Predimensionamiento óptimo de tableros de puentes losa pretensados aligerados

Figura 1. Vista aérea de paso superior. Google Maps.

El artículo de investigación presentado en el 28th International Congress on Project Management and Engineering por los autores Yepes-Bellver, Martínez-Pagán, Alcalá, y Yepes es un análisis integral del predimensionamiento de los tableros de puentes losa pretensados aligerados.

Este informe detalla su importancia y sugiere mejoras en el diseño estructural mediante la optimización con métodos avanzados como el modelo Kriging y algoritmos de optimización heurística.

El trabajo se enmarca dentro de los proyectos de investigación HYDELIFE y RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

1. Contexto del empleo de los puentes losa pretensados aligerados

Los puentes de losa pretensada son fundamentales en las infraestructuras de carreteras y vías ferroviarias debido a su capacidad para cubrir luces de entre 10 y 45 metros, lo que los hace más resistentes, duraderos y adaptables a distintos diseños geométricos. El coste de estos puentes suele representar entre un 5 % y un 15 % de los gastos totales de una infraestructura de transporte. Además, los puentes losa ofrecen una mayor flexibilidad y una apariencia estética superior, ya que eliminan las juntas de calzada, lo que mejora la comodidad y reduce el desgaste del tablero al tráfico.

Principales ventajas de los puentes losa pretensados:

Resistencia y durabilidad: estos puentes ofrecen una alta resistencia a la torsión y la flexión, por lo que son ideales para soportar cargas variables y condiciones climáticas adversas.
Versatilidad en el diseño: gracias a su construcción in situ, es posible adaptarlos a terrenos irregulares o a condiciones complejas, como curvas pronunciadas y anchos variados, lo que permite construirlos con rasantes bajas.
Ahorro de materiales y costes: Al diseñarse sin juntas y con posibilidades de aligeramiento, su mantenimiento resulta menos costoso en comparación con otras tipologías.

2. Predimensionamiento y limitaciones en los métodos actuales

El predimensionamiento es esencial en la fase preliminar del diseño de puentes con losas pretensadas. Tradicionalmente, los ingenieros utilizan reglas empíricas basadas en la experiencia para definir parámetros geométricos iniciales, como el espesor de la losa, la relación entre el canto y la luz y la cantidad de armadura activa y pasiva. Sin embargo, estos métodos tradicionales tienen limitaciones en cuanto a eficiencia y sostenibilidad, ya que no optimizan el uso de materiales ni reducen el impacto ambiental.

Desventajas de los métodos convencionales de predimensionamiento:

Rigidez en el diseño: los métodos empíricos pueden ser inflexibles, lo que limita las opciones de diseño y hace que la estructura no se adapte eficientemente a los criterios de optimización moderna.
Ineficiencia económica y ambiental: al no tener en cuenta factores de sostenibilidad y costes, estos métodos pueden provocar un uso excesivo de materiales, lo que aumenta la huella de carbono y el consumo energético.

3. Propuesta de optimización con modelos Kriging y metaheurísticas

La propuesta de los investigadores consiste en aplicar una optimización bifase mediante modelos Kriging combinados con el recocido simulado, un algoritmo heurístico. Esta técnica permite reducir el tiempo de cómputo en comparación con los métodos de optimización tradicionales sin perder precisión. La optimización se centra en tres objetivos clave:

Minimización del coste
Reducción de emisiones de CO₂
Disminución del consumo energético

El Kriging, un tipo de metamodelo, facilita la interpolación de datos en una muestra determinada, lo que permite que los valores estimados sean predictivos y evite el alto coste computacional que conllevan las simulaciones estructurales completas. Para implementar esta técnica, se usa un muestreo de hipercubo latino (LHS), que permite generar variaciones en el diseño inicial de los puentes y proporciona una base sobre la que se aplica el modelo Kriging para ajustar las alternativas optimizadas de diseño.

4. Resultados y comparación con diseños convencionales

A continuación, se exponen los principales hallazgos del estudio, basados en la optimización de puentes reales y en la comparación con métodos empíricos:

Esbeltez y espesor de la losa: la investigación recomienda que aumentar la relación entre el canto y la luz mejora la sostenibilidad del diseño. Los puentes optimizados presentan relaciones de hasta 1/30, en comparación con el rango usual de 1/22 a 1/25.
Volumen de hormigón y armaduras: los resultados muestran una disminución del volumen de hormigón y del número de armaduras activas necesarias, mientras que aumenta el número de armaduras pasivas. Este ajuste permite reducir tanto el coste como las emisiones.
Uso de materiales de construcción: se recomienda el uso de hormigón de resistencia entre 35 y 40 MPa para obtener una combinación óptima entre coste y sostenibilidad. La cantidad de aligeramientos interiores y exteriores también contribuye significativamente a la reducción del peso total sin comprometer la resistencia.

Comparativa de materiales:

Cuantía de hormigón: entre 0,55 y 0,70 m³ por m² de losa. La optimización reduce el consumo a 0,60 m³ para puentes económicos y a 0,55 m³ para priorizar la reducción de emisiones.
Armadura activa: la cantidad recomendada es inferior a 17 kg/m² de tablero. Esto representa una reducción significativa en comparación con los diseños tradicionales, que promedian alrededor de 22,64 kg/m².
Armadura pasiva: se debe aumentar la cuantía hasta 125 kg/m³ para proyectos de alta sostenibilidad, en contraste con los valores convencionales.

5. Herramientas prácticas para los proyectistas: nomogramas para el predimensionamiento

Uno de los aportes más valiosos del estudio es la creación de nomogramas que permiten a los ingenieros realizar predimensionamientos precisos con un mínimo de datos. Los nomogramas se desarrollaron mediante modelos de regresión múltiple y ofrecen una forma rápida de estimar:

La cantidad de hormigón necesaria.
El espesor de la losa.
La armadura activa en función de la luz del puente y los aligeramientos aplicados.

