ingeniería – El blog de Víctor Yepes

¿Cuántas obras puede atender un jefe de grupo? ¿Y cuántos tajos un encargado?

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Si a un jefe de grupo experimentado le preguntamos cuántas obras puede llevar simultáneamente, vamos a obtener respuestas de todo tipo. Dirá que es función del tipo de obra, de la experiencia de los equipos que trabajan en cada una de ellas, de los costes y de los plazos. Incluso te contestaría que depende de su capacidad de aguante y de las horas que le dedique a esta tarea. La misma pregunta se podría plantear en el caso de un encargado de obra y el número de tajos que puede supervisar sin que la obra llegue a ser un caos.

Se trata de un problema complejo, incluso algunos dirían que subjetivo. Sin embargo, quisiera aportar un pequeño esquema conceptual donde se puede realizar una aproximación al problema teniendo en cuenta la necesidad de supervisión de cada obra, del número de horas que se trabajan diariamente, de la producción de cada tajo y de los costes económicos que implica la dirección de los equipos. Veamos entonces cómo plantearlo.

En ocasiones es necesario prestar servicio a un equipo que se queda fuera de servicio de forma imprevista y aleatoria. En estos casos no se conoce cuándo se debe proporcionar servicio o cuánto tiempo dura el servicio a dicho equipo. Debemos utilizar las leyes de probabilidad para determinar el número de unidades de servicio de apoyo que deben estar disponibles para evitar esperas innecesarias.

Una aproximación de la probabilidad de que 0, 1, 2, …., n equipos se queden fuera de servicio se puede estimar con la distribución binomial. De esta forma, la probabilidad de que se queden m equipos fuera de servicio de un conjunto de n, siendo p la probabilidad de estar fuera de servicio y q = 1 – p, la de que estén en operación, sería la siguiente:

De esta forma, se puede determinar el porcentaje del tiempo en las que algunos equipos van a permanecer fuera de servicio y el tiempo perdido resultante.

Para aclarar estos conceptos, os resuelvo un problema donde se trata de averiguar si es rentable, para un caso determinado, contratar a más encargados de obra para conseguir que un conjunto de equipos de encofradores se encuentren trabajando lo máximo posible. Este es uno de los casos estudiados en el “Curso de gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción”. Espero que os sea de interés.

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Referencias:

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 166 pp. Ref. 402. ISBN: 978-84-9048-301-5.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.;

¿Cómo afecta la inflación a la selección de la maquinaria en la construcción?

En un artículo anterior explicamos cómo se podría seleccionar una máquina empleada en la construcción atendiendo a criterios económicos. Para eso explicamos los conceptos de Valor Actual Neto (VAN) y Tasa Interna de Rentabilidad (TIR). Sin embargo, la inflación influye en el cálculo de estos indicadores. Vamos a explicar ahora cómo influye la variación de los precios en la selección económica de los equipos. Pero aquellos que estéis más interesados en profundizar en aspectos de gestión de costes y producción de la maquinaria, podéis consultar en siguiente curso que he preparado: https://ingeoexpert.com/cursos/curso-de-gestion-de-costes-y-produccion-de-la-maquinaria-empleada-en-la-construccion/

Los flujos de caja de la mayor parte de las inversiones productivas, entre las que se encuentran las máquinas empleadas en la construcción, se ven afectadas por la inflación. Evidentemente, la inflación provocará que la empresa incremente el precio de sus productos y, por tanto, los flujos netos de caja. Sin embargo, no se debe olvidar que la inflación también afectará a los precios de las materias prima, mano de obra, etc.

Si denominamos e_j los ingresos netos en el año j, n el número de periodos, e i la tasa de actualización o coste del capital, g a la tasa de inflación y f al tanto por uno en que cada año incrementa el valor nominal de los flujos netos de caja a consecuencia de la inflación, el valor actual neto (VAN) se puede calcular de la siguiente forma:

Por otra parte, el efecto de la inflación se puede introducir en términos de elasticidad. Así, la elasticidad de los flujos netos de caja-índice general de precios se puede expresar como:

De esta forma,

Se puede calcular la tasa interna de retorno (TIR) como el valor de i que anula el VAN.

