Trucos para representar gráficas de superficie en MATLAB

Las gráficas de superficie resultan de interés, por ejemplo, para representar la Superficie de Respuesta en un Diseño de Experimentos, o bien cuando estamos representando la predicción de un fenómeno a través de unas redes neuronales. Sea cual sea el motivo, dejo a continuación algunas pautas para que esta tarea sea sencilla.

Sea, por ejemplo, la parametrización de un algoritmo de Simulated Annealing donde hemos realizado experimentos con distintas longitudes de cadenas de Markov (columnas) y distintos coeficientes de enfriamiento (filas). En la tabla se encuentran los resultados medios en coste encontrados tras realizar 9 ensayos en cada caso.

20000 30000 40000 50000
0,95 2652 2645 2637 2634
0,96 2650 2644 2637 2635
0,97 2648 2644 2637 2636
0,98 2647 2642 2637 2636
0,99 2647 2641 2637 2637

 

Para poder representar dichos puntos, necesitamos definir dos vectores fila: x será, por ejemplo, el vector fila de los coeficientes de enfriamiento, e y será el vector fila de las longitudes de cadena de Markov.

>> x=[0.95 0.96 0.97 0.98 0.99]

x =

0.9500 0.9600 0.9700 0.9800 0.9900

>> y=[20000 30000 40000 50000]

y =

20000 30000 40000 50000

>> z=[2652 2645 2637 2634

2650 2644 2637 2635
2648 2644 2637 2636
2647 2642 2637 2636
2647 2641 2637 2637]

z =

2652 2645 2637 2634
2650 2644 2637 2635
2648 2644 2637 2636
2647 2642 2637 2636
2647 2641 2637 2637

 Sin embargo, la matriz z tiene que trasponerse, de forma que en filas vengan los datos de y:

>> z=z’

z =

2652 2650 2648 2647 2647
2645 2644 2644 2642 2641
2637 2637 2637 2637 2637
2634 2635 2636 2636 2637

Ahora ya podemos dibujar la superficie, con varias opciones:

>> mesh (x,y,z)

 

 >> surf(x,y,z)

 

>> contour (x,y,z)

 

 >> surfc (x,y,z)

 

 >> pcolor (x,y,z)

 

 

 

La programación lineal y el método Simplex en el ámbito del hormigón

La programación lineal es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de un sistema de inecuaciones lineales, optimizando la función objetivo, también lineal. Consiste en optimizar (minimizar o maximizar) una función lineal, denominada función objetivo, de tal forma que las variables de dicha función estén sujetas a una serie de restricciones que expresamos mediante un sistema de inecuaciones lineales.

Os dejo un vídeo tutorial donde se explica la programación lineal y se avanzan las ideas básicas del método Simplex.

 

 

 

 

 

Existen páginas web, como PHPSimplex, donde puedes solucionar on-line problemas sencillos. También puede resolverse este tipo de problemas con las herramientas de MATLAB: Optimization Toolbox.

A continuación os dejo un vídeo donde se explica cómo resolver un problema de Programación Lineal mediante MS Excel 2007. Es importante que aprendáis a utilizar el Solver. Espero que os guste el vídeo.

También os dejo el siguiente enlace del canal FdeT donde podéis aprender más sobre programación lineal: https://www.youtube.com/playlist?list=PL0_FimzlChzLfAeFbjv0S2nnj8fAi82wB

¿Seríais capaces de resolver los siguientes problemas, donde el objetivo es maximizar el beneficio?:

  1. Una empresa produce hormigón usando los ingredientes A y B. Cada kilo de ingrediente A cuesta 60 unidades monetarias y contiene 4 unidades de arena fina, 3 unidades de arena gruesa y 5 unidades de grava. Cada kilo de ingrediente B cuesta 100 unidades monetarias y contiene 3 unidades de arena fina, 6 unidades de arena gruesa y 2 unidades de grava. Cada amasada debe contener, por lo menos, 12 unidades de arena fina, 12 unidades de arena gruesa y 10 unidades de grava. Formule un modelo de programación lineal y resuélvalo gráficamente.
  2. Una empresa especializada en la construcción de estructuras de edificios tiene patentes de tres tipos de forjados F1, F2 y F3. Los beneficios que consigue por metro cuadrado de forjado construido son 100, 90 y 120 unidades monetarias respectivamente. Por razones de almacenamiento y financiación, diariamente sólo se dispone de dos toneladas de acero, 200 m3 de hormigón y 8 m3 de madera para encofrados. Maximizar el beneficio a obtener. Las cantidades de acero, hormigón y madera que se necesitan por m2 en cada uno de los forjados son:

