En el marco del próximo congreso CMN2021 (Congress on Numerical Methods in Engineering) que se celebrará en Las Palmas de Gran Canaria del 28 al 30 de junio de 2021, hemos organizado una sesión temática coordinada por David Greiner, Diogo Ribeiro y Víctor Yepes que versa sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos en ingeniería civil. Os dejo a continuación una breve descripción del congreso y un resumen de la sesión temática propuesta.
El objetivo del Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería (CMN) es actuar como un foro en el que se recopilen los trabajos científicos y técnicos más relevantes en el área de los métodos numéricos y la mecánica computacional, así como sus aplicaciones prácticas. El CMN 2021 ha sido organizado conjuntamente por las sociedades españolas y portuguesa de métodos numéricos (SEMNI y APMTAC, respectivamente) y por el Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC). Los anteriores congresos conjuntos de ambas sociedades se celebraron en Madrid (2002), Lisboa (2004), Granada (2005), Oporto (2007), Barcelona (2009), Coimbra (2011), Bilbao (2013), Lisboa (2015), Valencia (2017) y Braga (2019). Las Palmas de Gran Canaria fue la sede del primer congreso CMN organizado por SEMNI en 1990 (coordinadores generales: Gabriel Winter y Miguel Galante), y 31 años después retorna a su primera sede. El programa científico del CMN 2021 estará estructurado en sesiones temáticas según las distintas especialidades de los métodos numéricos. Las comunicaciones presentadas en el congreso constituirán una referencia de los avances recientes y de las líneas de trabajo futuras. Asimismo, investigadores internacionales de reconocido prestigio impartirán una serie de conferencias plenarias.El enlace a la web del congreso es la siguiente: https://congress.cimne.com/cmn2021
Acabamos de presentar una comunicación en el 10th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2020, que se celebró en Praga (República Checa) del 3 al 5 de junio, pero que por motivos del coronavirus se ha celebrado virtualmente del 2 al 4 de septiembre. A continuación os paso un resumen de la comunicación, así como la presentación que hemos realizado.
En los objetivos de desarrollo sostenible recientemente establecidos se reconoce la importancia de las infraestructuras para lograr un futuro sostenible. A lo largo de su ciclo de vida, las infraestructuras generan una serie de impactos cuya reducción ha sido una de las principales preocupaciones de los investigadores en los últimos años. La optimización de los intervalos de mantenimiento de estructuras como los puentes ha despertado el interés del sector de la ingeniería civil, ya que la mayoría de los impactos de las infraestructuras se producen durante su fase operativa. Así pues, actualmente los puentes se diseñan para atender a los efectos económicos y ambientales derivados de las actividades de mantenimiento. Sin embargo, en esos análisis se suele descuidar el pilar social de la sostenibilidad. Dado que todavía no existe una metodología universalmente aceptada para su evaluación coherente, la dimensión social no se tiene en cuenta adecuadamente en las evaluaciones del ciclo de vida de las infraestructuras. En la presente comunicación se evalúan los efectos del ciclo vital de diseños alternativos de los tableros de hormigón de los puentes situados en un entorno cercano a la costa que requiere mantenimiento. Primero, se optimizan los intervalos de mantenimiento derivados de la fiabilidad minimizando los impactos económicos y ambientales. En una segunda etapa del análisis, se incluye la dimensión social en el proceso de optimización y se comparan los resultados. Los resultados de optimización de estas evaluaciones combinadas se obtienen aplicando la técnica multicriterio de toma de decisiones AHP-TOPSIS. En el presente documento se demuestra cómo la inclusión de la dimensión social puede conducir a estrategias de mantenimiento óptimo diferentes y más orientadas a la sostenibilidad. El enfoque tridimensional que se aplica aquí ha dado lugar a que se prefieran otras alternativas a las derivadas de la evaluación convencional, que solo tiene en cuenta las perspectivas económica y ambiental. Esa conclusión apoya la idea de que se requieren evaluaciones holísticas del ciclo vital para el diseño sostenible de las infraestructuras y que es necesario hacer más esfuerzos urgentes para integrar la dimensión social en las evaluaciones de la sostenibilidad de las estructuras.
