Categoría: sostenibilidad

Tesis doctoral: Life cycle optimization analysis of bridge sustainable development

Hoy 13 de enero de 2023 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Zhi Wu Zhou titulada “Life cycle optimization analysis of bridge sustainable development“, dirigida por Víctor Yepes Piqueras y Julián Alcalá González. La tesis recibió la máxima calificación de sobresaliente “cum laude”. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

En el núcleo de la industria mundial de la construcción radica el uso excesivo de materiales, especialmente de combustibles fósiles. En esta línea de investigación, muchos investigadores y diseñadores han reducido significativamente la proporción de materiales y han minimizado la cantidad destinada al diseño en función de los criterios de investigación y las especificaciones de diseño. Teniendo en cuenta que las medidas anteriores pueden reducir los materiales de manera efectiva, es necesario investigar más a fondo algunas cuestiones: a) ¿En qué etapas del ciclo de vida de los materiales de construcción se consumen más?, b) ¿Cómo utilizar el método científico más adecuado para reducir el consumo de materiales en la fase de mayor uso?, c) ¿Cómo completar científicamente la evaluación de la optimización del consumo de materiales bajo la influencia de la superación de muchos eventos discretos y factores de influencia externos durante la etapa de diseño?, d) En la fase de construcción, ¿cómo optimizar al máximo el proceso de gestión del proyecto y lograr el mayor ahorro de material para garantizar la calidad, la seguridad y el coste?, e) ¿Cuánto material se puede ahorrar mediante la optimización del diseño y la gestión del proyecto?, f) ¿Cuál es el impacto final del sistema teórico de investigación y de los datos de análisis mencionados en el desarrollo sostenible de la industria de la construcción?
Al examinar publicaciones relevantes sobre el ciclo de vida completo de la industria de la construcción (Capítulo 2), la tesis encontró que las etapas de diseño y construcción son clave para reducir efectivamente el consumo de materiales. El objetivo principal de esta tesis es resolver los problemas de optimización propuestos. Mediante el establecimiento de un marco de modelo de investigación multidimensional y un modelo de optimización de gestión de proyectos sistemático, la tesis reduce el peso de varios componentes estructurales del puente estáticamente indeterminado y realiza la optimización ligera de la estructura del puente.

La tesis establece varios modelos teóricos básicos de innovación en el marco del modelo de investigación: el modelo de acoplamiento bibliométrico, el modelo matemático ComplexPlot; el modelo matemático integral multifactorial; el modelo de optimización de acoplamiento micro y macrodimensional de elementos finitos, y el modelo de evaluación de optimización de la gestión de proyectos dominó del método de la entropía. El sistema de investigación teórica supera la interferencia de la discreción del objeto de investigación, la complejidad y los factores de influencia inciertos y analiza la solidez de la evaluación y la mejora. El sistema de investigación teórica supera la interferencia de la discreción del objeto de investigación, la complejidad y los factores de influencia inciertos y consigue la solidez de la evaluación y la mejora. Asimismo, mejora ampliamente la resistencia del modelo a los factores naturales, humanos, accidentales e inciertos y el problema de la interferencia externa de las emergencias. Por último, el sistema formó un conjunto completo de sistemas de modelos de optimización de prevención y control conjuntos maduros y alcanzó los objetivos y enfoques de la investigación.

El estudio de caso demuestra la solidez del sistema del modelo teórico establecido, que reduce el coste del ciclo de vida (LCC) = 1.081.248,68 Chino yuan (CNY); Evaluación del ciclo de vida (LCA) = 212.566,94 tonelada (t); Evaluación del impacto social (SIA) = 17.783.505,12 hora de riesgo medio (Mrh) del análisis del estudio de impacto económico. Reducción del coste del ciclo de vida (LCC) = 739.612,19 Chino yuan (CNY); Evaluación del ciclo de vida (LCA) = 278.455,12 tonelada (t); Evaluación del impacto social (SIA) = 23.262.239,52 hora de riesgo medio (Mrh) del análisis del impacto en el desarrollo sostenible. Las preguntas formuladas en esta tesis están correctamente planteadas desde la perspectiva teórica y están fuertemente respaldadas por los datos.

