optimización – El blog de Víctor Yepes

Analogía física y conceptos fundamentales de la metaheurística “Simulated Annealing”

Figura 1. Proceso de recocido del acero. https://www.win-therm.com.my/what-is-annealing-heat-treatment-process-annealing/

En un artículo anterior describimos la metaheurística conocida como “Recocido simulado” o “Cristalización simulada”, que en inglés se conoce como “Simulated Annealing”. Para los que no estéis familiarizados con la optimización, os dejo en este enlace una descripción de lo que son las metaheurísticas.

En la década de 1980, Kirkpatrick et al. (1983), mientras trabajaban en el diseño de circuitos electrónicos, y de manera independiente, Cerny (1985), investigando el problema del TSP (Traveling Salesman Problem), consideraron la aplicación del algoritmo de Metrópolis en algunos de los desafíos de optimización combinatoria que surgen en este tipo de diseño. Para lograrlo, creyeron que era posible establecer una analogía entre los parámetros presentes en la simulación termodinámica y aquellos que se encuentran en los métodos de optimización local. En la Figura 2 se puede ver dicha analogía.

Figura 2. Analogía entre la termodinámica y la optimización (Díaz *et al*., 1996)

Como se puede observar, en el ámbito de la optimización, el concepto físico de temperatura no tiene un significado literal, sino que debe ser considerado como un parámetro, T, que necesita ser ajustado. De esta manera, podemos encontrar similitudes entre los procesos que tienen lugar cuando las moléculas de una sustancia se distribuyen en diferentes niveles energéticos en busca de un equilibrio a una temperatura específica y los procesos de minimización en la optimización local (o, en el caso de maximización, de manera similar).

En el primer caso, con una temperatura fija, la distribución de las partículas sigue la distribución de Boltzmann. Por lo tanto, cuando una molécula se desplaza, su movimiento será aceptado en la simulación si esto resulta en una disminución de la energía, o con una probabilidad proporcional al factor de Boltzmann si no es así. En el contexto de la optimización, al fijar el parámetro T, introducimos una perturbación y aceptamos directamente la nueva solución si su costo disminuye, o bien con una probabilidad proporcional al “factor de Boltzmann” en caso contrario.

La clave del recocido simulado es su estrategia heurística de búsqueda local. La elección del nuevo elemento del entorno, N(s), se hace de manera aleatoria, lo que puede llevar a quedar atrapado en óptimos locales. Para evitar esto, el recocido simulado permite, con una probabilidad decreciente a medida que nos acercamos a la solución óptima, el movimiento hacia soluciones peores. Al analizar el factor de Boltzmann en función de la temperatura, observamos que a medida que esta disminuye, la probabilidad de aceptar una solución peor disminuye rápidamente.

Figura 3. Valor del factor de Boltzmann en función de la temperatura y de δ (Díaz *et al*., 1996)

En consecuencia, la estrategia a seguir en el recocido simulado implica comenzar con una temperatura alta. Esto permite la posibilidad de aceptar soluciones peores en las primeras etapas, cuando estamos a gran distancia del óptimo global. A medida que se avanza hacia el óptimo global, se reducirá gradualmente la temperatura, disminuyendo así la probabilidad de aceptar soluciones peores. El nombre de este algoritmo proviene del proceso metalúrgico de “recocido” utilizado, por ejemplo, para eliminar las tensiones internas en el acero laminado en frío. En este proceso, el material se somete a un calentamiento rápido y luego se enfría de manera lenta y controlada durante horas.

A continuación os dejo un nomograma, elaborado junto con el profesor Pedro Martínez Pagán, para calcular la probabilidad en función de la temperatura y de δ. Aquí también resulta sencillo comprobar cómo varía dicha probabilidad en función de los valores anteriores.

Os dejo también un vídeo explicativo:

Referencias

CERNY, V. (1985). Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: an efficient simulated algorithm. Journal of Optimization Theory and Applications, 45: 41-51.

DÍAZ, A. et al. (1996). Optimización heurística y redes neuronales en dirección de operaciones e ingeniería. Editorial Paraninfo, Madrid, 235 pp.

