Categoría: investigación

Objetivos y metodología del proyecto de investigación HYDELIFE

Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Figura 1. Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, las hipótesis de partida, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar los objetivos y la metodología de este proyecto, del cual soy investigador principal: Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos (PID2020-117056RB-I00). Los investigadores de este proyecto pertenemos al Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH).

El objetivo general perseguido se basa en afrontar el reto social que supone la creación y la conservación de las construcciones modulares y puentes mixtos en escenarios de fuertes restricciones presupuestarias, mediante la resolución de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. Para ello se precisa un salto científico capaz de integrar a los distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras considerando la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone aplicar técnicas metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad, aplicadas no sólo al proyecto de nuevas estructuras, sino al mantenimiento de las actuales. Un estudio de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis tomadas en los inventarios del análisis del ciclo de vida proporcionará conocimiento no trivial sobre las mejores prácticas. Esta metodología será aplicable también a otro tipo de infraestructuras.

El objetivo general se desarrollará mediante los objetivos específicos mostrados en la Figura 2 y que se describen a continuación, de los cuales será responsable el investigador principal:

  • OE-1: Análisis de funciones de distribución específicas para el diseño óptimo basado en fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos que sirva para la toma de decisión multicriterio.
  • OE-2: Determinación de indicadores clave basados en redes bayesianas y lógica neutrosófica para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad ambiental y social en la licitación de proyectos mantenimiento de construcciones modulares, puentes mixtos e híbridos.
  • OE-3: Identificación de estrategias de mantenimiento robusto óptimo de construcciones modulares y puentes mixtos y estructuras híbridas.
  • OE-4: Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas mediante metaheurísticas híbridas.
  • OE-5: Comparación del diseño robusto óptimo respecto a la optimización heurística considerando incertidumbres en los escenarios presupuestarios y en las hipótesis del análisis del ciclo de vida.
  • OE-6: Difusión de resultados y redacción de informes.
Figura 2.- Objetivos específicos del proyecto HYDELIFE

Metodología propuesta en relación con los objetivos y con el estado del arte

El análisis del estado del arte alumbró dos huecos en la investigación, el empleo de metaheurísticas híbridas con Deep Learning y su aplicación a construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas. Además, el empleo de la lógica neutrosófica y las redes bayesianas abre puertas en el ámbito de la decisión multicriterio. Estas novedades se combinan en la metodología con técnicas y disciplinas ya empleadas en otros proyectos: análisis del ciclo de vida, análisis basado en fiabilidad, diseño óptimo robusto, metamodelos y técnicas de minería de datos. Por tanto, se trata de una combinación integrada cuyo objetivo es la priorización del tipo de diseño, en el caso de estructuras de nueva planta, o bien de su mantenimiento, basándose en criterios de sostenibilidad social y ambiental bajo presupuestos restrictivos, considerando la variabilidad inherente a los problemas reales.

La Figura 3 muestra el esquema metodológico propuesto para HYDELIFE, relacionando las fases con los objetivos propuestos. Se utiliza un enfoque mixto e interactivo, donde el decisor proporciona información sobre las preferencias al analista que, tras una optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y metamodelos, aporta un conjunto de soluciones eficientes que el responsable debe evaluar antes de tomar su decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, donde el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista (en cuanto a tipologías, métodos constructivos, conservación, etc.), produciéndose con esta información una optimización multiobjetivo capaz de generar alternativas eficientes utilizando la variabilidad en los parámetros, variables y restricciones. La última fase pasa por un proceso de información a posteriori para que el decisor contemple aspectos no considerados en la optimización para dar la solución final completa.

Figura 3.- Esquema metodológico diseñado para HYDELIFE en relación con los objetivos

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.

En este momento llevamos seis meses de trabajo, pues el proyecto comenzó en septiembre del 2021. Pero ya podemos dar algunos resultados que se pueden ver en la siguiente lista de referencias.

Referencias:

MARTÍNEZ FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA SANCHIS, I.; INSA FRANCO, R.; YEPES, V. (2022). Slab track optimisation using metamodels to improve rail construction sustainability. Journal of Construction Engineering and Management, (accepted, in press).