El valor de la investigación de esta tesis: a) llena el vacío de la investigación en este campo. b) innova en una variedad de nuevos modelos teóricos de investigación. c) resuelve los problemas de discreción, incertidumbre e interferencia de factores externos en la optimización de la topología y la optimización de la gestión de proyectos. Las interferencias de los factores externos de mutación y la sensibilidad de las emergencias se compensan y corrigen. d) La investigación mejora la captura de datos discretos y la escasez de compensación del sistema de análisis de software Monte Carlo. En esta tesis, se aplican varios tipos de métodos avanzados de gestión de proyectos y esquemas de construcción avanzados en el caso de estudio, lo que proporciona un importante valor de referencia para la optimización de puentes estáticamente indeterminados del mismo tipo. Hay algunas dificultades para los lectores sin una experiencia práctica para comprender y aplicar el modelo. El lector debe leer atentamente este caso, que es también una de las limitaciones de este trabajo.

La futura dirección de la investigación del autor es continuar investigando en profundidad el desarrollo sostenible de los puentes de gran tamaño y la optimización de la prevención de problemas, los materiales avanzados y la investigación de recuperación de energía renovable en el desarrollo sostenible de los puentes y otros campos.

Referencias:

  1. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Experimental Research on Diseases of Emulsified Asphalt Mortar Board for Ballastless Tracks. Journal of Materials in Civil Engineering (accepted, in press)
  2. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Research on Sustainable Development of the Regional Construction Industry Based on Entropy Theory. Sustainability, 14(24): 16645. DOI:10.3390/su142416645
  3. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Research on the optimized environment of large bridges based on multi-constraint coupling. Environmental Impact Assessment Review, 97:106914. DOI:10.1016/j.eiar.2022.106914
  4. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Regional sustainable development impact through sustainable bridge optimization. Structures, 41, 1061-1076. DOI: 10.1016/j.istruc.2022.05.047
  5. 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
  6. 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
  7. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122
  8. ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2020). Bridge Carbon Emissions and Driving Factors Based on a Life-Cycle Assessment Case Study: Cable-Stayed Bridge over Hun He River in Liaoning, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(16):5953. DOI:10.3390/ijerph17165953

Optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de bajo consumo energético

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata del empleo de métodos de optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de acero-hormigón de bajo consumo energético. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización de puentes es un reto matemático importante, ya que existen un gran número de configuraciones posibles. En este trabajo, se han considerado la energía incorporada y el coste como funciones objetivo para la optimización de vigas cajón mixtas de hormigón y acero. La energía incorporada se eligió como criterio de sostenibilidad para poder comparar los resultados con el coste. Para ello, se empleó el algoritmo TAMO de búsqueda global estocástica, la búsqueda de cuco (CS) de inteligencia de enjambre y los algoritmos seno-coseno (SCA). Para que los algoritmos SCA y SC pudieran resolver el problema de optimización de puentes con variables discretas, se aplicó la discretización mediante la técnica de agrupación k-means. Como resultado, se observó que SC producía valores objetivos de la función de energía comparables a los de TAMO, y reducía el tiempo de cálculo en un 25,79 %. Además, la optimización de costes y de la energía revelaron que cada euro ahorrado usando metodologías metaheurísticas disminuía el consumo de energía para este problema de optimización en 0,584 kW-h. Asimismo, al incluir celdas en las partes superior e inferior de las almas, se mejoró el comportamiento de la sección, así como los resultados de optimización para los dos objetivos de optimización. Este estudio concluye que el diseño de doble acción compuesta sobre apoyos hace innecesarios los rigidizadores longitudinales continuos en el ala inferior.

