Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, indexada en el primer decil del JCR. En este caso, se ha desarrollado una aplicación para optimizar una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca en el 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 diseño de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo emplea como métodos 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, address the lack of research in this field, and propose a scientific theoretical basis for the development of a new project management system. The article employs a literature review, a mathematical programming algorithm, and a case study as its research methods. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed results from 21 years of 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 bridge development was achieved. The value of this research lies in establishing a comprehensive international project management system model that truly integrates sustainable development with project management, and in providing new research frameworks and management models to promote sustainable development in the construction industry.
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH). http://congress.cimne.com/SAHC2020/frontal/JoseM.Adam.asp
En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación y la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis de partida sobre las que se basa este proyecto.
La hipótesis principal de partida es que las metaheurísticas híbridas emergentes son capaces de extraer información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejorar la calidad y el tiempo de cálculo tanto en el diseño como en el mantenimiento óptimo de puentes y estructuras. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real, planteando el diseño y el mantenimiento óptimos basados en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisiones multicriterio que atiendan a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemplen las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente en el caso de fuertes restricciones presupuestarias. Esta metodología presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que conviene explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los procesos de cálculo complejos.
Para la consecución de los objetivos del proyecto, es necesario alcanzar una serie de objetivos específicos que, a su vez, se basan en unas determinadas hipótesis:
Hipótesis 1: Las metaheurísticas mejoran la calidad y reducen el tiempo de cálculo al hibridarse con el aprendizaje profundo (DL).
Hipótesis 2: El análisis del ciclo de vida de la construcción industrializada modular presenta mejores indicadores medioambientales y sociales que la construcción tradicional.
Hipótesis 3: La optimización multiobjetivo de los puentes mixtos de hormigón y acero y de las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede dar como resultado soluciones que, con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones, resultan infactibles.
Hipótesis 5: Tanto el diseño óptimo basado en la fiabilidad como el diseño óptimo robusto conducen a soluciones menos sensibles a la variabilidad y a los cambios en los escenarios (especialmente presupuestarios), pero se basan en funciones de probabilidad poco realistas debido a la falta de datos.
Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimas de puentes mixtos y de estructuras modulares difieren si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata del mundo real, es posible integrar múltiples actores, escenarios y criterios (tangibles e intangibles) en técnicas analíticas que asistan en la toma de decisiones complejas que incluyan aspectos de sostenibilidad social y ambiental mediante herramientas colaborativas.
Hipótesis 9: Las decisiones públicas (instituciones) y privadas (empresas) adecuadas pueden mejorar la sostenibilidad, las prestaciones a largo plazo y la durabilidad de las estructuras, incluso en escenarios presupuestarios muy restrictivos.
Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posteriores de dicho activo que mejoren otras alternativas, incluso con presupuestos restrictivos.
Hipótesis 11: Las medidas estratégicas, de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones multicriterio son preferibles a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares por su menor coste social y ambiental.
Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, conservación, mantenimiento y desmantelamiento de los puentes y estructuras modulares que sean robustas a cambios en los escenarios presupuestarios.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
En un artículo anterior detallamos los antecedentes y la motivación del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar la relevancia de la propuesta, que se centra tanto en la utilización de una metodología emergente y novedosa en el ámbito de las estructuras, como es la hibridación de las metaheurísticas con la inteligencia artificial, en especial con el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), como en el objeto de estudio, que es la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. A continuación, justificamos la importancia de esta propuesta.
La Inteligencia Artificial (IA) se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones relacionadas con la ingeniería civil, especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras (Taffese et al., 2017). Sin embargo, los métodos más recientes, como el reconocimiento de patrones (Pattern Recognition, PR), el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Estas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender interrelaciones complejas entre parámetros y variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles o imposibles de resolver con los métodos tradicionales. Son capaces de descubrir información oculta, no trivial, sobre el rendimiento de una estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación, así como a partir de los datos recogidos por los sensores. Además, ML y DL tienen una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como, por ejemplo, para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los cálculos.