 

 

Tipo de forjado

Materia prima

Cantidad

F1

Acero

0,2 kg/m2

Hormigón

80 dm3/m2

Madera

0,001 m3/m2

F2

Acero

0,25 kg/m2

Hormigón

37,5 dm3/m2

Madera

0,00125 m3/m2

F3

Acero

0,225 kg/m2

Hormigón

35 dm3/m2

Madera

0,0015 m3/m2

Tesis doctoral: Optimización heurística de forjados de losa postesa

Sin títuloHoy 9 de diciembre de 2015 ha tenido lugar la lectura de la tesis doctoral de D. Ángel Rodríguez-Calderita Facundi denominada «Optimización heurística de forjados de losa postesa», dirigida por Víctor Yepes Piqueras y Julián Alcalá Gonzalez. La tesis recibió la calificación de «Sobresaliente cum laude» por unanimidad. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen

El objetivo fundamental de esta tesis consiste en el desarrollo de un nuevo algoritmo de optimización que permita una mayor eficiencia que otros algoritmos empleados en la optimización de estructuras, así como la obtención de reglas de diseño a partir de los resultados de la optimización de forjados de losa postesa.

Los forjados son los elementos estructurales que se repiten constantemente en el diseño de los edificios y que, por tanto, requieren de un grado de atención importante. Por esto su optimización presenta un indudable interés. Los forjados de losa postesa, en particular, suponen una mejora tecnológica respecto a los forjados convencionales, y resultan ventajosos dentro de determinados campos de aplicación.

Del análisis de los trabajos de investigación previamente publicados, se ha podido concluir que la optimización de estructuras de hormigón en general, y de forjados losa en particular, se aborda de forma eficaz mediante el uso de metaheurísticas. El uso de estas técnicas ha demostrado ser ventajoso al hacer posible considerar todos los elementos que conforman el forjado, dando al resultado de la optimización un enfoque muy práctico pues el resultado del proceso es un forjado completamente definido.

A partir de aquí se han implementado tres algoritmos mono-objetivo basados en otras tantas metaheurísticas: el recocido simulado (SA), la aceptación por umbrales (TA) y el algoritmo del solterón, este último con dos variantes (OBA, OBA1). Estos algoritmos han sido debidamente calibrados para mejorar su funcionamiento. La comparación entre ellos muestra que funcionan de un modo muy similar. El que ha proporcionado los mejores resultados ha sido el TA, con losas entre un 0.5% y un 1% más económicas que el resto de algoritmos. El algoritmo que mejores resultados ha obtenido a continuación es casi siempre el OBA 1, pues mejora al OBA, e incluso al TA para parametrizaciones de corta duración de cálculo.

En cualquier caso, el algoritmo TA ha mejorado el coste de una solución de referencia en un 31.63%. Este ahorro tan significativo se justifica por la reducción de canto, lo que reduce la medición de hormigón, y por tanto de peso, por lo que permite reducir también cuantías de acero. Asimismo se ha implementado un algoritmo multiobjetivo (SMOSA), enfrentando dos funciones objetivo que entran en conflicto: el coste económico y la seguridad estructural, evaluada mediante un factor definido como el menor de los factores de seguridad de todos los estados límite examinados. Los resultados indican que un incremento del factor de seguridad envolvente de un 5% sobre el mínimo impuesto por las normas requiere un sobrecoste del 2%, pero esta proporción no se mantiene lineal. Para aumentar la seguridad al doble del valor normativo, el coste se incrementa en un 89.54%.

2015-12-09 09.56.35

Con todos estos resultados, y analizando los resultados del algoritmo TA, se ha diseñado un nuevo algoritmo de optimización que se ha denominado Destrucción puntual más reconstrucción guiada (DP+RG). Se trata de un algoritmo inspirado en los algoritmos de destrucción-reconstrucción, con elementos de los algoritmos de búsqueda en entornos amplios. Se basa en emplear movimientos más sofisticados que dirigen la búsqueda no solo en función de la variación en la función objetivo, sino también en la alteración en el cumplimiento de los requisitos estructurales. Aunque se ha aplicado únicamente a este tipo de forjados es totalmente generalizable a la optimización de cualquier estructura de hormigón.

A pesar del requerimiento de memoria del equipo informático, este algoritmo ha resultado ser entre seis y doce veces más rápido que los algoritmos anteriores. También es más robusto, en el sentido de que las ejecuciones consecutivas del algoritmo proporcionan soluciones con una desviación máxima entre ellas del 0.29% en el peor de los casos, frente a valores de hasta el 12.5 % en el TA. Finalmente, los resultados obtenidos llegan a mejorar al TA entre un 1.1 y un 2.3% de media.