Estos nomogramas son útiles en las primeras fases de diseño, ya que permiten obtener valores cercanos a los óptimos de manera rápida y eficiente. Los gráficos incluyen secuencias de cálculo específicas con ejemplos de puentes con luces de 34 m y aligeramientos medios (interior de 0,20 m³/m² y exterior de 0,40 m³/m²), lo que facilita un proceso de diseño preliminar que cumple con criterios de sostenibilidad.

Figura 2. Nomograma para estimar el canto del tablero (m). Fuente: Yepes-Bellver et al. (2024)

6. Recomendaciones para el diseño sostenible de puentes losa pretensados aligerados

Basándose en los resultados de optimización, el estudio recomienda ajustar ciertos parámetros de diseño para mejorar la sostenibilidad y reducir los costes:

Aumento de la relación canto/luz: se debe aumentar la relación a 1/26 o incluso 1/30 para conseguir diseños sostenibles.
Reducción del hormigón utilizado: limitar el uso de hormigón a 0,60 m³/m², o menos si la prioridad es reducir las emisiones.
Cuantía de armaduras: para la armadura pasiva, se recomienda un mínimo de 125 kg/m³, mientras que la armadura activa debe reducirse a 15 kg/m² de losa.
Aligeramientos amplios: utilizar aligeramientos significativos (interior de 0,20 m³/m² y exterior de 0,50 m³/m²) para reducir el peso estructural y minimizar el material empleado.

7. Conclusión: innovación en el diseño de infraestructuras sostenibles

El uso de modelos predictivos, como el Kriging, y de técnicas de optimización avanzada en el diseño de puentes supone un gran avance hacia la construcción de infraestructuras sostenibles y eficientes. Estos métodos permiten reducir costes y minimizar el impacto ambiental, dos factores críticos en la ingeniería moderna. Al promover estos enfoques, la investigación allana el camino hacia políticas de infraestructura más responsables y sostenibles, un objetivo alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

8. Perspectivas futuras: expansión de la metodología de optimización

Los autores proponen continuar esta línea de investigación aplicando el modelo Kriging y otros metamodelos a diversas estructuras de ingeniería civil, como marcos de carretera, muros de contención y otros tipos de puentes. Esta expansión podría sentar las bases para nuevos estándares en el diseño de infraestructuras sostenibles.

Este estudio se presenta como una herramienta esencial para ingenieros y proyectistas interesados en mejorar el diseño estructural mediante métodos modernos de optimización, ya que ofrece un enfoque práctico y avanzado para lograr una ingeniería civil más sostenible.

Os dejo la presentación que se hizo en el congreso:

Como está publicado en abierto, os dejo la comunicación completa a continuación:

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Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Análisis del predimensionamiento de tableros óptimos de puentes losa pretensados aligerados y su incidencia en el proyecto estructural. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain), pp. 407-419. DOI:10.61547/2402010

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Nuevo estudio propone solución clave para reducir la huella de carbono en grandes proyectos de construcción internacionales

Un estudio innovador, titulado «Research on coupling optimization of carbon emissions and carbon leakage in international construction projects» y publicado en la prestigiosa revista Scientific Reports, aborda un desafío crítico para la construcción internacional: cómo optimizar las emisiones y las fugas de carbono en grandes proyectos de infraestructura.

Liderado por Zhiwu Zhou, de la Hunan University of Science and Engineering, y colaboradores como Víctor Yepes de la Universitat Politècnica de València, el artículo desarrolla un modelo matemático avanzado para analizar y predecir las emisiones de carbono a lo largo de todo el ciclo de vida de los proyectos de construcción en diferentes países. Este estudio es especialmente relevante en un contexto donde la globalización y el comercio internacional están impulsando el crecimiento económico, pero también contribuyendo de manera significativa al cambio climático.

Contexto y relevancia del estudio

El fenómeno conocido como «fuga de carbono» se ha convertido en un problema clave en la lucha contra el cambio climático. Este término se refiere al traslado de actividades productivas intensivas en carbono desde países con regulaciones estrictas sobre emisiones a países con normativas más laxas, lo que, paradójicamente, puede aumentar las emisiones globales. A medida que los países desarrollados implementan políticas más estrictas para reducir sus emisiones, existe la preocupación de que esto pueda incentivar a las empresas a trasladar su producción a países en desarrollo, exacerbando el problema en lugar de solucionarlo.

La construcción es uno de los sectores que más contribuye a las emisiones de carbono a nivel mundial. De hecho, la infraestructura está vinculada al 50 % de las emisiones globales, y se prevé que la inversión en infraestructuras alcance los 94000 millones de dólares para 2040, lo que pone de manifiesto la importancia de abordar el problema en este sector. El estudio de Zhou y su equipo se centra en ofrecer una herramienta para medir y mitigar la fuga de carbono en los grandes proyectos internacionales de construcción.

Metodología del estudio

La investigación combina una revisión bibliográfica extensa con el desarrollo de un modelo matemático que tiene en cuenta múltiples factores de incertidumbre asociados a los proyectos internacionales. Para analizar las emisiones y fugas de carbono, los investigadores emplearon bases de datos de cadenas de suministro reconocidas a nivel internacional, como Ecoinvent y OpenLCA, conforme a los estándares ISO 14040 e ISO 14044. Estas bases de datos permiten rastrear el ciclo de vida completo de los materiales y la energía utilizados en un proyecto, desde la extracción de materias primas hasta el transporte, la construcción y la eventual demolición.

El estudio utilizó como caso práctico un importante proyecto de infraestructura: el puente transnacional China-Indonesia, un proyecto internacional clave gestionado bajo el modelo EPC (ingeniería, contratación y construcción). Este puente, que conecta ambos países, se convirtió en un ejemplo ideal para analizar la huella de carbono debido a su complejidad técnica y logística, así como su impacto transnacional. El análisis de este caso permitió a los autores validar la robustez de su modelo teórico.

Resultados más destacados

Uno de los hallazgos más importantes del estudio es la notable diferencia en la huella de carbono entre los países exportadores e importadores. En el caso del puente China-Indonesia, los datos revelaron que la proporción de emisiones de carbono entre los países exportadores e importadores era de 0,577:100, lo que indica que los países que producen materiales y maquinaria (en este caso, China) soportan una mayor parte de la carga de emisiones. Esto sugiere que los países importadores, que son los principales beneficiarios de los proyectos de infraestructura, deberían asumir una mayor responsabilidad en la compensación de estas emisiones.