Si E_f es mayor que uno, la inflación influye favorablemente sobre la inversión, pues eleva su valor capital y su tasa de retorno. En caso contrario, repercute negativamente. En caso de ser E_f igual a la unidad, no existe repercusión de la inflación en las decisiones de inversión.

Pero creo que será mejor que veamos algunos problemas resueltos para que tengáis claro cómo se calculan estos índices con la inflación. Espero que os sean de interés.

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Referencias:

LIDÓN, J. (1998). Economía en la construcción I. Editoral de la Universidad Politécnica de Valencia, 366 pp.

PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.

PÉREZ GOROSTEGUI, E. (2021). Dirección de empresas. Editorial Universitaria Ramón Areces, 784 pp.

SUÁREZ, A.S. (1991). Decisiones óptimas de inversión y financiación en la empresa. Ediciones Pirámide, Madrid, 847 pp.

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente nº 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág. Depósito Legal: V-4598-1997. ISBN: 84-7721-551-0.

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 166 pp. Ref. 402. ISBN: 978-84-9048-301-5.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.;

Diseño óptimo de un puente mixto basado en un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization (revista indexada en el JCR en el primer cuartil) sobre la optimización de puentes mixtos de hormigón y acero usando un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto y funciones de transferencia. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización de puentes puede ser compleja debido al gran número de variables que intervienen en el problema. En este trabajo se ha ejecutado dos optimizaciones de puentes mixtos de sección en cajón, considerando el coste y las emisiones de CO₂ como funciones objetivo. Tomar las emisiones de CO₂ como función objetivo permite añadir criterios de sostenibilidad para comparar los resultados con el coste. Se han aplicado las metaheurísticas SAMO2, SCA y Jaya para alcanzar este objetivo. Se implementaron funciones de transferencia para adaptar SCA y Jaya a la naturaleza discontinua del problema de optimización del puente. Además, se ha llevado a cabo un Diseño de Experimentos para afinar el algoritmo y establecer sus parámetros. En consecuencia, se ha observado que SCA muestra valores similares para la función objetivo de coste que SAMO2, pero mejora el tiempo computacional en un 18% a la vez que obtiene valores más bajos para la desviación del resultado de la función objetivo. A partir de un análisis de optimización de costes y CO₂, se observa una reducción de 2,51 kg de CO₂ por cada euro reducido utilizando técnicas metaheurísticas. Además, para ambos objetivos de optimización, se comprueba que la adición de celdas a las secciones de los puentes mejora no solo el comportamiento de la sección, sino también los resultados de la optimización. Por último, los resultados muestran que el diseño propuesto de doble acción mixta en los apoyos permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos dispuestos en el ala inferior en este estudio.

Abstract:

Bridge optimization can be complex because of the large number of variables involved in the problem. In this paper, two box-girder steel–concrete composite bridge single objective optimizations have been carried out considering cost and CO₂ emissions as objective functions. Taking CO₂ emissions as an objective function allows adding sustainable criteria to compare the results with cost. SAMO2, SCA, and Jaya metaheuristics have been applied to reach this goal. Transfer functions have been implemented to fit SCA and Jaya to the discontinuous nature of the bridge optimization problem. Furthermore, a Design of Experiments has been conducted to tune the algorithm and set its parameters. Consequently, it has been observed that SCA shows similar values for objective cost function as SAMO2 but improves computational time by 18% while also getting lower values for the objective function result deviation. From a cost and CO₂ optimization analysis, it has been observed that a reduction of 2.51 kg CO₂ is obtained by each euro reduced using metaheuristic techniques. Moreover, for both optimization objectives, it is observed that adding cells to bridge cross-sections improves not only the section behavior but also the optimization results. Finally, it is observed that the proposed design of double composite action in the supports allows this study to remove continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange.

