Optimización de la cimentación de un aerogenerador mediante metamodelos

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

En este trabajo se estudia el potencial del metamodelado de kriging para optimizar el diseño estructural con múltiples objetivos mediante el uso de software de análisis de elementos finitos y normas de diseño. Se propone un método que incluye la sostenibilidad y la constructibilidad, y se aplica a un caso de cimentaciones de hormigón armado para aerogeneradores de un gran proyecto de parque eólico sueco. Se realizan análisis de sensibilidad para investigar la influencia del factor de penalización aplicado a las soluciones no viables y el tamaño de la muestra inicial generada por el muestreo de hipercubos latinos. A continuación, se realiza una optimización multiobjetivo para obtener soluciones óptimas para diferentes combinaciones de pesos para los cuatro objetivos considerados. Los resultados indican que los diseños obtenidos mediante kriging a partir de muestras de 20 superan a los mejores diseños de las muestras de 1000. Las soluciones óptimas obtenidas por el método propuesto tienen un impacto de sostenibilidad entre un 8 y un 15% menor que los desarrollados por métodos tradicionales.

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

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

Abstract:

In this work, we study the potential of using kriging metamodelling to perform multi-objective structural design optimization using finite element analysis software and design standards while keeping the computational efforts low. A method is proposed, which includes sustainability and buildability objectives, and it is applied to a case study of reinforced concrete foundations for wind turbines based on data from a large Swedish wind farm project. Sensitivity analyses are conducted to investigate the influence of the penalty factor applied to unfeasible solutions and the size of the initial sample generated by Latin hypercube sampling. Multi-objective optimization is then performed to obtain the optimum designs for different weight combinations for the four objectives considered. Results show that the kriging-obtained designs from samples of 20 designs outperform the best designs in the samples of 1000 designs. The optimum designs obtained by the proposed method have a sustainability impact 8–15% lower than the designs developed by traditional methods.

Keywords:

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

Reference:

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

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Método de entropía para la toma de decisión multicriterio

Figura 1. Entropía. https://concepto.de/leyes-de-la-termodinamica/

Un procedimiento algo similar al método CRITIC que vimos en un artículo anterior, es el método de la entropía. Es un procedimiento propuesto por Zeleny en 1982 para calcular de forma objetiva el peso de cada uno de los criterios empleados en la toma de decisiones.

En este caso, la importancia de un criterio se supone que es proporcional a la cantidad de información intrísecamente aportada por el conjunto de alternativas respecto a dicho criterio. Se trata de dar mayor peso a aquel criterio que es capaz de discriminar mejor a las alternativas, es decir, aquel criterio que presente mayor diversidad en las valoraciones de las alternativas. La diversidad es menor cuanto mayor es la entropía, y por tanto, esta es la base del método.

El método de entropía se puede resumir en los siguientes pasos:

Crear la matriz de decisión
Normalizar por la suma los valores de cada uno de los criterios
Calcular la entropía de cada criterio (se usan logaritmos en base 10)
Calcular la diversidad de cada criterio
Calcular el peso de cada criterio

En la Figura 2 se puede ver un esquema de cálculo con este método (Bernal y Niño, 2018).

Figura 2. Método de entropía (Bernal y Niño, 2018)

Para normalizar la valoración de cada alternativa respecto a cada criterio respecto a la suma, hay que distinguir si se trata de un valor que quiere interesa ser incrementado (por ejemplo, un beneficio), o bien se trata de un valor que se desea que sea el más bajo posible (por ejemplo, un coste). En la Figura 3 se puede ver cómo se podría realizar dicha normalización para el caso de valores que se incrementan. En caso de que disminuyan, se utiliza la inversa de dicho valor. Si hubieran valores negativos en los valores de las alternativas, antes de normalizar por suma, se añade una constante a cada una de las evaluaciones, de forma que sean mayores o iguales que cero.