KIRKPATRICHK, S.; GELATT, C.D.; VECCHI, M.P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598): 671-680.

LUNDY, M.; MEES, A. (1986). Convergence of an Annealing Algorithm. Mathematical programming, 34:111-124.

METROPOLIS, N.; ROSENBLUTH, A.W.; ROSENBLUTH, M.N.; TELLER, A.H.; TELER, E. (1953). Equation of State Calculation by Fast Computing Machines. Journal of Chemical Physics, 21:1087-1092.

GONZÁLEZ-VIDOSA-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; CARRERA, M.; PEREA, C.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I. (2008) Optimization of Reinforced Concrete Structures by Simulated Annealing. TAN, C.M. (ed): Simulated Annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp. 307-320. (link)

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Simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil

En el marco del próximo Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería CMN, que se desarrollará del 12 al 14 de septiembre de 2024 en la Universidad de Aveiro (Portugal), tengo el placer de anunciar la organización de un simposio sobre optimización, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la ingeniería civil. Dicho evento lo organizamos en colaboración con los profesores David Greiner y Diogo Ribeiro.

El principal objetivo de este simposio es congregar a investigadores y estimular el interés por la presentación de trabajos que aborden nuevas perspectivas en el ámbito de la optimización, las metaheurísticas y los algoritmos evolutivos en las disciplinas de ingeniería computacional y civil. Las comunicaciones deben centrarse en metaheurísticas, algoritmos evolutivos y otras técnicas de optimización aplicadas a la resolución de problemas de diseño óptimo en los campos de la ingeniería computacional y civil, así como en temas relacionados.

Los algoritmos evolutivos constituyen un área de investigación interdisciplinaria que abarca diversos paradigmas inspirados en el principio darwiniano de la evolución. En la fase actual de investigación, se consideran, entre otros, los siguientes paradigmas: Algoritmos Genéticos, Programación Genética, Estrategias Evolutivas, Evolución Diferencial, etc., además de otros enfoques de metaheurísticas como la Optimización por Enjambre de Partículas.

Se extiende una cordial bienvenida a las aplicaciones de estos métodos de optimización y otros en el ámbito de la ingeniería computacional y civil, tanto para resolver problemas de optimización de objetivo único como de objetivo múltiple. Los temas que se abordarán, sin limitarse a ellos, incluyen en el ámbito de la ingeniería civil aspectos relacionados con el diseño estructural, como estructuras de hormigón y/o acero, geotecnia, acústica, hidráulica e infraestructura. En el ámbito de la ingeniería computacional, los temas relacionados incluyen ingeniería mecánica y aeronáutica, energías renovables y confiabilidad, entre otros.

Se alienta la exploración de aspectos de desarrollo tales como la modelización de sustitución, la paralelización, la hibridación y la realización de comparaciones de rendimiento entre distintos métodos, entre otros.

Os paso, a continuación, la propuesta del simposio.

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Un concepto a tener en cuenta en la ingeniería: las estructuras biónicas

El otro día estuve escuchando en Radio Nacional una entrevista muy interesante que hizo el periodista Miguel Ángel Domínguez sobre “arquitectura biónica” a la arquitecta y catedrática Rosa Cervera. La podéis escuchar en este enlace: https://www.rtve.es/play/audios/la-entrevista-de-radio-5/entrevista-radio-5-rosa-cervera/6828542/

Me resultó especialmente interesante el contenido del concepto de biónico, que yo asociaba a “brazos biónicos” o robótica. Sin embargo, mucho de lo que recoge este concepto está íntimamente relacionado con nuestras líneas de investigación: optimización, sostenibilidad, arquitectura amigable, estructuras robustas, modernos métodos de construcción, nuevos materiales, diseño paramétrico, BIM, etc.