Figure 1: Product system boundaries (Navarro et al., 2020)
ABSTRACT
The recently established Sustainable Development Goals recognize the importance of infrastructures for achieving a sustainable future. Along their long-lasting life cycle, infrastructures generate a series of impacts, the reduction of which has been one of the main focuses of researchers’ attention in the past years. The optimization of maintenance intervals of structures, such as bridges, has aroused the attention of the civil engineering sector since most of the impacts of infrastructures occur during the operational phase. Thus, bridges are designed to address maintenance activities’ economic and environmental impacts. However, the social pillar of sustainability is usually neglected in those analyses. Since no universally accepted methodology exists for its consistent evaluation, the social dimension is not effectively included in the life cycle assessments of infrastructures. This communication evaluates the life cycle impacts of alternative concrete bridge deck designs in a maintenance-demanding environment near shore. Reliability-derived maintenance intervals are first optimized by minimizing the economic and environmental impacts. In the second stage of the analysis, the social dimension is included in the optimization process, and results are compared. Optimization results from these combined assessments are obtained by applying the Multi-Criteria Decision-Making technique AHP-TOPSIS. The present paper demonstrates how the inclusion of the social dimension may lead to different, more sustainability-oriented optimal maintenance strategies. The three-dimensional approach applied here has resulted in other alternatives to be preferred against those derived from the conventional assessment that considers the economic and environmental perspectives. Such a finding supports the idea that holistic life cycle assessments are required for sustainable designs of infrastructures and that more efforts are urgently needed to integrate the social dimension in sustainability assessments of structures.
KEYWORDS
Life cycle assessment, bridges, maintenance, reliability, social impacts, sustainable design, sustainability, corrosion, Multi-Criteria Decision Making, AHP.
REFERENCE
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Social dimension on the sustainability-oriented maintenance optimization of bridges in coastal environments. 10th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2020, 3-5 June 2020, Prague, Czech Republic, 11 pp.
Rapid Publication: manuscripts are peer-reviewed and a first decision provided to authors approximately 16.4 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 4.6 days (median values for papers published in this journal in the first half of 2020).
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.
ICITECH, Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain Interests: multiobjective optimization; structure optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty Special Issues and Collections in MDPI journals
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile Interests: optimization; deep learning; operations research; artificial intelligence applications to industrial problems
Special Issue Information
Dear Colleagues,
Hybrid metaheuristic methods have shown very good performances in different combinatorial problems. Additionally, the rise of machine learning techniques has created a space to develop metaheuristic algorithms that use these techniques in order to tackle NP-hard problems and improve the convergence of algorithms. In this Special Issue, we invite researchers to submit papers in this optimization line, applying hybrid algorithms to industrial problems, including but not limited to industrial applications, and challenging problems arising in the fields of big data, construction, sustainability, transportation, and logistics, among others.
Deep learning techniques have also been important tools in extracting features, classifying situations, predicting events, and assisting in decision making. Some of these tools have been applied, for example, to Industry 4.0. Among the main techniques used are feedforward networks (FNN), convolutional networks (CNN), long-term short memory (LSTM), autoencoders (AE), enerative adversarial networks, and deep Q-networks (DQNs). Contributions on practical deep learning applications and cases are invited to this Special Issue, including but not limited to applications to the industry of computational vision, natural language processing, supervised learning applied to industry, unsupervised learning applied to industry, and reinforcement learning, among others.