Keywords:

Swarm intelligence; Steel–concrete composite structures; Bridges; Optimization; Metaheuristics; Sustainability

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Optimal design of steel-concrete composite bridge based on a transfer function discrete swarm intelligence algorithm. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:312. DOI:10.1007/s00158-022-03393-9

El artículo está publicado en abierto, por lo que podéis realizar su descarga gratuita en este enlace: https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-022-03393-9

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Seleccionado al Premio a la Trayectoria Excelente en Investigación de la UPV

Anuncio con gran satisfacción haber sido seleccionado como uno de los cinco aspirantes al Premio a la Trayectoria Excelente en Investigación de la Universitat Politècnica de València en la rama de Ingeniería. Soy el único candidato en el ámbito de la ingeniería civil, y es muy difícil competir contra los otros seleccionados, grandes investigadores en otras ramas de conocimiento dentro de la ingeniería. Es un honor representar a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos en este reto.

El esfuerzo ha sido enorme durante estos últimos años, y nada de esto hubiera sido posible sin el equipo de investigación que ha trabajado conmigo en la realización de sus respectivas tesis doctorales. No hay mayor satisfacción que ver cómo muchas carreras académicas y profesionales han salido de nuestro pequeño grupo. A diferencia de otros grupos, el nuestro realiza investigación “artesanal”, muy cuidada y con medios muy ajustados a nuestro trabajo.

Os dejo la resolución por la que se publica la relación de candidaturas admitidas a estos premios.

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La comunicación multicanal de la geotecnia y sus procedimientos constructivos

Hoy, 2 de octubre, pero del año 1883, nació en Praga Karl von Terzaghi, que fue un ingeniero, reconocido como el padre de la mecánica de suelos. Para celebrar esta efeméride, se ha organizado un Encuentro Profesional Geololotecnia 2022.

Mi agradecimiento a los organizadores de este evento, tanto a Germán Sánchez (@ingeodo) como a Manuel Romana (@MRGdeviaje).

En dicho encuentro tuve la ocasión de presentar una comunicación denominada “La comunicación multicanal de la geotecnia y sus procedimientos constructivos“. Se trata de una reflexión muy personal respecto a la forma que tengo de comunicar con mis estudiantes y dejar en abierto el conocimiento en las redes sociales. Os dejo el vídeo completo por si os puede resultar de interés.

La Evaluación Técnica Europea (ETE) de productos de construcción (antiguo DITE)

https://www.adaptasg.com/obtencion-del-marcado-ce-via-evaluacion-tecnica-europea/

La Evaluación Técnica Europea – ETE, (European Technical Assessment – ETA), es un documento que proporciona información de la evaluación de las prestaciones de un producto de construcción con arreglo a su correspondiente Documento de Evaluación Europeo. Anteriormente, recibía el nombre de Documento de Idoneidad Técnica Europeo – DITE. El Reglamento de productos de la construcción n.º 305/2011 (CPR) establece la posibilidad de un marcado CE voluntario, vía Evaluación Técnica Europea (ETA), para aquellos productos de construcción innovadores no cubiertos por ninguna norma armonizada o, que se desvíen significativamente de ellas. Hoy día, una mayoría de productos de construcción cuentan con una norma armonizada de producto con la que realizar el marcado CE necesario para exportar y comercializar en la Unión Europea y otros países.

Una vez que se ha emitido la ETE, el fabricante debe desarrollar el DoP (Declaración de Prestaciones) e iniciar el proceso de obtención del marcado CE con un organismo de certificación. La Evaluación Técnica Europea (ETE) recoge las prestaciones a declarar por el fabricante en el marcado CE del producto de construcción para el uso previsto, así como los detalles técnicos necesarios para la aplicación del Sistema de Evaluación y Verificación de la Constancia de las Prestaciones (EVCP).

