¿Quieres conseguir los libros que sobre ingeniería edita la Universidad Politécnica de Valencia?

Son muchos los que me consultan sobre libros de los temas más variados: ingeniería civil, electrónica, informática, urbanismo, arquitectura, etc. Hay cientos de sitios donde buscarlos, pero muchas veces quieren cosas muy concretas que, afortunadamente, están publicadas por nuestra universidad. En efecto, el Servicio de Publicaciones de la Universitat Politècnica de València pone a disposición de todo el que quiera su fondo de libros escritos muchos de ellos por sus profesores, verdaderos especialistas en cada una de las materias.

Por supuesto, como podéis observar en la figura que os he puesto, también podéis encontrar algunos libros míos. No están todos los que son, que sí que son todos los que están.

No solo se pueden conseguir los libros en formato papel, sino que también es posible, en muchos casos, obtener un libro digital a un precio mucho más económico.

Os paso a continuación el enlace donde poder consultar y adquirir aquel ejemplar que siempre estabais buscando y que nunca encontrabais por ninguna parte: https://www.lalibreria.upv.es/portalEd/UpvGEStore/control/main

Por cierto, si buscáis libros que hayan sido revisado por pares, tenéis que localizar los que se llaman Manual de Referencia. Son libros muy cuidados y editados por esmero por el Servicio de Publicaciones.

El significado de la indumentaria universitaria

En ocasiones nos hemos preguntado el significado de la indumentaria universitaria, especialmente cuando los miembros de la comunidad universitaria (estudiantes, licendiados, doctores y rectores) la usan en determinados actos académicos. Esta indumentaria tiene su origen en la tradición grecolatina y en los hábitos clericales. Os paso una infografía de la Universitat Politècnica de València donde se explica cada uno de los elementos de la vestimenta.

Salto cualitativo en el proyecto de investigación HYDELIFE

ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Universitat Politècnica de València

La línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. En anteriores proyectos (HORSOST, BRIDLIFE, DIMALIFE) afrontados por nuestro grupo se abordó tanto el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos, como la toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. También se emplearon metamodelos y el diseño óptimo robusto y basado en fiabilidad para obtener diseños automáticos de puentes e infraestructuras que consideraban hormigones con baja huella de carbono, donde se incluían los aspectos de durabilidad, de consumo energético y de emisiones de CO2, de seguridad, y otros que se estudiaban a lo largo del ciclo de vida de las estructuras, en especial en puentes de hormigón pretensado, tanto prefabricados, como construidos “in situ”. Además, se emplearon técnicas de decisión multicriterio para abordar, en primer lugar, la decisión de la mejor tipología constructiva de un puente, y posteriormente, para decidir la mejor de las opciones resultantes de la frontera de Pareto.

La producción científica de estos proyectos fue significativa. Se ha abordado la optimización multiobjetivo (coste, CO2 y energía) de puentes con vigas artesa (Martí et al., 2015; Martí et al., 2016; Yepes et al., 2015;2017), de puentes cajón (García-Segura et al., 2016;2017a;b). Se ha abordado la optimización del mantenimiento de puentes en ambiente marino (Navarro et al., 2017;2018), del mantenimiento de redes de pavimento (Yepes et al., 2016; Torres-Machí, 2017). Se ha analizado la sostenibilidad social de las infraestructuras (Sierra et al., 2017a;b). Se han utilizado metodologías emergentes en la toma de decisiones como la lógica neutrosófica (Navarro et al., 2020) o redes bayesianas (Sierra et al., 2018). Se han utilizado en la optimización metamodelos de redes neuronales (García-Segura et al., 2017b), modelos kriging (Penadés-Plà et al., 2019), el análisis de fiabilidad (García-Segura et al., 2017a). Se han propuesto sistemas de indicadores de sostenibilidad social y medioambiental (Milani et al., 2020; Sánchez-Garrido y Yepes, 2020). Se ha aplicado el diseño robusto a los puentes (Penadés-Plà et al., 2020). Se ha analizado la resiliencia de las infraestructuras (Salas et al., 2020). Se han realizado análisis del ciclo de vida de estructuras e infraestructuras óptimas (Penadés-Plà et al. 2017; Zastrow et al., 2017; Pons et al., 2018;2020; Navarro et al. 2018; Zhou et al., 2020). También se encuentra en fase de evaluación la patente “Viga en cajón mixta acero-hormigón, P202030530” (Alcalá y Navarro, 2020), autor que forma parte del equipo de investigación.