Prof. Dr. Víctor Yepes
Dr. José Antonio García Guest Editors
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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 papers will be peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and will be listed together on the special issue website. Research articles, review articles as well as 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 monthly journal published by MDPI.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo se presenta un algoritmo híbrido de enjambre de partículas y clustering para optimizar el coste y las emisiones de CO2 de un muro de contrafuertes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El diseño de los muros de contrafuertes es un problema de optimización combinatoria de interés debido a las aplicaciones prácticas relativas al ahorro de costos que implica el diseño y la optimización en la cantidad de emisiones de CO2 generadas en su construcción. Por otro lado, este problema presenta importantes retos en cuanto a complejidad computacional, pues involucra 32 variables de diseño, por lo que tenemos en el orden de 10^20 combinaciones posibles. En este artículo proponemos un algoritmo híbrido en el que se integra el método de optimización del enjambre de partículas que resuelve los problemas de optimización en espacios continuos con la técnica de clustering db-scan. Este algoritmo optimiza dos funciones objetivo: las emisiones de carbono y el costo económico de los muros de hormigón armado. Para evaluar la contribución del operador del db-scan en el proceso de optimización, se diseñó un operador aleatorio. Se comparan las mejores soluciones, los promedios y los rangos intercuartílicos de las distribuciones obtenidas. A continuación se comparó el algoritmo db-scan con una versión híbrida que utiliza k-means como método de discretización y con una implementación discreta del algoritmo de búsqueda de armonía. Los resultados indican que el operador db-scan mejora significativamente la calidad de las soluciones y que la metaheurística propuesta muestra resultados competitivos con respecto al algoritmo de búsqueda de armonía.
Abstract:
The design of reinforced earth retaining walls is a combinatorial optimization problem of interest due to practical applications regarding the cost savings involved in the design and the optimization in the amount of CO2 emissions generated in its construction. On the other hand, this problem presents important challenges in computational complexity since it involves 32 design variables; therefore we have in the order of 10^20 possible combinations. In this article, we propose a hybrid algorithm in which the particle swarm optimization method is integrated that solves optimization problems in continuous spaces with the db-scan clustering technique, with the aim of addressing the combinatorial problem of the design of reinforced earth retaining walls. This algorithm optimizes two objective functions: the carbon emissions embedded and the economic cost of reinforced concrete walls. To assess the contribution of the db-scan operator in the optimization process, a random operator was designed. The best solutions, the averages, and the interquartile ranges of the obtained distributions are compared. The db-scan algorithm was then compared with a hybrid version that uses k-means as the discretization method and with a discrete implementation of the harmony search algorithm. The results indicate that the db-scan operator significantly improves the quality of the solutions and that the proposed metaheuristic shows competitive results with respect to the harmony search algorithm.
Keywords:
CO2 emission; earth-retaining walls; optimization; db-scan; particle swarm optimization
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en JCR. En este artículo se evalúa el impacto social y ambiental de puentes de carretera óptimos de hormigón postesado. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La mayoría de las definiciones de sostenibilidad incluyen tres pilares básicos: económico, ambiental y social. El aspecto económico siempre se evalúa, pero no necesariamente en el sentido de la sostenibilidad económica. Por otra parte, el aspecto ambiental se está considerando cada vez más, mientras que el pilar social apenas se ha trabajado en él. Centrándose en los pilares ambiental y social, resulta crucial el uso de metodologías que permitan una evaluación amplia de todos los aspectos y la integración de la evaluación en unos pocos indicadores que sean comprensibles. Este artículo se estructura en dos partes. En la primera parte se hace un examen de los métodos de evaluación del impacto del ciclo de vida, que permiten una evaluación amplia de los aspectos ambiental y social. En la segunda parte, se realiza una evaluación completa de la sostenibilidad ambiental y social utilizando la base de datos de ecoinvent y el método ReCiPe, para el pilar ambiental, y la base de datos SOCA y el método simple de ponderación del impacto social, para el pilar social. Esta metodología se utilizó para comparar tres puentes optimizados: dos puentes de carretera de hormigón postensado de sección en cajón con diversas características iniciales y de mantenimiento, y un puente prefabricado de hormigón pretensado. Los resultados muestran que existe una alta interrelación entre el impacto ambiental y social para cada etapa del ciclo de vida.