MATHERN, A.; PENADÉS-PLÀ, V.; ARMESTO BARROS, J.; YEPES, V. (2022). Practical metamodel-assisted multi-objective design optimization for improved sustainability and buildability of wind turbine foundations. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:46. DOI:10.1007/s00158-021-03154-0

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision-making applied to the sustainability of building structures based on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

YEPES, V.; LOPEZ, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: Current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8):671-680. DOI:10.3846/jcem.2021.16006

SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854

ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838

HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110. DOI:10.3390/su13169110

MAUREIRA, C.; PINTO, H.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping. IEEE Access, 9:110842-110879. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3102215

MARTÍN, R.; YEPES, V. (2021). Bridging the gap between landscape and management within marinas: A review. Land, 10(8), 821. DOI:10.3390/land10080821

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Optimized application of sustainable development strategy in international engineering project management. Mathematics, 9(14):1633. DOI:10.3390/math9141633

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916

BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in Brazil. Sustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496

TANG, M.; LIAO, H.; YEPES, V.; LAURINAVICIUS, A.; TUPENAITE, L. (2021). Quantifiying and mapping the evolution of a leader journal in the field of civil engineering. Journal of Civil Engineering and Management, 27(2):100-116. DOI:10.3846/jcem.2021.14365

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800

GARCÍA, J.; ASTORGA, G.; YEPES, V. (2021). An analysis of a KNN perturbation operator: an application to the binarization of continuous metaheuristics. Mathematics, 9(3):225. DOI:10.3390/math9030225.

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122

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Rankings de investigadores científicos españoles en el área de ingeniería civil

El Grupo DIH, (Grupo para la Difusión del Índice h) publica la clasificación de investigadores científicos residentes en España basados en el índice h. El ranking, que se elabora a partir de la base de datos sobre publicaciones científicas ISI Web of Knowledge, establece una clasificación específica para cada una de las disciplinas enmarcadas dentro de las diez áreas de conocimiento consideradas: agricultura, biología, ciencias de los materiales, ciencias de la salud, ciencias de la tierra, física, informática, ingeniería, matemáticas y química.

Según la metodología seguida, Fh es la relación entre el índice h del investigador y el valor medio de los h de los otros autores presentes en el ranking de su área. Si el autor aparece en varias áreas, Fhm es la media de estos valores.

A pesar de que pueden existir algunas críticas a la evaluación mediante el índice h, lo cierto es que permite una evaluación objetiva de la carrera investigadora, aunque no es tan buen indicador para el caso de investigadores jóvenes. De este tema ya hablé en un artículo anterior, por si os interesa ampliar detalles.

En el caso del área de ingeniería civil, la tabla actualizada a diciembre de 2021 es la que aparece a continuación. Tengo el honor de ocupar la tercera posición, compartida con Raúl Medina, teniendo por delante a dos verdaderos hitos en nuestro país como son Íñigo Losada y Enrique Castillo. No obstante, hay más ingenieros de caminos que están en los primeros puestos en la investigación de nuestro país, pero en otras áreas de investigación. Por ejemplo, Eugenio Oñate, del CIMNE, es el primer situado en el área de aplicaciones interdisciplinarias de matemáticas; Jaime Gómez, de nuestra universidad, está en los primeros puestos en el área de recursos hídricos; Antonio Aguado, de la UPC, está destacado en el área de tecnología de la construcción; o Alfredo García, también de nuestra universidad, en ciencia y tecnología del transporte. Pero seguro que me dejo a más ingenieros de caminos investigadores en la lista. Os recomiendo recorrerla y conocerlos a todos ellos.

 

Conferencia magistral sobre optimización sostenible del mantenimiento de carreteras

Os dejo a continuación la grabación de la Conferencia Magistral que tuve la ocasión de presentar en el Congreso Nacional de Ingeniería Civil 2021. Dicho evento tuvo lugar en la modalidad virtual del 28 de junio al 02 de julio del 2021. El Congreso Nacional de Ingeniería Civil es el evento que reúne a profesionales, docentes, investigadores y empresarios del sector de la construcción en una jornada de capacitación acerca de las últimas innovaciones producto de las actividades de investigación  en el sector de la construcción. Agradezco, una vez más, al Consejo Departamental de ICA del Colegio de Ingenieros del Perú – Capítulo de Ingeniería Civil, la deferencia que tuvo conmigo al invitarme a participar en su Congreso.

Optimización de la cimentación de un aerogenerador mediante metamodelos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.

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.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE por tener acceso libre: https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-021-03154-0

Abstract:

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.

Keywords:

Multidisciplinary design optimization; Structural design; Kriging surrogate model; Reinforced concrete structures; Multi-criteria decision making; Parametric design

Reference:

MATHERN, A.; PENADÉS-PLÀ, V.; ARMESTO BARROS, J.; YEPES, V. (2022). Practical metamodel-assisted multi-objective design optimization for improved sustainability and buildability of wind turbine foundations. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:46. DOI:10.1007/s00158-021-03154-0

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Balance personal de 2021 en el ámbito docente e investigador

Cada 31 de diciembre hemos decidido que termina un año y empieza otro. Podía haberse elegido otra fecha más razonable, como un solsticio o un equinoccio, pero hoy parece que todo acaba para volver a empezar. Como ya va siendo habitual, es un buen día para repasar lo que ha sido el año 2021. Si el 2020 fue un mal año, este 2021 tampoco es que sea para tirar cohetes por culpa de la pandemia. Ya está haciendo mella en mucha gente esta situación tan anómala. Lo bueno es que si el año pasado hablábamos de confinamiento, mascarillas, distancia social, hoy, al menos, podemos añadir vacunas e inmunización.