Además, el estudio pone de relieve que la utilización de acero, cemento y otros materiales intensivos en carbono es una de las principales fuentes de emisiones en los proyectos de construcción internacionales. Sin embargo, los resultados mostraron que optimizar la cadena de suministro y aplicar técnicas de transporte más eficientes pueden reducir significativamente estas emisiones. Por ejemplo, el uso de transporte marítimo en lugar de aéreo o terrestre para mover grandes volúmenes de materiales redujo las emisiones de manera sustancial.

Otro resultado clave es que la fuga de carbono no solo se produce durante la fase de construcción, sino también a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, desde el diseño hasta la demolición. Las emisiones asociadas al diseño, el transporte y el montaje de los materiales también representan una parte significativa del impacto ambiental total de los proyectos.

Implicaciones del estudio

Este estudio tiene importantes implicaciones para los responsables políticos y las empresas constructoras. En primer lugar, los autores destacan la necesidad de desarrollar políticas más eficaces para gestionar la fuga de carbono en el comercio internacional. Las políticas actuales, como los ajustes en las fronteras de carbono (Carbon Border Adjustment Mechanisms, CBAM), son un buen paso hacia la reducción de la fuga de carbono, pero no son suficientes si no se aplican de manera coordinada a nivel global. Los investigadores sugieren que las empresas que participan en proyectos internacionales de construcción deben tener en cuenta no solo el coste económico, sino también el impacto ambiental y la huella de carbono de sus operaciones.

Por otro lado, el estudio subraya la importancia de optimizar las cadenas de suministro internacionales para reducir las emisiones de carbono. Esto implica seleccionar cuidadosamente los materiales, gestionar de manera eficiente el transporte y adoptar tecnologías más limpias durante el proceso de construcción. Los investigadores argumentan que los esfuerzos por reducir las emisiones deben extenderse a todas las fases del proyecto, no solo a la construcción, y que las empresas deben colaborar más estrechamente con los gobiernos para diseñar estrategias eficaces de mitigación del carbono.

Conclusiones

En resumen, el estudio ofrece una herramienta valiosa para evaluar y mitigar las emisiones y fugas de carbono en proyectos de construcción internacionales. Al utilizar un enfoque matemático riguroso y bases de datos internacionales de alto nivel, este trabajo proporciona un marco científico sólido para ayudar a los gobiernos y a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre cómo reducir el impacto ambiental de sus proyectos.

Este enfoque no solo es relevante para los proyectos de infraestructura a gran escala, sino que también tiene el potencial de influir en la forma en que las políticas de carbono se diseñan e implementan a nivel global. La investigación concluye que, aunque los costes iniciales de adoptar prácticas más sostenibles pueden ser elevados, los beneficios a largo plazo, tanto en términos económicos como ambientales, justifican plenamente esta inversión.

Referencia:

ZHOU, Z.; WANG, Y.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Research on coupling optimization of carbon emissions and carbon leakage in international construction projects. Scientific Reports, 14: 10752. DOI:10.1038/s41598-024-59531-4

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Técnica innovadora optimiza estructuras de hormigón y reduce emisiones de CO₂ al considerar la interacción suelo-estructura

El artículo científico, titulado «Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction» y publicado recientemente en Engineering Structures, una de las revistas de mayor impacto en ingeniería civil, aborda un desafío clave en la ingeniería estructural: cómo optimizar el diseño de estructuras de hormigón armado para minimizar su impacto ambiental, con especial atención a la reducción de las emisiones de CO₂.

Esta investigación es el resultado de una colaboración internacional realizada en el marco de los proyectos HYDELIFE y RESILIFE, cuyo investigador principal es Víctor Yepes, y es fruto de una colaboración internacional entre investigadores de Cuba, Brasil y España.

Contexto de la investigación

La optimización estructural ha sido ampliamente explorada en las últimas décadas debido a la creciente necesidad de reducir los costes de construcción y el uso de materiales, todo ello mientras se minimiza el impacto ambiental. En el caso de las estructuras de hormigón armado, que son esenciales en la construcción de edificios y obras de infraestructura, optimizar su diseño conlleva implicaciones significativas en cuanto al ahorro de recursos y la reducción de las emisiones de CO₂.

Los problemas de optimización estructural pueden resolverse mediante métodos exactos, como la programación matemática, o mediante métodos heurísticos que imitan procesos naturales (como la evolución genética o el comportamiento de enjambres). Aunque los métodos heurísticos son más eficientes para problemas complejos y no lineales, como los que involucran grandes estructuras tridimensionales, requieren un alto coste computacional. Para abordar este problema, los autores proponen el uso de metamodelos, que son modelos simplificados que permiten realizar simulaciones con un consumo computacional mucho menor sin sacrificar demasiada precisión. En este estudio, se utiliza un metamodelo basado en Kriging, una técnica que permite aproximar el comportamiento de estructuras complejas.

Además, el estudio introduce una novedad crucial: la inclusión de la interacción suelo-estructura (SSI, por sus siglas en inglés) durante el modelado. Esta interacción, que muchas veces se ignora en los modelos tradicionales, afecta significativamente al comportamiento de la superestructura (el marco de hormigón). Ignorarla puede dar lugar a diseños menos precisos que no tienen en cuenta los asentamientos diferenciales del suelo, lo que puede provocar tensiones adicionales y un mayor deterioro de las estructuras con el tiempo.

Metodología

La investigación emplea un enfoque combinado de optimización heurística convencional y una estrategia basada en Kriging para optimizar marcos espaciales de hormigón armado. El objetivo es reducir las emisiones de CO₂ de las estructuras optimizadas, en línea con los esfuerzos para disminuir el impacto ambiental del sector de la construcción. El estudio incluye tres estudios de caso, cada uno con diferentes configuraciones estructurales (variando la longitud de los vanos y el número de niveles de las estructuras) para generalizar los resultados.

