Diseño optimizado de edificios de pórticos de hormigón armado frente al colapso progresivo mediante metamodelos

El diseño estructural de los edificios plantea importantes retos para garantizar su seguridad y sostenibilidad. El colapso progresivo, provocado por eventos extremos como terremotos o explosiones, puede ocasionar daños catastróficos. Para reducir este riesgo, se propone una metodología de diseño apoyada en metamodelos que combina optimización estructural y criterios de seguridad, y que tiene en cuenta elementos que a menudo se pasan por alto, como los forjados, las pantallas de arriostramiento y la interacción suelo-estructura (SSI, por sus siglas en inglés).

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. También es fruto de la colaboración con investigadores de Brasil y Cuba.

Metodología

Descripción del problema

Se estudiaron cinco edificios de pórticos de hormigón armado con diferentes configuraciones de plantas y luces. Las estructuras incluyen vigas, columnas, forjados y pantallas de arriostramiento. Además, se incorporó el diseño optimizado de cimentaciones, considerando la interacción con el suelo mediante modelos de elasticidad lineal. Las dimensiones de los elementos estructurales se ajustaron siguiendo las normas internacionales de diseño y se consideraron distintas combinaciones de carga para evaluar escenarios críticos.

Se realizaron simulaciones numéricas avanzadas que tuvieron en cuenta escenarios de carga extremos, incluyendo la pérdida de columnas críticas en diversas posiciones. En el análisis se tuvieron en cuenta factores de seguridad, límites de servicio y fallos estructurales para determinar los diseños óptimos. También se tuvieron en cuenta criterios de sostenibilidad y se midieron las emisiones de CO₂ asociadas a cada solución.

Optimización basada en un diseño robusto frente al colapso progresivo (ObRDPC)

La metodología ObRDPC se centra en minimizar las emisiones de CO₂ como función objetivo, garantizando simultáneamente la robustez estructural mediante restricciones de seguridad. Para evaluar el colapso progresivo y simular la pérdida de columnas críticas, así como analizar la redistribución de cargas, se empleó el método de camino alternativo (AP). La metodología incluye la verificación de estados límite últimos y de servicio, lo que garantiza el cumplimiento de los requisitos normativos.

El proceso de optimización incluye la definición precisa de las variables de diseño, como las dimensiones de las vigas, columnas y cimentaciones, así como el tipo de hormigón utilizado. Para maximizar la eficiencia estructural y minimizar los costos ambientales, se aplican técnicas de programación matemática.

Modelización de forjados y pantallas de arriostramiento

Forjados: se modelaron como elementos tipo placa de 12 cm de espesor y se conectaron a las vigas mediante nodos rígidos para asegurar la continuidad estructural. Se realizó una discretización adecuada para representar su comportamiento realista ante cargas verticales y horizontales. El análisis incluyó el comportamiento a flexión, los efectos de cargas concentradas y la interacción con los elementos perimetrales. Se consideraron diferentes configuraciones de refuerzo para maximizar la resistencia y minimizar las deformaciones.
Pantallas de arriostramiento: representadas mediante diagonales equivalentes elásticas, según las especificaciones normativas. Se definieron sus propiedades mecánicas mediante modelos experimentales previos, incluyendo el módulo de elasticidad y la resistencia a compresión. Se estudiaron distintos tipos de mampostería y su influencia en la resistencia general. Las pantallas de arriostramiento también se evaluaron como elementos activos en la redistribución de cargas después de eventos que provocan la pérdida de soporte, lo que mejora la estabilidad global del sistema estructural.

Interacción suelo-estructura (SSI)

Se consideró el asentamiento diferencial de las cimentaciones mediante coeficientes de rigidez calculados según modelos elásticos. El suelo se modeló como un medio elástico semiespacial. En el análisis se incluyó la interacción entre la superestructura y el terreno para capturar los efectos de asentamientos desiguales y su impacto en el estado de esfuerzos y deformaciones.

