Categoría: optimización

¿Qué hemos hecho para conservar nuestras carreteras?

Hoy 5 de abril de 2018 se celebra el día internacional del mantenimiento de carreteras (International Road Maintenance Day). Bajo la etiqueta #IRMD2018 y bajo el lema “Conservar las carreteras es preservar el medio ambiente” muchos colegas e investigadores están aportando su conocimiento e ideas para concienciar de la importancia de conservar nuestras infraestructuras, especialmente las carreteras.

Pues también quiero colaborar con mi granito de arena. A continuación tenéis recopilados los posts y trabajos que sobre conservación de pavimentos hemos desarrollado en nuestro grupo de investigación. Como podréis ver, nuestro grupo se ha especializado en la optimización heurística de todo tipo de infraestructuras (puentes, estructuras de hormigón, pavimentos, etc.), incluyendo la toma de decisiones, el análisis del ciclo de vida y la sostenibilidad social y ambiental. Si alguien está interesado en alguno de estos artículos, y no lo encuentra, que no dude en pedírmelo que se lo mando. Espero que os resulte útil y de interés.

Referencias:

  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production (accepted, in press).
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72. DOI:10.1016/j.eiar.2017.08.003 (link)
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects.Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53. DOI: 10.1016/j.eiar.2017.02.004
  • PELLICER, E.; SIERRA, L.A.; YEPES, V. (2016). Appraisal of infrastructure sustainability by graduate students using an active-learning method. Journal of Cleaner Production, 113:884-896. DOI:10.1016/j.jclepro.2015.11.010
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2016). Social sustainability in the life cycle of Chilean public infrastructure.Journal of Construction Engineering and Management ASCE, 142(5):  05015020. DOI: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001099.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617301142
  • 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
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63. DOI:10.3141/2523-07
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-915X2014000200006 
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages, http://dx.doi.org/10.1155/2014/524329  (link)
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: How to integrate economic, technical and environmental aspects in decision-making. Transportation Research Board (TRB) 94th Annual Meeting, January 11-15, Washington, D.C., pp. 1-13.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; OSORIO, A.; VIDELA, C. (2014). Optimización heurística para la gestión de infraestructuras: aplicación a una red de pavimentos urbanos en Chile. 11er Congreso Internacional PROVIAL, 20-14 octubre, Valdivia (Chile), 14 pp.
  • TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; PELLICER, V.; CHAMORRO, A. (2014). Application of simple and hybrid local search heuristic for the long-term optimization of pavement maintenance strategies at the network level. Transportation Research Board (TRB) 93rd Annual Meeting. 12-16 January, Washington D.C.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2013). Optimization and prioritization methods for pavement network management. Transportation Research Board 92st Annual Meeting, Washington, D.C., 13-17 January. Paper 13-5057, pp. 1-14.
  • TORRES-MACHÍ, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2013). Heuristic optimization model for infrastructure asset management. In: Bielza et al. (Eds.): Proceedings fo 15th Conference of the Spanish Association for Artificial Intellingence, CAEPIA 2013, Lecture Notes in Computer Science, 8109, pp. 300-309. Springer, Madrid, Spain, September 17-20.
  • TORRES-MACHÍ, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; PICORNELL, M. (2013). The impact of the economic crisis in the construction industry from the perspective of graduate students. 2nd Cyprus International Conference on Educational Researches, 13-15 february, Atatürk Teacher Training Academy, Lefkosa, Turkish Republic of Northern Cyprus.

La perspectiva del ciclo de vida de los puentes

Fotografía: Xosé Manuel López Gallego

La sostenibilidad en el ámbito de la construcción constituye una línea de trabajo importante en este momento (Yepes et al., 2016; Torres-Machí et al., 2017; Zastrow et al., 2017). Los puentes se proyectan para ser funcionales durante muchos años, por lo que deben considerarse todos los aspectos relacionados con su ciclo de vida: proyecto, construcción, operación y desmantelamiento. Es por ello que la inversión debe contemplar el deterioro del puente y su mantenimiento para mantener la estructura en buenas condiciones el máximo tiempo posible. Una revisión reciente de la aplicación de los métodos de decisión multicriterio a los puentes puede consultarse en el trabajo de Penadés-Plà et al. (2016).

Sarma y Adeli (1998) revisaron los estudios realizados sobre la optimización de estructuras de hormigón y detectaron cierta carencia en cuanto a la investigación en el ámbito de la optimización de las estructuras que considere el coste de todo el ciclo de vida, y no solo el coste inicial de su construcción. Frangopol y Kim (2011) también reivindicaron la importancia de extender la vida útil de las estructuras, pues muchas de ellas empiezan a mostrar señales significativas de deterioro antes de lo esperado. Para prolongar la vida de las estructuras deterioradas, se pueden aplicar medidas de mantenimiento que retrasen la propagación de los daños, o bien reducir el grado de dicho daño (Kim et al., 2013). Frangopol y Soliman (2016) describieron las acciones necesarias para la planificación eficaz del mantenimiento para maximizar las prestaciones de la estructura durante el ciclo de vida bajo restricciones presupuestarias. García-Segura et al. (2017) han optimizado las labores de mantenimiento de puentes pretensados desde el punto de vista de sostenibilidad económica, social y ambiental partiendo de diseños optimizados con múltiples objetivos (económico, durabilidad y seguridad).