El forjado optimo desde el punto de vista económico será aquel que tenga un menor canto para la misma resistencia característica de hormigón, el canto ha resultado la variable más determinante de las analizadas lo que justifica que su ajuste se realice centímetro a centímetro y no en escalones de cinco centímetros que suele ser lo habitual.

Pero, ¿es verdad lo del cambio climático?

Islas Cíes (Rías Bajas, Vigo). Imagen de V. Yepes
Islas Cíes (Rías Bajas, Vigo). Imagen de V. Yepes

La semana pasada tuve oportunidad de intervenir en una jornada organizada por el Instituto de la Ingeniería de España donde tuve la ocasión de explicar a grandes rasgos algunos impactos que podría tener el cambio climático en el turismo. Hasta aquí todo normal. Íñigo Losada, director de investigación del Instituto de Hidráulica Ambiental de la Universidad de Cantabria, así como experto del IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) expuso los datos científicos actuales sobre la incidencia del cambio climático en la subida del nivel medio del mar en el litoral español y Ángel Muñoz explicó las acciones que la administración española está tomando al respecto desde el Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente.

Independientemente de las causas que originan este fenómeno, sorprende cómo existen colectivos que niegan de forma contundente y sistemática la veracidad de los datos aportados por los científicos. Otros, sin leer los informes científicos al respecto y sin ningún tipo de reflexión, se creen a pie juntillas todo lo que los medios informan, incluido lo del cambio climático. Basta leer los comentarios que en los medios de prensa se dan a cualquier noticia al respecto. Mi impresión es que las redes sociales permiten amplificar cualquier tipo de postura o ideología magnificando el impacto sobre la opinión pública. Parece como si el debate sobre el cambio climático perteneciera al espacio de la opinión y las ideas, donde unos y otros son «creyentes» o «negacionistas» de fenómenos detectados por la Ciencia. Los debates superan cualquier racionalidad y entran en descalificaciones en los dos sentidos que no tienen lógica posible. Incluso este post, donde no estoy entrando en ningún tipo de argumentación a favor o en contra, también será objeto de opinión y debate. Seguro.

El fondo del asunto trasciende el contenido de este post. En numerosas ocasiones la Ciencia sorprende al sentido común y origina fuertes controversias. La Tierra es la que gira alrededor del Sol y la evolución de las especies parece que está más que demostrada. Lo primero parece que se acepta claramente, lo segundo aún hay colectivos que lo niegan. Mi experiencia aplicando la teoría de la evolución a la optimización de estructuras es sorprendentemente positiva, lo cual confirma lo que ya muchos investigadores saben: la validez de los supuestos en los que se basan los algoritmos genéticos. La constatación de que un crecimiento exponencial de la población es insostenible ya fue explicada por Malthus. También esta teoría ha sido duramente criticada, como también denostada por algunos el concepto de sostenibilidad. La Física actual, especialmente la cuántica, nos sorprende constantemente y rebate cualquier tipo de interpretación sensorial de la realidad. La dualidad onda corpúsculo genera una paradoja conceptual que tiene explicaciones en forma de la interpretación de Copenhague, la formulación de integrales de caminos o la teoría universos múltiples. Si una función de onda cuántica colapsa por el hecho de ser medida, ello implica que la existencia material de un objeto sólo es posible si alguien la observa. Paradojas científicas difíciles de entender.

Eppur si muove o E pur si muove (y sin embargo, se mueve, en español) es la hipotética frase en italiano que, según la tradición, Galileo Galilei habría pronunciado después de abjurar de la visión heliocéntrica del mundo ante el tribunal de la Santa Inquisición.

Por mi parte, os dejo tanto la presentación que hice en la jornada como el vídeo completo de las mismas, por si os interesa. También un par de enlaces a medios de prensa donde se recogieron algunas de las conclusiones:

http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-11-02/horizonte-2100-como-afectara-el-cambio-climatico-al-turismo-en-espana_1076348/

http://www.tendencias21.net/Urge-proteger-el-turismo-del-cambio-climatico-alertan-expertos-en-el-IIE_a41420.html

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Aplicación a la docencia de posgrado en ingeniería: la optimización de distintas tipologías de muros

Variables geométricas del muro de contrafuertes

Resumen:

Este artículo trata sobre la formación universitaria en ingeniería de proyectos en un curso de postgrado dentro del Máster en Ingeniería del Hormigón de la UPV, centrado en el diseño automatizado de estructuras de hormigón, optimizando el coste de ejecución material. El curso considera la mayoría de los algoritmos heurísticos básicos aplicándolos al diseño práctico de estructuras reales, tales como muros, pórticos y marcos de pasos inferiores de carreteras, pórticos de edificación, bóvedas, pilas, estribos y tableros de puentes. Se presentan dos tipos distintos de muros de hormigón armado in situ usados en la construcción de carreteras. Se aplica el algoritmo recocido simulado (SA), en primer lugar a un muro ménsula de 10,00 metros de altura, y en segundo lugar a un muro nervado de la misma altura. El primer modelo consta de 20 variables que definen la geometría estructural, así como las características del hormigón y los armados. El segundo modelo necesita 32 variables para su definición. Los parámetros son los mismos para los dos casos. Finalmente, se concluye que la optimización heurística es una buena herramienta para diseñar muros y comparar las distintas tipologías de proyecto, reduciendo los costes.

Palabras clave:

Educación posgrado; Diseño estructural; Optimización; Algoritmos heurísticos; Estructuras de hormigón; Muros.

Referencia:

MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2015). An engineering postgraduate course on heuristic design of different types of retaining walls. 19 th International Congress on Project Management and Engineering, 15-17 July, Granada (Spain).

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Una aproximación cognitiva a la optimización multiobjetivo de estructuras de hormigón

BBA027Acaban de publicarnos un artículo muy novedoso sobre la aproximación cognitiva a los problemas de optimización multiobjetivo de las estructuras de hormigón. La revista es Archives of Civil and Mechanical Engineering, que es una revista de alto impacto en el campo de la ingeniería civil, indexada en el JCR en el primer cuartil. El resultado de combinar técnicas de decisión multicriterio junto con la optimización multiobjetivo supone una auténtica revolución en la forma de abordar el diseño de las estructuras. Ya no basta con aplicar la experiencia, la imaginación y las normas para proyectar una estructura. Se hace necesario abordar el problema desde el origen, considerando múltiples perspectivas y buscando soluciones que optimicen a la vez aspectos como los costes, la seguridad, la sostenibilidad, los riesgos laborales, la durabilidad, la estética y tantos otros.

El artículo plantea la metodología básica necesaria para establecer la resolución de este tipo de problemas. Sin embargo se deben potenciar los estudios que permitan valorar los aspectos más subjetivos que intervienen en la decisión de la mejor opción de las posibles. Esta línea de investigación se encuadra dentro del proyecto de investigación BRIDLIFE, del cual soy investigador principal. Además, supone un ejemplo de colaboración con otras universidades, en este caso con la Universidad de Zaragoza.

Referencia:

YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001

Abstract:

This paper proposes a cognitive approach for analyzing and reducing the Pareto optimal set for multi-objective optimization (MOO) of structural problems by means of jointly incorporating subjective and objective aspects. The approach provides improved knowledge on the decision-making process and makes it possible for the actors involved in the resolution process and its integrated systems to learn from the experience. The methodology consists of four steps: (i) the construction of the Pareto set using MOO models; (ii) the filtering of the Pareto set by compromise programming methods; (iii) the selection of the preferred solutions, utilizing the relative importance of criteria and the Analytic Hierarchy Process (AHP); (iv) the extraction of the relevant knowledge derived from the resolution process. A case study on the reinforced concrete (RC) I-beam has been included to illustrate the methodology. The compromise solutions are obtained through the objectives of economic feasibility, structural safety, and environmental sustainability criteria. The approach further identifies the patterns of behavior and critical points of the resolution process which reflect the relevant knowledge derived from the cognitive perspective. Results indicated that the solutions selected increased the number of years of service life. The procedure produced durable and ecological structures without price trade-offs.

Heuristic optimization of RC bridge piers with rectangular hollow sections

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/50736, siendo el Copyright de Elsevier.

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

Martínez, FJ.; Gonzalez-Vidosa, F.; Hospitaler, A.; Yepes, V. (2010). Heuristic optimization of RC bridge piers with rectangular hollow sections. Computers and Structures. 88:375-386. doi:10.1016/j.compstruc.2009.11.009

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Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/49057, siendo el Copyright de Springer Verlag (Germany).

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI 10.1007/s11367-013-0614-0

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CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/28631, siendo el Copyright de la American Society of Civil Engineers.

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

Yepes, V.; Gonzalez-Vidosa, F.; Alcalá, J.; Villalba, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls Based on a VNSThreshold Acceptance Strategy. JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING. 26(3):378-386. doi:10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000140.

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Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2014.10.013, siendo el Copyright de Elsevier.

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

Yepes, V.; Martí, JV.; García-Segura, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Automation in Construction. 49:123-134. doi:10.1016/j.autcon.2014.10.013.

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