En el análisis se tuvieron en cuenta diferentes tipos de suelos, desde arcillas de baja resistencia hasta suelos granulares compactados. Se realizaron estudios paramétricos para evaluar la sensibilidad del sistema a variaciones en la rigidez del terreno y el módulo de elasticidad del hormigón.

Cinco estudios de casos que consideran la modelización de cimientos, forjados y pantallas de arriostramiento.

Optimización asistida por metamodelos

Se utilizaron técnicas avanzadas de optimización asistida por metamodelos para reducir la carga computacional. El proceso incluyó un muestreo inicial mediante muestreo hipercúbico latino para cubrir eficientemente el espacio de diseño, seguido de la construcción del metamodelo a través de técnicas de interpolación Kriging para aproximar las respuestas estructurales, evaluando múltiples configuraciones para garantizar la precisión. Posteriormente, se aplicó una optimización global utilizando algoritmos evolutivos, como la Biogeography-based Optimization (BBO), para explorar soluciones factibles y un método iterativo para refinar las soluciones y garantizar su viabilidad en condiciones críticas.

Resultados

Impacto de forjados y pantallas de arriostramiento

La inclusión de forjados y pantallas de arriostramiento mejoró significativamente la redistribución de cargas y la resistencia al colapso progresivo. El análisis mostró una reducción del 11 % en el impacto ambiental para diseños resistentes al colapso, en comparación con modelos que solo consideran vigas y columnas.

Se observó una mejora notable en la capacidad de redistribución de cargas después de la pérdida de columnas críticas. Las pantallas de arriostramiento actuaron como elementos resistentes adicionales, mitigando fallos en los elementos primarios y reduciendo los desplazamientos globales.

Comparación de enfoques de diseño

Se observó que aumentar el número de niveles incrementa la robustez estructural debido a la mayor redundancia de elementos. Sin embargo, el incremento de la longitud de las luces de las vigas reduce esta capacidad, por lo que es necesario utilizar secciones más robustas y aplicar mayores refuerzos.

Los modelos con luces de 8 m presentaron un aumento del 50 % en las emisiones de CO₂ cuando no se incluyeron forjados ni pantallas de arriostramiento. Al incorporarlos, se consiguió reducir este incremento a la mitad.

Recomendaciones prácticas para el diseño estructural

Incluir forjados y pantallas de arriostramiento: Su integración mejora significativamente la resistencia al colapso progresivo, particularmente en edificios con luces amplias.
Optimizar secciones estructurales: Diseñar secciones de vigas y columnas equilibrando rigidez y eficiencia económica.
Evaluar diferentes tipos de cimentaciones: Incorporar análisis de interacción suelo-estructura para definir bases óptimas.
Aplicar análisis paramétricos: Evaluar la sensibilidad de los diseños a variaciones en la resistencia del hormigón y las condiciones geotécnicas.
Considerar combinaciones de carga extremas: Simular múltiples fallos para garantizar diseños robustos y seguros.

Conclusión

La optimización basada en un diseño robusto frente al colapso progresivo (ObRDPC) permite diseñar estructuras resistentes al colapso progresivo con menor impacto medioambiental. El uso de metamodelos y la consideración de forjados, pantallas de arriostramiento y la interacción suelo-estructura mejoran significativamente la seguridad estructural y la sostenibilidad del diseño. Se recomienda ampliar esta investigación a otros tipos de estructuras y condiciones geotécnicas complejas para validar y perfeccionar la metodología propuesta.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementation. Engineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

El artículo os lo podéis descargar gratuitamente, hasta el 1 de febrero de 2025, en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1kFtRW4G4f7uC

Modelización y métodos de optimización aplicados al consumo energético en los ferrocarriles

El sector ferroviario, reconocido por su eficiencia energética, sigue siendo objeto de investigación para mejorar su sostenibilidad. Pese a representar solo el 2 % del consumo energético del transporte en Europa, su relevancia en el transporte de mercancías y pasajeros impulsa la investigación para reducir su huella de carbono. La necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mejorar la competitividad económica ha llevado a realizar estudios exhaustivos centrados en el consumo energético ferroviario.