Figura 3. Normalización por la suma (Bernal y Niño, 2018)

Supongamos que tenemos 5 alternativas para una estructura de hormigón que se va a evaluar respecto a 4 criterios: coste, beneficio, emisiones de CO2 y durabilidad. Si la matriz de decisión es la siguiente, invito al lector a calcular la mejor alternativa:

	Coste	Beneficio	Emisiones	Durabilidad
Alternativa 1	346	623	67	32
Alternativa 2	623	665	44	44
Alternativa 3	823	1000	98	26
Alternativa 4	556	344	33	33
Alternativa 5	234	666	23	53

Los pesos calculados con la metodología anterior serían los siguientes: Coste: 0,342; Beneficio: 0,168; Emisiones: 0,384 y Durabilidad: 0,106.

La valoración normalizada de cada alternativa sería la siguiente: Alternativa 1: 0,181; Alternativa 2: 0,177; Alternativa 3: 0,133; Alternativa 4: 0,184 y Alternativa 5: 0,325.

Por tanto, la Alternativa 5 sería la primera en ser seleccionada, mientras que la Alternativa 3 sería la última. Se invita al lector a comprobar los resultados respecto al método CRITIC, visto en un artículo anterior. La mejor alternativa se mantiene, pero la peor cambia.

A continuación os dejo un vídeo explicativo del método realizado por el profesor Jerónimo Aznar Bellver, que espero que os sea de interés.

https://media.upv.es/player/?id=a55342df-a14d-e547-875d-29329de4ba8d

En este otro vídeo, se da un ejemplo de valoración de una finca urbana.

https://media.upv.es/player/?id=83770294-668d-3b42-96f5-7438116b0faa

Referencias:

AZNAR, J.; GUIJARRO, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: modelos multicriterio. Editorial Universitat Politècnica de València.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

ZELENY, M. (1982). Multiple Criteria Decision Making. Mc Graw Hill, New York, NY.

Método CRITIC de toma de decisión multicriterio

Figura 1. Indecisión en la toma de decisiones

Dentro de los procedimientos de toma de decisiones multicriterio encontramos el método CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) propuesto por Diakoulaki, Mavrotas y Papayannakis en 1995. Se puede clasificar CRITIC dentro de los métodos comparativos. Con este método se obtienen pesos para cada uno de los criterios de forma que el peso es tanto mayor cuanta mayor sea su varianza (mayor desviación típica), y cuanta mayor información diferente a la de los otros criterios aporte (menor coeficiente de correlación entre criterios). Este método de ponderación de criterios se ha utilizado en diversos ámbitos como la valoración de empresas, inmuebles o jugadores de fútbol.

La metodología de CRITIC se puede resumir en los siguientes pasos:

Crear la matriz de decisión
Normalizar por el rango los valores de cada uno de los criterios
Calcular la desviación típica de cada criterio
Calcular la correlación entre cada par de criterios
Calcular el peso de cada criterio

En la Figura 2 se puede ver un esquema de cálculo con este método (Bernal y Niño, 2018).

Figura 2. Método CRITIC (Bernal y Niño, 2018)

Para normalizar la valoración de cada alternativa respecto a cada criterio respecto al rango, hay que distinguir si se trata de un valor que quiere interesa ser incrementado (por ejemplo, un beneficio), o bien se trata de un valor que se desea que sea el más bajo posible (por ejemplo, un coste). En la Figura 3 se puede ver cómo se podría realizar dicha normalización.

Figura 3. Normalización por el rango (Bernal y Niño, 2018)

	Coste	Beneficio	Emisiones	Durabilidad
Alternativa 1	346	623	67	32
Alternativa 2	623	665	44	44
Alternativa 3	823	1000	98	26
Alternativa 4	556	344	33	33
Alternativa 5	234	666	23	53

Los pesos calculados con la metodología anterior serían los siguientes: Coste: 0,849; Beneficio: 1,565; Emisiones: 0,921 y Durabilidad: 0,710.

La valoración normalizada de cada alternativa sería la siguiente: Alternativa 1: 0,184; Alternativa 2: 0,213; Alternativa 3: 0,153; Alternativa 4: 0,133 y Alternativa 5: 0,316.

Por tanto, la Alternativa 5 sería la primera en ser seleccionada, mientras que la Alternativa 4 sería la última.