Tampoco ha sido buen año para la isla de La Palma, con una erupción volcánica que ha roto récords, pero que más ha roto a los que se han quedado sin casas y si recuerdo. Toda ayuda va a ser poca para que recuperen algo de normalidad. Tampoco hay que olvidar a la borrasca Filomena, el temporal más intenso de los últimos 50 años que paralizó gran parte de España. Y cómo no, la subida generalizada de precios motivada por el encarecimiento desbocado de la energía eléctrica y de los combustibles. Como decía el año pasado, nos hemos dado cuenta de lo vulnerables que somos y de la importancia que tiene la salud. Sin la salud, todo lo demás no sirve de nada. Pero también hemos descubierto palabras como solidaridad, ciencia, investigación o vacunas que nos permiten tener más esperanzas cara al futuro.

En la docencia hemos pasado de dar las clases a distancia a través de TEAMS, así como asistir a reuniones y conferencias también de forma virtual, a una docencia semipresencial. Las tecnologías han venido para quedarse, han salvado de nuevo este año y están acelerando el proceso de digitalización y transformación de la docencia universitaria.

Con este post, son un total de 187 los que he escrito este año, lo cual no está nada mal. Ya he publicado 1487 artículos en mi blog desde que inicié esta andadura un 5 de marzo de 2012. Sin darme cuenta, he tocado muchos temas que tienen que ver con la profesión de la ingeniería civil en todos sus aspectos. Además, en redes sociales cada vez tengo más presencia. Más de 22.100 seguidores en Twitter.

Entrega del Primer Premio, con Ignacio junto a los miembros del jurado

Pero demos un pequeño repaso a lo que ha sido este 2021. En el mes de mayo puse en marcha el curso en línea denominado «Compactación superficial y profunda de suelos en obras de ingeniería civil y edificación«, el cual se une a otros dos más que ya tengo en marcha en colaboración con la empresa Ingeoexpert. Ese mismo mes tuve la ocasión de participar en la I Jornadas de la gestión de las arenas en el litoral español,. organizada por el Comité de Ingeniería y Gestión de la Costa de la Asociación Técnica de Puertos y Costas (ATPyC), así como en las 26ª Jornadas Argentinas de Ingeniería Estructural. Ese mismo mes de mayo se inició un curso gratuito en línea y masivo: Introducción a los procedimientos de construcción para la mejora de terrenos en obra civil y edificación.  En junio me invitaron a impartir una lección magistral en el XXI Congreso Nacional de Ingeniería Civil, organizado por el Colegio de Ingenieros del Perú.

También ha sido un orgullo codirir la tesis doctoral de Ignacio J. Navarro. Se le concedió el premio a la mejor tesis doctoral en decisión multicriterio otrogada por el Grupo de Trabajo en Decisión Multicriterio (GTDM) de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO). Asimismo, Alejandro Ferrero Montes ganó el Premio Torrecid al mejor Trabajo Final de Grado de la Universitat Politècnica de València. Dicho TFG tuve el placer de dirigirlo junto con el profesor Julián Alcalá González.

Fue un orgullo este año conocer que la Comisión de Premios del XXV Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos nos otorgó el Premio Jaume Blasco a la Innovación 2021 a la comunicación «Consideración de la incerteza de multi-disciplinas en la determinación de criterios sostenibles de caminos rurales usando la lógica neutrosófica«, cuyos autores han sido Leonardo Sierra, Felipe Araya y Víctor Yepes. Otro reconocimiento recibido fue el nombramiento como Colaborador de Honor de la Asociación Ibérica de Tecnología sin Zanja IbSTT, distinción aprobada por unanimidad por la Asamblea General de Socios. También recibí el reconocimiento a la labor de revisión de artículos científicos «2020 Outstanding Reviewer Awards» en mayo de este año.

Víctor José Yepes recibiendo el diploma de graduación de manos del Excmo. y Magfco. Rector de la Universitat Politècnica de València

Pero a nivel personal, una de las mayores alegrías fue asistir a la graduación como ingeniero civil de mi hijo Víctor José. Este acto fue muy emotivo, al igual que a los que asistí con mi hija Lorena. Los dos siguiendo el camino de la ingeniería de caminos, canales y puertos. Otra de las alegrías de este año es que mi amigo Julián Alcalá González superó con éxito su oposición al Profesor Titular de Universidad, dentro del Área de Ingeniería de la Construcción.