Abstract:

Bridge optimization is a significant challenge, given the huge number of possible configurations of the problem. Embodied energy and cost were taken as objective functions for a box-girder steel–concrete optimization problem, considering both as single-objective. Embodied energy was chosen as a sustainable criterion to compare the results with cost. The stochastic global search TAMO algorithm, the swarm intelligence cuckoo search (CS), and sine cosine algorithms (SCA) were used to achieve this goal. To allow the SCA and SC techniques to solve the discrete bridge optimization problem, the discretization technique applying the k-means clustering technique was used. As a result, SC was found to produce objective energy function values comparable to TAMO while reducing the computation time by 25.79%. In addition, the cost optimization and embodied energy analysis revealed that each euro saved using metaheuristic methodologies decreased the energy consumption for this optimization problem by 0.584 kW·h. Additionally, by including cells in the upper and lower parts of the webs, the behavior of the section was improved, as were the optimization outcomes for the two optimization objectives. This study concludes that double composite action design on supports makes the continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange unnecessary.

Keywords:

Swarm intelligence; steel–concrete composite structures; bridges; optimization; metaheuristics; sustainability.

Reference:

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

Dejo a continuación el artículo, que se puede descargar y compartir, pues está publicado en abierto.

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Optimización sostenible de marcos prefabricados articulados

Acaban de publicarnos un artículo en Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se han optimizado las emisiones de CO₂ de un marco prefabricado articulado, de sección en U, empleando para ello varias metaheurísticas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El desarrollo sostenible requiere una mejora en el uso de los recursos naturales. El objetivo principal de este estudio es optimizar el uso de materiales en la construcción de pórticos articulados prefabricados de hormigón armado. Para ello, se desarrolló un software propio en el lenguaje de programación Python. Esto permitió calcular, verificar y optimizar la estructura mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas. El coste final es una representación directa del empleo de materiales. Para ello, se aplicaron tres algoritmos para resolver la optimización económica de la estructura. Gracias a los algoritmos de recocido simulado, de aceptación de umbrales y del solterón, se consiguieron diseños sostenibles y no tradicionales. Estos hacen un uso óptimo de los recursos naturales, manteniendo un coste final muy reducido. Para evaluar la mejora del impacto ambiental, se estudiaron las emisiones de dióxido de carbono y se compararon con las de una estructura de hormigón armado in situ de referencia. Los resultados mostraron diseños con una losa superior y muros laterales de menor profundidad y un refuerzo pasivo denso. Con ellos, se consiguió reducir el coste final de la estructura hasta en un 24 %, así como las emisiones asociadas en más de un 30 %.

Marco prefabricado articulado. https://forte.es/productos/marcos-articulados/

Abstract:

Sustainable development requires improvements in the use of natural resources. The main objective of the present study was to optimize the use of materials in the construction of reinforced concrete precast hinged frames. Proprietary software was developed in the Python programming language. This allowed the structure’s calculation, verification, and optimization by applying metaheuristic techniques. The final cost is a direct representation of the use of materials. Thus, three algorithms were applied to solve the economic optimization of the frame. By applying simulated annealing, threshold accepting, and old bachelor’s acceptance algorithms, sustainable, non-traditional designs were achieved. These make optimal use of natural resources while maintaining a highly restricted final cost. The carbon-dioxide-associated emissions were studied and compared with a reference cast-in-place reinforced concrete frame to evaluate the environmental impact improvement. The results showed designs with reduced upper slab and lateral wall depth and dense passive reinforcement. These were able to reduce up to 24% of the final cost of the structure, as well as over 30% of the associated emissions.

Keywords:

Reinforced concrete; precast; hinged frame; metaheuristic; optimization; sustainability.

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimal design of sustainable reinforced concrete precast hinged frames. Materials, 16(1):204. DOI:10.3390/ma16010204.