A continuación os dejo un vídeo explicativo del método realizado por el profesor Jerónimo Aznar Bellver, que espero que os sea de interés.

En este otro video se da un ejemplo de aplicación para valorar, en este caso, un apartamento.

Referencias:

AZNAR, J. (2020). Curso de valoración de activos por métodos multicriterio AHP, ANP y CRITIC. Editorial Universitat Politècnica de València. Ref. 264.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

DIAKOULAKI, D.; MAVROTAS, G.; PAPAYANNAKIS, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems – The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7):763-770.

Optimización de tableros de puentes mixtos con metaheurística de trayectoria

Variables de la sección transversal del puente mixto

La optimización de puentes es un problema complejo debido al gran número de variables que intervienen. En este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto en cajón considerando el coste como función objetivo. Para ello se ha aplicado el Recocido Simulado (SA) como ejemplo de algoritmo basado en la búsqueda de soluciones mediante trayectorias para la optimización de la estructura. Se observa que la adición de celdas a las secciones transversales del puente mejora no sólo el comportamiento de la sección sino también los resultados de la optimización. Finalmente, se observa que el diseño propuesto de doble acción compuesta materializando losas en el ala inferior sobre apoyos, permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, que tradicionalmente se ha basado en la propia experiencia del técnico, permitiendo alcanzar resultados de forma más eficiente.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Composite bridge deck optimization with trajectory-based algorithms. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain, pp. 174-187. ISNB: 978-84-09-39323-7

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Special Issue “2nd Edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure”

High visibility: indexed by the Science Citation Index Expanded, the Social Sciences Citation Index (Web of Science) and other databases. Impact Factor: 3.390 (2020)

JCR category rank: Q1: Public, Environmental & Occupational Health (SSCI) | Q2: Public, Environmental & Occupational Health (SCIE) | Q2: Environmental Sciences (SCIE)

Special Issue “2nd Edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure”

A special issue of International Journal of Environmental Research and Public Health (ISSN 1660-4601).

Deadline for manuscript submissions: 30 September 2022.

Special Issue Editors

Guest Editor

Prof. Dr. Víctor Yepes

Concrete Science and Technology Institute (ICITECH), Department of Construction Engineering and Civil Engineering Projects, Universitat Politècnica de València Valencia, Spain
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty

Guest Editor

Prof. Dr. Moacir Kripka

Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil
Interests: structural analysis; optimization; building; engineering optimization; civil engineering; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; simulated annealing; optimization software

Special Issue Information

Dear Colleagues,

This Special Issue is the 2nd edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure. The recently established Sustainable Development Goals call for a paradigm shift in the way buildings and infrastructures are conceived. The construction industry is a main source of environmental impacts, given its great material consumption and energy demands. It is also a major contributor to the economic growth of regions through the provision of useful infrastructure and generation of employment, among others. Conventional approaches underlying current building design practices fall short of covering the relevant environmental and social implications derived from inappropriate design, construction, and planning. The development of adequate sustainable design strategies is therefore becoming extremely relevant with regard to the achievement of the United Nations 2030 Agenda Goals for Sustainable Development.

This Special Issue aims to increase knowledge on sustainable design practices by highlighting the actual research trends that explore efficient ways to reduce the environmental consequences related to the construction industry while promoting social wellbeing and economic development. These objectives include but are not limited to:

Life-cycle-oriented building and infrastructure design;
Design optimization based on sustainable criteria;
Maintenance design towards sustainability;
Inclusion of social impacts in the design of buildings and infrastructures;
Resilience and sustainability;
Use of sustainable materials;
Decision-making processes that effectively integrate economic, environmental, and social aspects.

Papers selected for this Special Issue will be subject to a rigorous peer-review procedure with the aim of rapid and wide dissemination of research results, developments, and applications.

