
Hoy, 6 de junio de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de Dª. Lorena Yepes Bellver, titulada “Multi-criteria optimization for sustainable design of post-tensioned concrete slab bridges using metamodels”, dirigida por el profesor Julián Alcalá González. La tesis ha obtenido la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.
Esta tesis utiliza técnicas de modelización sustitutiva para optimizar los costes económicos y medioambientales en puentes losa de hormigón postesado hormigonado in situ. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar una metodología sistemática que permita optimizar el diseño de puentes, reduciendo los costes, las emisiones de CO₂ y la energía necesaria para construir este tipo de puentes sin comprometer la viabilidad estructural o económica. El marco de optimización propuesto consta de dos fases secuenciales: la primera se centra en ampliar el espacio de búsqueda y la segunda intensifica la búsqueda de soluciones óptimas. El metamodelo basado en Kriging realiza una optimización heurística que da como resultado un diseño con emisiones de CO₂ significativamente menores que los diseños convencionales. El estudio revela que una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 arroja resultados óptimos, ya que se reduce el consumo de material y se mantiene la integridad estructural. Además, el aumento de la armadura pasiva compensa la reducción de hormigón y armadura activa, lo que da como resultado un diseño más sostenible. Por otra parte, se identifica una compensación entre costes y emisiones que muestra que un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %), lo que demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable.
La investigación explora más a fondo la optimización de la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras anuladas mediante el uso de muestreo por hipercubo latino y optimización basada en Kriging. La metodología permite identificar los parámetros críticos de diseño, como los altos coeficientes de esbeltez (en torno a 1/28), el uso mínimo de hormigón y armadura activa, y el aumento de la armadura pasiva para mejorar la eficiencia energética. Aunque en el estudio se emplearon Kriging y redes neuronales artificiales (RNA), Kriging demostró ser más eficaz a la hora de identificar óptimos locales, a pesar de que las redes neuronales ofrecen predicciones absolutas más precisas. Esto pone de manifiesto la eficacia de los modelos sustitutos a la hora de orientar las decisiones de diseño sostenible, incluso cuando los modelos no ofrecen predicciones absolutas perfectamente exactas.
En el contexto de la optimización de costes para puentes de losa postesada, el estudio demuestra el potencial del modelado sustitutivo combinado con la simulación del recocido. Los resultados muestran que el método de optimización basado en Kriging conduce a una reducción de costes del 6,54 %, principalmente mediante la minimización del uso de materiales, concretamente de hormigón en un 14,8 % y de acero activo en un 11,25 %. Estas reducciones en el consumo de material se consiguen manteniendo la integridad estructural y la capacidad de servicio del puente, lo que convierte al modelado sustitutivo en una herramienta práctica y eficaz para la optimización económica en el diseño de puentes.
El estudio también evalúa la forma de optimizar las emisiones de CO₂ en pasos elevados de carreteras pretensadas. Se identifican los parámetros óptimos de diseño, como grados de hormigón entre C-35 y C-40 MPa, profundidades del tablero entre 1,10 y 1,30 m, y anchuras de base entre 3,20 y 3,80 m. La red neuronal mostró las predicciones más precisas entre los modelos predictivos analizados, con los errores medios absolutos (MAE) y cuadrados medios (RMSE) más bajos. Estos resultados subrayan la importancia de seleccionar el modelo predictivo adecuado para optimizar las emisiones de CO₂ en el diseño de puentes y destacan el valor de utilizar modelos sustitutivos para mejorar la sostenibilidad en los proyectos de ingeniería civil.
Por último, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM) con la optimización basada en Kriging para evaluar y optimizar los diseños de puentes en relación con objetivos económicos, medioambientales y estructurales. El enfoque MCDM permite evaluar de manera más exhaustiva las alternativas de diseño al tener en cuenta las compensaciones entre coste, impacto ambiental y rendimiento estructural. Esta integración contribuye al desarrollo sostenible de las infraestructuras, ya que facilita la selección de diseños óptimos que se ajusten a los objetivos de sostenibilidad.
En conclusión, esta tesis demuestra que el modelado sustitutivo, que utiliza explícitamente el Kriging y redes neuronales artificiales, es un enfoque práctico para optimizar las dimensiones medioambiental y económica del diseño de puentes. El marco de optimización en dos fases que aquí se presenta proporciona una metodología eficiente desde el punto de vista computacional que permite identificar soluciones de diseño óptimas y sostenibles que cumplen las restricciones estructurales y económicas. Los resultados sugieren que la metodología es aplicable a proyectos de infraestructuras a gran escala y sentarán las bases para futuras investigaciones. Futuros estudios podrían investigar el uso de algoritmos y modelos de optimización adicionales para perfeccionar aún más el proceso de optimización y mejorar la aplicabilidad de estas metodologías en proyectos reales.
Referencias:
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