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Diseño óptimo de un puente mixto basado en un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization (revista indexada en el JCR en el primer cuartil) sobre la optimización de puentes mixtos de hormigón y acero usando un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto y funciones de transferencia. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización de puentes puede ser compleja debido al gran número de variables que intervienen en el problema. En este trabajo se ha ejecutado dos optimizaciones de puentes mixtos de sección en cajón, considerando el coste y las emisiones de CO₂ como funciones objetivo. Tomar las emisiones de CO₂ como función objetivo permite añadir criterios de sostenibilidad para comparar los resultados con el coste. Se han aplicado las metaheurísticas SAMO2, SCA y Jaya para alcanzar este objetivo. Se implementaron funciones de transferencia para adaptar SCA y Jaya a la naturaleza discontinua del problema de optimización del puente. Además, se ha llevado a cabo un Diseño de Experimentos para afinar el algoritmo y establecer sus parámetros. En consecuencia, se ha observado que SCA muestra valores similares para la función objetivo de coste que SAMO2, pero mejora el tiempo computacional en un 18% a la vez que obtiene valores más bajos para la desviación del resultado de la función objetivo. A partir de un análisis de optimización de costes y CO₂, se observa una reducción de 2,51 kg de CO₂ por cada euro reducido utilizando técnicas metaheurísticas. Además, para ambos objetivos de optimización, se comprueba que la adición de celdas a las secciones de los puentes mejora no solo el comportamiento de la sección, sino también los resultados de la optimización. Por último, los resultados muestran que el diseño propuesto de doble acción mixta en los apoyos permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos dispuestos en el ala inferior en este estudio.

Abstract:

Bridge optimization can be complex because of the large number of variables involved in the problem. In this paper, two box-girder steel–concrete composite bridge single objective optimizations have been carried out considering cost and CO₂ emissions as objective functions. Taking CO₂ emissions as an objective function allows adding sustainable criteria to compare the results with cost. SAMO2, SCA, and Jaya metaheuristics have been applied to reach this goal. Transfer functions have been implemented to fit SCA and Jaya to the discontinuous nature of the bridge optimization problem. Furthermore, a Design of Experiments has been conducted to tune the algorithm and set its parameters. Consequently, it has been observed that SCA shows similar values for objective cost function as SAMO2 but improves computational time by 18% while also getting lower values for the objective function result deviation. From a cost and CO₂ optimization analysis, it has been observed that a reduction of 2.51 kg CO₂ is obtained by each euro reduced using metaheuristic techniques. Moreover, for both optimization objectives, it is observed that adding cells to bridge cross-sections improves not only the section behavior but also the optimization results. Finally, it is observed that the proposed design of double composite action in the supports allows this study to remove continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange.

Keywords:

Swarm intelligence; Steel–concrete composite structures; Bridges; Optimization; Metaheuristics; Sustainability

Reference:

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

El artículo está publicado en abierto, por lo que podéis realizar su descarga gratuita en este enlace: https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-022-03393-9

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Conferencia en el JSAEE 2022: Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida

Con motivo de la celebración del XXXIX Congreso Sudamericano de Ingeniería Estructural JSAEE 2022, fui invitado a impartir una conferencia denominada «Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida«. En esta conferencia explico lo que está realizando nuestro grupo de investigación con proyectos como DIMALIFE y HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Espero que os sea de interés.

La conferencia del profesor Víctor Yepes aborda la integración de la sostenibilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras y puentes, enfatizando la necesidad de considerar todo el ciclo de vida. Yepes, catedrático en Ingeniería de la Construcción en la Universitat Politècnica de València, argumenta que se requiere un cambio de paradigma respecto a las prácticas tradicionales. Destaca la importancia económica, social y ambiental del sector de la construcción y presenta la optimización, especialmente a través de la Inteligencia Artificial (IA) y las metaheurísticas, como una herramienta clave para lograr diseños más eficientes y sostenibles. Explora la complejidad de la optimización combinatoria en ingeniería estructural y las limitaciones de los métodos de resolución exactos. Presenta la optimización multiobjetivo y la frontera de Pareto como herramientas para evaluar soluciones que consideran múltiples criterios (coste, sostenibilidad, fiabilidad, etc.). Introduce el concepto de metamodelos y Smart Data como alternativas para optimizar con menos datos y recursos computacionales. Finalmente, enfatiza la necesidad de integrar el análisis del ciclo de vida y la toma de decisiones multicriterio para una gestión sostenible de los activos, señalando los desafíos en la evaluación social y la variabilidad.