La optimización de las estructuras constituye un campo científico en el que se ha trabajado intensamente en las últimas décadas (Afzal et al., 2020). Debido a que los problemas reales requieren un número elevado de variables, la resolución exacta del problema de optimización asociado resulta inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de complejidad computacional elevada, que requieren metaheurísticas para alcanzar soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables. La idea es aprovechar la inmensa cantidad de datos generados por el elevado número de iteraciones que requiere la optimización estructural mediante metaheurísticas. Es el campo ideal para la inteligencia artificial, pues permite extraer información para acelerar y afinar la búsqueda de la solución óptima. Un ejemplo de este tipo es nuestro trabajo (García-Segura et al., 2017a) de optimización multiobjetivo de puentes cajón, donde una red neuronal aprendía de los datos intermedios de la búsqueda y luego predecía con una extraordinaria exactitud el cálculo del puente, sin necesidad de calcularlo. Ello permitía reducir considerablemente el tiempo de computación final. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente mediante el método de los elementos finitos es mucho más lenta que una predicción con una red neuronal). HYDELIFE trata de dar un paso más allá. Se pretende que la metaheurística sea capaz de aprender de los datos recogidos utilizando la inteligencia artificial para ser mucho más efectiva, y no solo más rápida.
En concreto, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL), que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, basados en el principio de las redes neuronales. El foco metodológico del proyecto es la exploración de la integración específica del DL en las metaheurísticas, con el objeto de mejorar la calidad de las soluciones o los tiempos de convergencia al optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido la oportunidad de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como los muros de contrafuertes (García et al., 2020a, 2020b; Yepes et al., 2020). Además, hemos lanzado al respecto un número especial en la revista Mathematics (indexada en el primer decil del JCR) titulado “Deep learning and hybrid-metaheuristics: novel engineering applications” (https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/Deep_Learning_Hybrid-Metaheuristics_Novel_Engineering_Applications).
Modern methods of construction. https://www.lancashirebusinessview.co.uk/latest-news-and-features/let-s-talk-modern-methods-of-construction
En cuanto al objeto del proyecto, la construcción industrializada modular, tanto en edificación como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero, su justificación deriva de su importancia creciente y los huecos en la investigación encontrados. En efecto, la construcción modular y la prefabricación son técnicas ya veteranas desde que en 1936 Eugène Freyssinet construyó el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y los tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad está cambiando radicalmente este concepto y lo está llevando a una nueva dimensión. La reciente norma UNE 127050:2020 trata de los sistemas constructivos industrializados para edificios construidos con elementos prefabricados de hormigón, así como de los requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación. Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos la llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que abarca una amplia gama de tecnologías basadas en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que están revolucionando la forma de construir de manera más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en tan solo 12 días, debido a la crisis sanitaria. Países como Suecia y Japón lideran la construcción MMC. En Suecia, casi la mitad de las viviendas de nueva construcción utilizan este método, hasta el 80% en el caso de las viviendas unifamiliares. Japón es el país donde se construyen el mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no alcanzan el 20% del total. La construcción MMC permite un ahorro de tiempo de hasta el 50%, permite el uso de materiales sostenibles, reduciéndose el desperdicio. La construcción en fábrica permite tolerancias estrictas, la reducción de los errores, promueve la seguridad, no estando los materiales a la intemperie durante la construcción. Además, permite el uso de materiales durables, que mejoran el aislamiento acústico, la protección contra incendios y la eficiencia energética. Sin embargo, en algunos países, el uso de las MMC implica costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros y la regulación vigente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto distinto del de la construcción tradicional. La construcción modular, al tratarse de un producto alternativo, en lugar de competir, complementará el mercado tradicional. El objetivo es aumentar la productividad de los recursos disponibles mejorando la calidad, la eficiencia empresarial, la satisfacción del cliente, el rendimiento ambiental, el índice de sostenibilidad y el control de los plazos de entrega. Nuestro grupo de investigación (Sánchez-Garrido y Yepes, 2020) ha empezado a aplicar técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y de análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en el MMC. Propusimos un índice de sostenibilidad, que incluye atributos tangibles e intangibles, así como factores de incertidumbre y riesgos, que permite a los promotores priorizar soluciones que aseguren la sostenibilidad económica, social y medioambiental. HYDELIFE pretende profundizar en esta vía mediante la optimización híbrida multiobjetivo de este tipo de construcción modular.