En relación con las publicaciones de artículos científicos en revistas indexadas, 2021 ha sido un buen año. Se nota que estamos terminando el proyecto DIMALIFE, y que hemos empezado el proyecto HYDELIFE, y eso conlleva publicar los resultados. He publicado 16 artículos internacionales en revistas indexadas en el JCR, de las cuales 6 son del primer cuartil (4 del primer decil) y 10 del segundo cuartil, lo cual no está nada mal. Pero hoy ya tenemos un artículo publicado del 2022 en el Journal of Cleaner Production, que es una revista del primer decil, y otro artículo aceptado en Structural and Multidisciplinary Optimization, catalogada en el primed cuartil. Asimismo, destaco mi contribución como editor invitado en varios números especiales en revistas indexadas: en la revista Mathematics (D1), Special Issue “Optimization for Decision Making III”, junto con el profesor José María Moreno, también en Mathematics (D1), Special Issue “Deep Learning and Hybrid-Metaheuristics: Novel Engineering Applications“, junto con el profesor José García; y en el International Journal of Environmental Research and Public Health (Q1), Special Issue “2nd Edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure”, junto con el Dr. Moacir Kripka. Otro número especial en la revista J es Special Issue “New Trends in Smart Construction Education and Research”. Todo esto no hubiera sido posible sin mis estudiantes de doctorando y colegas del grupo de investigación. El resultado ha sido que, a fecha de hoy, mi índice Hirsch de producción científica, según la Web of Science, ha sido h=33, mientras que ese mismo índice en Google Académico ha sido h=49.

En cuanto a los Congresos, este año, al igual que el anterior, ha sido muy complicado. Se suspendieron los viajes y se tuvieron que realizar a distancia. No es lo mismo, pues son en estos congresos donde se acercan los investigadores, se comentan resultados y se abre la mente a nuevas ideas. Ya se volverán a celebrar presencialmente. Lo cierto es que el esfuerzo que dedicamos normalmente a preparar los congresos lo hemos dedicado este año a escribir artículos. No hay mal que por bien no venta.

Al menos, he tenido tiempo para publicar cuatro libros, uno de ellos, la primera edición del Manual de Referencia Procedimientos de construcción para la compactación y mejora del terreno, que tiene 426 páginas así como 259 figuras y fotografías.

Por último, os dejo a continuación algunas de las referencias respecto a los artículos, congresos, libros y vídeos educativos que he realizado durante este 2021. Espero que 2022 sea mejor que este año, pues estoy convencido que, por fin, llegaremos a algo parecido a la normalidad.

INVESTIGADOR PRINCIPAL EN PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN COMPETITIVOS:

  • Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. DIMALIFE. [Reliability-based robust optimum design and maintenance of high social and environmental efficiency of bridges and highway infrastructures under restrictive budgets]. BIA2017-85098-R.
  • 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.

ARTÍCULOS INDEXADOS EN EL JCR:

  1. YEPES, V.; LOPEZ, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: Current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8):671-680. DOI:10.3846/jcem.2021.16006
  2. SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854
  3. ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838
  4. HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110. DOI:10.3390/su13169110
  5. MAUREIRA, C.; PINTO, H.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping. IEEE Access, 9:110842-110879. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3102215
  6. MARTÍN, R.; YEPES, V. (2021). Bridging the gap between landscape and management within marinas: A review. Land, 10(8), 821. DOI:10.3390/land10080821
  7. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218
  8. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Optimized application of sustainable development strategy in international engineering project management. Mathematics, 9(14):1633. DOI:10.3390/math9141633
  9. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916
  10. BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in Brazil. Sustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757
  11. SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572
  12. NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496
  13. TANG, M.; LIAO, H.; YEPES, V.; LAURINAVICIUS, A.; TUPENAITE, L. (2021). Quantifiying and mapping the evolution of a leader journal in the field of civil engineering. Journal of Civil Engineering and Management, 27(2):100-116. DOI:10.3846/jcem.2021.14365
  14. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800
  15. GARCÍA, J.; ASTORGA, G.; YEPES, V. (2021). An analysis of a KNN perturbation operator: an application to the binarization of continuous metaheuristics. Mathematics, 9(3):225. DOI:10.3390/math9030225.
  16. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122

LIBROS:

  1. YEPES, V. (2021). Procedimientos de construcción para la compactación y mejora del terreno. Colección Manual de Referencia, 1ª edición. Editorial Universitat Politècnica de València, 426 pp. Ref. 428. ISBN: 978-84-9048-603-0.
  2. YEPES, V.; NAVARRO, I.J. (Eds.) (2021). Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure. MPDI, 272 pp., Basel, Switzerland. ISBN: 978-3-0365-0914-3
  3. YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2021). Sustainable Construction II. MPDI, 114 pp., Basel, Switzerland. ISBN 978-3-0365-0484-1
  4. YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2021). Sustainable Construction. MPDI, 230 pp., Basel, Switzerland. ISBN 978-3-0365-0482-7