Modelización del consumo energético

El modelado del consumo energético permite evaluar y simular el rendimiento de los trenes sin necesidad de realizar pruebas experimentales. Las técnicas de modelado se clasifican principalmente en modelos deterministas y métodos alternativos, como redes neuronales y modelos estocásticos. Estos enfoques permiten analizar múltiples escenarios operativos y optimizar las decisiones estratégicas y operativas.

Modelos deterministas

El enfoque predominante utiliza ecuaciones basadas en la ecuación de Davis, que describe la resistencia al movimiento del tren en función de factores como la velocidad, la masa y la fricción. Su modularidad permite incluir características como frenos regenerativos y sistemas de almacenamiento a bordo. Aunque estos modelos son fiables, requieren numerosos parámetros técnicos, algunos de los cuales son difíciles de obtener debido a su complejidad técnica y a la necesidad de realizar mediciones precisas.

La ecuación de Davis se amplía con frecuencia para incorporar factores como la inclinación de la vía, la resistencia aerodinámica y la fricción en curvas. Estas ampliaciones permiten crear simuladores más detallados que evalúan trayectorias específicas y condiciones operativas complejas. Algunos estudios incluyen incluso el consumo de sistemas auxiliares, como el aire acondicionado y la iluminación, lo que mejora la precisión.

Además, el modelado detallado permite tener en cuenta aspectos como la variación de la masa del tren debida a la carga de pasajeros o mercancías, así como las condiciones meteorológicas y la interacción entre trenes en redes densas. Gracias a estas mejoras, los simuladores no solo evalúan el consumo energético, sino también el impacto de distintas estrategias operativas.

Alternativas al enfoque determinista

Los modelos basados en redes neuronales (Neural Networks) y en técnicas estocásticas (Stochastic Methods) han sido menos explorados, pero ofrecen flexibilidad y pueden manejar incertidumbres como retrasos y cambios en la carga de pasajeros. Las redes neuronales permiten entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de datos operativos, lo que les permite aprender patrones complejos que los modelos deterministas podrían pasar por alto. Sin embargo, estos métodos requieren grandes volúmenes de datos y procesos de entrenamiento complejos.

Los modelos estocásticos integran factores aleatorios, como fallos en el sistema y condiciones meteorológicas. Su uso es particularmente relevante en redes ferroviarias densas, donde las interacciones entre trenes generan escenarios difíciles de prever mediante métodos deterministas. Los estudios actuales sugieren que estas técnicas podrían aplicarse a la gestión en tiempo real de las redes ferroviarias para mejorar la eficiencia global.

Métodos de optimización

La optimización del consumo energético ferroviario implica resolver problemas complejos, desde la gestión de perfiles de velocidad hasta la distribución de tiempos de espera y la configuración de infraestructuras. Estos estudios buscan minimizar el consumo energético sin comprometer los tiempos de viaje ni la capacidad operativa.

La formulación de problemas de optimización se basa en variables como los tiempos de viaje, los perfiles de velocidad, el consumo energético y la utilización de las infraestructuras, y su enfoque varía en función de si se optimiza un solo tren o un sistema completo. Las metodologías utilizadas incluyen la optimización unidimensional, que se centra en variables individuales como, por ejemplo, minimizar el tiempo de viaje o el consumo energético, y la optimización multidimensional, que aborda simultáneamente varios factores como el tiempo, el consumo energético, los costos operativos y las emisiones contaminantes. Los problemas de optimización pueden ser estáticos, donde se consideran condiciones fijas, o dinámicos, que ajustan decisiones en tiempo real con datos operativos actualizados.