El mantenimiento de los elementos de los puentes de grandes luces situados en zonas costeras deteriorados por corrosión representa la mayor parte del coste del ciclo de vida de estas estructuras (Cheung et al., 2009). Kendall et al. (2008) propusieron un modelo que integraba el análisis del ciclo de vida y los costes asociados desde la perspectiva de la sostenibilidad. Lee et al., (2006) evaluaron la fiabilidad de un puente cuando la corrosión y el tráfico de camiones pesados afectan a la estructura. Propusieron una metodología realista de los costes a lo largo del ciclo de vida, incluyendo los costes iniciales, los de mantenimiento, los esperados en la rehabilitación, las pérdidas por accidentes, los costes del usuario de la carretera y las pérdidas socioeconómicas indirectas. Penadés-Plà et al. (2017, 2018) han estudiado el ciclo de vida de puentes de sección en cajón y puentes de vigas artesa. Navarro et al. (2018) han analizado en un trabajo reciente el coste del ciclo de vida de las estrategias de mantenimiento en puentes pretensados expuestos al ataque de clorhídricos.

Neves y Frangopol (2005) indicaron cómo la evaluación de la seguridad de una estructura constituye un indicador básico para medir su rendimiento, pues el estado de la estructura no es un indicador preciso para evaluar la seguridad y la funcionalidad de un puente. Liu y Frangopol (2005) estudiaron la mejor planificación del mantenimiento de un puente durante su ciclo de vida mediante una optimización multiobjetivo de la vida útil, el nivel de seguridad y el coste del mantenimiento. Como se puede ver, los objetivos de rendimiento estructural y de economía se han añadido a los aspectos sociales y ambientales de las acciones de mantenimiento de las estructuras (Dong et al., 2013; Sierra et al., 2016; García-Segura et al., 2017).

Referencias:

Cheung, M. M.; Zhao, J.; Chan, Y. B. (2009). Service life prediction of RC bridge structures exposed to chloride environments. Journal of Bridge Engineering, 14(3), 164–178.

Dong, Y.; Frangopol, D.M.; Saydam, D. (2013). Time-variant sustainability assessment of seismically vulnerable bridges subjected to multiple hazards. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 42(10), 1451–1467.

Frangopol, D.M.; Kim, S. (2011). Service life, reliability and maintenance of civil structures. In L. S. Lee; V. Karbari (Eds.), Service Life Estimation and Extension of Civil Engineering Structures (pp. 145–178). Elsevier.

Frangopol, D.M.; Soliman, M. (2016). Life-cycle of structural systems: recent achievements and future directions. Structure and Infrastructure Engineering, 12(1), 1–20.

García-Segura, T.;  Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D.Y. (2017). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Engineering Structures, 145:381-391.

Kendall, A.; Keoleian, G.A.; Helfand, G. E. (2008). Integrated life-cycle assessment and life-cycle cost analysis model for concrete bridge deck applications. Journal of Infrastructure Systems, 14(3), 214–222.

Kim, S.; Frangopol, D.M.; Soliman, M. (2013). Generalized probabilistic framework for optimum inspection and maintenance planning. Journal of Structural Engineering, 139(3), 435–447.

Lee, K.M.; Cho, H.N.; Cha, C.J. (2006). Life-cycle cost-effective optimum design of steel bridges considering environmental stressors. Engineering Structures, 28(9), 1252–1265.

Liu, M.; Frangopol, D. M. (2005). Multiobjective maintenance planning optimization for deteriorating bridges considering condition, safety, and life-cycle cost. Journal of Structural Engineering, 131(5), 833–842.

Navarro, I.J.; Yepes, V.; Martí, J.V. (2018). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3), 845.

Neves, L.C.; Frangopol, D.M. (2005). Condition, safety and cost profiles for deteriorating structures with emphasis on bridges. Reliability Engineering & System Safety, 89(2), 185–198.

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685.

Penadés-Plà, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.;  Yepes, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12):1295.

Sarma, K.C.; Adeli, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. Journal of Structural Engineering, 124(5), 570–578.

Sierra, L.A.; Pellicer, E.; Yepes, V. (2016). Social sustainability in the life cycle of Chilean public infrastructure. Journal of Construction Engineering and Management ASCE, 142(5):  05015020.

Torres-Machí, C.; Pellicer, E.; Yepes, V.; Chamorro, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.

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.

Zastrow, P.; Molina-Moreno, F.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Journal of Cleaner Production, 140:1037-1048.

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Análisis de ciclo de vida de puentes óptimos de vigas artesa

Acaban de publicarnos un artículo en la revista internacional Sustainability sobre análisis de ciclo de vida de puentes óptimos de vigas. La evaluación del impacto ambiental se realiza a lo largo del ciclo de vida de puentes de hormigón postesado de vigas artesa que previamente han sido optimizados mediante una metaheurística de algoritmos meméticos. Os dejo a continuación la referencia de la revista. Además os podéis descargar y distribuir el artículo sin problema, pues está editado en abierto:

http://www.mdpi.com/2071-1050/10/3/685/html

Referencia:

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685. doi:10.3390/su10030685

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Más de 10 años investigando la optimización de estructuras de hormigón

Parece que fue ayer, pero este 2018 cumplimos 10 años desde que nos publicaron el primer artículo internacional relacionado con la optimización heurística de estructuras de hormigón. Sin embargo, todo empezó un poco antes, en el 2002, año en que defendí mi tesis doctoral denominada “Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW”. Con ella pude ponerme al día con los procedimientos de optimización heurística más prometedores en ese momento. Sin embargo, pronto me dí cuenta de las posibilidades que tenía aplicar estos algoritmos a la optimización de problemas reales de ingeniería, en particular las estructuras de hormigón.