Constructalia – ArcelorMittal. Puente mixto Wirkowice: El primer puente de carretera en Europa con vigas de acero autopatinable Arcorox® 460 – Constructalia
Otro de los huecos detectados por nuestro grupo en este ámbito son los puentes mixtos (Martínez-Muñoz et al., 2020). El análisis del estado del arte indica que la investigación se ha centrado en el diseño preliminar de puentes con un enfoque principalmente económico (Yepes et al., 2019) sin abordar la optimización multiobjetivo social y ambiental de su ciclo de vida completo que permita aplicar técnicas de decisión desde el diseño. Mientras que a nivel mundial la preocupación se centra en la búsqueda de soluciones sostenibles. También se ha detectado un vacío en los puentes ejecutados con vigas armadas híbridas. En este tipo de estructuras se utilizan diferentes límites elásticos de acero en las chapas de alas y de alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo que supone una reducción de peso por unidad de longitud de la sección transversal (Chacón, 2014). Sin embargo, la reducción del espesor puede acarrear la disminución de la capacidad de la sección ante otros fenómenos, como es el caso de la inestabilidad. Se debe garantizar un buen comportamiento de las vigas a cortante, estudiando su inestabilidad ante cargas concentradas y pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés en el que, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización integral a lo largo de su ciclo de vida. Asimismo, en nuestro equipo de investigación se ha desarrollado una patente sobre vigas en cajón mixtas (Alcalá y Navarro, 2020) que permiten resolver el problema de las vigas descolgadas en forjados de elementos prefabricados y que consiste en un cajón metálico que formará parte de un sistema de forjados slim-floor. HYDELIFE aplicará la metodología híbrida antes descrita para cubrir este vacío en el ámbito de la investigación de las estructuras.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Referencias:
AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. J. Clean. Prod., 260:120623.
ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020a). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555.
GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020b). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6), 862.
MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Adv. Civ. Eng., 2020, 8823370.
RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. J. Manage. Eng., 30(1):69-77.
SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Eng. Struct., 171:170-189.
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. J. Clean. Prod., 258: 120556.
TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Autom. Constr., 77:1-14.
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. App. Sci., 9(16), 3253.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767.
Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
El proyecto HYDELIFE aborda directamente el reto de la sostenibilidad social y medioambiental de las estructuras a lo largo de su ciclo de vida, desde el inicio del proyecto hasta su demolición. Para ello, se propone una metodología híbrida emergente que integra el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) procedente de la inteligencia artificial (IA), metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo, y técnicas de toma de decisiones multicriterio. El foco del proyecto se centra en el diseño robusto y resiliente aplicado a la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. El proyecto se apoya en los avances realizados en proyectos de investigación anteriores (HORSOST, BRIDLIFE y DIMALIFE), donde se desarrollaron metodologías aplicadas a puentes e infraestructuras viarias, pero con una propuesta metodológica y un foco de atención innovador respecto a los anteriores.El proyecto se orienta al objetivo 9 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS): construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación. También se alinea con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) del Gobierno de España (2020). A continuación, se justifica la propuesta en función de los antecedentes y el estado actual.
La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen, entre otros factores, del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). La construcción y el mantenimiento de infraestructuras influyen en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, producen efectos irreversibles y pueden comprometer 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).