Glosario de términos clave:

  • Sostenibilidad: En el contexto de la ingeniería, se refiere a la capacidad de diseñar, construir y mantener estructuras de manera que se satisfagan las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, considerando dimensiones económicas, sociales y ambientales.
  • Ciclo de Vida (Life Cycle): El período completo desde la concepción de una estructura hasta su demolición y disposición final, incluyendo diseño, construcción, uso, mantenimiento, reparación y fin de vida útil.
  • Optimización: Proceso de encontrar la mejor solución posible a un problema, generalmente minimizando o maximizando una función objetivo (como coste, emisiones, etc.) sujeto a un conjunto de restricciones (como requisitos estructurales o geométricos).
  • Inteligencia Artificial (IA): Sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones.
  • Metaheurística: Algoritmo o técnica que guía un proceso de búsqueda para encontrar soluciones aproximadamente óptimas a problemas complejos, a menudo inspirados en procesos naturales o biológicos (ej: algoritmos genéticos).
  • Optimización Combinatoria: Tipo de optimización donde las variables de decisión son discretas (toman valores de un conjunto finito), lo que a menudo resulta en un gran número de posibles soluciones.
  • Función Objetivo: La medida de rendimiento o criterio que se busca optimizar en un problema de optimización (ej: minimizar coste, maximizar durabilidad).
  • Restricciones: Condiciones o limitaciones que deben cumplirse en un problema de optimización (ej: límites de deformación, resistencia mínima).
  • Frontera de Pareto: En optimización multiobjetivo, es el conjunto de soluciones óptimas no dominadas, donde no es posible mejorar un objetivo sin empeorar al menos otro.
  • Metamodelo (o Modelo Subrogado): Un modelo simplificado (a menudo una función matemática o un modelo de aprendizaje automático) que aproxima la relación entre las variables de entrada y salida de un modelo más complejo, utilizado para acelerar la optimización o el análisis.
  • Smart Data: En contraste con Big Data, se refiere a la extracción de información útil y patrones a partir de conjuntos de datos más pequeños o selectivos, a menudo utilizando técnicas estadísticas o de modelado avanzado (como Kriging).
  • Análisis del Ciclo de Vida (ACV o LCA): Metodología para evaluar los impactos ambientales, sociales y económicos asociados con todas las etapas del ciclo de vida de un producto o servicio.
  • Toma de Decisión Multicriterio (MCDM): Conjunto de técnicas para evaluar y seleccionar entre alternativas que involucran múltiples criterios de evaluación, a menudo contrapuestos.
  • Gestión de Activos: En el contexto de infraestructuras, es el enfoque sistemático y estratégico para gestionar el ciclo de vida completo de los activos (como puentes o carreteras) con el objetivo de optimizar su rendimiento, coste y riesgo.
  • Fiabilidad: La probabilidad de que una estructura cumpla con sus requisitos de rendimiento bajo condiciones específicas durante un período de tiempo determinado.
  • Gemelo Digital (Digital Twin): Una representación virtual de una estructura o sistema físico que se actualiza con datos en tiempo real de sensores, permitiendo monitorización, análisis y predicción de su comportamiento a lo largo del tiempo.

Optimización ambiental de grandes puentes basándose en el acoplamiento de múltiples restricciones

Nos acaban de publicar en la revista Environmental Impact Assessment Review (primer cuartil del JCR) un artículo relacionado con la optimización ambiental de grandes puentes basándose en el acoplamiento de múltiples restricciones. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Para minimizar el impacto ambiental de los puentes, es fundamental explorar su diseño en mayor profundidad. Los ingenieros actualmente suelen priorizar los aspectos financieros y buscan maximizar los beneficios económicos. Por esta razón, este estudio comienza estableciendo un modelo teórico de la robustez del puente ante cargas estáticas y dinámicas. Para lograr esto, se aplica un modelo de elementos finitos en tres dimensiones, un algoritmo de optimización basado en inteligencia de enjambre y un modelo matemático de aproximación por interpolación cuadrática. Tras analizar el modelo de puente con una topología óptima, se logra determinar el tamaño ideal de la estructura. Como resultado, las emisiones de carbono se redujeron en 2,242.92 toneladas, lo que equivale al 25% de las emisiones totales. Estos resultados son significativos y deben ser un recordatorio para inversores y gobiernos de la importancia de fomentar la construcción y el desarrollo sostenible de la industria de la construcción. Es necesario avanzar hacia el objetivo de cero emisiones de carbono en la industria de la construcción lo antes posible.