Por tanto, en septiembre del año 2002 fue el inicio del Grupo de Investigación de Procedimientos de Construcción, Optimización y Análisis de Estructuras. La iniciativa de creación del grupo correspondió a los profesores González-Vidosa y Yepes Piqueras. El primero de ellos, con una amplia experiencia en la investigación y la práctica profesional de las estructuras de hormigón armado y pretensado; y el segundo, con una experiencia reciente en el campo de la optimización heurística en la ingeniería. A partir de ese momento empezaron a gestarse las primeras tesis doctorales, las primeras de las cuales se defendieron en el año 2007, correspondientes a Cristian Perea de Dios y a Ignacio Javier Payá Zaforteza. En el año 2008 se publicaron nuestros tres primeros artículos: Perea et al. (2008), Payá et al. (2008) y Yepes et al. (2008).

En aquellos momentos, las preguntas a las que pretendíamos dar una solución fueron las siguientes:

  • ¿Es capaz la inteligencia artificial de diseñar automáticamente las estructuras?
  • ¿La inteligencia artificial podrá suplantar la experiencia del ingeniero en el prediseño de las estructuras?
  • ¿Se pueden utilizar técnicas procedentes del campo de la Investigación Operativa en la optimización de las estructuras?
  • ¿Puede alcanzarse una economía importante en los costes de construcción de las estructuras sin merma de la calidad?
  • ¿Aparecerán nuevas patologías si los módulos de optimización automática empiezan a implantarse de forma habitual en los paquetes de cálculo comerciales?
  • ¿Deberían revisarse las normas de cálculo si se extiende el cálculo optimizado de estructuras?
  • ¿Deberán tenerse en cuenta estados límites no considerados hasta ahora en la comprobación de las estructuras optimizadas?
  • ¿Pueden optimizarse varios criterios a la vez? ¿Cómo son las estructuras de bajo coste y alta seguridad?
  • ¿Es posible valorar el coste de la seguridad integral de una estructura?
  • ¿Podemos diseñar estructuras de bajo coste y que a la vez consuman poco CO2 y energía para hacer una ingeniería sostenible?
  • ¿Se puede aplicar el concepto de “huella ecológica” al diseño de las estructuras?

 

Fueron nuestros tres primeros artículos internacionales, pero a fecha de hoy ya se han publicado más de 60 y dirigido una quincena de tesis doctorales, así como una decena de proyectos de investigación. La lista la podéis ver en el blog: http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencias:

PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688.

PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 23(8): 596-610.

YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Engineering Structures, 30(3): 821-830.

 

Los puentes de sección en cajón de hormigón postesado

Figura 1.- Esquema de un puente de hormigón postesado de sección en cajón para carreteras

Una viga de sección en cajón unicelular consta de una losa superior, dos almas y una losa inferior (Figura 1). La losa superior materializa la plataforma del puente, actúa como cabeza de compresión frente a momentos flectores positivos y sirve de alojamiento del pretensado necesario para resistir los momentos negativos. Las almas sostienen la losa superior, transmiten las cargas de cortante a los apoyos del puente y pueden alojar los cables de pretensado cuando estos se desplazan a lo largo del puente. Por último, la losa inferior une las secciones inferiores de las almas, aloja el pretensado para resistir los momentos positivos, sirve de cabeza de compresión ante momentos negativos y cierra el circuito de torsión de la estructura.

Según Schlaich y Scheef (1982), la sección en cajón es la tipología de superestructura más ampliamente utilizada en el proyecto y construcción de puentes. El Puente de Sclayn, sobre el río Maas, fue el primer puente continuo pretensado de sección en cajón. El puente, con dos tramos de 62,7 m, fue construido por Magnel en 1948. La sección en cajón no solo se puede encontrar en los puentes viga, sino en otras tipologías tipo arco, pórtico, atirantados y colgantes. El número de puentes continuos con esta sección ha aumentado recientemente (Ates, 2011) debido a su resistencia tanto a momentos flectores positivos como negativos, así como a la torsión. Además, otra característica importante es el peso propio reducido frente a otras tipologías. En cuanto a los métodos de construcción, los puentes de sección en cajón se pueden construir “in situ” o bien prefabricarse en dovelas que posterormente se izan y pretensan (Sennah y Kennedy, 2002). En la Figura 2 se muestra un puente en cajón situado sobre el nuevo cauce del río Turia, cuyo autor es Javier Manterola y que fue uno de los primeros puentes que tuve la oportunidad de construir durante mi etapa profesional en Dragados y Construcciones, S.A.

Figura 2.- Imagen aérea de la Estructura E-10, sobre el nuevo cauce del Turia, de Javier Manterola (1991). Uno de los primeros puentes que tuve la oportunidad de construir en mi etapa profesional en Dragados y Construcciones, S.A.