Este concepto de emular las formas y eficiencia de la Naturaleza no es nuevo. Basta retrotraerse a la arquitectura de Gaudí para ver ese alejamiento de las líneas rectas, de lo artificial. En efecto, la arquitectura biónica es un enfoque de diseño y construcción que se inspira en formas naturales, alejándose de diseños rectangulares tradicionales. Surgió en el siglo XXI, destacando la practicidad y adoptando esquemas orgánicos de curvas y estructuras biológicas. Se opone a enfoques convencionales, buscando justificaciones estéticas y económicas. Se basa en la ciencia biónica, nacida en los años 60, que estudia organismos naturales para innovaciones industriales. La arquitectura biónica construye edificios inspirados en formas naturales, predefinidas y aplicadas con técnicas constructivas.

La arquitectura biónica se diferencia de la tradicional en varias áreas. Sus edificios son compactos y bioclimáticos, aprovechando la energía solar, con aislamiento térmico y acristalamiento doble. Presentan equipamiento especial como ventilación de doble flujo y calefacción solar. La cimentación imita raíces de árboles, otorgando aislamiento y resistencia sísmica. Las estructuras son flexibles y resistentes, inspiradas en formas orgánicas. Además, incorporan membranas interiores que regulan aire y luz natural.

En España, destaca, junto con Rosa Cervera, el arquitecto Javier Gómez Pioz. Ejemplifica esto con obras notables, como las torres inspiradas en la estructura de vértebras de peces en Calcuta. Pioz también lidera un ambicioso proyecto de la Torre Biónica en Shanghái, una megaestructura vertical de 1.228 m basada en principios biónicos. La adaptación y recuperación de construcciones existentes bajo estos principios también son resaltadas. Este enfoque desafía la arquitectura tradicional y plantea preguntas sobre la vida en ciudades verticales, pendientes de su aprobación.

Torre Biónica de Shangai. https://nanarquitectura.com/2021/05/05/la-arquitectura-bionica-y-su-equilibrio-con-la-naturaleza/18362

Todo ello nos lleva, directamente, a tener que empezar a definir un nuevo concepto: ingeniería biónica, hermanada con las estructuras de la arquitectura homónima. La ingeniería biónica se basa en los mismos principios que la arquitectura biónica, pero aplicados al diseño y desarrollo de soluciones ingenieriles. Se inspira en las formas, estructuras y procesos naturales para crear tecnologías y sistemas más eficientes y adaptativos. Al igual que en la arquitectura biónica, se busca mejorar la practicidad y la sostenibilidad al incorporar la eficiencia y la flexibilidad de la naturaleza en diseños industriales y tecnológicos. La ingeniería biónica aborda desafíos tecnológicos desde una perspectiva biológica, buscando soluciones innovadoras que optimicen el rendimiento y se adapten a entornos cambiantes. De esta forma, hay que empezar a pensar en puentes biónicos, urbanismo biónico, infraestructuras biónicas, etc. Un buen debate abierto.

Os dejo algunos vídeos donde se discuten estas ideas. Espero que os sea de interés.

https://www.youtube.com/watch?v=xrlNIMz8lx8

https://www.youtube.com/watch?v=kU2qOgKXH0Y

Optimización de estructuras de hormigón armado asistida por metamodelos considerando la interacción suelo-estructura

Acaban de publicarnos un artículo en Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura. El enfoque permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Las contribuciones de este trabajo son las siguientes:

El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura.
El enfoque sugerido permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%.
El estudio muestra que incluir la interacción suelo-estructura conduce a resultados de diseño diferentes a los obtenidos con los soportes clásicos, y que los cimientos también resultan importantes dentro del ensamblaje estructural.
El enfoque metaheurístico permite obtener resultados (de media) con una precisión de hasta el 98,24% en los suelos cohesivos y del 98,10% en los suelos friccionales, en comparación con los resultados de la optimización heurística.