El elemento clave en esta investigación es la inclusión de la interacción suelo-estructura, que afecta al comportamiento global del sistema. Los autores utilizan un modelo de Winkler, que representa el suelo como un conjunto de resortes con rigidez variable en función de las características del suelo, y lo implementan en dos tipos de suelos: uno cohesivo y otro granular. Esta diferenciación es importante porque cada tipo de suelo responde de manera distinta a las cargas, lo que provoca asentamientos que, en última instancia, influyen en las tensiones de la superestructura. La plataforma CSi-SAP2000 se utilizó como motor de cálculo, mientras que el análisis geotécnico y estructural se integró mediante MATLAB.

Resultados

Uno de los hallazgos más destacados del estudio es que la inclusión de la interacción suelo-estructura modifica significativamente los diseños estructurales. En general, las estructuras diseñadas teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura requieren más material (mayores cantidades de hormigón y acero), lo que refleja el aumento de tensiones debido a los asentamientos diferenciales. Por ejemplo, en comparación con un modelo con soportes rígidos ideales, las estructuras que consideran la inclusión de la interacción suelo-estructura muestran un aumento del 12,03 % en las emisiones de CO₂ en suelos cohesivos y hasta un 18,81 % en suelos friccionales.

Los elementos estructurales más afectados por la interacción suelo-estructura son las columnas. Esto se debe a que los asentamientos diferenciales incrementan los momentos flectores en las columnas, lo que requiere un refuerzo adicional y secciones más grandes para resistir las nuevas tensiones. En algunos casos, las emisiones de CO₂ asociadas a las columnas aumentaron más del 60 % al considerar la interacción con el suelo. Los resultados son especialmente marcados en suelos granulares, donde los asentamientos diferenciales son más pronunciados.

Además, la metodología basada en metamodelos, asistida por la técnica de Kriging, demostró ser eficaz para lograr optimizaciones con un alto grado de precisión (hasta un 98,24 % en suelos cohesivos y un 98,10 % en suelos granulares), todo ello reduciendo el tiempo de cálculo en aproximadamente un 90 % en comparación con los métodos heurísticos convencionales.

Implicaciones

Este estudio tiene importantes implicaciones prácticas para el diseño de estructuras de hormigón armado. La inclusión de la interacción suelo-estructura permite obtener diseños más robustos y precisos, lo que reduce el riesgo de fallos prematuros y la necesidad de costosos trabajos de mantenimiento a largo plazo. Los modelos que no tienen en cuenta la interacción suelo-estructura pueden dar como resultado estructuras que inicialmente parecen eficientes, pero que con el tiempo se deterioran más rápidamente debido a las tensiones adicionales no previstas. Por tanto, incluir esta interacción desde el inicio del diseño mejora significativamente la durabilidad y la fiabilidad de las estructuras.

Desde el punto de vista ambiental, el uso de metamodelos para optimizar estructuras de hormigón supone un importante avance. Al reducir el material necesario y mejorar la eficiencia estructural, se contribuye a la reducción de las emisiones de CO₂, un objetivo clave en la lucha contra el cambio climático. Además, la metodología propuesta ofrece un enfoque más sostenible al disminuir los recursos computacionales necesarios para realizar simulaciones complejas.

En conclusión, la inclusión de la interacción suelo-estructura y el uso de metamodelos basados en Kriging suponen una contribución innovadora al campo de la ingeniería estructural. Esta investigación no solo proporciona mejores resultados de diseño, sino que también tiene el potencial de reducir el impacto ambiental de las estructuras de hormigón armado, lo que hace que el sector de la construcción sea más sostenible y eficiente.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657

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Redes neuronales y metamodelos Kriging para la optimización de la energía en puentes losa pretensados

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El artículo evalúa la eficacia de las redes neuronales artificiales y los modelos sustitutos de Kriging para optimizar la energía incorporada de los puentes de losas pretensadas, y proporciona recomendaciones prácticas para mejorar el diseño y la sostenibilidad.

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

A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

Introducción

La industria de la construcción contribuye significativamente al consumo mundial de energía y a las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que suscita un interés creciente en mejorar las prácticas de sostenibilidad.
El hormigón pretensado destaca por sus ventajas, que incluyen la durabilidad, la reducción del mantenimiento y la rapidez de construcción, a pesar de los costes iniciales más altos en comparación con los métodos tradicionales.
Las investigaciones indican que existe una brecha en la optimización de la energía incorporada en los puentes de losas de hormigón, lo que exige una mayor exploración y metodologías innovadoras, como el Kriging y las redes neuronales artificiales, para optimizar su diseño de manera efectiva.

Descripción de la cubierta del puente de losa aligerada

Los diseñadores suelen utilizar una relación canto/luz de 1/25 para las losas de carreteras con el fin de garantizar su integridad estructural. Los diseños de losas aligeradas ofrecen ventajas en cuanto a rigidez a la flexión y adaptabilidad.
El estudio se centra en una configuración de losas aligeradas pretensadas adecuada para los pasos superiores, con el objetivo de mejorar la eficiencia del diseño y el rendimiento estructural.
La teoría del estado límite se emplea para verificar la resistencia estructural mediante el uso de software avanzado para el modelado tridimensional y el análisis de cargas.

Figura 2. Imagen aérea de la estructura, situada en Cocentaina (Alicante). Imagen: Google Maps.

Metodología

El estudio analiza varios materiales, incluidos tipos específicos de acero y calidades de hormigón, para optimizar el diseño del puente de losa aligerada.
Se utilizan dos metamodelos predictivos, Kriging y las redes neuronales, con el fin de optimizar el diseño propuesto del puente de losas.
La metodología incluye una fase de diversificación para la optimización inicial y una fase de intensificación para refinar los resultados, midiendo los errores de predicción mediante el error cuadrático medio (RMSE).