La investigación en el ámbito de los puentes en cajón ha tratado de mejorar su diseño (Yepes, 2017). Al principio, los trabajos se centraron en mejorar el comportamiento estructural (Chang y Gang, 1990; Ishac y Smith, 1985; Luo et al., 2002; Mentrasti, 1991; Razaqpur y Li, 1991; Shushkewich, 1988). Estos trabajos se centraron en el análisis del cortante y la distorsión de la sección. Posteriormente, Ates (2011) estudió el comportamiento de un puente viga continuo durante la etapa de construcción, incluyendo efectos dependientes del tiempo. Moon et al. (2005) también se centraron en la etapa de construcción, estudiando las grietas que aparecieron en la losa inferior de un puente prefabricado, que ocurrieron por una deformación excesiva durante el tesado provisional de las dovelas.

Otros autores investigaron el efecto de las condiciones de durabilidad en la resistencia. Liu et al. (2009) propusieron detectar los daños desarrollando técnicas de monitorización y evaluando el estado del puente. Guo et al. (2010) evaluaron la fiabilidad para estudiar la fluencia, la retracción y la corrosión a lo largo del tiempo de un puente mixto de vigas en cajón expuesto a un ambiente de cloruros. Lee et al. (2012) propusieron un sistema de gestión del ciclo de vida de puentes en cajón que integrase el diseño y la construcción. Fernandes et al. (2012) utilizaron métodos magnéticos para detectar la corrosión en los cables de pretensado de puentes prefabricados. Saad-Eldeen et al. (2013) estudiaron el momento flector último en vigas afectadas por corrosión. Los resultados se utilizaron para proponer un módulo tangente equivalente que tiene en cuenta la reducción total del área de la sección transversal debido a este tipo de degradación.

También existen algunas recomendaciones para el predimensionamiento de los puentes en cajón (Schlaich y Scheff, 1982; Fomento, 2000; SETRA, 2003). Sin embargo, consta relativamente muy poca investigación que haya abordado su diseño eficiente. Schlaich y Scheff (1982) indican que en el caso de puentes de sección en cajón “la solución óptima, siempre y exclusivamente una evaluación subjetiva, solo puede ser encontrada a través de la comparación de muchas soluciones alternativas”. La eficiencia, entendida como la máxima seguridad posible con un mínimo de inversión, constituye un objetivo común en el diseño estructural. Este tipo de problema presenta tal cantidad de variables, cada uno de las cuales puede adoptar una amplia gama de valores discretos, que hace que el espacio de soluciones sea tan inmenso que es muy difícil abordar la optimización sin emplear la inteligencia artificial. Además de esto, la preocupación por el medio ambiente, la importancia de la durabilidad y el desarrollo de nuevos materiales pueden modificar el diseño del puente. Los métodos de optimización ofrecen una alternativa eficaz a los diseños basados en la experiencia (García-Segura et al., 2014a; 2014b; 2015; 2017a; 2017b; García-Segura y Yepes, 2016; Yepes et al., 2017). Así, estas técnicas se han utilizado para abordar la optimización de sistemas estructurales reales. Por último, destacar la aplicación de las técnicas de decisión multicriterio a la hora de proyectar este tipo de puentes (Penadés-Plà et al., 2016).

Referencias:

  • Ates, S. (2011). Numerical modelling of continuous concrete box girder bridges considering construction stages. Applied Mathematical Modelling, 35(8), 3809–3820.
  • Chang, S.T.; Gang, J. Z. (1990). Analysis of cantilever decks of thin-walled box girder bridges. Journal of Structural Engineering, 116(9), 2410–2418.
  • Fernandes, B.; Titus, M.; Nims, D.K.; Ghorbanpoor, A.; Devabhaktuni, V. (2012). Field test of magnetic methods for corrosion detection in prestressing strands in adjacent box-beam bridges. Journal of Bridge Engineering, 17(6), 984–988.
  • Fomento M. (2000). New overpasses: general concepts. Madrid, Spain: Ministerio de Fomento.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2014a). Sustainable design using multiobjective optimization of high-strength concrete I-beams. In The 2014 International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI (Vol. 137, pp. 347–358). Ostend, Belgium.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Martí, J.V.; Alcalá, J. (2014b). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7), 1190–1205.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J.; Pérez-López, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92, 112–122.
  • García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125, 325–336.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M. (2017a). Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150.,
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D. Y. (2017b). Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges. Engineering Structures, 145, 381-391.
  • Guo, T.; Sause, R.; Frangopol, D.M.; Li, A. (2010). Time-Dependent Reliability of PSC Box-Girder Bridge Considering Creep, Shrinkage, and Corrosion. Journal of Bridge Engineering, 16(1), 29-43.
  • Ishac, I.I.; Smith, T.R.G. (1985). Approximations for Moments in Box Girders. Journal of Structural Engineering, 111(11), 2333–2342.
  • Liu, C.; DeWolf, J.T.; Kim, J.H. (2009). Development of a baseline for structural health monitoring for a curved post-tensioned concrete box–girder bridge. Engineering Structures, 31(12), 3107–3115.
  • Luo, Q.Z.; Li, Q.S.; Tang, J. (2002). Shear lag in box girder bridges. Journal of Bridge Engineering, 7(5), 308.
  • Mentrasti, L. (1991). Torsion of box girders with deformable cross sections. Journal of Engineering Mechanics, 117(10), 2179–2200.
  • Moon, D.Y.; Sim, J.; Oh, H. (2005). Practical crack control during the construction of precast segmental box girder bridges. Computers & Structures, 83(31-32), 2584–2593.
  • Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12), 1295.
  • Razaqpur, A.G.; Li, H. (1991). Thin‐walled multicell box‐girder finite element. Journal of Structural Engineering, 117(10), 2953-2971.
  • Saad-Eldeen, S.; Garbatov, Y.; Guedes Soares, C. (2013). Effect of corrosion severity on the ultimate strength of a steel box girder. Engineering Structures, 49, 560–571.
  • Schlaich, J.; Scheff, H. (1982). Concrete Box-girder Bridges. International Association for Bridge and Structural Engineering. Zürich, Switzerland.
  • Sennah, K.M.; Kennedy, J.B. (2002). Literature review in analysis of box-girder bridges. Journal of Bridge Engineering, 7(2), 134–143.
  • SETRA (2003). Ponts en béton précontraint construits par encorbellements successifs: guide de concéption. M.E.T.L.T.M.
  • Shushkewich, K.W. (1988). Approximate analysis of concrete box girder bridges. Journal of Structural Engineering, 114(7), 1644–1657.
  • Yepes, V. (2017). Trabajo de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 110 pp.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.; González-Vidosa, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4), 738-749.