Abstract:

It is well known that conventional heuristic optimization is the most common approach to deal with structural optimization problems. However, metamodel-assisted optimization has become a valuable strategy for decreasing computational consumption. This paper applies conventional heuristic and Kriging-based meta-heuristic optimization to minimize the CO₂ emissions of spatial reinforced concrete frame structures, considering an aspect usually ignored during modeling, such as the soil-structure interaction (SSI). Due to the particularities of the formulated problem, there are better strategies than simple Kriging-based optimization to solve it. Thus, a meta-heuristic strategy is proposed using a Kriging-based two-phase methodology and a local search algorithm. Three different models of structures are used in the study. Results show that including the SSI leads to different design results than those obtained using classical supports. The foundations, usually ignored in this type of research, also prove significant within the structural assembly. Additionally, using an appropriate coefficient of penalization, the meta-heuristic approach can find (on average) results up to 98.24% accuracy for cohesive soils and 98.10% for frictional ones compared with the results of the heuristic optimization, achieving computational savings of about 90%. Therefore, considering aspects such as the SSI, the proposed metamodeling strategy allows for dealing with high-complexity structural optimization problems.

Keywords:

Structural optimization; Reinforced concrete; Frame structures; CO₂ emissions; Metamodel; Kriging; Soil-structure interaction

Reference:

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

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

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Optimización del diseño de vigas híbridas de acero

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Constructional Steel Research, revista indexada en el JCR. Este artículo implementa la optimización del diseño estructural para mejorar los índices económicos de las vigas híbridas de acero soldadas. El problema de optimización está formulado de manera que permita el uso de configuraciones híbridas, es decir, diferentes tipos de acero en el alma y en las alas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Las contribuciones de este trabajo son las siguientes:

El artículo propone una metodología para la optimización del diseño estructural de vigas híbridas de acero soldadas con el fin de mejorar sus índices económicos.
El problema de optimización se formula para permitir el uso de configuraciones híbridas, que pueden incluir diferentes tipos de acero en las almas y en las alas.
El documento incluye once calidades de acero como variables de optimización, y el costo de fabricación se formula como una función objetivo, que incluye otras siete actividades, como la soldadura o la pintura.
Los resultados muestran que el diseño optimizado proporciona soluciones hasta un 50% más económicas que los métodos de diseño tradicionales.
El documento sugiere ciertos conceptos que destacan las propiedades mecánicas para comparar las soluciones óptimas para cada estudio de caso, que pueden servir como recomendaciones de diseño para proyectos futuros que incluyan este elemento estructural.
El artículo establece líneas de investigación futuras sobre este tema, basándose en los vacíos de la investigación y en los prometedores resultados obtenidos.

Abstract:

This paper implements structural design optimization to improve the economic indexes of welded steel plate girders. The optimization problem is formulated in a way that allows the use of hybrid configurations, i.e., different types of steel in the flanges and web. Besides the cross-sectional dimensions, eleven steel grades are included as optimization variables. In addition to weight and material cost, the manufacturing cost is formulated as an optimization objective, which includes seven other activities, such as welding or painting. The geometrically double symmetric I-girder design subjected to a uniform transverse load is carried out through the Eurocode 3 rules. Nine case studies are implemented by varying the girder span and load values. The results show significant differences depending on the optimization objective, especially between weight and cost optimization. On the other hand, optimization-assisted design provides solutions up to 50% more economical than traditional design methods. Hybrid-optimized configurations can also improve these indexes by about 10% compared to their homogeneous counterpart, demonstrating the applicability of this novel practice. Certain concepts highlighting mechanical properties are proposed to compare the optimal solutions for each case study. These concepts can serve as design recommendations for future projects that include this structural element. Finally, based on the research gaps and the promising results obtained, future lines of research on this topic are established.

Keywords:

Hybrid steel girder; Structural optimization; Hybrid ratio; Biogeography-based optimization

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Design optimization of welded steel plate girders configured as a hybrid structure. Journal of Constructional Steel Research, 211:108131. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.108131

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

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Tesis doctoral: Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets

Hoy 19 de julio de 2023 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. David Martínez Muñoz titulada “Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets“, dirigida por Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana. La tesis recibió la máxima calificación de sobresaliente “cum laude” y presenta la mención internacional. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