Metamodelo Kriging

Kriging se emplea para estimar las necesidades de energía del puente de losas, utilizando un enfoque determinista que proporciona respuestas consistentes basadas en los datos de entrada.
La «caja de herramientas Kriging de MATLAB» se utiliza para crear un modelo sustituto, y el LHS (LHS) mejora el proceso de muestreo para representar mejor el espacio de diseño.
Este método permite realizar pruebas computacionales eficientes y, al mismo tiempo, minimizar los errores sistemáticos, lo que lo hace adecuado para tareas complejas de optimización estructural.

Red neuronal artificial

Las ANN están estructuradas con capas de neuronas, donde las capas ocultas utilizan funciones sigmoideas para procesar las entradas y la capa de salida emplea funciones lineales para las predicciones.
El modelo de perceptrón multicapa (MLP) destaca por su capacidad para aproximar funciones de manera eficaz, basándose en el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento.
El estudio hace hincapié en la importancia de la validación cruzada para evitar el sobreaprendizaje y garantizar que el rendimiento de la red neuronal sea sólido en los diferentes conjuntos de datos.

Visualización de los datos observados

La gráfica de contorno de los datos observados revela múltiples valores óptimos locales, lo que indica la complejidad del problema de optimización y las limitaciones de los modelos de regresión tradicionales.
Esta complejidad requiere el uso de modelos predictivos avanzados para identificar con precisión las soluciones óptimas dentro del espacio de diseño.

Comparación de modelos predictivos

Los modelos de Kriging son deterministas, mientras que las redes neuronales introducen variabilidad debido a que se basan en la selección aleatoria de datos para su entrenamiento y validación.
El rendimiento de la red neuronal se estabiliza mediante múltiples ejecuciones, lo que permite una comparación más fiable de los valores medios con las predicciones de Kriging.

Análisis de errores

El promedio de las predicciones de la red neuronal coincide estrechamente con los resultados del modelo de Kriging, aunque la red neuronal presenta un error cuadrático medio (MSE) y un error cuadrático medio (RMSE) más bajos.
El análisis destaca la necesidad de una evaluación exhaustiva de la capacidad de la red neuronal para identificar los valores óptimos, comparando las predicciones entre todos los puntos de datos.

Recomendaciones prácticas

El estudio proporciona recomendaciones prácticas para reducir las emisiones en los puentes de losas pretensadas, incluidas directrices específicas sobre el contenido de hormigón y refuerzo.
Los hallazgos sugieren que tanto las redes neuronales como las de Kriging pueden identificar eficazmente los valores óptimos locales, lo que ayuda a los ingenieros estructurales a optimizar los diseños para obtener beneficios económicos y ambientales.
Haciendo hincapié en la importancia de los modelos sustitutivos, la investigación aboga por su uso para perfeccionar los procesos de diseño y mejorar los resultados en materia de sostenibilidad.

Conclusiones

Se subraya la complejidad de la superficie de respuesta al consumo de energía, ya que tanto Kriging como las redes neuronales predicen valores superiores a los observados.
El modelo de Kriging muestra un error relativo menor en las predicciones óptimas locales en comparación con la red neuronal, que, sin embargo, muestra un rendimiento de RMSE superior.
El estudio concluye que, si bien Kriging proporciona resultados deterministas, las redes neuronales requieren múltiples iteraciones para estabilizar los resultados, lo que aporta información valiosa para optimizar los diseños estructurales.

ABSTRACT:

The main objective of this study is to assess and contrast the efficacy of distinct spatial prediction methods in a simulation aimed at optimizing the embodied energy during the construction of prestressed slab bridge decks. A literature review and cross-sectional analysis have identified crucial design parameters that directly affect the design and construction of bridge decks. This analysis determines the critical design variables to improve the deck’s energy efficiency, providing practical guidance for engineers and professionals in the field. The methods analyzed in this study are ordinary Kriging and a multilayer Perceptron neural network. The methodology involves analyzing the predictive performance of both models through error analysis and assessing their ability to identify local optima on the response surface. Results show that both models generally overestimate observed values. The Kriging model with second-order polynomials yields a 4% relative error at the local optimum, while the neural network achieves lower root-mean-square errors (RMSE). Neither the Kriging model nor the neural network provide precise predictions, but point to promising solution regions. Optimizing the response surface to find a local minimum is crucial. High slenderness ratios (around 1/28) and 40 MPa concrete grade are recommended to improve energy efficiency.

KEYWORDS:

bridges; embodied energy; optimization; prestressed concrete; artificial neural network; surrogate model; Kriging; sustainability

REFERENCE:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450; DOI:10.3390/su16198450

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Mejora del diseño estructural de cerchas metálicas pretensadas mediante optimización multiobjetivo y toma de decisión multicriterio

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El documento Mejora del diseño estructural de cerchas metálicas pretensadas mediante optimización multiobjetivo y MCDM. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Estas son las principales contribuciones descritas en el artículo:

Marco integrado para la optimización: La investigación presenta un marco integral que integra algoritmos de optimización multiobjetivo (MOO) y técnicas de toma de decisiones multicriterio (MCDM). Este marco no solo es aplicable a las cerchas pretensadas, sino también a varios diseños estructurales, lo que mejora la toma de decisiones en ingeniería estructural.
Algoritmos de optimización avanzados: el estudio emplea tres algoritmos MOO avanzados (NSGA-III, CTAEA y SMS-EMAO) para optimizar el diseño estructural de las cerchas arqueadas pretensadas. Este enfoque permite evaluar de forma sólida los diferentes objetivos del diseño, como la minimización del peso, el rendimiento de carga y la capacidad de construcción.
Métricas de evaluación integrales: el documento incorpora una serie de visualizaciones analíticas y métricas de evaluación exhaustivas para comprender la variabilidad de las diferentes variables en el contexto de Pareto. Esto ayuda a ilustrar las ventajas y desventajas que conllevan las distintas estrategias de optimización y proporciona una visión más clara del proceso de diseño.
Evaluación del rendimiento de los algoritmos: la investigación evalúa el rendimiento de los algoritmos de optimización utilizando métricas de distancia generacional (GD) y distancia generacional invertida (IGD). Los resultados indican que el NSGA-III supera a los demás algoritmos en términos de convergencia con respecto a Pareto, lo que proporciona información valiosa sobre la eficacia de cada algoritmo.
Validación estadística de los resultados: el artículo emplea la prueba de Kruskal-Wallis para validar las diferencias de rendimiento entre los algoritmos. Esto añade credibilidad a los hallazgos y resalta las ventajas y limitaciones de cada enfoque de optimización, que es crucial para las futuras aplicaciones de optimización estructural.
Implicaciones prácticas para la construcción: Las innovaciones presentadas en el documento mejoran el rendimiento estructural, reducen el consumo de recursos y mejoran la capacidad de construcción y la seguridad. Estas contribuciones demuestran las implicaciones prácticas para unas prácticas de construcción más eficientes y sostenibles, y abordan la complejidad de los métodos de diseño tradicionales.