CONGRESOS:

  1. 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.
  2. 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.
  3. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Remote teaching in construction engineering management during COVID-19. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March 2021, pp. 879-887, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
  4. NAVARRO, I.J.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2021). Engineering and architecture postgraduate student’s perceptions on sustainable design. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March 2021, pp. 2554-2563, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
  5. SALAS, J.; SIERRA, L.; YEPES, V. (2021). AHP-based educational sofware for strudents’ self-assessment of critical thinking capacity. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March 2021, pp. 2744-2753, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
  6. SALAS, J.; SIERRA, L.; YEPES, V. (2021). ESRA, an educational software for introducing stochastic scheduling to civil engineering students. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March 2021, pp. 5788-5798, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
  7. YEPES, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V. (2021). Application of the response surface methodology in a postgraduate optimization course. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March 2021, pp. 869-878, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0
  8. YEPES, V.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J. (2021). Multi-criteria decision techniques in civil engineering education. Comparative study applied to the sustainability of structures. 15th annual International Technology, Education and Development Conference (INTED 2021), 8th-9th March, 2021, pp. 2564-2573, Valencia, Spain. ISBN: 978-84-09-27666-0

VÍDEOS EDUCATIVOS:

  1. Introducción a los pilotes. 20 minutos, 56 segundos.
  2. Introducción a las entibaciones. 34 minutos, 0 segundos.
  3. Construcción de muros pantalla. 50 minutos, 16 segundos.
  4. Previsión de repuestos en obra. 12 minutos, 47 segundos.
  5. Introducción a las tablestacas. 22 minutos, 37 segundos.
  6. Perforación horizontal dirigida. 44 minutos, 39 segundos.
  7. Estabilización de suelos. 21 minutos, 29 segundos.
  8. Precarga como técnica de mejora del terreno. 9 minutos, 52 segundos.
  9. Drenes verticales como técnica de mejora de terrenos. 6 minutos, 25 segundos.
  10. Clasificaciones técnicas de mejora del terreno. 11 minutos, 8 segundos.
  11. Mejora del terreno mediante vibrocompactación. 8 minutos, 39 segundos.
  12. Materiales empleados en la inyección de terrenos. 7 minutos, 46 segundos.
  13. Control del nivel freático mediante lanzas de drenaje. 7 minutos, 14 segundos.
  14. Técnicas de inyección del terreno. 6 minutos, 42 segundos.
  15. Columnas de grava mediante vibrosustitución. 7 minutos, 0 segundos.
  16. Columnas de grava mediante vibrodesplazamiento. 7 minutos, 1 segundos.
  17. Concepto y clasificación de los anclajes. 5 minutos, 44 segundos.
  18. Compactación dinámica. 9 minutos, 36 segundos.
  19. Drenes de penetración transversal: Drenes californianos. 7 minutos, 19 segundos.
  20. Drenaje en excavaciones sobre acuíferos confinados: pozos de alivio.  6 minutos, 26 segundos.
  21. Galerías de drenaje en el control del nivel freático. 6 minutos, 58 segundos.
  22. Consolidación por vacío de suelos. 6 minutos, 53 segundos.
  23. Electroósmosis como técnica de drenaje del terreno. 8 minutos, 33 segundos.
  24. Congelación artificial del terreno. 9 minutos, 47 segundos.
  25. Compactadores estáticos autopropulsados de ruedas neumáticas. 8 minutos, 22 segundos.
  26. Ejecución de un anclaje. 8 minutos, 35 segundos.

 

 

¿Cuántas respuestas son necesarias en una encuesta? Pues depende.

A veces me toca dirigir algún trabajo de investigación de mis estudiantes que trata de conocer la opinión sobre algún aspecto concreto. Normalmente se trata de temas relacionados con el sector de la construcción, aunque también suelo investigar si ha tenido éxito algún tipo de innovación educativa en mis clases. Para ello suelo aconsejar el uso de cuestionarios basados en escalas Likert, pues de esta forma facilito el análisis estadístico multivariante de los resultados.

El problema siempre es el mismo: ¿Profesor, tengo suficientes encuestas o tengo que enviar más encuestas? Y la respuesta siempre es la misma: depende del objeto de la encuesta. Vamos a analizar esto por partes.

Si se trata de describir los resultados obtenidos de un grupo de estudio, la muestra representa a la totalidad de la población, y por tanto no es necesario alcanzar un número de respuestas mínimo. Por ejemplo, si en una asociación de empresarios de la construcción el número de socios es de 30 y todos responden el cuestionario, es evidente que los resultados del estudio representan de forma exacta lo que opinan los 30 socios.