Abstract
Most of the definitions of sustainability include three basic pillars: economic, environmental, and social. The economic pillar has always been evaluated but not necessarily in the sense of economic sustainability. On the other hand, the environmental pillar is increasingly being considered, while the social pillar is weakly developed. Focusing on the environmental and social pillars, the use of methodologies to allow a wide assessment of these pillars and the integration of the assessment in a few understandable indicators is crucial. This article is structured into two parts. In the first part, a review of life cycle impact assessment methods, which allow a comprehensive assessment of the environmental and social pillars, is carried out. In the second part, a complete environmental and social sustainability assessment is made using the ecoinvent database and ReCiPe method, for the environmental pillar, and SOCA database and simple Social Impact Weighting method, for the social pillar. This methodology was used to compare three optimized bridges: two box-section post-tensioned concrete road bridges with a variety of initial and maintenance characteristics, and a pre-stressed concrete precast bridge. The results show that there is a high interrelation between the environmental and social impact for each life cycle stage.
Nuestro grupo de investigación está muy orgulloso y es muy afortunado de contar con visitas y estancias de otros profesores, de gran prestigio internacional, que vienen a trabajar y compartir experiencias en la Universitat Politècnica de València. Si en entradas anteriores hablé de la estancia del profesor Dan M. Frangopol, de la visita del profesor Gizo Parskhaladze, y de la estancia de investigación del profesor Moacir Kripka , ahora me toca hablar de la estancia que ha tenido con nosotros el profesor José Antonio García Conejeros en el ICITECH. Estuvo con nosotros durante su «verano» austral, y se fue justo antes de que se declarara el estado de alarma en España por el coronavirus.
Tuve la ocasión de conocer a José Antonio con motivo de mi visita a la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile), en mayo de 2019. Allí tuve la ocasión de impartir varias conferencias sobre optimización y toma de decisiones en puentes e infraestructuras viarias. Fruto de esta colaboración, a parte de los relacionados con la investigación, se extienden al futuro intercambio de estudiantes y profesorado entre nuestras respectivas universidades y en la participación conjunta en proyectos de investigación y de transferencia tecnológica. En las referencias os dejo tres artículos que hemos publicado como consecuencia de su estancia. Seguro que vendrán muchos más. Todo un verdadero placer.
¿Cuáles fueron los motivos de su estadía académica en la ciudad de Valencia?
El principal motivo fue realizar una colaboración con el equipo de investigación de Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos, de la Universidad Politécnica de Valencia. Este equipo encabezado por el Dr. Víctor Yepes, tiene una gran experiencia en todo lo que es estructuras de caminos, canales y puentes. Y por mi lado yo tengo una experiencia académica e industrial en el área de inteligencia artificial. Entonces el objetivo es integrar ambos mundos, para resolver un problema complejo.
¿Podría detallarnos las actividades académicas o de investigación realizadas allá?
Las actividades académicas en la primera semana fueron de reuniones donde definimos un problema a trabajar. Posteriormente yo realicé una propuesta de cómo utilizar métodos de optimización para abordar un problema de sustentabilidad. Las semanas siguientes fueron de trabajo técnico donde se resolvió el problema obtuve los resultados y los discutimos par ver la calidad y la pertinencia de publicarlos.
¿De qué manera continuará el trabajo realizado allá?
El trabajo continúa en dos líneas. La primera es generar publicaciones en conjunto, la escuela de ingeniería en construcción PUCV y el grupo de Víctor. La segunda es potenciar el capital Humano avanzado, tanto con académicos o alumnos de allá que vengan a realizar estadías acá, y alumnos de la PUCV que vayan a potencias sus capacidades al grupo de Víctor.
¿Algo más que desee agregar?
La estadía fue bastante constructiva ya que me permitió entrar en una nueva línea de investigación en sustentabilidad y también decir que nos aprobaron el articulo de investigación “Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls.” en Sustainability, que es una revista ISI-SCIE.
