lies in establishing a comprehensive international project management system model; truly integrating sustainable development with project management; providing new research frames and management models to promote the sustainable development of the construction industry.

Keywords:

Bridge; project management; environmental impact; cost; optimization

Reference:

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

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Hipótesis de partida del proyecto HYDELIFE

Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH). http://congress.cimne.com/SAHC2020/frontal/JoseM.Adam.asp

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis e partida sobre las que se basa este proyecto.

La hipótesis principal de partida es que las emergentes metaheurísticas híbridas son capaces de extraer información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejorar la calidad y el tiempo de cálculo tanto en el diseño como en el mantenimiento óptimo de puentes y estructuras. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real planteando el diseño y el mantenimiento óptimo basándose en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisión 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 en el caso de fuertes restricciones presupuestarias. Esta metodología presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los complejos procesos de cálculo.

Para la consecución de los objetivos del proyecto, es necesario alcanzar una serie de objetivos específicos que, a su vez, se basan en unas determinadas hipótesis:

  • Hipótesis 1: Las metaheurísticas mejoran la calidad y reducen el tiempo de cálculo cuando se hibridan con el aprendizaje profundo (DL).
  • Hipótesis 2: El análisis del ciclo de vida de la construcción industrializada modular presenta mejores indicadores medioambientales y sociales que la construcción tradicional.
  • Hipótesis 3: La optimización multiobjetivo de los puentes mixtos de hormigón y acero y las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
  • Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede llevar a soluciones que pueden ser infactibles con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones.
  • Hipótesis 5: 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 6: 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 puentes mixtos y estructuras modulares.
  • Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimo de puentes mixtos y estructuras modulares son diferentes si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
  • Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata al mundo real, es posible integrar múltiples actores, escenarios y criterios (tangibles e intangibles) en técnicas analíticas que asistan en la toma de decisiones complejas que incluyan aspectos de sostenibilidad social y ambiental mediante herramientas colaborativas.
  • Hipótesis 9: Las decisiones públicas (instituciones) y privadas (empresas) adecuadas pueden mejorar la sostenibilidad, las prestaciones a largo plazo y la durabilidad de las estructuras incluso con escenarios presupuestarios muy restrictivos.
  • 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 estratégicas, de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones multicriterio son preferibles por su menor coste social y ambiental a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares.
  • Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, conservación, mantenimiento y desmantelamiento de los puentes y estructuras modulares que sean robustas a cambios en los escenarios presupuestarios.

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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Trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE en su ámbito temático

Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En un artículo anterior detallamos los antecedentes y la motivación del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar la relevancia de la propuesta, que se centra tanto en la utilización de una metodología emergente y novedosa en el ámbito de las estructuras, como es la hibridación de las metaheurísticas con la inteligencia artificial, en especial con el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), como en el objeto de estudio, que es la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. Justificamos a continuación la importancia de esta propuesta.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones relacionadas con la ingeniería civil, especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras (Taffese et al., 2017). Sin embargo, los métodos más recientes como el reconocimiento de patrones (Pattern Recognition, PR), el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (DL) son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Éstas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender complicadas interrelaciones entre los parámetros y las variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles, o no son posibles, de resolver con los métodos tradicionales. Son capaces de descubrir información oculta, no trivial, sobre el rendimiento de una estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación y los datos recogidos de los sensores. Además, ML y DL tienen una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como, por ejemplo, para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los cálculos.

La optimización de las estructuras constituye un campo científico donde se ha trabajado intensamente en las últimas décadas (Afzal et al., 2020). Debido a que los problemas reales requieren un número elevado de variables, la resolución exacta del problema de optimización asociado es inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de elevada complejidad computacional, que requiere de metaheurísticas para llegar a soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables. La idea es aprovechar la inmensa cantidad de datos generados por el elevado número de iteraciones que requiere la optimización estructural mediante metaheurísticas. Es el campo ideal para la inteligencia artificial, pues permite extraer información para acelerar y afinar la búsqueda de la solución óptima. Un ejemplo de este tipo es nuestro trabajo (García-Segura et al., 2017a) de optimización multiobjetivo de puentes cajón, donde una red neuronal aprendía de los datos intermedios de la búsqueda y luego predecía con una extraordinaria exactitud el cálculo del puente, sin necesidad de calcularlo. Ello permitía reducir considerablemente el tiempo final de computación. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente por el método de los elementos finitos es mucho más lenta que una predicción con una red neuronal). HYDELIFE trata de dar un paso más allá. Se pretende que la metaheurística sea capaz de aprender de los datos recogidos utilizando la inteligencia artificial para ser mucho más efectiva, y no solo más rápida.