El diseño de infraestructuras está fuertemente influido por la búsqueda de soluciones que tengan en cuenta el impacto en la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos criterios están muy relacionados con la definición de sostenibilidad que hizo la Comisión Brundtland en 1987. Este hito supuso un reto para técnicos, científicos y legisladores. Este reto consistía en generar métodos, criterios, herramientas y normativas que permitieran incluir el concepto de sostenibilidad en el desarrollo y diseño de nuevas infraestructuras. Desde entonces, se han producido pequeños avances en la búsqueda de la sostenibilidad, pero se necesitan más a corto plazo. Como plan de acción, las Naciones Unidas establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible, fijando el año 2030 como meta para alcanzarlos. Dentro de estos objetivos, las infraestructuras se postulan como un punto crítico. Tradicionalmente, se han desarrollado métodos para obtener diseños óptimos desde el punto de vista del impacto económico. Sin embargo, aunque en los últimos tiempos se ha avanzado en la aplicación y utilización de métodos de análisis del ciclo de vida completo, aún falta un consenso claro, especialmente en el pilar social de la sostenibilidad. Dado que la sostenibilidad engloba diferentes criterios, que en principio no van necesariamente de la mano, el problema de la búsqueda de la sostenibilidad se plantea no solo como un problema de optimización, sino también como un problema de toma de decisiones multi-criterio.

El objetivo principal de esta tesis doctoral es proponer diferentes metodologías para la obtención de diseños óptimos que introduzcan los pilares de la sostenibilidad en el diseño de puentes mixtos acero-hormigón. Como problema estructural representativo se sugiere un puente viga en cajón de tres vanos mixto. Dada la complejidad de la estructura, en la que intervienen 34 variables discretas, la optimización con métodos matemáticos resulta inabordable. Por ello, se recomienda el uso de algoritmos metaheurísticos. Esta complejidad también se traduce en un alto coste computacional para el modelo, por lo que se implementa un modelo de redes neuronales profundas que permite la validación del diseño sin necesidad de computación. Dada la naturaleza discreta del problema, se proponen técnicas de discretización para adaptar los algoritmos al problema de optimización estructural. Además, para mejorar las soluciones obtenidas a partir de estos algoritmos discretos, se introducen métodos de hibridación basados en la técnica K-means y operadores de mutación en función del tipo de algoritmo. Los algoritmos utilizados se clasifican en dos ramas. La primera son los basados en trayectorias como el Simulated Annealing, Threshold Accepting y el Algoritmo del Solterón. Por otra parte, se emplean algoritmos de inteligencia de enjambre como Jaya, Sine Cosine Algorithm y Cuckoo Search. La metodología de Análisis del Ciclo de Vida definida en la norma ISO 14040 se usa para evaluar el impacto social y medioambiental de los diseños propuestos. La aplicación de esta metodología permite evaluar el impacto y compararlo con otros diseños. La evaluación mono-objetivo de los diferentes criterios lleva a la conclusión de que la optimización de costes está asociada a una reducción del impacto medioambiental y social de la estructura. Sin embargo, la optimización de los criterios medioambientales y sociales no reduce necesariamente los costes. Por ello, para realizar una optimización multi-objetivo y encontrar una solución de compromiso, se implementa una técnica basada en la Teoría de Juegos, recomendando una estrategia de juego cooperativo. La técnica multi-criterio empleada es la Teoría de la Entropía para asignar pesos a los criterios para la función objetivo agregada. Los criterios considerados son los tres pilares de la sostenibilidad y la facilidad constructiva de la losa superior. Aplicando esta técnica se obtiene un diseño óptimo relativo a los tres pilares de la sostenibilidad y a partir del cual se mejora la facilidad constructiva.