La insuficiente inversión en el sector público junto con programas ineficaces de infraestructura de mantenimiento conducen a altos costos económicos a largo plazo. Por lo tanto, los responsables de la infraestructura necesitan herramientas prácticas para maximizar la eficacia a largo plazo de los programas de mantenimiento. En el artículo que os presento se describe una herramienta de optimización basada en un procedimiento híbrido de búsqueda aleatoria y adaptativa (GRASP) considerando la aceptación del umbral (TA) con restricciones relajadas. Esta herramienta facilita el diseño de programas de mantenimiento óptimos sujetos a restricciones presupuestarias y técnicas, explorando el efecto de diferentes escenarios presupuestarios en el estado general de la red. La herramienta de optimización se aplica a un estudio de caso, demostrando su eficiencia para analizar datos reales. Se demuestra que los programas de mantenimiento optimizado rinden un 40% más a largo plazo que los programas tradicionales basados en una estrategia reactiva. Para ampliar los resultados obtenidos en este estudio de caso, también se optimizaron un conjunto de escenarios simulados, basados en el rango de valores encontrados en el ejemplo real. El trabajo concluye que este algoritmo de optimización mejora la asignación de los fondos de mantenimiento con respecto a la obtenida con una estrategia reactiva tradicional. El análisis de sensibilidad de una gama de escenarios presupuestarios indica que el nivel de financiación en los primeros años es un factor impulsor a largo plazo de los programas de mantenimiento óptimo.
Referencia:
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm.Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550. DOI:10.3846/13923730.2015.1120770
Os dejo a continuación la versión autor del artículo.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo se presenta un algoritmo híbrido de búsqueda del cuco y de clasificación no supervisada para optimizar el coste y las emisiones de CO2 de un muro de contrafuertes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La Búsqueda Cuco se basa en la estrategia de reproducción de algunas especies de pájaros cucos. Éstos pájaros dejan sus huevos en los nidos de otros pájaros de otras especies para que éstas los críen, expulsando incluso los huevos del nido invadido. Si el pájaro anfitrión se percata que el huevo no es el propio, lo sacará del nido o directamente lo abandonará y construirá otro nido.
Por su parte, K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster.
En este artículo se propone un algoritmo híbrido, en el que la metaheurística de búsqueda del cuco se utiliza como mecanismo de optimización en espacios continuos y la técnica de aprendizaje no supervisada k-means para discretizar las soluciones. Se diseña un operador aleatorio para determinar la contribución del operador k-means en el proceso de optimización. Se comparan los mejores valores, los promedios y los rangos intercuartiles de las distribuciones obtenidas. Los resultados muestran que el operador k-means contribuye significativamente a la calidad de las soluciones y que nuestro algoritmo es altamente competitivo.
Abstract
The counterfort retaining wall is one of the most frequent structures used in civil engineering. In this structure, optimization of cost and CO2 emissions are important. The first is relevant in the competitiveness and efficiency of the company, the second in environmental impact. From the point of view of computational complexity, the problem is challenging due to the large number of possible combinations in the solution space. In this article, a k-means cuckoo search hybrid algorithm is proposed where the cuckoo search metaheuristic is used as an optimization mechanism in continuous spaces and the unsupervised k-means learning technique to discretize the solutions. A random operator is designed to determine the contribution of the k-means operator in the optimization process. The best values, the averages, and the interquartile ranges of the obtained distributions are compared. The hybrid algorithm was later compared to a version of harmony search that also solved the problem. The results show that the k-mean operator contributes significantly to the quality of the solutions and that our algorithm is highly competitive, surpassing the results obtained by harmony search.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en JCR. En este artículo minimizamos las emisiones de CO2 en la construcción de un muro de contrafuertes de hormigón armado usando la metaheurística del agujero negro (Black Hole Algorithm). El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La optimización del costo y de las emisiones de CO2 en los muros de contención de tierras es relevante, pues estas estructuras se utilizan muy frecuentemente en la ingeniería civil. La optimización de los costos es esencial para la competitividad de la empresa constructora, y la optimización de las emisiones es relevante en el impacto ambiental de la construcción. Para abordar la optimización se utilizó la metaheurística de los agujeros negros, junto con un mecanismo de discretización basado en la normalización mínimo-máxima. Se evaluó la estabilidad del algoritmo con respecto a las soluciones obtenidas; se analizaron los valores de acero y hormigón obtenidos en ambas optimizaciones. Además, se compararon las variables geométricas de la estructura. Los resultados muestran un buen rendimiento en la optimización con el algoritmo de agujero negro.