Sin embargo, lo habitual es encontrarse con un número de respuestas que forman una muestra de una población. Aquí se trata de saber si podemos extrapolar los resultados a la población que representa la muestra. Para ello nos debemos hacer dos preguntas: ¿Es la muestra representativa? ¿Cuál es el margen de error que cometemos?

Las técnicas de muestreo permiten extraer muestras representativas. Estos muestreos pueden ser probabilísticos o no probabilísticos. Entre los primeros podemos resaltar el muestreo aleatorio sistemático, el estratificado o el muestreo por conglomerados.  Entre los no probabilísticos, el muestreo por cuotas, por bola de nieve o el muestreo subjetivo por decisión razonada. Remito a los interesados a bibliografía específica, pues se escapa al objetivo de este artículo.

Aquí vamos a comentar brevemente lo relativo al error muestral. El error muestral se corresponde con el margen de error que estamos dispuestos a aceptar. Por ejemplo, si decimos que el 15% de la población está de acuerdo con algo y el error muestral es del 4%, realmente dicha opinión se encuentra entre el 11% y el 19% para un nivel de confianza determinado. Por eso, lo primero, será definir el nivel de confianza o riesgo de primera especie «z», que sería el riesgo que aceptamos de equivocarnos al presentar nuestros resultados. El nivel de confianza habitual es 1 – α = 95% o α = 5%. Se utiliza como «z», que es un valor de la distribución normal asociado a una determinada probabilidad de ocurrencia. Así, z=1,96 si 1 – α = 95%, z=2,00 si 1 – α = 95,5% y z=2,57 si 1 – α = 99%.

Otro factor a tener en cuenta es la variabilidad de las respuestas estimada en la población. Si sabemos que todos los sujetos piensan lo mismo, nos bastará preguntar a uno solo o a muy pocos. Pero si sabemos que habrá una gran diversidad de respuestas, hará falta una mayor número de sujetos en la muestra. Como lo normal es desconocer la variabilidad de las respuestas en la población, elegimos la mayor varianza posible p=q=50% (sería que el 50% respondiera que «sí» y el otro 50% lo contrario).

Las fórmulas que nos dan el error muestral, por tanto, dependen de los factores anteriores y también de conocer si la población es finita o infinita (más de 30.000 individuos ya se considera como infinita). En la figura se indican ambas fórmulas.

Fórmulas del error muestral, en función de si la población es finita o infinita

Si jugamos un poco con estas fórmulas, veremos que para un nivel de confianza del 95%, serían necesarias 96 respuestas en una población infinita y 95 respuestas en una población de un tamaño de 10.000 (casi coinciden) para un error muestral del 10%. Pero si queremos bajar el error al 5%, se eleva el número de respuestas a 384 en el caso de la población infinita y a 370 en el caso de una población finita de 10.000. Como vemos, se dispara el número de respuestas necesarias para reducir el error.

Por tanto, mi respuesta a mis estudiantes suele ser siempre la misma: vamos a intentar llegar a 100 respuestas para empezar a tener un error razonable.

En apretada síntesis, os quiero dar las siguientes consideraciones sobre el muestreo:

  • No solo es necesario que el tamaño de la muestra sea suficiente, sino también que la muestra sea representativa de la población que tratamos de describir
  • Una muestra de gran tamaño no garantiza que el margen de error sea pequeño, pues puede estar sesgada hacia segmentos de la población representados en exceso o poco representados
  • Si la población a estudiar es demasiado grande es recomendable segmentarla en estratos y valorar en cuáles de ellos pueden obtenerse muestras representativas, facilitando así una interpretación de los resultados más precisa
  • En general, el margen de error en cada estrato suele ser superior al margen de error de toda la muestra en conjunto. Es recomendable ser consciente de esta diferencia de precisión en la interpretación de resultados

Pues ahora una reflexión final: ¿Qué error tienen las encuestas que contestan los alumnos en relación con la calidad del profesor? ¿Es razonable tomar decisiones respecto a la continuidad o no de un profesor teniendo en cuenta estas encuestas? Tenéis las claves releyendo el artículo.

Aquí tenéis un vídeo sobre las técnicas de muestreo.

Os dejo a continuación un pequeño vídeo sobre el error de muestreo.

 

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Toma de decisión multicriterio aplicada a la sostenibilidad de estructuras de edificios basados en métodos modernos de construcción (MMC)

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.