Referencias:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Hybrid swarm intelligence optimization methods for low-embodied energy steel-concrete composite bridges. Mathematics, 11(1):140. DOI:10.3390/math11010140

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

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

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Discrete swarm intelligence optimization algorithms applied to steel-concrete composite bridges. Engineering Structures, 266:114607. DOI:10.1016/j.engstruct.2022.114607

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

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

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

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

NAVARRO, I.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; REMPLING, R.; YEPES, V. (2020). Life cycle sustainability assessment for multi-criteria decision making in bridge design: A review. Journal of Civil Engineering and Management, 26(7):690-704. DOI:10.3846/jcem.2020.13599.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Advances in Civil Engineering, 2020:8823370. DOI:10.1155/2020/8823370

PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265. DOI:10.3390/su12104265

YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. Applied Sciences, 9(16), 3253; DOI:10.3390/app9163253

Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging

Durante los días 10-13 de julio de 2023 tiene lugar en Donostia-San Sebastián (Spain) el 27th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2023. 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 el resumen de una de ellas.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para optimizar la energía en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Se lleva a cabo un análisis de la sección transversal para determinar los parámetros de diseño a través de un estudio del estado del arte. A partir de ese análisis, se identifican las variables de diseño que mejorarán la eficiencia energética del tablero. La metodología se divide en dos fases: primero, se utiliza una técnica estadística llamada hipercubo latino para muestrear las variables del tablero y determinar una superficie de respuesta; y en segundo lugar, se optimiza la superficie de respuesta mediante un modelo de optimización basado en Kriging. Como resultado, se ha desarrollado una metodología que reduce el costo energético en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Las recomendaciones para mejorar la eficiencia energética incluyen emplear esbelteces elevadas (alrededor de 1/28), reducir el consumo de hormigón y armadura activa, y aumentar la cantidad de armadura pasiva.

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

Palabras clave:

Optimización; energía; puentes; Kriging; metamodelos; sostenibilidad

Agradecimientos:

This research was funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, grant number PID2020-117056RB-I00 and The APC was funded by ERDF A way of making Europe.

Referencia:

BRUN-IZQUIERDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain).

A continuación os dejo un vídeo donde presentamos el trabajo. Espero que os sea de interés.

Os dejo el resumen de la comunicación. En cuanto publiquen las actas del congreso, os paso la comunicación completa.

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Comunicaciones presentadas al 27th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2023

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Durability assessment and re-design of coastal concrete bridge through a non-destructive damage detection method. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain).

Los expertos y los gobiernos llevan tiempo centrándose en reducir los costes de reparación y mantenimiento de estructuras cruciales como los puentes mediante un mantenimiento y una reparación continuos. Este estudio explora la rentabilidad de dos métodos de predicción de daños mediante el método de densidad espectral de potencia (PSD) en comparación con el método convencional de detección de daños mediante el rediseño de diferentes espesores de recubrimiento de hormigón para un puente costero de hormigón armado. El estudio evalúa el impacto de los iones cloruro en la localización y extensión de los daños a lo largo de la vida útil del puente y compara los costes totales de mantenimiento y reparación. Los resultados muestran que, si bien el método PSD es eficaz para estructuras de hormigón con recubrimientos de hormigón bajos, el aumento del espesor del recubrimiento de hormigón puede dar lugar a mayores costes de reparación.

YEPES, V.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.J.; BLIGHT, T. (2023). Códigos abiertos basados en Python para la construcción de nomogramas y su aplicación en la ingeniería de proyectos. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain).

La Nomografía es una disciplina científica que se encarga de representar gráficamente fórmulas complejas mediante nomogramas, permitiendo el cálculo de tres o más variables matemáticas. Durante el siglo XX, esta técnica fue ampliamente utilizada en áreas como la ingeniería, medicina, electrónica, ciencias físicas, biológicas, etc. Sin embargo, con la llegada de las calculadoras y computadoras, la construcción de nuevos nomogramas y su enseñanza en la universidad disminuyeron. En los últimos años, la nomografía ha resurgido gracias a la ayuda de códigos de programación como PyNomo y Nomogen, basados en Python, que pueden generar un nomograma en cuestión de segundos, frente a las horas que antes requerían. En este trabajo se presentan estos códigos abiertos y algunos nomogramas generados con ellos, analizando su usabilidad, precisión y contribución a la relación entre las variables de las expresiones matemáticas. Finalmente, se destacan las posibilidades del uso de los nomogramas en la enseñanza e ingeniería de proyectos.