A modo de ejemplo, el actual Código Estructural, en su artículo 67.1 dedicado al control del tesado de las armaduras activas, indica textualmente lo siguiente: “Se verificará que, siempre que sea posible, se hayan enfilado los cordones antes del hormigonado. Así mismo deberán respetarse las sobrelongitudes mínimas de los tendones establecidas en la Evaluación Técnica Europea (ETE), para cada tipo de anclaje, al objeto de permitir su agarre en el arrastre del cilindro de tesado“.

Miguel Mateos, responsable de la elaboración de Evaluaciones Técnicas Europeas en TECNALIA nos explica en este vídeo qué es una Evaluación Técnica Europea (ETE) y cuáles son los beneficios para la empresa que obtiene este certificado de producto.

Os dejo algún vídeo explicativo más del ETE. Por cierto, a ver si detectáis un error en el siguiente vídeo.

Conferencia en el JSAEE 2022: Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida

Con motivo de la celebración del XXXIX Congreso Sudamericano de Ingeniería Estructural JSAEE 2022, fui invitado a impartir una conferencia denominada “Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida“. En esta conferencia explico lo que está realizando nuestro grupo de investigación con proyectos como DIMALIFE y HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Espero que os sea de interés.

Machine learning aplicado a la construcción: Un análisis de los avances científicos y del futuro próximo

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Automation in Construction, que es la revista indexada de mayor impacto JCR en el ámbito de la ingeniería civil. En este caso se ha realizado un análisis bibliométrico del estado del arte y de las líneas de investigación futura del Machine Learning en el ámbito de la construcción. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. En este caso, se trata de una colaboración con grupos de investigación de Chile, Brasil y España.

El artículo lo puedes descargar GRATUITAMENTE hasta el 11 de octubre de 2022 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1fdIq3IhXMtgv2

Los complejos problemas industriales, junto con la disponibilidad de una infraestructura informática más robusta, presentan muchos retos y oportunidades para el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en la industria de la construcción. Este artículo revisa las técnicas de ML aplicadas a la construcción, principalmente para identificar las áreas de aplicación y la proyección futura en esta industria. Se analizaron estudios desde 2015 hasta 2022 para evaluar las últimas aplicaciones de ML en la construcción. Se propuso una metodología que identifica automáticamente los temas a través del análisis de los resúmenes utilizando la técnica de Representaciones Codificadoras Bidireccionales a partir de Transformadores para posteriormente seleccionar manualmente los temas principales. Hemos identificado y analizado categorías relevantes de aplicaciones de aprendizaje automático en la construcción, incluyendo aplicaciones en tecnología del hormigón, diseño de muros de contención, ingeniería de pavimentos, construcción de túneles y gestión de la construcción. Se discutieron múltiples técnicas, incluyendo varios algoritmos de ML supervisado, profundo y evolutivo. Este estudio de revisión proporciona directrices futuras a los investigadores en relación con las aplicaciones de ML en la construcción.

Highlights:

State-of-the-art developed using natural language processing techniques.
Topics analyzed and validated by experts for consistency and relevance.
Topics deepened through application of bigram analysis and clustering in addition to traditional bibliographic analysis.
Identified five large areas, and detailed two to three groups of relevant lines of research.

Abstract:

Complex industrial problems coupled with the availability of a more robust computing infrastructure present many challenges and opportunities for machine learning (ML) in the construction industry. This paper reviews the ML techniques applied to the construction industry, mainly to identify areas of application and future projection in this industry. Studies from 2015 to 2022 were analyzed to assess the latest applications of ML techniques in construction. A methodology was proposed that automatically identifies topics through the analysis of abstracts using the Bidirectional Encoder Representations from Transformers technique to select main topics manually subsequently. Relevant categories of machine learning applications in construction were identified and analyzed, including applications in concrete technology, retaining wall design, pavement engineering, tunneling, and construction management. Multiple techniques were discussed, including various supervised, deep, and evolutionary ML algorithms. This review study provides future guidelines to researchers regarding ML applications in construction.