Por otra parte, el envejecimiento de las infraestructuras, la mayor demanda en su desempeño (por ejemplo, el aumento del tráfico) o los riesgos naturales extremos, como los terremotos, huracanes o inundaciones, afectan al rendimiento previsto de estas infraestructuras (Biondini y Frangopol, 2016). Esto constituye una auténtica bomba de relojería (Thurlby, 2013) que, junto al reto de la reducción de los impactos ambientales, es razón más que suficiente para mejorar el mantenimiento de nuestros puentes. Hoy día los gestores de las infraestructuras tienen ante sí un reto importante consistente en mantenerlas en un estado aceptable con presupuestos muy limitados. Si a ello añadimos la profunda crisis financiera y sanitaria que ha afectado la economía de nuestro país y ha provocado el declive de la actividad constructora, el panorama se complica. Las infraestructuras creadas con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación, y es posible que las generaciones futuras tengan que hacer un esfuerzo adicional para actualizar los requisitos de seguridad y funcionalidad a su nivel de servicio previsto. Esta situación puede provocar una alarma social puntual, sobre todo con la interrupción de grandes vías de comunicación debida a un deterioro excesivo. Un estudio sobre “Necesidades de Inversión en Conservación 2019-2020” de la Asociación Española de Carreteras, centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario genera un déficit acumulado de 7.500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. En el año 2019, 47000 puentes del total de los puentes en Estados Unidos (más del 20% del total) presentaban deficiencias estructurales (American Road & Transportation Builders Association, 2019); en el Reino Unido, más de 3000 puentes estaban por debajo de los estándares y requerían reparación (RAC Foundation, 2019). Además, el problema se vuelve grave cuando una parte significativa del parque de infraestructuras está próxima al final de su vida útil. Y lo que aún es peor, cuando existen riesgos de alto impacto y de baja probabilidad que pueden afectar gravemente a las infraestructuras. Estos son buenos argumentos para prolongar la vida útil de los puentes. Se trata de una verdadera crisis de infraestructura. El reto social consistirá en aplicar unos presupuestos muy restrictivos que minimicen los impactos ambientales y los riesgos para las personas, y que la gestión sea socialmente sostenible dentro de una política de conservación del patrimonio, incluyendo la dimensión de género. Por lo tanto, nos encontramos ante un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y bajo grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico importante, pues no se presta fácilmente a la exploración con los instrumentos analíticos y de previsión tradicionales.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Referencias:
AGUADO, A. et al. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
AMERICAN ROAD & TRANSPORTATION BUILDERS ASSOCIATION (2019). 2019 Bridge Report. https://artbabridgereport.org/
BIONDINI, F., FRANGOPOL, D. M. (2016). Life-Cycle of Deteriorating Structural Systems under Uncertainty: Review. J Struct Eng ASCE, 142(9), F4016001.
FRANGOPOL, D. M. (2011). Life-cycle performance, management, and optimisation of structural systems under uncertainty: accomplishments and challenges. Struct Infrast Eng, 7(6), 389-413.
GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
En el día de hoy, 29 de junio de 2021, Víctor José Yepes Bellver ha defendido su Proyecto Final de Grado, de forma presencial, como culminación de sus estudios del Grado en Ingeniería Civil, en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de Valencia.
El título del TFG fue «Diseño estructural de pasarela ciclopeatonal en el Anillo Verde Metropolitano Sur de Valencia sobre la línea Valencia-Villanueva de Castellón de FGV. PK 1,5 de la carretera CV-407. Término municipal de Valencia«. Este TFG fue dirigido por el profesor Julián Alcalá González. La calificación fue de sobresaliente, 9. ¡Enhorabuena al nuevo ingeniero y a su director!
Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2), que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes mediante redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca en el 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 sobre el medio ambiente es fundamental para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan programas informáticos para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y la diversidad de los factores medioambientales de la industria de la construcción, resulta difícil actualizarlos y determinarlos con rapidez, lo que provoca la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se estiman mediante simulación de Monte Carlo, lo que reduce significativamente la fiabilidad y la precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolverlo. En la investigación, se establece una evaluación de la teoría 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 mismos. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores que inciden en las distintas 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. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se establece 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 abordar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuyen a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la industria de la construcción.