 

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Motivos para renovar la metodología de diseño de las estructuras

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Los métodos tradicionales empleados para el proyecto de un puente se basan en procedimientos de prueba y error que sirven para mejorar los diseños (Figura 1). Si bien la experiencia del proyectista permite definir “a priori” la geometría de la estructura, el resto de variables se determinan atendiendo al cumplimiento de los diferentes estados límite exigidos por los reglamentos para las situaciones de proyecto consideradas. De esta forma, la solución propuesta, si bien es funcionalmente correcta, no tiene porque ser la óptima. Los métodos de optimización, como pueden ser los algoritmos metaheurísticos o estocásticos, proporcionan una alternativa eficaz a los diseños estructurales basados en la experiencia. Estos algoritmos se caracterizan porque combinan unas reglas de decisión y la aleatoriedad para buscar de forma eficaz soluciones de alta calidad en espacios de soluciones de gran tamaño, tal y como son los originados por los problemas estructurales reales. Además, al explorar una gran cantidad de posibles combinaciones, encuentra soluciones que pueden estar alejadas de las reglas de diseño habituales empleadas por los proyectistas.

Figura 1. Diseño por prueba y error de las estructuras (Yepes, 2017)

Así, por ejemplo, los puentes de sección en cajón constituyen uno de las tipologías más habituales en los puentes continuos, pues presentan ventajas tanto desde la perspectiva de su eficiencia resistente como por su bajo peso propio. Sin embargo, las normas de diseño actuales no siempre contemplan los objetivos y las prioridades de una sociedad cambiante. El informe Brundtland (WCED, 1987) propone una visión a largo plazo para mantener los recursos, que serán necesarios para las necesidades futuras. El desarrollo sostenible requiere una triple visión que equilibre el desarrollo económico y las necesidades ambientales y sociales. Por lo tanto, las preocupaciones por construir un futuro más sostenible obligan a considerar aspectos como el impacto ambiental, la durabilidad y el nivel de seguridad, entre otros. Esto ha llevado al desarrollo de materiales de baja emisión de carbono, la búsqueda de nuevos diseños que reduzcan el impacto ambiental, la planificación de mantenimiento para prolongar la vida útil de las estructuras y la evaluación de su ciclo de vida para contemplar su impacto en su conjunto.

Esta nueva visión implica renovar la metodología de diseño de estructuras de modo que se consideren los criterios de sostenibilidad, que permita el uso de nuevos materiales y que, además, garantice un análisis estructural preciso. En este sentido, la optimización multiobjetivo encuentra soluciones óptimas con respecto a distintos objetivos, algunos de ellos contradictorios entre sí. Los actuales procedimientos de optimización heurística han permitido el diseño automatizado de estructuras óptimas. Sin embargo, existe una tendencia a considerar el diseño inicial y las operaciones de mantenimiento de la estructura como objetivos separados. Es decir, por una parte se estudia el diseño óptimo de una estructura para cumplir con los estados límite últimos y de servicio, y por otra parte, se considera la optimización de las operaciones de mantenimiento del puente durante su vida útil como un objetivo diferente, partiendo de una estructura ya construida, con un determinado estado de seguridad conocido. Como el mantenimiento depende del estado, el diseño inicial debe considerar los aspectos del ciclo de vida que también minimizan el mantenimiento futuro. Por lo tanto, es importante considerar la durabilidad con el fin de diseñar estructuras longevas y reducir los impactos a largo plazo. Es decir, se debe proyectar una estructura considerando todos los aspectos relacionados con su ciclo de vida.

La optimización multiobjetivo (MOO) de las estructuras reales requiere tiempos de cálculo elevados, incluso con la potencia de los actuales ordenadores, debido a la existencia de muchas variables de decisión, al procedimiento de análisis con métodos como el de los elementos finitos y al número de funciones objetivo consideradas. El uso de modelos predictivos tales como las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks, ANNs) permite reducir el número necesario de evaluaciones exactas de la estructura y sustituir dicho cálculo por predicciones aproximadas. ANN aprende de los datos disponibles y permite predicciones incluso cuando las relaciones son altamente no lineales. Esta característica reduce el elevado coste computacional de las interaciones necesarias en los algoritmos de optimización heurística, al sustituir en dicho proceso una parte de los cálculos exactos por otros aproximados.