Optimización de muros de contención mediante enfoques de aprendizaje por refuerzo y técnicas metaheurísticas

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata de un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Es fruto de la colaboración de nuestro grupo de investigación con los profesores chilenos.

El artículo presenta un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El estudio compara el método propuesto con otros métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y muestra que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente mejores resultados en términos de costes y emisiones de CO₂. El documento concluye que el método propuesto proporciona un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Las contribuciones de este artículo son:

Introducir una nueva técnica de discretización basada en funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo para optimizar el diseño de los muros de contención en términos de costes y emisiones de CO₂.
Comparar el método propuesto con varios métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y demostrar que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente resultados más sólidos.
Proporcionar un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Abstract:

The structural design of civil works is closely tied to empirical knowledge and the design professional’s experience. Based on this, adequate designs are generated in terms of strength, operability, and durability. However, such designs can be optimized to reduce conditions associated with the structure’s design and execution, such as costs, CO₂ emissions, and related earthworks. In this study, a new discretization technique based on reinforcement learning and transfer functions is developed. The application of metaheuristic techniques to the retaining wall problem is examined, defining two objective functions: cost and CO₂ emissions. An extensive comparison is made with various metaheuristics and brute force methods, where the results show that the S-shaped transfer functions consistently yield more robust outcomes.

Keywords:

Metaheuristics; concrete retaining walls

Reference:

LEMUS-ROMANI, J.; OSSANDÓN, D.; SEPÚLVEDA, R.; CARRASCO-ASTUDILLO, N.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2023). Optimizing Retaining Walls through Reinforcement Learning Approaches and Metaheuristic Techniques. Mathematics 11(9): 2104. DOI:10.3390/math11092104

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Optimización mediante metamodelos en la ingeniería estructural

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida mediante la función de densidad espectral de potencia en un puente de hormigón en ambiente costero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización asistida por metamodelos es una alternativa valiosa para manejar los procedimientos de optimización de diseño estructural, que suelen ser bastante costosos y a veces incluso prohibitivos. Este estudio ofrece una revisión actualizada de la literatura sobre la optimización asistida por metamodelos en el campo de la ingeniería estructural, analizando 111 publicaciones y 169 casos de estudio. Para proporcionar recomendaciones prácticas sobre las mejores prácticas para realizar esta optimización, se analizan ocho variables categóricas y se detectan relaciones subyacentes entre ellas mediante el análisis de correspondencia simple y múltiple. Sorprendentemente, hay menos documentos publicados sobre el tema de lo que se esperaba. La mayoría se centran en mejorar o desarrollar estrategias de metamodelización utilizando casos de estudio simples (benchmark) para validar las metodologías propuestas. La originalidad y el valor de este estudio radican en las conclusiones obtenidas a partir del análisis estadístico, que sirven como guía práctica para incorporar estrategias de metamodelización en futuros proyectos relacionados con la optimización del diseño estructural.

Como el artículo está publicado en abierto, lo podéis descargar en el siguiente enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352012423004782

Abstract

Metamodel-assisted optimization is a valuable alternative to handle structural design optimization procedures, which are usually quite expensive and sometimes even prohibitive. This paper presents an up-to-date literature review on metamodel-assisted structural design optimization (MASDO) in the structural engineering field. The period analyzed is from 2000 to the present, involving 111 publications and 169 case studies. In order to provide practical recommendations on best practices to perform MASDO, eight categorical variables are analyzed, and underlying relationships between them are detected by applying simple and multiple correspondence analysis. Surprisingly, there are fewer published papers on the subject than expected. Most focus on improving or developing metamodeling strategies using simple (benchmark) case studies to validate the proposed methodologies. Consequently, the originality and value of this study lie in the conclusions obtained from the statistical analysis, which serve as a practical guide for incorporating metamodeling strategies in future projects related to structural design optimization.

Keywords

State-of-the-art; Structural design optimization; Metamodel-assisted optimization; Surrogate-based optimization; Structural engineering

Reference

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631. DOI:10.1016/j.istruc.2023.04.006

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