Keywords:

Machine learning; BERT; Construction; Concretes; Retaining walls; Tunnels; Pavements; Construction management

Reference:

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

El Puente del Mar sobre el viejo cauce del Turia en Valencia. Una aproximación histórica, estética y constructiva

El Puente del Mar, único de los históricos que quedó fuera del frente amurallado, ha sido clave en la estructura viaria de la ciudad de Valencia, pues salvaguardó la comunicación comercial con el puerto del Grao y con el Cabañal durante mucho tiempo. Por este paso urbano circulaban cotidianamente las mercancías y vituallas que llegaban al puerto y aquellas otras destinadas a la exportación. Hasta la construcción de los puentes de Aragón y del Ángel Custodio, este fue el único paso hacia el mar. Como describe Carreres (referido por Garín, 1983:90-91), “La Ciutat sempre mirá amb especial predilecció aquest pont per esser el mes necesari per a la seua comunicación amb la mar, així es que quan alguna avinguda del riu l’enderrocava, tot seguit se’l va reparar, fins que a la fí es decidí a bastir-lo de pedra, proposantse fera prop de l’hort del convent del Remei i decidint-se posteriorment a que fóra emplaçat al costat dels fonaments de l’anterior”. Esta importancia estratégica implicó un esfuerzo constante de la ciudad por conservar y reconstruir el puente a lo largo de los años, expuesto a las sucesivas avenidas del Turia. Esta preocupación por garantizar la seguridad y rapidez de la comunicación al mar quedó patente en 1400, cuando el Consell dispuso la reparación del camino de la Mar y dos años más tarde, el arreglo de este acceso junto con los “pequeños puentes” (Cárcel, 1992). La riada de octubre de 1589 fue la que llevó a la Fàbrica Nova a promover la actual obra de fábrica, cuya construcción finalizó el año 1596.

Os dejo a continuación el artículo completo.

Referencia:

YEPES, V. (2010). El Puente del Mar sobre el viejo cauce del Río Turia en Valencia. Una aproximación histórica, estética y constructiva. Universitat Politècnica de València, 22 pp. DOI:10.13140/RG.2.2.20353.53609

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Optimización de puentes mixtos mediante aceptación por umbrales

Hemos presentado en el 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, una comunicación sobre la optimización de puentes mixtos mediante el algoritmo de aceptación por umbrales. Este congreso se desarrolla en Barcelona, del 11 al 15 de julio del 2022. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La complejidad de la optimización de los puentes se debe, entre otras razones, a que el diseño de este tipo de estructuras presenta muchas variables. Estas generan un espacio de soluciones con demasiadas posibilidades para ser evaluadas en su totalidad. Por ello, en este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto de vigas cajón considerando el coste como función objetivo mediante el uso de métodos heurísticos. Para lograr este objetivo, se ha elegido un Operador de Aceptación de Umbral con Mutación (TAMO) para la optimización estructural de un puente compuesto de acero-hormigón. La adición de celdas en las conexiones entre almas y alas mejora el comportamiento estructural de la sección transversal. El diseño de doble acción compuesta propuesto permite reducir el número de rigidizadores para este caso de estudio. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, permitiendo alcanzar diseños óptimos sin necesidad de contar con una experiencia significativa en el diseño estructural de puentes.

Abstract

The bridge optimization’s complexity is due to the design of this type of structure’s many variables. These generate a space of solutions with too many possibilities to be evaluated in their totality. Because of this, in this work, the optimization of a steel-concrete composite box girder bridge has been performed considering cost as an objective function by using heuristic methods. To achieve this objective, a Threshold Accepting with a Mutation Operator (TAMO) has been chosen for the structural optimization of a steel-concrete composite bridge. The addition of cells on the connections between webs and flanges improves the cross-section structural behaviour. The proposed double composite-action design allows for reducing the number of stiffeners for this study case. This method automatizes the optimization process of an initial design of a composite bridge, allowing it to reach optimum designs without significant expertise in bridge structural design.

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Steel-concrete composite bridge optimization through threshold accepting. 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, 11-15 July 2022, Barcelona, Spain.

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