MOO conduce a una gama de soluciones óptimas, que se consideran igualmente buenas en función de los mútiples objetivos –la denominada frontera de Pareto-. El proceso de toma de decisiones para elegir la mejor de las opciones tiene lugar a posteriori, donde los expertos eligen la mejor solución en función de sus preferencias utilizando técnicas de toma de decisiones. Sin embargo, la asignación de pesos a cada uno de los objetivos del problema puede estar sujeta a incertidumbres o falta de objetividad. Sobre esta base, este trabajo sugiere una metodología capaz de introducir la información de selección (preferencia) en un proceso de toma de decisiones multicriterio en el que existen incertidumbres asociadas a la comparación de criterios.

Referencias:

  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J.; Pérez-López, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92, 112–122.
  • García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125, 325–336.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M. (2017a). Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150.,
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D. Y. (2017b). Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges. Engineering Structures, 145, 381-391.
  • Martí, J.V.; García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120, 231–240.
  • Martí, J.V.; González-Vidosa, F.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Engineering Structures, 48, 342–352.
  • Martí, J.V.; Yepes, V.; González-Vidosa, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber reinforcement. Journal of Structural Engineering, 141(2), 04014114.
  • Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12), 1295.
  • Penadés-Plà, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.;  Yepes, V.(2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.
  • Yepes, V. (2017). Trabajo de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 110 pp.
  • Yepes, V.; García-Segura, T.; Moreno-Jiménez, J.M. (2015a). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4), 1024–1036.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast–prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Automation in Construction, 49, 123–134.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.; González-Vidosa, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4), 738-749.

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Evaluación de la vulnerabilidad urbana: avances desde la perspectiva de la planificación estratégica

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production (indexada en el JCR en el primer decil) sobre un estado del arte realizado sobre la evaluación de la vulnerabilidad urbana desde la perspectiva de la planificación estratégica. Os dejo a continuación el resumen, la referencia y el enlace al artículo.

Elsevier os permite la descarga gratuita del artículo hasta el 19 de marzo de 2018. Para ello os lo podéis descargar en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/a/1WTR93QCo9Q~vf

ABSTRACT:

Urban strategic planning and urban vulnerability assessment have increasingly become important issues in both policy agenda and academia. However, a comprehensive review of the advances made in urban vulnerability, emphasizing their shared aspects, has yet to be performed. The aiming of this paper is to addresses the latter by conducting an evaluation on assessment methods disclosed in this decade. Once their common evolutive pathway is traced, the review follows an analytical framework, based on the above, evaluating the research requirements from both a quantitative and qualitative point of view. Our findings indicate that the robustness, cognitive and participatory research lines are those in which most advancement has been made, while those of urban dynamics and multi-scale progressed the least. Our analysis also demonstrates that methods integrating more lines of research, as well as the employment of comprehensive approaches, promotes advancing the developmental stage. We conclude that the focusing of research lines should be shifted, in order to bridge the qualitative gap identified without demanding an improbable, quantitative increase.

KEYWORDS:

  • Urban vulnerability;
  • Urban strategic planning;
  • Vulnerability assessment;
  • Current trend

REFERENCE:

SALAS, J.; YEPES, V. (2018). Urban vulnerability assessment: Advances from the strategic planning outlook. Journal of Cleaner Production, 179:544-558. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.01.088

 

¿Qué se estudia en la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón?

El programa de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” se ha diseñado basándose en el programa presentado en el departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil por parte de la unidad docente de “Procedimientos de Construcción y Gestión de Obras”, al que está adscrita en la actualidad la asignatura, y aprobado por el Consejo del Departamento. Las líneas maestras de los contenidos se definieron previamente en la Memoria de Verificación del título oficial de “Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón por la Universitat Politècnica de València”. Se trata de una de las asignaturas de la materia “Análisis de estructuras de hormigón”, siendo obligatoria para todos los alumnos de esta titulación y se imparte en el primer cuatrimestre del primer curso. La asignación de créditos ECTS es de 5,0, repartidos en 3,0 créditos de teoría y 2,0 de prácticas, de acuerdo con el Plan de Estudios actualmente en vigor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil.

Resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje de la asignatura se definen a partir de las competencias y de los contenidos (Yepes, 2017). Como resultado de aprendizaje general, al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes métodos predictivos y procedimientos de optimización de estructuras de hormigón de modo que dispongan de las herramientas necesarias para la toma de decisiones en el ámbito del proyecto, construcción y mantenimiento de estas estructuras considerando los aspectos de sostenibilidad económica, social y ambiental”.