Submission

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

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

Keywords

Sustainable design and construction
Life cycle assessment
Sustainability in decision making
Green buildings
Sustainable maintenance
Resilient structures
Sustainable materials
Social life cycle assessment
Sustainable management of infrastructures
Multiobjective optimization for sustainable development

High Performance and Optimum Structures and Materials Encompassing Shock and Impact Loading HPSM/OPTI/SUSI 2022

This scientific event is a new edition of the High Performance and Optimum Design of Structures and Materials Conference and follows that originated in Southampton as long ago as 1989 and the Structures under Shock and Impact that started in Cambridge, Massachusetts, also in 1989.

The use of novel materials and new structural concepts nowadays is not restricted to highly technical areas like aerospace, aeronautical applications or the automotive industry, but affects all engineering fields including those such as civil engineering and architecture. The conference addresses issues involving advanced types of structures, particularly those based on new concepts. Contributions will highlight the latest development in design and manufacturing issues.

Most high-performance structures require the development of a generation of new materials, which can more easily resist a range of external stimuli or react in a non-conventional manner. Particular emphasis will be placed on intelligent structures and materials as well as the application of computational methods for their modelling, control and management.

The conference also addresses the topic of design optimisation. Contributions on numerical methods and different optimisation techniques are also welcome, as well as papers on new software. Optimisation problems of interest to the meeting involve those related to size, shape and topology of structures and materials. Optimisation techniques have much to offer to those involved in the design of new industrial products, as the appearance of powerful commercial computer codes has created a fertile field for the incorporation of optimisation in the design process in all engineering disciplines.

The performance of the structures under shock and impact loads is another objective of the meeting. The increasing need to protect civilian infrastructure and industrial facilities against unintentional loads arising from accidental impact and explosion events as well as terrorist attacks is reflected in the sustained interest worldwide. While advances have been made in the last decades, many challenges remain, such as developing more effective and efficient blast and impact mitigation approaches than those that currently exist or assessing the uncertainties associated with large and small scale testing and validation of numerical and analytical models. All of that aimed to a better understanding of critical issues relating to the testing behaviour, modelling and analyses of protective structures against blast and impact loading.

The meeting will provide a friendly and useful forum for the interchange of ideas and interaction amongst researchers, designers and scholars in the community to share advances in the scientific fields related to the conference topics.

All conference papers are archived in the Wessex Institute eLibrary (www.witpress.com/elibrary) where they are easily and permanently available in Open Access format to the international community.

Conference Topics

The following list covers some of the topics to be presented at HPSM/OPTI/SUSI 2022. Papers on other subjects related to the objectives of the conference are also welcome.

Composite materials
Material characterisation
Natural fibre composites
Nanocomposites
Green composites
Composites for automotive applications
Transformable structures
Environmentally friendly and sustainable structures
Reliability-based design optimisation
Non-deterministic approaches
Evolutionary methods in optimisation
Aerospace structures
Biomechanics application
Lightweight structures
Design for sustainability
Design for durability
Lifecycle assessment
Structural reliability
Smart materials and structures
Optimization of civil engineering structures
Optimization in mechanical engineering
Optimization in the car industry
Design optimization of tall buildings
Metaheuristic algorithms
New algorithms for size and topology optimisation
BIM tools for design optimization
Emerging materials
Impact and blast loading
Energy-absorbing issues
Computational and experimental results
Response of reinforced concrete under impact
Seismic behaviour
Protection of existing structures
Industrial accidents and explosions
Security issues
Response of composite structures to blast and impact
Vehicle impact
Ballistics analysis
Dynamic material behaviour
Fluid-structure interaction
Seismic soil-structure interaction
Case studies

More information: https://www.wessex.ac.uk/conferences/2022/hpsm-opti-susi-2022

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Hacia un mapa de conocimiento algorítmico de optimización de la industria AEC-AI (Arquitectura, Ingeniería, Construcción e Inteligencia Artificial)