Los métodos de optimización incluyen la búsqueda directa, que evalúa todas las soluciones posibles y es adecuada para problemas simples con pocos parámetros, y el análisis de principios máximos, que obtiene soluciones exactas mediante ecuaciones matemáticas avanzadas, aunque para ello sea necesario realizar simplificaciones y hacerlos computacionalmente viables. Las metaheurísticas, inspiradas en procesos naturales, se utilizan ampliamente por su capacidad para gestionar espacios de solución complejos. Entre ellas destacan los algoritmos genéticos, que han demostrado su versatilidad y eficacia en numerosos estudios. También se emplean técnicas como la optimización por enjambre de partículas y la optimización por colonias de hormigas, que son útiles en problemas específicos como, por ejemplo, la asignación de horarios y rutas óptimas. Además, la optimización basada en aprendizaje combina aprendizaje individual y colectivo para mejorar los resultados en contextos operativos cambiantes.

Los métodos de optimización también incluyen técnicas como la programación lineal, la programación dinámica y los algoritmos híbridos, que combinan diferentes enfoques para superar las limitaciones de cada uno de ellos. Las técnicas más avanzadas integran sistemas de inteligencia artificial y algoritmos de predicción para ajustar dinámicamente los parámetros operativos.

Discusión y análisis estadístico

Un análisis estadístico muestra que los modelos deterministas predominan debido a su precisión y facilidad para incluir múltiples factores. En optimización, los algoritmos genéticos son ampliamente preferidos, aunque métodos como la optimización por enjambre de partículas han demostrado ser eficaces en ciertos problemas.

Estudios recientes sugieren la posibilidad de combinar diferentes algoritmos para cubrir todo el espacio de soluciones y abordar problemas complejos que incluyen interacciones entre múltiples trenes y redes ferroviarias completas. Estas estrategias son esenciales para implementar operaciones ferroviarias completamente autónomas y sostenibles.

Además, el uso de análisis estadísticos avanzados, como el análisis de correspondencias y el modelado predictivo, permite identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los modelos y algoritmos utilizados.

Conclusión

La combinación de modelos deterministas y técnicas complementarias podría mejorar la precisión de los estudios. En optimización, el desarrollo de enfoques híbridos que combinen diferentes algoritmos metaheurísticos podría suponer un gran avance en la gestión energética ferroviaria. La integración de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning Techniques) podría revolucionar el campo y llevar a sistemas ferroviarios más sostenibles y eficientes.

Referencia:

MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA-SANCHÍS, I.; YEPES, V.; INSA-FRANCO, R. (2019). A review of modelling and optimisation methods applied to railways energy consumption. Journal of Cleaner Production, 222:153-162. DOI:10.1016/j.jclepro.2019.03.037

Os dejo la versión autor del artículo, para su consulta.

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Optimización de programas de mantenimiento vial: eficiencia y estrategias a largo plazo con algoritmos heurísticos.

El artículo, titulado «Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid Greedy Randomized Adaptive Search Procedure Algorithm», escrito por Víctor Yepes, Cristina Torres-Machí, Alondra Chamorro y Eugenio Pellicer, y publicado en el Journal of Civil Engineering and Management, presenta una innovadora herramienta para la gestión eficiente del mantenimiento vial. Este trabajo aborda cómo diseñar programas que maximicen la efectividad a largo plazo (Long-Term Effectiveness, LTE) en redes viales, superando las limitaciones presupuestarias y el desgaste progresivo de las infraestructuras. Para ello, se desarrolla un enfoque híbrido que combina los algoritmos Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) y Threshold Accepting (TA), lo que permite optimizar la asignación de recursos y cumplir con restricciones técnicas y económicas. Entre los resultados más destacados, se encuentra una mejora del 40 % en la LTE en comparación con estrategias reactivas, que también subraya la importancia de priorizar inversiones tempranas y de implementar tratamientos preventivos como la opción más eficiente a largo plazo.