En resumen, este documento promueve significativamente la comprensión y la aplicación de las cerchas pretensadas al proporcionar un marco sólido para la optimización y la toma de decisiones, junto con información práctica para mejorar las prácticas de construcción.

Abstract:

The structural design of prestressed arched trusses presents a complex challenge due to the need to balance multiple conflicting objectives such as structural performance, weight, and constructability. This complexity is further compounded by the interdependent nature of the structural elements, which necessitates a comprehensive optimization approach. Addressing this challenge is crucial for advancing construction practices and improving the efficiency and safety of structural designs. The integration of advanced optimization algorithms and decision-making techniques offers a promising avenue for enhancing the design process of prestressed arched trusses. This study proposes the use of three advanced multi-objective optimization algorithms: NSGA-III, CTAEA, and SMS-EMOA, to optimize the structural design of prestressed arched trusses. The performance of these algorithms was evaluated using Generational Distance and Inverted Generational Distance metrics. Additionally, the non-dominated optimal designs generated by these algorithms were assessed and ranked using multiple Multi-Criteria Decision-Making techniques, including SAW, FUCA, TOPSIS, PROMETHEE, and VIKOR. This approach allowed for a robust comparison of the algorithms and provided insights into their effectiveness in balancing the different design objectives. The results of the study indicate that NSGA-III exhibited superior performance with a GD value of 0.215, reflecting a closer proximity of its solutions to the Pareto front, and an IGD value of 0.329, indicating a well-distributed set of solutions across the Pareto front. In comparison, CTAEA and SMS-EMOA showed higher GD values of 0.326 and 0.436, respectively, suggesting less convergence to the Pareto front. However, SMS-EMOA demonstrated a balanced performance in terms of constructability and structural weight, with an IGD value of 0.434. The statistical significance of these differences was confirmed by the Kruskal-Wallis test, with p-values of 2.50×10−15 for GD and 5.15×10−06 for IGD. These findings underscore the advantages and limitations of each algorithm, providing valuable insights for future applications in structural optimization.

Keywords:

Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; NSGA-III; CTAEA; SMS-EMOA; SAW; FUCA; TOPSIS; PROMETHEE; VIKOR

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; PARTSKHALADZE, G.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Enhanced Structural Design of Prestressed Arched Trusses through Multi-Objective Optimization and MCDM. Mathematics, 12(16), 2567. DOI:10.3390/math12162567

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Comunicaciones presentadas al 28th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2024

Durante los días 3-4 de julio de 2024 tiene lugar en Jaén (Spain) el 28th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2024. Es una buena oportunidad para debatir y conocer propuestas sobre dirección e ingeniería de proyectos. Nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto de investigación HYDELIFE, presenta varias comunicaciones. A continuación os paso los resúmenes.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; GUAYGUA, B.; VILLALBA, P.; YEPES, V. (2024). Ingeniería de proyectos basada en modelos de análisis multivariante. Aplicación al dimensionamiento de losas planas aligeradas. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain)

Esta investigación propone una metodología para dimensionar losas innovadoras de hormigón armado sin vigas, que permiten el uso eficiente de materiales. Utilizando un enfoque estadístico y modelos de regresión lineal, se proporcionan criterios para calcular el espesor de la losa aligerada con esferas o discos plásticos presurizados, minimizando el número de variables. Este espesor puede estimarse a partir de la luz principal entre apoyos, la altura del disco o el diámetro de la esfera, así como el uso previsto del edificio. El modelo final ajustado logra explicar el 98% de la variabilidad en el espesor de la losa para luces comprendidas entre 5 m y 16 m. Este tipo de forjado contribuye a la reducción del consumo de hormigón y acero, lo que resulta en una disminución del peso y las cargas aplicadas. Esto impacta directamente en los costos y mejora los indicadores ambientales en comparación con los sistemas tradicionales. Se presenta como una alternativa eficiente para edificaciones, permitiendo la combinación de parámetros estructurales, constructivos y sostenibles.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; SAIZ, D.; YEPES, V. (2024). Ingeniería de proyectos en Modernos Métodos de Construcción: El caso de edificios con losas planas mediante elementos aligerantes multiaxiales. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain)

Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos llaman “construcción inteligente“, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Esta nueva forma de construir implica, necesariamente, un cambio en la forma de dirigir los proyectos, que pasan a ser industrializados, donde la eficiencia estructural, constructiva y la sostenibilidad ambiental y social son protagonistas. El objetivo del artículo es identificar los aspectos característicos de estas construcciones innovadoras que influyen en la ingeniería de proyectos, integrando a grupos multidisciplinares como arquitectos, ingenieros estructurales y empresas constructoras. Para ello se realizará un estudio para el caso de edificios construidos con losas planas aligeradas mediante elementos aligerantes multiaxiales. Los resultados muestran que estos diseños permiten integrar el proyecto, la fabricación de elementos y el procedimiento constructivo. El proyecto de estas construcciones permite aligerar y reducir las cuantías de hormigón y acero en aquellas zonas de las losas donde la capacidad portante es insignificante. Además, se ha comparado este diseño con otros tradicionales, destacando una reducción de costes y un aumento de la sostenibilidad a lo largo del ciclo de vida.