Abstract
The optimization of the cost and CO 2 emissions in earth-retaining walls is of relevance, since these structures are often used in civil engineering. The optimization of costs is essential for the competitiveness of the construction company, and the optimization of emissions is relevant in the environmental impact of construction. To address the optimization, black hole metaheuristics were used, along with a discretization mechanism based on min–max normalization. The stability of the algorithm was evaluated with respect to the solutions obtained; the steel and concrete values obtained in both optimizations were analyzed. Additionally, the geometric variables of the structure were compared. Finally, the results obtained were compared with another algorithm that solved the problem. The results show that there is a trade-off between the use of steel and concrete. The solutions that minimize CO 2 emissions prefer the use of concrete instead of those that optimize the cost. On the other hand, when comparing the geometric variables, it is seen that most remain similar in both optimizations except for the distance between buttresses. When comparing with another algorithm, the results show a good performance in optimization using the black hole algorithm.
Keywords
CO2 emission; earth-retaining walls; optimization; black hole; min–max discretization
Reference:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls.Sustainability, 12, 2767. DOI:10.3390/su12072767
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo tratamos de solucionar uno de los problemas que presentan las estructuras óptimas, que es su cercanía a los estados límite y demás restricciones. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En efecto, el diseño de una estructura se lleva a cabo generalmente según un enfoque determinista. Sin embargo, todos los problemas estructurales tienen asociados parámetros iniciales inciertos que pueden diferir del valor de diseño. Esto se vuelve importante cuando el objetivo es alcanzar estructuras optimizadas, pues una pequeña variación de estos parámetros inciertos iniciales puede tener una gran influencia en el comportamiento estructural. El objetivo de la optimización de un diseño robusto es obtener un diseño óptimo con la menor variación posible de las funciones objetivas. Para ello, es necesaria una optimización probabilística para obtener los parámetros estadísticos que representen el valor medio y la variación de la función objetivo considerada. Sin embargo, una de las desventajas del diseño robusto óptimo es su alto costo de cálculo. En el presente artículo, la optimización del diseño robusto se aplica al diseño de un puente peatonal continuo de sección en cajón que sea óptimo en cuanto a su costo y robusto en cuanto a la estabilidad estructural. Además, se utiliza el muestreo de hipercubo latino y el metamodelo de kriging para hacer frente al alto costo computacional. Los resultados muestran que las principales variables que controlan el comportamiento estructural son la profundidad de la sección transversal y la resistencia a la compresión del hormigón y que se puede llegar a una solución de compromiso entre el coste óptimo y la robustez del diseño.
Abstract
The design of a structure is generally carried out according to a deterministic approach. However, all structural problems have associated initial uncertain parameters that can differ from the design value. This becomes important when the goal is to reach optimized structures, as a small variation of these initial uncertain parameters can have a big influence on the structural behavior. The objective of robust design optimization is to obtain an optimum design with the lowest possible variation of the objective functions. For this purpose, a probabilistic optimization is necessary to obtain the statistical parameters that represent the mean value and variation of the objective function considered. However, one of the disadvantages of the optimal robust design is its high computational cost. In this paper, robust design optimization is applied to design a continuous prestressed concrete box-girder pedestrian bridge that is optimum in terms of its cost and robust in terms of structural stability. Furthermore, Latin hypercube sampling and the kriging metamodel are used to deal with the high computational cost. Results show that the main variables that control the structural behavior are the depth of the cross-section and compressive strength of the concrete and that a compromise solution between the optimal cost and the robustness of the design can be reached.
En el marco del próximo congreso CMN2021 (Congress on Numerical Methods in Engineering) que se celebrará en Las Palmas de Gran Canaria del 28 al 30 de junio de 2021, hemos organizado una sesión temática coordinada por David Greiner, Diogo Ribeiro y Víctor Yepes que versa sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos en ingeniería civil. Os dejo a continuación una breve descripción del congreso y un resumen de la sesión temática propuesta.