Desde el establecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ha surgido una gran preocupación sobre cómo disminuir los impactos que resultan de las actividades de construcción. En este contexto, los Métodos Modernos de Construcción (MMC) surgen como una poderosa forma de reducir la huella del ciclo de vida a través de la optimización del consumo de materiales. Este trabajo se centra en la evaluación de la sostenibilidad de diferentes técnicas MMC aplicadas a estructuras de hormigón de viviendas unifamiliares. Se compara el rendimiento del ciclo de vida en términos de sostenibilidad entre un diseño de referencia convencional, un diseño prefabricado, un diseño de losa ligera con discos huecos presurizados y un diseño basado en elementos estructurales de doble pared. La sostenibilidad se evalúa mediante un conjunto de 38 indicadores que abordan no solo la respuesta económica y medioambiental de los diseños, sino también sus impactos sociales. Se aplican cinco de las técnicas más conocidas de toma de decisiones con criterios múltiples (SAW, COPRAS, TOPSIS, VIKOR y MIVES) para derivar el rendimiento del ciclo de vida de cada diseño en una única puntuación de sostenibilidad. Dado que no hay consenso sobre qué método MCDM funciona mejor en las evaluaciones de sostenibilidad, se propone aquí un Índice Global de Sostenibilidad Estructural (GSSI) que combina y pondera los anteriores para ayudar al análisis de los resultados obtenidos. Los resultados muestran que la consideración de las tres dimensiones de la sostenibilidad conduce a diseños equilibrados cuya preferencia no tiene por qué coincidir con los derivados de cada enfoque unidimensional del ciclo de vida.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE hasta el 28 de enero de 2022 en el siguiente enlace:

https://authors.elsevier.com/c/1eDIl3QCo9bRMh

Abstract

Since the establishment of the Sustainable Development Goals, great concern has arisen on how to diminish the impacts that result from construction activities. In such context, Modern Methods of Construction (MMC) rise as a powerful way to reduce life cycle impacts through optimizing the consumption of materials. This paper focuses on the sustainability assessment of different modern construction techniques applied to concrete structures of single-family houses. The life cycle performance in terms of sustainability is compared between a conventional reference design, a precast design, a lightweight slab design with pressurized hollow discs, and a design based on double-wall structural elements. The sustainability is assessed through a set of 38 indicators that address not only the economic and environmental response of the designs, but also their social impacts as well. Five of the best known Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) techniques (SAW, COPRAS, TOPSIS, VIKOR and MIVES) are applied to derive the life-cycle performance of each design into a single sustainability score. Since there is no consensus on which MCDM method works best in sustainability assessments, a Global Structural Sustainability Index (GSSI) combining and weighting the above is proposed here to aid the analysis of the results obtained. The results show that consideration of the three dimensions of sustainability leads to balanced designs whose preference need not coincide with those derived from each one-dimensional life cycle approach.

Keywords:

Sustainability, Construction, Structural design, Life cycle cost, Life cycle assessment, Social life cycle, Multi-criteria decision-making, Modern methods of construction

Reference:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision- making applied to the sustainability of building structures bases on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

Estado del arte de la gestión del conocimiento en la industria de la construcción

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Civil Engineering and Management, que es una revista de impacto indexada en el JCR. Se trata de un estado del arte de la gestión del conocimiento en la industria de la construcción.

Es un artículo publicado en abierto, por lo que os dejo el manuscrito completo, así como el enlace: https://journals.vgtu.lt/index.php/JCEM/article/view/16006

La gestión del conocimiento en el sector de la construcción se ha convertido en un elemento de transición entre los procesos tradicionales y las necesidades actuales que exige el cambio tecnológico. El trabajo que presentamos revisa las aportaciones científicas actualizadas de la gestión del conocimiento en la construcción, así como su influencia. Los resultados provienen de un estudio bibliométrico, elaborando un análisis cuantitativo y cualitativo del estado actual. El método de investigación se dividió en las siguientes etapas: aproximación preliminar a la bibliografía, establecimiento de estrategias de búsqueda, selección y clasificación de artículos, análisis cuantitativo y discusión de artículos relevantes. Se constataron tres factores principales: uso y explotación del conocimiento, transferencia del conocimiento y tecnologías de la información; también se identificaron cinco facetas complementarias: cultura, innovación, calidad, generación de conocimiento y factores humanos. Los resultados reafirman la importancia del uso y la explotación del conocimiento, además de la creciente atención a la transferencia y la tecnología de la información. Sin embargo, la generación de conocimiento ha disminuido porque el sector sigue sin informar de los resultados de la aplicación del conocimiento, lo que subraya la necesidad de estudiar en el futuro las estrategias para transformar el conocimiento tácito en explícito.

Referencia:

Yepes, V., & López, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8), 671-680. https://doi.org/10.3846/jcem.2021.16006

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Optimización de tableros de puentes mixtos con metaheurística de trayectoria

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

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Cuando una «campaña experimental» se convierte en un desperdicio de tiempo y dinero

https://www.laensa.com/probetas-hormigon/

Reconozco abiertamente que me recorre cierto escalofrío cuando escucho por algún sitio que se está desarrollando una «campaña experimental«, a menudo en laboratorios donde, por desgracia, cada ensayo cuesta muchísimo tiempo y dinero. Me viene a la mente una campaña militar a gran escala donde, para conseguir un objetivo, se sacrifica lo que sea necesario. Cuando igual una pequeña fuerza de operaciones especiales sería suficiente.