El proyecto estructural normalmente se basa en la experiencia del proyectista. En ocasiones, dicha experiencia se plasma en fórmulas de predimensionamiento que, si bien ofrecen buenos resultados, en ocasiones arrastran ineficiencias cuando se comparan con técnicas actuales de optimización que tenga en cuenta las dimensiones económicas y ambientales. En este artículo se comparan reglas de dimensionamiento previo de estructuras basadas en la experiencia con técnicas de optimización. Se aplica al caso del proyecto de tableros de puentes tipo losa pretensados aligerados. El resultado de la investigación resalta la importancia de aplicar métodos basados en la optimización heurística y en metamodelos para actualizar la experiencia de los proyectistas y proponer nuevas fórmulas de predimensionamiento más ajustadas a la optimización económica y ambiental. Además, en el trabajo se ofrecen nomogramas de predimensionamiento, con el mínimo número de datos posible, que pueden ser de utilidad al proyectista en sus diseños previos.

Os paso el vídeo de presentación del congreso.

Special Issue: “Multi-objective Optimization and Applications”

Mathematics is a peer-reviewed, open-access journal that provides an advanced forum for studies related to mathematics. It is published semimonthly online by MDPI. The European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT) and International Society for the Study of Information (IS4SI) are affiliated with Mathematics, and their members receive a discount on article processing charges.

Open Access— free for readers, with article processing charges (APC) paid by authors or their institutions.
High Visibility: indexed within Scopus, SCIE (Web of Science), RePEc, and other databases.
Journal Rank: JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)
Rapid Publication: manuscripts are peer-reviewed, and a first decision is provided to authors approximately 16.9 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 2.6 days (median values for papers published in this journal in the second half of 2023).
Recognition of Reviewers: reviewers who provide timely, thorough peer-review reports receive vouchers entitling them to a discount on the APC of their next publication in any MDPI journal in appreciation of the work done.
Sections: published in 13 topical sections.
Companion journals for Mathematics include: Foundations, AppliedMath, Analytics, International Journal of Topology, Geometry and Logics.

Impact Factor: 2.4 (2022); 5-Year Impact Factor: 2.3 (2022) (First decile JCR journal) JCR – Q1 (Mathematics) / CiteScore – Q1 (General Mathematics)

Special Issue “Multi-objective Optimization and Applications”

A special issue of Mathematics (ISSN 2227-7390). This special issue belongs to the section “Computational and Applied Mathematics.”

Deadline for manuscript submissions: 31 March 2025

Special Issue Editors

Prof. Dr. Víctor Yepes E-Mail Website Guest Editor

Institute of Concrete Science and Technology (ICITECH), Construction Engineering Department, Universitat Politècnica de València, 46022 València, Spain
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

Prof. Dr. Moacir Kripka E-Mail Website Guest Editor

Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil
Interests: structural analysis; optimization; engineering optimization; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; optimization software
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

Dr. José Antonio García E-Mail Website Guest Editor

Escuela de Ingeniería en Construcción, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Avenida Brasil 2147, Valparaíso 2362804, Chile
Interests: optimization; deep learning; operations research; artificial intelligence applications to industrial problems
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals

Special Issue Information

Dear Colleagues,

Optimization techniques have become frequent in recent decades due to the growing competitiveness brought about by globalization. With the development of new methods and the greater availability of computer resources, applications in the most diverse fields of knowledge have spread from academic banks to the day-to-day running of companies. However, a more realistic approach can be achieved if several objectives are integrated into the process. Thus, an exciting strategy cannot only meet cost requirements, for example, but it also concerns itself with durability, efficiency, reliability, and sustainability. Given that numerous objectives are involved, which are usually in conflict, new strategies are needed, while new and more complete applications are envisioned. In this sense, the Special Issue, “Multi-objective Optimization and Applications,” aims to provide a platform for disseminating knowledge related to multi-objective optimization. Research articles involving efficient and innovative optimization methods and new applications related to diverse areas of expertise are sought, promoting an exchange of new ideas and trends concerning the subject.

Prof. Dr. Víctor Yepes
Prof. Dr. Moacir Kripka
Dr. José Antonio García
Guest Editors

Manuscript Submission Information

Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All submissions that pass pre-check are peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and listed together on the special issue website. Research articles, review articles, and short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 100 words) can be sent to the Editorial Office for announcement on this website.

Submitted manuscripts should not have been published previously nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. Mathematics is an international peer-reviewed open-access semimonthly journal published by MDPI.

Please visit the Instructions for Authors page before submitting a manuscript. The Article Processing Charge (APC) for publication in this open-access journal is 2600 CHF (Swiss Francs). Submitted papers should be well formatted and use good English. Authors may use MDPI’s English editing service before publication or during author revisions.

Keywords

multi-objective optimization
optimization methods
optimization applications
innovative methods and algorithms

Published Papers

This special issue is now open for submission.

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Investigación sobre la optimización de las emisiones de carbono en proyectos internacionales de construcción

Acaban de publicarnos un artículo en Scientific Reports, revista indexada en el JCR. El documento enfatiza la importancia de contar con modelos de evaluación sólidos para abordar las emisiones y de carbono en los proyectos internacionales. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El trabajo presenta el proyecto del puente marítimo de Suramadu en Indonesia, construido según el modelo EPC por el gobierno chino, y muestra las especificaciones de diseño detalladas y los procesos de construcción. Además, establece un modelo de evaluación de las emisiones de carbono de los proyectos de inversión internacionales, que integra ocho etapas para analizar las fugas de carbono, destacando la importancia de evaluar con precisión las emisiones de carbono en los proyectos internacionales.

De Sakurai Midori – Trabajo propio, CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=8028163

El documento contribuye al demostrar la fiabilidad y la naturaleza científica de los datos de evaluación mediante la combinación de la bibliografía, la evaluación y el acoplamiento multidisciplinario de modelos matemáticos, lo que contribuye a la formulación de políticas de emisiones y aranceles al carbono.

Analiza de manera innovadora los complejos efectos de acoplamiento de varios datos e indicadores de incertidumbre en los proyectos internacionales, proporcionando modelos y evaluaciones precisos de los efectos interactivos, algo esencial para los responsables políticos.