Acaban de publicarnos un artículo en la revista IEEE Access, revista de alto impacto indexada en el JCR. En este caso se ha realizado un análisis conceptual macroscópico de la industria AEC-AI (Arquitectura, Ingeniería, Construcción e Inteligencia Artificial). El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La industria de la arquitectura, la ingeniería y la construcción (AEC) constituye uno de los sectores productivos más relevantes, por lo que también produce un alto impacto en los equilibrios económicos, la estabilidad de la sociedad y los desafíos globales en el cambio climático. En cuanto a su adopción de tecnologías, aplicaciones y procesos también se reconoce por su status-quo, su lento ritmo de innovación, y los enfoques conservadores. Sin embargo, una nueva era tecnológica -la Industria 4.0 alimentada por la IA- está impulsando los sectores productivos en un panorama sociopolítico y de competencia tecnológica global altamente presionado. En este trabajo, desarrollamos un enfoque adaptativo para la minería de contenido textual en el corpus de investigación de la literatura relacionada con las industrias de la AEC y la IA (AEC-AI), en particular en su relación con los procesos y aplicaciones tecnológicas. Presentamos un enfoque de primera etapa para una evaluación adaptativa de los algoritmos de IA, para formar una plataforma integradora de IA en la industria AEC, la industria AEC-AI 4.0. En esta etapa, se despliega un método adaptativo macroscópico para caracterizar la “Optimización”, un término clave en la industria AEC-AI, utilizando una metodología mixta que incorpora el aprendizaje automático y el proceso de evaluación clásico. Nuestros resultados muestran que el uso eficaz de los metadatos, las consultas de búsqueda restringidas y el conocimiento del dominio permiten obtener una evaluación macroscópica del concepto objetivo. Esto permite la extracción de un mapeo de alto nivel y la caracterización de la estructura conceptual del corpus bibliográfico. Los resultados son comparables, a este nivel, a las metodologías clásicas de revisión de la literatura. Además, nuestro método está diseñado para una evaluación adaptativa que permita incorporar otras etapas.

Abstract:

The Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Industry is one of the most important productive sectors, hence also produce a high impact on the economic balances, societal stability, and global challenges in climate change. Regarding its adoption of technologies, applications and processes is also recognized by its status-quo, its slow innovation pace, and the conservative approaches. However, a new technological era – Industry 4.0 fueled by AI- is driving productive sectors in a highly pressurized global technological competition and sociopolitical landscape. In this paper, we develop an adaptive approach to mining text content in the literature research corpus related to the AEC and AI (AEC-AI) industries, in particular on its relation to technological processes and applications. We present a first stage approach to an adaptive assessment of AI algorithms, to form an integrative AI platform in the AEC industry, the AEC-AI industry 4.0. At this stage, a macroscopic adaptive method is deployed to characterize “Optimization,” a key term in AEC-AI industry, using a mixed methodology incorporating machine learning and classical evaluation process. Our results show that effective use of metadata, constrained search queries, and domain knowledge allows getting a macroscopic assessment of the target concept. This allows the extraction of a high-level mapping and conceptual structure characterization of the literature corpus. The results are comparable, at this level, to classical methodologies for the literature review. In addition, our method is designed for an adaptive assessment to incorporate further stages.

Keywords:

Architecture, engineering and construction, AEC, artificial intelligence, literature corpus, machine learning, optimization algorithms, knowledge mapping and structure

Reference:

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

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Optimización de la estrategia de desarrollo sostenible en la gestión de proyectos de ingeniería internacionales

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. En este caso se ha desarrollado una aplicación para la optimización de una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El objetivo de este artículo es establecer un marco internacional para la gestión sostenible de proyectos en ingeniería, completar la investigación en este campo y proponer una base teórica para el establecimiento de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo adopta como método de investigación la revisión de la literatura, un algoritmo de programación matemática y el estudio de casos. La revisión de la literatura analizó los resultados de 21 años de investigación en este campo. Como resultado, se constató que el sistema de gestión de proyectos presenta deficiencias. Se estableció un modelo matemático para analizar la composición y los elementos del sistema optimizado de gestión de proyectos internacionales. La investigación de casos seleccionó grandes puentes para su análisis y verificó la superioridad y viabilidad del sistema teórico propuesto. La aportación de esta nueva investigación radica en el establecimiento de un modelo de sistema de gestión de proyectos internacional completo; en la integración del desarrollo sostenible con la gestión de proyectos; y en la propuesta de nuevos marcos de investigación y modelos de gestión para promover el desarrollo sostenible de la industria de la construcción.