En relación con los resultados específicos de aprendizaje de la asignatura, tenemos los siguientes:

  • RA1    Seleccionar y aplicar las distintas técnicas procedentes de la estadística, de la investigación operativa y de la minería de datos en la toma de decisiones en el ámbito del hormigón
  • RA2    Modelizar un problema de optimización de una estructura de hormigón y resolverlo mediante algoritmos heurísticos secuenciales y poblacionales
  • RA3    Aplicar la inferencia estadística multidimensional para interpretar el comportamiento de las variables cualitativas y cuantitativas en el ámbito del hormigón
  • RA4    Formular modelos lineales de regresión múltiple e interpretar su validez límites predictivos
  • RA5    Emplear técnicas de diseño de experimentos para conocer los efectos principales y las interacciones entre los distintos factores que afectan a una variable de respuesta en el ámbito del hormigón
  • RA6    Optimizar el comportamiento de una estructura de hormigón utilizando la metodología de la superficie de respuesta
  • RA7    Aplicar redes neuronales artificiales en la predicción de sistemas altamente no lineales en el ámbito del hormigón
  • RA8    Aplicar técnicas de decisión multicriterio en la selección de la mejor tipología estructural considerando aspectos económicos, ambientales y sociales
  • RA9    Elegir la mejor opción de una frontera de Pareto tras aplicar técnicas de decisión multicriterio
  • RA10 Aplicar programas estadísticos avanzados, tales como SPSS o Minitab, y otros como Matlab, Sap y Excel en la predicción de variables de respuesta y en problemas de optimización en el ámbito del hormigón

 

Conocimientos previos

Los alumnos que cursan esta asignatura, tienen diversas procedencias: Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, Ingeniería Industrial, Arquitectura, Ingeniería Agronómica, Licenciado en Químicas, Ingeniería Geológica, Ingeniería Técnica de Obras Públicas, Ingeniería Técnica Industrial, o los actuales grados en ingeniería civil, de obras públicas o máster en ingeniería de caminos, canales y puertos, entre otros. Además los alumnos, en un porcentaje significativo, proceden de universidades latinoamericanas o europeas. Como es fácil de comprender, los alumnos tienen formaciones muy diferentes, habiendo estudiado las asignaturas relacionadas con el hormigón, con los métodos numéricos o la estadística de forma muy diversa, con niveles de adquisición de conocimientos descompensados. Esta situación implica cierta nivelación en cada uno de los temas, de forma que se adquieran los niveles básicos de comprensión de los contenidos de forma progresiva con el objetivo que todos los alumnos adquieran las competencias y los resultados de aprendizaje previstos.

Según la Guía Docente de la asignatura, los conocimientos recomendados versarían sobre estadística y sobre lenguajes de programación (MATLAB, SPSS, MINITAB, SAP, etc.), aunque no son imprescindibles.  Además, resultan necesarios unos conocimientos básicos sobre el hormigón y su análisis como material estructural. Ello obliga al profesor a sintetizar el contenido previo para la correcta comprensión de la asignatura.

 

Programa resumido de la asignatura

La asignatura se desarrolla siguiendo un programa que tiene en cuenta los resultados de aprendizaje antes definidos, las actividades formativas y el sistema propuesto para la evaluación. Ello permite organizar la asignatura en 25 temas y sus prácticas de informática asociadas.

  • Tema 1. La investigación operativa y la toma de decisiones
  • Tema 2. La modelización de un problema estructural de hormigón
  • Tema 3. Algoritmos y problemas de decisión
  • Tema 4. Optimización y programación matemática
  • Tema 5. Optimización combinatoria y algoritmos heurísticos
  • Tema 6. Clasificación y uso de heurísticas y metaheurísticas
  • Tema 7. Búsqueda local de máximo gradiente
  • Tema 8. Recocido simulado, aceptación por umbrales y búsqueda tabú
  • Tema 9. Sistemas de inteligencia de enjambre
  • Tema 10. Programación evolutiva y estrategias evolutivas
  • Tema 11. Algoritmos genéticos y meméticos
  • Tema 12. GRASP, búsqueda dispersa y búsqueda de la armonía
  • Tema 13. Heurísticas de optimización multiobjetivo
  • Tema 14. Inferencia estadística bidimensional
  • Tema 15. Inferencia estadística multidimensional
  • Tema 16. Modelos lineales de regresión múltiple
  • Tema 17. Modelos de ecuaciones estructurales
  • Tema 18. Diseño de experimentos
  • Tema 19. Optimización mediante la metodología de superficie de respuesta
  • Tema 20. Modelos Kriging y diseños robustos
  • Tema 21. Redes neuronales artificiales
  • Tema 22. Programación genética y lógica difusa
  • Tema 23. La toma de decisiones en el ciclo de vida de una estructura de hormigón
  • Tema 24. Técnicas de decisión multicriterio continua
  • Tema 25. Técnicas de decisión multicriterio discreta

 

 

Los 25 temas se encuentran agrupados en 4 bloques temáticos. El primero de los bloques es introductorio. Consta de 5 temas que presentan al alumno la aplicación de las técnicas de la investigación científica en el ámbito de la toma de decisiones en las empresas a través de lo que se conoce como investigación operativa. Se introduce al alumno en la forma de abordar los problemas reales en el ámbito de las estructuras de hormigón a través de modelos de distinto tipo. Se describen los componentes básicos de un problema de optimización: función objetivo, variables de decisión, parámetros y restricciones. A continuación se describe el concepto de algoritmo y complejidad algorítmica para explicar las limitaciones de la programación matemática en la resolución de problemas reales, lo cual da paso a la introducción de los algoritmos heurísticos como aproximaciones en la búsqueda de óptimos locales de calidad en tiempos de cálculo razonables.

El segundo de los bloques se centra en la descripción y aplicación de la optimización heurística en las estructuras de hormigón. Se describe paso a paso tanto las técnicas de búsqueda secuencial de máximo gradiente y de “hill-climbing” como otras técnicas poblacionales basadas en los algoritmos genéticos o en la inteligencia de partículas. Este bloque termina con una explicación de la optimización multiobjetivo y la construcción de fronteras de Pareto de calidad en el caso de confluencia de funciones objetivo contrapuestas.