At present, reducing the construction industry’s environmental impact is key to achieving sustainable development. Countries worldwide are using software systems to bridge the gap in environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of ecological factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and data is missing in the database. Most of the lost data is optimized by Monte Carlo simulation, which significantly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses advanced Bayesian fuzzy mathematics 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 are defined to achieve comprehensive coverage. With support from theoretical modeling, software analysis, and fuzzy mathematics, the five stages’ influencing factors in the bridge structure’s life cycle are comprehensively evaluated. The results show that the bridge’s materials manufacturing, maintenance, and operations still cause environmental pollution; the primary source of emissions exceeds 53% of the total. The practical impact factor reaches 3.01. A big data sensitivity model was established at the end of the article. Significant data innovation and optimization analysis reduced traffic pollution emissions by 330 tonnes. Modeling the comprehensive research model clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in addressing uncertainty in evaluating the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to realizing the sustainable development goals of the construction industry.
Keywords:
Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution
Ignacio J. Navarro junto con el tribunal (Salvador Ivorra, Juan José del Coz y Julián Alcalá) y los directores de tesis (Víctor Yepes y José V. Martí), tras terminar la defensa de su tesis doctoral, el 22 de noviembre de 2019
El Grupo de Trabajo en Decisión Multicriterio (GTDM) de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) convoca los Premios a las Mejores Tesis Doctorales en Decisión Multicriterio, que se conceden a las tres mejores tesis doctorales realizadas en el área de la toma de decisiones multicriterio para estimular la investigación e innovación científica y divulgar trabajos científicos de elevada calidad en esta disciplina.
El Grupo Español de Decisión Multicriterio, se constituyó en Madrid en noviembre de 1997 con una vocación claramente multidisciplinar y aglutinadora de todo el panorama español de Decisión Multicriterio. Además, en 1999 se creó un Grupo de Trabajo en Decisión Multicriterio (http://mcdm.seio.es/) dentro de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO).
En la actualidad el Grupo lo componen alrededor de 180 investigadores de más de una veintena de Universidades españolas, pertenecientes a muy diversas áreas de conocimiento (Estadística e Investigación Operativa, Economía Aplicada, Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Ingeniería de Proyectos, Organización de Empresas, Economía Agraria, etc.).
Me es grato comunicaros que tribunal de la Segunda Edición de los Premios a las mejores Tesis Doctorales en Decisión Multicriterio ha resuelto la concesión de los mismos. Las tesis doctorales premiadas son las siguientes:
PRIMER PREMIO
Título: Life cycle assessment applied to the sustainable design of prestressed bridges in coastal environments
Autor: Ignacio Javier Navarro Martínez
Directores: Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana
Universidad: Universidad Politécnica de Valencia
Año: 2019
SEGUNDO PREMIO “EX AEQUO”
Título: Building composite indicators from a multicriteria approach: an empirical application for the performance appraisal and efficiency of the Spanish Public Higher Education System
Autora: Samira El Gibari Ben Said
Directores: Trinidad Gómez Núñez y Francisco Ruiz de la Rúa
Universidad: Universidad de Málaga
Año: 2020
Título: Ordinal treatment of ordered qualitative scales: analysis, methods and applications
Autora: Raquel González del Pozo
Director: José Luis García Lapresta
Universidad: Universidad de Valladolid
Año: 2020
En la próxima reunión del Grupo Español de Decisión Multicriterio en Julio en San Sebastián habrá una sesión especial en la que se presentarán las tres tesis premiadas y se hará entrega de los diplomas.
Cabe destacar que Ignacio Javier recibió recientemente el Premio al Ingeniero Joven 2020, otorgado por la Junta Rectora de la Demarcación de la Comunidad Valenciana del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
Os paso a continuación la relación de artículos científicos indexados que han sido fruto de la tesis doctoral de Ignacio J. Navarro, y otras que han sido desarrolladas tras la defensa de su tesis.