Abstract:

The aim of this paper is to establish an international framework for sustainable project management in engineering, to make up the lack of research in this field, and to propose a scientific theoretical basis for the establishment of a new project management system. The article adopts literature review, mathematical programming algorithm and case study as the research method. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed the results of 21-year research in this field. As a result, the project management system was found to have defects and deficiencies. A mathematical model was established to analyze the composition and elements of the optimized international project management system. The case study research selected large bridges for analysis and verified the superiority and practicability of the theoretical system. Thus, the goal of sustainable development of bridges was achieved. The value of this re-search lies in establishing a comprehensive international project management system model; truly integrating sustainable development with project management; providing new research frames and management models to promote the sustainable development of the construction industry.

Keywords:

Bridge; project management; environmental impact; cost; optimization

Reference:

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

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Análisis del ciclo de vida de puentes usando matemática difusa bayesiana

Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2) un artículo que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes usando redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción en el medio ambiente es la clave para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan software para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y discreción de los factores medioambientales de la industria de la construcción, es difícil actualizarlos y determinarlos rápidamente, y se da el fenómeno de la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se optimizan mediante la simulación de Monte Carlo, lo que reduce en gran medida la fiabilidad y precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolver este problema. En la investigación, se establece una evaluación de matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los factores de influencia. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores de influencia de las etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53% del total de las emisiones. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se estableció un modelo de sensibilidad de “big data“. Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para tratar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuye a alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible en la industria de la construcción.

El artículo se ha publicado en abierto, y se puede descargar en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/11/4916

ABSTRACT:

At present, reducing the impact of the construction industry on the environment is the key to achieving sustainable development. Countries all over the world are using software systems for bridge environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of environmental factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and there is a phenomenon of data missing in the database. Most of the lost data are optimized by Monte Carlo simulation, which greatly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses Bayesian advanced fuzzy mathematics theory to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors were defined to achieve comprehensive coverage of influencing factors. With the support of theoretical modelling, software analysis and fuzzy mathematics theory are used to comprehensively evaluate all the influencing factors of the five influencing stages in the entire life cycle of the bridge structure. The results show that the material manufacturing, maintenance, and operation of the bridge still produce environmental pollution; the main source of the emissions exceeds 53% of the total emissions. The effective impact factor reaches 3.01. At the end of the article, a big data sensitivity model was established. Through big data innovation and optimization analysis, traffic pollution emissions were reduced by 330 tonnes. Modeling of the comprehensive research model; application; clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in dealing with uncertain factors in the evaluation of the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to the realization of the sustainable development goals of the construction industry.

Keywords:

Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution

Reference:

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

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Herramienta asistida por ordenador para optimizar puentes de forma automática

En el diseño de puentes, es necesario modelar muchas variables como los materiales, las dimensiones de la sección transversal, las armaduras de refuerzo y el pretensado para evaluar el rendimiento estructural. Se pretende aumentar la eficiencia y satisfacer los estados límite últimos y de servicio impuestos por el código estructural. En este trabajo se presenta una herramienta informática para analizar los puentes de carretera de vigas continuas de sección en cajón de hormigón postesado para minimizar el coste y proporcionar las variables óptimas de diseño. El programa comprende seis módulos para realizar el proceso de optimización, el análisis por elementos finitos y la verificación de los estados límite. La metodología se define y se aplica a un caso práctico. Un algoritmo de búsqueda de armonía (HS) optimiza 33 variables que definen un puente de tres vanos situado en una región costera. Sin embargo, el mismo procedimiento podría aplicarse para optimizar cualquier estructura. Esta herramienta permite definir los parámetros fijos y las variables optimizadas por el algoritmo heurístico. Además el resultado proporciona reglas útiles para guiar a los ingenieros en el diseño de puentes de carretera de sección en cajón.

Referencia:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2017). Computer-support tool to optimize bridges automatically. International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements, 5(2):171-178.

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