Concretando, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL) que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, construidos a partir del principio de las redes neuronales. El foco metodológico del proyecto es la exploración de la integración específica del DL en las metaheurísticas con el objeto de mejorar la calidad de las soluciones o los tiempos de convergencia cuando se trata de optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido ocasión de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como son los muros de contrafuertes (García et al., 2020a, 2020b; Yepes et al., 2020). Además, hemos lanzado al respecto un número especial en la revista Mathematics (indexada en el primer decil del JCR) denominado “Deep learning and hybrid-metaheuristics: novel engineering applications“ (https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/Deep_Learning_Hybrid-Metaheuristics_Novel_Engineering_Applications).

Modern methods of construction. https://www.lancashirebusinessview.co.uk/latest-news-and-features/let-s-talk-modern-methods-of-construction

En cuanto al objeto del proyecto, la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero, su justificación deriva de su importancia creciente y los huecos en la investigación encontrados. En efecto, la construcción modular y la prefabricación son técnicas ya veteranas desde que en 1936 Eugène Freyssinet construyera el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad están cambiando radicalmente este concepto y lo está llevando a una nueva dimensión. La reciente norma UNE 127050:2020 trata de los sistemas constructivos industrializados para edificios construidos a partir de elementos prefabricados de hormigón, así como de los requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación. Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que cubre una amplia gama de tecnologías basada en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que está revolucionando la forma de construir de forma más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en solo 12 días debido a la crisis sanitaria. Países como Suecia y Japón lideran la construcción MMC. En Suecia, casi la mitad de las viviendas de nueva construcción utilizan este método, llegando al 80% en el caso de viviendas unifamiliares. Japón, es el país donde se construye mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no llegan al 20% del total. La construcción MMC permite un ahorro de tiempo de hasta el 50%, permite el uso de materiales sostenibles, reduciéndose el desperdicio. La construcción en fábrica permite tolerancias estrictas, la reducción de los errores, promueve la seguridad, no estando los materiales a la intemperie durante la construcción. Además, permite el uso de materiales durables, que mejoran el aislamiento acústico, la protección contra incendios y la eficiencia energética. Sin embargo, en algunos países el uso de las MMC presenta costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros o la regulación existente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto diferente al del mercado de la construcción tradicional. La construcción modular, al tratarse de un producto alternativo, en lugar de competir, complementará el mercado tradicional. El objetivo es aumentar la productividad de los recursos disponibles mejorando la calidad, la eficiencia empresarial, la satisfacción del cliente, el rendimiento ambiental, el índice de sostenibilidad y el control de los plazos de entrega. Nuestro grupo de investigación (Sánchez-Garrido y Yepes, 2020) ha empezado a aplicar técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en MMC. Propusimos un índice de sostenibilidad, que incluye atributos tangibles e intangibles, así como factores de incertidumbre y riesgos, que permite a los promotores priorizar soluciones que aseguren la sostenibilidad económica, social y medioambiental. HYDELIFE pretende profundizar en esta vía con la optimización multiobjetivo híbrida de este tipo de construcción modular.


Constructalia – ArcelorMittal. Puente mixto Wirkowice: El primer puente de carretera en Europa con vigas de acero autopatinable Arcorox® 460 – Constructalia

Otro de los huecos detectados por nuestro grupo en este ámbito son los puentes mixtos (Martínez-Muñoz et al., 2020). El análisis del estado del arte indica que la investigación se ha centrado en el diseño preliminar de puentes con un enfoque principalmente económico (Yepes et al., 2019) sin abordar la optimización multiobjetivo social y ambiental de su ciclo de vida completo que permitan aplicar técnicas de decisión desde el diseño. mientras que a nivel mundial la preocupación se dirige a la búsqueda de soluciones sostenibles. También se ha detectado un vacío en los puentes ejecutados con vigas armadas híbridas. En este tipo de estructuras se utilizan diferentes límites elásticos de acero en las chapas de alas y alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo cual supone una reducción de peso por unidad de longitud de la sección transversal (Chacón, 2014). Sin embargo, la reducción del espesor puede acarrear la disminución de la capacidad de la sección ante otros fenómenos, como es el caso de la inestabilidad. Se debe garantizar un buen comportamiento de las vigas a cortante, estudiando su inestabilidad, a cargas concentradas y a pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés donde, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización completa a lo largo de su ciclo de vida. Asimismo, en nuestro equipo de investigación se ha desarrollado una patente sobre vigas en cajón mixtas (Alcalá y Navarro, 2020) que permiten resolver el problema de las vigas descolgadas en forjados de elementos prefabricados y que consiste en un cajón metálico que formará parte de un sistema de forjados slim-floor. HYDELIFE aplicará la metodología híbrida antes descrita para cubrir este vacío en el ámbito de la investigación de las estructuras.

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:

AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. J. Clean. Prod., 260:120623.

ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.

CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.

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, 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-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017a). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Struct. Multidiscip. Optim., 56(1):139-150.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Adv. Civ. Eng., 2020, 8823370.

RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. J. Manage. Eng., 30(1):69-77.

SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Eng. 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. J. Clean. Prod., 258: 120556.

TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Autom. Constr., 77:1-14.

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. App. 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.

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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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