Referencias:
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572
NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective.Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:10.1016/j.eiar.2018.10.001
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks.Journal of Cleaner Production, 196: 698-713. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments.Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:10.1016/j.eiar.2018.05.003
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.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, indexada en el primer decil del JCR. En este caso hemos aplicado la teoría neutrosófica a la toma de decisión multicriterio. La nueva propuesta se ha aplicado al problema del proyecto más sostenible para un tablero de puente de hormigón pretensado ubicado en una región costera. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación DIMALIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
Tras el reciente establecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y de la Agenda 2030, el diseño sostenible de productos en general y de infraestructuras en particular surge como un campo desafiante para el desarrollo y la aplicación de herramientas de toma de decisiones multicriterio. Los problemas de decisión relacionados con la sostenibilidad suelen implicar, por definición, una gran variedad en el número y la naturaleza de los criterios conflictivos, lo que nos sitúa en el límite de la aplicabilidad de las herramientas convencionales de toma de decisiones multicriterio. Cuanto mayor sea el número de criterios y más complejas sean las relaciones entre ellos en un problema de decisión, menos precisos y seguros serán los juicios requeridos por los métodos habituales, como el proceso de jerarquía analítica (AHP). El presente trabajo propone una metodología de finalización del AHP neutrosófico para reducir el número de juicios que debe emitir el decisor. Esto aumenta la consistencia de sus respuestas, a la vez que considera las incertidumbres asociadas a la borrosidad del pensamiento humano. El método se aplica a un problema de diseño sostenible, dando como resultado unas estimaciones de pesos que permiten reducir hasta un 22% las comparaciones requeridas convencionalmente, con una precisión media inferior al 10% entre las estimaciones y los pesos resultantes de una matriz AHP completada convencionalmente, y un error estándar medio de la raíz inferior al 15%.
Abstract:
Following the recent establishment of the Sustainable Development Goals and Agenda 2030, the sustainable design of products in general and infrastructure in particular has emerged as a challenging field for the development and application of multicriteria decision-making tools. Sustainability-related decision problems, by definition, usually involve a wide variety of conflicting criteria, pushing the limits of conventional multicriteria decision-making tools and practices. The greater the number of criteria and the more complex the relations existing between them in a decisional problem, the less accurate and certain are the judgments required by usual methods, such as the analytic hierarchy process (AHP). The present paper proposes a neutrosophic AHP completion methodology to reduce the number of judgments required of the decision maker. This increases the consistency of their responses while accounting for the uncertainties inherent in human thinking. The method is applied to a sustainable-design problem, resulting in weight estimates that reduce the conventionally required comparisons by up to 22%, with average accuracy below 10% between the estimates and the weights from a conventionally completed AHP matrix, and a root-mean-square standard error below 15%.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista International Journal of Environmental Research and Public Health (revista indexada en el JCR, en el primer cuartil) donde se estudia el ciclo de vida completo de seis puentes atirantados en las más importantes regiones económicas de China.
El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
ABSTRACT
The construction industry of all countries in the world is facing the issue of sustainable development. How to make effective and accurate decision-making on the three pillars (Environment; Economy; Social influence) is the key factor. This manuscript is based on an accurate evaluation framework and theoretical modelling. Through a comprehensive evaluation of six cable-stayed highway bridges in the entire life cycle of five provinces in China (from cradle to grave), the research shows that life cycle impact assessment (LCIA), life cycle cost assessment (LCCA), and social impact life assessment (SILA) are under the influence of multi-factor change decisions. The manuscript focused on the analysis of the natural environment over 100 years, material replacement, waste recycling, traffic density, casualty costs, community benefits and other key factors. Based on the analysis data, the close connection between high pollution levels and high cost in the maintenance stage was deeply promoted, an innovative comprehensive evaluation discrete mathematical decision-making model was established, and a reasonable interval between gross domestic product (GDP) and sustainable development was determined.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, indexada en el primer decil del JCR. En este caso, se ha desarrollado una aplicación para optimizar una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