Lo digo porque no es la primera vez que me encuentro con algún estudiante de máster o doctorado que quiere iniciar ensayos para cubrir, literalmente, las variaciones posibles en ciertos rangos, de un número de factores que influyen en un problema determinado. Y tampoco me es ajeno el típico estudiante que acude a mi despacho a pedirme consejo porque no sabe qué hacer con las montañas de datos generados, no siendo capaz de interpretar con herramientas estadísticas rigurosas.

Pero este problema no solo ocurre en determinados ámbitos científicos, sino que es habitual en empresas, procesos industriales y laboratorios de todo tipo. Cuento esto porque encuentro de vez en cuando a un doctorando que ha dedicado, por ejemplo, más de cinco años en recoger datos que luego, a la postre, se acumulan en hojas de cálculo y son difíciles de interpretar porque no se sabía exactamente cuál era la pregunta de investigación que se quería resolver.

También es muy típico encontrar en las empresas a técnicos expertos en un proceso determinado «con mucha experiencia», que realmente lo que ha hecho es aprender con los años, y sobre todo, de sufrir en sus carnes muchos errores. Este tipo de experiencia, basada en el error, no es la más barata, ni mucho menos.

Afortunadamente, cada vez son menos los que se enfrascan directamente a ensayar todas las combinaciones posibles en los valores de ciertas variables. Para eso disponemos de una rama del conocimiento denominada diseño de experimentos que permite no solo ahorrar recursos (tiempo, espacio de laboratorio, dinero, etc.), sino también es capaz de sacar muchísima más información de los datos cuando se dedica algo de tiempo a hacer un buen diseño experimental. No digo con esto que existan campañas experimentales bien diseñadas, sino que aún perviven prácticas que, por puro desconocimiento, son utilizadas aún en demasiadas ocasiones.

Veamos un ejemplo sencillo que nos permite aclarar las ideas. Imaginemos un proceso que solo depende de 4 factores. Si de cada factor queremos analizar 5 niveles, una «campaña experimental» exhaustiva nos obligaría a tomar 5^4 = 625 observaciones. Este número tan elevado puede ser inviable. ¿Cómo podemos reducir el número de observaciones? Se podría reducir el número de factores o el número de niveles a estudiar .

Un buen diseño de experimentos puede reducir muchísimo el número de observaciones necesarias ofreciendo, a su vez, información muy valiosa. Por ejemplo, un diseño factorial a dos niveles, ya sea completo o fraccionado, sería suficiente en la mayoría de los casos para estudiar los efectos, las interacciones entre los factores, etc. Invito al lector a revisar en este mismo blog algunos artículos que he escrito al respecto:

¿Qué es el diseño de experimentos?

Definiciones básicas del diseño de experimentos

Incluso, en el caso de que no exista una interacción entre los factores, por ejemplo un diseño en cuadrado grecolatino, para cuatro factores y cuatro niveles, podríamos obtener información valiosa con 16 observaciones en vez de las 256 que serían las necesarias para cubrir todas las combinaciones posibles. En este blog podéis encontrar muchos ejemplos resueltos buscando «diseño de experimentos» en la columna de la izquierda, donde aparece el buscador.

Resumiendo, estoy a favor de las «campañas experimentales», pero siempre que se basen en un diseño de experimentos previo. Pero mi consejo es que antes de hacer nada, tengamos muy clara la pregunta de investigación que queremos resolver. De hecho, la ciencia experimental trata de llegar a conclusiones generales con datos procedentes de casos particulares, y para eso necesitamos la estadística.

Parafraseando la frase que, según la tradición, estaba grabada a la entrada de la Academia de Platón, yo pondría el siguiente letrero a la puerta de cualquier laboratorio: «NO ENTRE NADIE QUE NO SEPA ESTADÍSTICA».

Os dejo una conferencia del profesor Xabier Barber de la Universidad Miguel Hernández que os aclarará muchas cosas. Espero que os guste.

Referencias:

  • Box, G.E.; Hunter, J.S.; Hunter, W.G. (2008). Estadística para investigadores. Diseño, innovación y descubrimiento. Segunda Edición, Ed. Reverté, Barcelona.
  • Gutiérrez, H.; de la Vara, R. (2003). Análisis y diseño de experimentos. McGraw-Hill, México.
  • Vicente, M.L.; Girón, P.; Nieto, C.; Pérez, T. (2005). Diseño de experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Pearson Educación, Madrid.

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