El bloque tercero se centra específicamente en los modelos predictivos de las estructuras de hormigón. Se hace un repaso de las técnicas de inferencia bidimensional y multidimensional para pasar a los modelos predictivos lineales, tanto los basados en regresiones múltiples como en los modelos de ecuaciones estructurales. Posteriormente se aborda el diseño de experimentos como técnicas estadísticas básicas en la predicción de los efectos principales y las interacciones de los distintos factores que afectan a un problema de hormigón. El estudio de los diseños factoriales lleva directamente al planteamiento de la metodología de la superficie de respuesta, que permite realizar la optimización de la respuesta. Tanto la metodología de la superficie de respuesta como los modelos Kriging o las redes neuronales, constituyen metamodelos que se explican como herramientas muy útiles para simplificar el espacio de soluciones de los problemas reales del hormigón estructural. En particular, los modelos Kriging permiten el diseño robusto óptimo, es decir, aquel que se comporta bien incluso ante cambios en las variables o en las condiciones de contorno. Para los sistemas altamente complejos, se explican las redes neuronales artificiales que, además, permiten su uso como metamodelos o como parte de un algoritmo heurístico de optimización. La programación genética y la lógica difusa también se explican en una lección como herramientas posibles en el ámbito de los modelos predictivos y cuando los parámetros o restricciones del problema no son determinísticos.

El cuarto bloque se dedica a la toma de decisión multicriterio en las estructuras de hormigón. A los alumnos se les explica cómo, antes de realizar una optimización multiobjetivo, es necesario seleccionar la mejor tipología estructural con base en criterios que no siempre son objetivos: economía, plazo, estética, medioambiente, aspectos sociales, durabilidad, etc. Se introducen las distintas técnicas de toma de decisión multicriterio y se comentan su empleo, incluso, para la obtención de pesos objetivos de criterios que pueden ser incluso subjetivo, o bien para la selección de la mejor opción dentro de una frontera de Pareto tras una optimización multiobjetivo.

En la Tabla siguiente se muestra el programa resumido de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” (T, Teoría; P, Prácticas informáticas), indicándose el número de horas asignadas a cada tema.

Referencias:

YEPES, V. (2017). Proyecto docente. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 642 pp.

 

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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)

Hoy 2 de enero de 2018 empezamos oficialmente el proyecto de investigación DIMALIFE (BIA2017-85098-R): “Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. Se trata de un proyecto trianual (2018-2020) financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, así como por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). La entidad solicitante es la Universitat Politècnica de València y el Centro el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Los investigadores principales son Víctor Yepes (IP1) y Eugenio Pellicer (IP2). Al proyecto también se le ha asignado un Contrato Predoctoral, que sacaremos a concurso próximamente. Con las restricciones presupuestarias tan fuertes en materia de I+D+i y con la alta competencia existente por conseguir proyectos de investigación, lo cierto es que estamos muy satisfechos por haber conseguido financiación. Además, estamos abiertos a cualquier tipo de colaboración tanto desde el mundo empresarial o universitario para reforzar este reto. Por tanto, lo primero que vamos a hacer es explicar los antecedentes y la motivación del proyecto.

La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen directamente del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). Las infraestructuras del transporte presentan una especial relevancia, especialmente sus infraestructuras viarias y puentes, cuya construcción y mantenimiento influyen fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, tal y como indica Marí (2007), estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el presente y el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012). La sostenibilidad, de hecho, constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global, las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar esta generación. Continue reading “Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)” →

Método de redes bayesianas para la toma de decisiones respecto a la sostenibilidad social de los proyectos de infraestructura

Acaban de publicarnos en la revista Journal of Cleaner Production un artículo donde aplicamos el método de las redes bayesianas aplicado a la toma de decisiones relacionadas con la sostenibilidad social de los proyectos. El Journal of Cleaner Production es revista de fuerte impacto, pues se encuentra en el primer decil en el ámbito ENVIRONMENTAL SCIENCES de la Web of Science. Os dejo a continuación el resumen y el enlace al artículo por si os resulta de interés: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617330998 

ABSTRACT:

Nowadays, sustainability assessment tends to focus on the biophysical and economic aspects of the built environment. The social aspects are generally overestimated during an infrastructure evaluation. This study proposes a method to optimize infrastructure projects by assessing their social contribution. This proposal takes into account the infrastructure’s interactions with the local environment in terms of its potential contribution in the short and long term. The method is structured in three stages: (1) preparation of a decision-making model, (2) formulation of the model, and (3) implementation of the model through optimization of infrastructure projects from the social sustainability viewpoint. The theory of Bayesian reasoning and a harmony search optimization algorithm are used to carry out the research. The paper presents the application to a case study of a set of alternatives for road infrastructure projects in El Salvador. This approach creates a model of participative decision-making. The results show that the method can distinguish socially efficient alternatives from the short and long-term contributions. In addition, the results suggest that some variables are less sensitive to the short and long-term maximization, while others vary their values to improve one objective or the other. The findings are directly applied to a real case. The method can be employed in the infrastructure formulation and prioritization phases and complemented with economic and environmental sustainability assessments.

KEYWORDS:

Bayesian networks, Infrastructure, Multiple criteria, Optimization algorithm, Social sustainability

Reference:

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140

A continuación os dejo la versión autor:

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