Abstract:

To reduce the pollution emissions of bridges to the environment, researchers need to conduct more in-depth research and design the structure. Today’s architectural, structural, and mechanical engineers pay more attention to funders’ requirements and pursue the maximization of economic benefits. The research begins with establishing a theoretical model of the bridge’s robustness under dead and dynamic loads: applying a Three-Dimensional (3D) solid finite element model, swarm intelligence optimization algorithm, and mathematical model of quadratic interpolation approximation solves the problems of multiple loads, discrete data, and convergence. Based on the establishment and analysis data of the research model, the research and analysis of the optimal topology bridge model are completed, and the optimal structure size is obtained. The carbon emissions from the bridge optimization decreased by 2242.92 t, accounting for 25% of the total emissions. This data is shocking, and it also gives investors and governments a painful reminder that they must pay more attention to the sustainable construction and development of the construction industry and achieve the goal of zero carbon emissions in the construction industry as soon as possible.

Keywords:

Construction industry; Structure model; Topology optimization; Load; Sustainable; Design

Reference:

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Research on the optimized environment of large bridges based on multi-constraint coupling. Environmental Impact Assessment Review, 97:106914. DOI:10.1016/j.eiar.2022.106914

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Proceso analítico en red para valorar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos

Durante los días 11 a 12 de julio de 2022 tuvo lugar el International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI/SUSI 2022. La reunión permitió el intercambio de ideas y la interacción entre investigadores, diseñadores y académicos de la comunidad para compartir los avances en los campos científicos relacionados con los temas de la conferencia. Todas las ponencias de la conferencia se archivan en la biblioteca electrónica del Instituto Wessex (www.witpress.com/elibrary), donde están disponibles de forma fácil y permanente en formato de acceso abierto para la comunidad internacional.

Dentro de este congreso, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo de investigación sobre la aplicación del Proceso Analítico en Red (ANP) para valorar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación completa (está en abierto) por si os resultara de interés.

Referencia:

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Group Analytic Network Process for the sustainability assessment of bridges nearshore. WIT Transactions on The Built Environment, 209: 143-154. DOI:10.2495/HPSU220131. ISSN 1743-3509 (on-line)

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Optimización sostenible de puentes losa postesados usando metamodelos

Durante los días 12 a 14 de septiembre de 2022 tuvo lugar en las Palmas de Gran Canaria el Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería CMN 2022. El objetivo de este congreso es actuar como un foro en que se recopilen los trabajos científicos y técnicos más relevantes en el área de los métodos numéricos y la mecánica computacional, así como sus aplicaciones prácticas.  CMN 2022 está organizado conjuntamente por las sociedades de métodos numéricos española (SEMNI), portuguesa (APMTAC) y por el Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC).

Dentro de este congreso tuve la ocasión de actuar como presidente, junto con el profesor David Greiner, de la sesión paralela denominada «Optimization, metaheuristics and evolutionary algorithms in civil engineering«. Además, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo de investigación sobre la optimización de puentes mediante metamodelos Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación en español por si os resultara de interés.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Sustainable optimization of post-tensioned cast-in-place concrete slab road bridges using metamodels. Congress on Numerical Methods in Engineering CMN2022, 12-14 September 2022, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, pp. 166-185. ISBN: 978-84-123222-9-3

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Ciclo de vida de puentes de hormigón en regiones costeras basada en el proceso analítico en red (ANP)

Acaban de publicarnos un artículo en Sustainability, revista indexada en el segundo cuartil del JCR. Se trata de aplicar la técnica de toma de decisiones en red ANP para evaluar la sostenibilidad del ciclo de vida de los puentes de hormigón en las regiones costeras. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Desde que se establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible en 2015, la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras ha estado en el punto de mira de la comunidad científica. Esto se debe a que el sector de la construcción es esencial para promover el bienestar social y el desarrollo económico de los países, pero también es uno de los principales factores de estrés ambiental. Sin embargo, la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras a lo largo de su ciclo de vida sigue siendo un reto importante, pues los criterios que intervienen en el diseño sostenible suelen ser complejos y contradictorios. El Proceso Analítico en Red (ANP) es una poderosa herramienta de toma de decisiones para modelar tales problemas. En este caso, se evalúa la sostenibilidad del ciclo de vida de diferentes alternativas de puentes de hormigón en ambiente costero utilizando el ANP. Los resultados obtenidos se comparan con los obtenidos mediante el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) convencional. Los resultados obtenidos mediante ANP son más fiables que los derivados del AHP en términos de consistencia de los expertos y del número de comparaciones realizadas.