Introducción

La infraestructura vial es uno de los activos más valiosos de cualquier nación, ya que tiene un impacto directo en el desarrollo económico y social al facilitar el transporte de bienes y personas, por lo que es necesario realizar un mantenimiento adecuado para evitar el deterioro y el incremento de los costes futuros de rehabilitación. Sin embargo, los presupuestos de las agencias públicas son limitados y no alcanzan a cubrir las necesidades de conservación, lo que genera una brecha cada vez mayor entre el estado actual de las infraestructuras y los niveles de inversión requeridos. En Estados Unidos, un tercio de las carreteras están en condiciones mediocres o deficientes, y uno de cada nueve puentes presenta deficiencias estructurales. En España, las necesidades de mantenimiento vial superan los 5500 millones de euros, pero los presupuestos se redujeron un 20 % en 2012, lo que agravó aún más la situación. Este mantenimiento tardío no solo incrementa los riesgos estructurales, sino que también triplica los costes de rehabilitación y los gastos operativos de los vehículos, lo que plantea un problema central: decidir cómo asignar los fondos disponibles de forma óptima para maximizar el rendimiento a largo plazo de las infraestructuras, respetando restricciones técnicas y económicas, y considerando los beneficios acumulados para los usuarios.

Metodología

Formulación del problema de optimización

El problema se define como la maximización de la LTE, un indicador que mide los beneficios acumulados derivados de una infraestructura bien mantenida durante su ciclo de vida.

Función objetivo:
- Maximizar el área bajo la curva de rendimiento de las infraestructuras (Area Bounded by the Performance Curve, ABPC). Este área refleja la calidad y el nivel de servicio de la infraestructura a lo largo del tiempo.
Restricciones:
- Presupuestaria: Garantizar que los costos anuales de mantenimiento no excedan el presupuesto disponible en cada año del periodo de planificación.
- Técnica: Mantener las secciones de la red en una condición mínima aceptable. Esto se evalúa mediante indicadores como el Urban Pavement Condition Index (UPCI, Índice de Condición del Pavimento Urbano), que clasifica la calidad del pavimento en una escala del 1 (peor) al 10 (mejor).
Variables de diseño:
- Determinar qué secciones de la red deben tratarse, qué tratamiento aplicar y en qué momento realizarlo durante el horizonte de planificación.
Parámetros:
- Inventario: Datos sobre el tipo de pavimento, su longitud y ancho, condiciones climáticas y características del tráfico.
- Técnicos: Condición inicial del pavimento, modelos de deterioro a lo largo del tiempo y el conjunto de tratamientos disponibles.
- Económicos: Costos unitarios de mantenimiento para cada tratamiento.
- Estratégicos: Periodo de planificación, tasa de descuento y estándares mínimos requeridos.

Las actividades de mantenimiento conllevan un aumento de la vida útil del firme (ΔSL) y, por tanto, una mejora inmediata de su estado (ΔUPCI) en el momento de su aplicación

Algoritmo GRASP-TA

El enfoque híbrido combina dos estrategias complementarias:

GRASP (Procedimiento de Búsqueda Aleatoria Codiciosa Adaptativa):
- Genera una población inicial de soluciones viables considerando una relajación controlada de las restricciones presupuestarias.
- Utiliza funciones de priorización para evaluar el impacto de cada posible tratamiento en la LTE y seleccionar las mejores alternativas mediante un proceso probabilístico.
TA (Aceptación de Umbral):
- Realiza una optimización local a las soluciones generadas por GRASP.
- Permite aceptar soluciones ligeramente peores en las primeras iteraciones para evitar quedarse atrapado en óptimos locales.
- Ajusta iterativamente las restricciones presupuestarias relajadas en GRASP para cumplir con las condiciones originales.

Efecto del tratamiento *s_n* para construir la solución en el año t con el algoritmo GRASP

Caso de estudio: red urbana en Santiago, Chile

La red analizada se encuentra en Santiago de Chile. Está compuesta por 20 secciones con pavimentos flexibles (asfálticos) y rígidos (hormigón). El clima de la región es mediterráneo, lo que influye en los patrones de deterioro del pavimento. La condición inicial media de la red es 6,8, según el Índice de Condición del Pavimento Urbano (UPCI), lo que indica una calidad intermedia.

