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.
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.
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
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.
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.
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
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 las 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, para 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 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 las estructuras híbridas con las soluciones de hormigón, en un análisis completo del 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 incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables (Martínez-Frutos et al., 2014), tanto desde el diseño basado en la fiabilidad como desde el diseño óptimo robusto.
El gran problema de la optimización multiobjetivo de estructuras, al incorporar incertidumbres, es su coste computacional muy elevado. Tal y como hemos visto en algunos de nuestros trabajos, este problema lo hemos abordado mediante metamodelos que proporcionan una relación funcional aproximada entre las variables de diseño y sus respuestas, con un número moderado de análisis completos. Sin embargo, las metaheurísticas híbridas basadas en DL emergen como técnicas capaces de mejorar dichos 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, existe 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 también a otras tipologías, como puentes mixtos y estructuras híbridas, así como a 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 generada en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros mediante la incorporación del diseño óptimo robusto y del diseño óptimo basado en la fiabilidad, para evitar que los proyectos optimizados reales 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, centrada más en el problema social que plantean las estructuras modulares y mixtas en servicio.
Analizar la sensibilidad de 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 que inciden en la toma de decisiones multicriterio.
Profundización en los costes de mantenimiento y en los esperados en caso de fallo. Además, las incertidumbres asociadas al 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:
La temática a investigar se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
Los estudios realizados se basaban en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida y el diseño robusto y basado en la fiabilidad de puentes pretensados. El objetivo es dar un salto al incorporar el aprendizaje profundo en las metaheurísticas y ampliar el alcance a otro tipo de construcciones industrializadas modulares y a puentes mixtos e híbridos.
Referencias
AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. Clean. Prod., 260:120623.
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.
ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
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.
CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
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.
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, 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-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Struct., 125:325-336.
GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Clean. Prod., 120:231-240.
MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J. Struct. Eng., 141(2): 04014114.
MARTÍNEZ-FRUTOS, J.; MARTÍ, P. (2014). Diseño óptimo robusto utilizando modelos Kriging: aplicación al diseño óptimo robusto de estructuras articuladas. Rev Int Metod Numer., 30(2):97-105.
MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Civ. Eng., 2020, 8823370.
MILANI, C.J.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2020). Proposal of sustainability indicators for the design of small-span bridges. J. Environ. Res. Public Health, 17(12):4488.
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018a). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845.
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018b). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Impact Assess. Rev., 72:50-63.
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018c). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Clean. Prod., 196: 698-713.
NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Impact Assess. Rev., 74:23-34.
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Struct Infrast Eng, 16(7): 949-967.
PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.
PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Struct., 179:556-565.
PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265.
PONS, J.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle assessment of earth-retaining walls: An environmental comparison. Clean. Prod., 192:411-420.
RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. Manage. Eng., 30(1):69-77.
SALAS, J.; YEPES, V. (2020). Enhancing sustainability and resilience through multi-level infrastructure planning. J. Environ. Res. Public Health, 17(3): 962.
SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. 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. Clean. Prod., 258: 120556.
SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017a). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Impact Assess. Rev., 67:61-72.
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017b). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Impact Assess. Rev., 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Clean. Prod., 176:521-534.
TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Constr., 77:1-14.
THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.
TONG, X.; YANG, H.; WANG, L.; MIAO, Y. (2019). The development and field evaluation of an IoT system of low-power vibration for bridge health monitoring. Sensors, 19(5):1222.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Clean. Prod., 148:90-102.
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.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, indexada en el primer decil del JCR. En este caso, se ha desarrollado una aplicación para optimizar una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca en el 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 diseño de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo emplea como métodos 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, address the lack of research in this field, and propose a scientific theoretical basis for the development of a new project management system. The article employs a literature review, a mathematical programming algorithm, and a case study as its research methods. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed results from 21 years of 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 bridge development was achieved. The value of this research lies in establishing a comprehensive international project management system model that truly integrates sustainable development with project management, and in providing new research frameworks and management models to promote sustainable development in the construction industry.
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 y la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis de partida sobre las que se basa este proyecto.
La hipótesis principal de partida es que las metaheurísticas híbridas emergentes 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 óptimos basados en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisiones multicriterio que atiendan a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemplen 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 conviene explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los procesos de cálculo complejos.
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 al hibridarse 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 de las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede dar como resultado soluciones que, con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones, resultan infactibles.
Hipótesis 5: Tanto el diseño óptimo basado en la 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 debido a la falta de datos.
Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimas de puentes mixtos y de estructuras modulares difieren si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata del 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 en escenarios presupuestarios muy restrictivos.
Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posteriores de dicho activo que mejoren 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 a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares por su menor coste social y ambiental.
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.
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. A continuación, justificamos 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 (Deep Learning, DL), son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Estas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender interrelaciones complejas entre parámetros y variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles o imposibles 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, así como a partir de los datos recogidos por 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 en el que 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 resulta inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de complejidad computacional elevada, que requieren metaheurísticas para alcanzar 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 de computación final. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente mediante 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.
En concreto, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL), que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, basados en el 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 al optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido la oportunidad de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como 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) titulado “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 construyó el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y los tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad está 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 con 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 la llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que abarca una amplia gama de tecnologías basadas en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que están revolucionando la forma de construir de manera más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en tan 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, hasta el 80% en el caso de las viviendas unifamiliares. Japón es el país donde se construyen el mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no alcanzan el 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 implica costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros y la regulación vigente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto distinto del 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 de análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en el 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 mediante la optimización híbrida multiobjetivo 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 permita aplicar técnicas de decisión desde el diseño. Mientras que a nivel mundial la preocupación se centra en 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 de alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo que 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 ante cargas concentradas y pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés en el que, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización integral 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.
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.
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 inicio del proyecto hasta su demolición. Para ello, se propone una metodología híbrida emergente que integra el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) procedente de la inteligencia artificial (IA), metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo, y técnicas de toma de decisiones 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 proyectos de investigación anteriores (HORSOST, BRIDLIFE y DIMALIFE), donde se desarrollaron metodologías aplicadas a puentes e infraestructuras viarias, pero con una propuesta metodológica y un foco de atención innovador respecto a los anteriores.El proyecto se orienta al objetivo 9 de los Objetivos 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) del 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 factores, del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). La construcción y el mantenimiento de infraestructuras influyen en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, producen 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 (por ejemplo, el aumento del tráfico) 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, es razón más que suficiente 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 ha provocado el declive de la actividad constructora, el panorama se complica. Las infraestructuras creadas 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 debida a un deterioro excesivo. 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 genera un déficit acumulado de 7.500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. En el año 2019, 47000 puentes del total de los puentes en Estados Unidos (más del 20% del total) presentaban deficiencias estructurales (American Road & Transportation Builders Association, 2019); en el Reino Unido, más de 3000 puentes estaban por debajo de los estándares y requerían reparación (RAC Foundation, 2019). Además, el problema se vuelve grave cuando una parte significativa del parque de infraestructuras está próxima 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 prolongar la vida útil de los puentes. Se trata de una verdadera crisis de infraestructura. El reto social consistirá en aplicar unos presupuestos muy restrictivos que minimicen los impactos ambientales y los riesgos para 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 ante un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y bajo 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
Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2), que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes mediante redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación DIMALIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción sobre el medio ambiente es fundamental para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan programas informáticos para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y la diversidad de los factores medioambientales de la industria de la construcción, resulta difícil actualizarlos y determinarlos con rapidez, lo que provoca la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se estiman mediante simulación de Monte Carlo, lo que reduce significativamente la fiabilidad y la precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolverlo. En la investigación, se establece una evaluación de la teoría matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los mismos. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores que inciden en las distintas etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53 % del total. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se establece un modelo de sensibilidad de «big data». Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para abordar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuyen a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la industria de la construcción.
At present, reducing the construction industry’s environmental impact is key to achieving sustainable development. Countries worldwide are using software systems to bridge the gap in environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of ecological factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and data is missing in the database. Most of the lost data is optimized by Monte Carlo simulation, which significantly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses advanced Bayesian fuzzy mathematics to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity-priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors are defined to achieve comprehensive coverage. With support from theoretical modeling, software analysis, and fuzzy mathematics, the five stages’ influencing factors in the bridge structure’s life cycle are comprehensively evaluated. The results show that the bridge’s materials manufacturing, maintenance, and operations still cause environmental pollution; the primary source of emissions exceeds 53% of the total. The practical impact factor reaches 3.01. A big data sensitivity model was established at the end of the article. Significant data innovation and optimization analysis reduced traffic pollution emissions by 330 tonnes. Modeling the comprehensive research model clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in addressing uncertainty in evaluating the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to realizing the sustainable development goals of the construction industry.
Keywords:
Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.