Abstract:

Since establishing the Sustainable Development Goals in 2015, the assessment of the sustainability performance of existing and future infrastructures has been in the spotlight of the scientific community. This is because the construction sector is essential for promoting the social welfare and economic development of countries, but is also one of the main environmental stressors existing to date. However, assessing infrastructure sustainability throughout its life cycle remains a significant challenge, as the criteria involved in sustainable design are often complex and conflicting. The Analytic Network Process (ANP) is recognized as a powerful decision-making tool to model such problems. Here, the life cycle sustainability performance of different design alternatives for a concrete bridge near the shore is evaluated using ANP. The obtained results are compared with those obtained using the conventional Analytical Hierarchy Process (AHP). The results obtained using ANP are more reliable than those derived from the conventional AHP in terms of the expert’s consistency and the number of comparisons made.

Keywords:

Sustainability; Analytic Network Process; bridge design; life cycle assessment; TOPSIS; multi-criteria decision making

Reference:

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Analytic Network Process-based sustainability life cycle assessment of concrete bridges in coastal regions. Sustainability, 14(17):10688. DOI:10.3390/su141710688

Como el artículo está publicado en abierto, os lo podéis descargar aquí mismo:

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Optimización de puentes mixtos mediante algoritmos de inteligencia de enjambre

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado un puente mixto de hormigón y acero, mediante algoritmos discretos de inteligencia de enjambre. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo puedes descargar GRATUITAMENTE en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/sd/article/S0141-0296(22)00708-8

La optimización de un puente mixto puede ser un reto debido al importante número de variables que intervienen en el problema. En este estudio se realizó la optimización de un puente mixto de hormigón y acero con vigas en cajón, con el coste y las emisiones como funciones objetivo. Ante este reto, el trabajo propone un algoritmo híbrido que integra la técnica de aprendizaje no supervisado de k-means con la metaheurística de inteligencia de enjambre continuo para reforzar el rendimiento de esta última. En particular, se discretizan las metaheurísticas sine-cosine y cuckoo search. Se estudia la contribución del operador k-means a la calidad de las soluciones obtenidas. En primer lugar, se diseñan operadores aleatorios para utilizar posteriormente funciones de transferencia que permitan evaluar y comparar los rendimientos. Además, para tener otro punto de comparación, se adaptó una versión del recocido simulado, que ha resuelto eficientemente problemas de optimización relacionados. Los resultados muestran que nuestra propuesta híbrida supera a los diferentes algoritmos diseñados.

Highlights

  • A cost and CO2 emissions optimization a three-span steel–concrete composite bridge has been performed.
  • The optimization considers 35 design variables on average 55 possible choices for each variable.
  • The performance and robustness of a hybrid k-means swarm intelligence metaheuristic is studied for this optimization problem.
  • Hybrid k-means algorithm results are compared with other discrete trajectory based and swarm algorithms.

Abstract

Composite bridge optimization might be challenging because of the significant number of variables involved in the problem. The optimization of a box-girder steel-concrete composite bridge was done in this study with cost and emissions as objective functions. Given this challenge, this study proposes a hybrid algorithm that integrates the unsupervised learning technique of k-means with continuous swarm intelligence metaheuristics to strengthen the latter’s performance. In particular, the metaheuristics sine-cosine and cuckoo search are discretized. The contribution of the k-means operator regarding the quality of the solutions obtained is studied. First, random operators are designed to use transfer functions later to evaluate and compare the performances. Additionally, a version of simulated annealing was adapted to have another point of comparison, which has solved related optimization problems efficiently. The results show that our hybrid proposal outperforms the different algorithms designed.

Keywords

Combinatorial optimization; Bridge; Metaheuristics; Composite structures; K-means

Reference:

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

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