Para los pavimentos asfálticos, los tratamientos evaluados incluyeron opciones de preservación, mantenimiento y rehabilitación. En preservación, el sellado de fisuras aumenta la vida útil en 2 años y tiene un coste de 0,99 USD/m². En el mantenimiento, el fresado y la repavimentación funcional ofrecen 10 años de vida útil por 23,24 USD/m². En rehabilitación, la rehabilitación en frío alcanza los 13 años con un coste de 36,50 USD/m².

Para los pavimentos de hormigón, los tratamientos incluyeron preservación y rehabilitación. El pulido con diamante aumenta la vida útil en 10 años y tiene un coste de 15,39 USD/m². La reconstrucción completa proporciona 25 años de servicio por un coste de 134,60 USD/m². Estos tratamientos representan opciones para diferentes niveles de deterioro y requisitos estructurales.

El programa optimizado mostró un impacto significativo en la efectividad a largo plazo (LTE). Se logró una mejora del 40 % en la LTE en comparación con las estrategias reactivas. Los tratamientos preventivos dominaron las decisiones, seleccionándose en el 80 % de los casos, lo que evidencia su mayor efectividad frente a opciones correctivas o de rehabilitación.

En términos de coste-eficacia, no se seleccionaron los tratamientos reciclados. Aunque ofrecen beneficios similares en términos de vida útil, su alto coste los hace menos competitivos frente a alternativas más económicas, lo que destaca la importancia de equilibrar costes y beneficios en el diseño de programas de mantenimiento.

Análisis de escenarios

1. Escenarios de inventario:

Se analizaron redes con diferentes proporciones de pavimentos asfálticos y de hormigón, con configuraciones del 25 %, 50 % y 75 % para cada tipo. También se estudiaron tres condiciones iniciales de las redes: buenas, intermedias y deficientes. Este análisis permitió evaluar la influencia de las características estructurales y del estado inicial en la optimización de los programas de mantenimiento.

En todos los casos, los resultados mostraron que la optimización mediante el algoritmo GRASP-TA era superior a las estrategias reactivas tradicionales. Esto demostró que el método es altamente adaptable a diversas configuraciones de red y capaz de ofrecer soluciones efectivas en términos de LTE, independientemente de las características de la red o de su estado inicial.

2. Escenarios presupuestarios:

El análisis incluyó variaciones en el presupuesto total, con incrementos y reducciones de hasta el 20 %, así como cambios en la distribución de los fondos a lo largo del tiempo. Se evaluaron dos configuraciones principales para entender su impacto en el rendimiento a largo plazo.

El escenario con mayor inversión en los primeros años mostró un aumento significativo de la LTE. Esto puso de manifiesto que la asignación temprana de fondos mejora sustancialmente los resultados del mantenimiento. Por el contrario, los aumentos progresivos anuales redujeron la LTE en un 15 % respecto al caso base, lo que indica que posponer la inversión perjudica el rendimiento de la red.

Conclusiones

Asignar más recursos durante los primeros años de un programa de mantenimiento es fundamental para optimizar el rendimiento a largo plazo de las infraestructuras. Este análisis pone de manifiesto la importancia de una planificación presupuestaria estratégica, ya que señala que el momento en que se invierten los recursos tiene un impacto considerable en los beneficios acumulados de la red.

Eficiencia del método GRASP-TA: Diseña programas que maximizan la LTE bajo restricciones técnicas y económicas reales.
Importancia de la prevención: Las actividades preventivas son significativamente más rentables a largo plazo.
Estrategias presupuestarias: Es esencial priorizar mayores inversiones en los primeros años del programa para maximizar su impacto.
Limitaciones de los tratamientos reciclados: Aunque presentan beneficios ambientales, su alto costo relativo limita su inclusión en las soluciones optimizadas cuando solo se consideran aspectos técnicos y económicos.

Como recomendaciones futuras habría que integrar criterios de sostenibilidad, como impactos ambientales y sociales, y extender el análisis a redes más grandes y diversas.

Referencia:

YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550. DOI:10.3846/13923730.2015.1120770

Aquí os dejo el artículo por si os resulta de interés.

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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

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

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
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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.

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Keywords

multi-objective optimization
optimization methods
optimization applications
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