Abstract:

Due to the rapid economic development of globalization and the intensification of economic and trade exchanges, cross-international and regional carbon emissions have become increasingly severe. Governments worldwide establish laws and regulations to protect their countries’ environmental impact. Therefore, selecting robustness evaluation models and metrics is an urgent research topic. This article proves the reliability and scientificity of the assessment data through literature coupling evaluation, multidisciplinary coupling, mathematical model, and international engineering case analysis. The innovation of this project’s research lies in the comprehensive analysis of the complex coupling effects of various discrete data and uncertainty indicators on the research model across international projects and how to accurately model and evaluate interactive effects. This article provides scientific measurement standards and data support for governments worldwide to formulate carbon tariffs and carbon emission policies. Case analysis data shows that the carbon emission ratio of exporting and importing countries is 0.577:100; the carbon trading quota ratio is 32.50:100.

Keywords:

Construction industry, Environmental impact, Carbon trading, Model evaluation.

Reference:

Como el artículo está publicado en abierto, os lo paso para su descarga:

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Interacción suelo-estructura en el diseño óptimo de pórticos de edificación

Hemos presentado en la 7th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering una comunicación sobre la implementación de un modelo que considere la interacción entre el suelo y la estructura (SSI) en el diseño óptimo de pórticos de hormigón armado en edificación. El trabajo propone una metodología para simular la interacción suelo-estructura en los procesos de optimización estructural, utilizando un modelo tipo Winkler que considera la deformación adicional de la superestructura durante la carga, lo que conduce a diseños sostenibles más eficientes y duraderos. El objetivo es crear un escenario más realista considerando el asentamiento del suelo y su influencia en el coeficiente de rigidez, que no se tiene en cuenta en los métodos tradicionales de soportes rígidos o articulados, lo que lleva a un diseño de superestructura ineficiente. El estudio se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El estudio compara los diseños optimizados de las estructuras con los soportes clásicos (métodos tradicionales) y el modelo sugerido, lo que demuestra la influencia de considerar la interacción entre el suelo y la estructura en la eficiencia del diseño de la superestructura. Los resultados muestran que el uso de soportes tradicionales conduce a diseños ineficientes, lo que pone de relieve la necesidad de modelos más realistas que tengan en cuenta esta interacción.

El documento también analiza el comportamiento de los diferentes tipos de suelo y cómo se refleja en el modelo propuesto. Considera tanto los suelos cohesivos como los granulares, destacando los asentamientos diferenciales y las tensiones adicionales que se producen en los modelos con interacción, y que no ocurren en los modelos con soportes rígidos.

Los resultados de este estudio se pueden resumir de la siguiente forma:

Los diseños optimizados de los modelos con interacción generan más emisiones que los modelos tradicionales, lo que indica que la superestructura de los modelos que consideran el SSI está más estresada. Sin embargo, esto no significa que no tener en cuenta la interacción sea más beneficioso.
Las estructuras con soportes rígidos requieren menos material en la superestructura, pues están menos estresadas, pero no reflejan los asentamientos diferenciales que existen en la práctica.
Los suelos granulares son más propensos a los asientos diferenciales, y el aumento de la curvatura resultante de los asientos diferenciales afecta más a las columnas que a las vigas.
Las diferencias más significativas entre los modelos con SSI y los modelos con soportes clásicos se observan en el estudio de caso en el que la carga axial que llega a los cimientos es mayor debido a un nivel adicional, lo que agudiza el fenómeno del asiento diferencial.
Los resultados demuestran la influencia del SSI en la eficiencia del diseño de la superestructura, y destacan la necesidad de modelos más realistas que tengan en cuenta el SSI para diseños sostenibles más eficientes y duraderos.

Abstract:

This paper proposes a methodology to simulate the soil-structure interaction (SSI) in structural optimization processes. The aim is to create a scenario more aligned with reality, which is not reflected in the traditional methods of considering perfectly rigid or articulated supports. A Winkler-type model is proposed where a hyperbolic equation that relates the pressure p with the settlement S is used to calculate the stiffness coefficient k. This coefficient simulates the interaction that causes additional deformation of the superstructure during the loading process, increasing internal forces. Several reinforced concrete frame structures with traditional rigid supports and the proposed SSI model are optimized to demonstrate the influence of this phenomenon. The results show that using traditional supports, as is commonly done, leads to inefficient superstructure design. Therefore, the proposed methodology is conducive to creating more realistic models that allow for more efficient and durable sustainable designs.

Keywords:

Soil-structure interaction; reinforced concrete; frame structure; optimization; Winkler model.

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Model for considering soil-structure interaction and its implementation in the optimal design of RC frame structures. 7th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2023. 29 nov – 01 dec, Málaga (Spain).

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Optimización estructural asistida por metamodelos: Aplicaciones

Figura 1. Conceptos relacionados con el uso de metamodelos, (a) relación entre precisión y coste computacional para diferentes enfoques de la modelación (adaptado de Roman et al. (2020)) y (b) descripción genérica de un metamodelo como una función de caja negra (adaptado de Texeira et al. (2020)).

Dentro del XIII Coloquio de Análisis, Diseño y Monitoreo Estructural de la IV Convención Científica Internacional UCLV 2023, se presentó una ponencia sobre las aplicaciones de la optimización estructural asistida por metamodelos. Os paso a continuación la ponencia, por si os resulta de interés.

Resumen:

Debido al creciente interés por mejorar la sostenibilidad del sector de las construcciones, la optimización del diseño estructural ha venido cobrando auge en los últimos tiempos. Una de las desventajas de estos procedimientos es el enorme consumo computaciones que requieren. Sin embargo, la optimización asistida por metamodelos (MASDO por sus siglas en inglés) es una variante muy útil, ya que permite acortar considerablemente los tiempos de cómputo manteniendo la precisión en los resultados de la optimización. En este trabajo se exponen las estrategias de MASDO más utilizadas en el ámbito de la ingeniería estructural, así como algunas aplicaciones prácticas.

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