Sin embargo, con el fin de poder dar un paso adelante, es necesario abordar las limitaciones y el alcance de estos proyectos previos. El proyecto HYDELIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación que pretende superar algunas limitaciones en cuanto al alcance planteado hasta ahora. En primer lugar, no se puede perder la oportunidad de incorporar las técnicas emergentes procedentes del DL en la hibridación de las metaheurísticas, pues sería renunciar a la potencia predictiva de la inteligencia artificial y a la eficiencia de esta nueva generación de algoritmos. En segundo lugar, debe abordarse la construcción industrializada modular tanto en edificación como en obra civil, estudiando en detalle y confrontando los puentes mixtos y estructuras híbridas con las soluciones de hormigón en un análisis completo de ciclo de vida que incluya la sostenibilidad social y medioambiental. Para ello se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras como las redes bayesianas. En este contexto, a pesar de que se ha avanzado en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos (propiedades del material, geometría, cargas, etc.). Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar las incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables (Martínez-Frutos et al., 2014), tanto desde el diseño basado en fiabilidad como en el diseño óptimo robusto.

El gran problema de la optimización multiobjetivo de estructuras al incorporar las incertidumbres es su muy elevado coste computacional. Tal y como hemos visto en algunos de nuestros trabajos, este problema lo hemos abordado con metamodelos que proporcionan una relación funcional aproximada de las variables de diseño respecto a sus respuestas con un número moderado de análisis completos. Sin embargo, las metaheurísticas híbridas basadas en DL emergen como técnicas que pueden mejorar estos planteamientos previos.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación han permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios a lo largo del ciclo de vida, sin embargo, existen una serie de limitaciones que este HYDELIFE tiene intención de superar:

  • Ampliación del análisis del ciclo de vida no solo a los puentes de hormigón, sino a otras tipologías como puentes mixtos y estructuras híbridas, además de estructuras industrializadas modulares.
  • Utilizar metaheurísticas híbridas basadas en la inteligencia artificial con un doble objetivo: mejorar la calidad de las soluciones al incorporar el aprendizaje profundo en la base de datos generadas en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
  • Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros con la incorporación del diseño óptimo robusto y del diseño óptimo basado en fiabilidad para evitar que los proyectos reales optimizados sean infactibles ante pequeños cambios.
  • Profundización en las funciones de distribución de los impactos sociales y ambientales en las construcciones modulares y mixtas.
  • Profundización en la investigación dirigida a la fase de mantenimiento, centrando más el problema social que plantean las estructuras modulares y mixtas en servicio.
  • Analizar la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas, especialmente en épocas de crisis.
  • Profundización en la determinación de los factores determinantes en la toma de decisión multicriterio.
  • Profundización en los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro requieren métodos probabilísticos.
  • Profundizar en el análisis de ciclo de vida la inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de las infraestructuras, siendo una de las variables de diseño la durabilidad.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría sintetizar en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Los estudios realizados estaban basados en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida y el diseño robusto y basado en fiabilidad de puentes pretensados. El objetivo es dar un salto al incorporar en las metaheurísticas el aprendizaje profundo y ampliar el alcance a otro tipo de construcciones industrializadas modulares y puentes mixtos e híbridos.

Referencias

  • AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. Clean. Prod., 260:120623.
  • 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.
  • ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
  • 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.
  • CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
  • 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.
  • 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.
  • 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-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Struct., 125:325-336.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017a). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Multidiscip. Optim., 56(1):139-150.
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M.; YANG, D.Y. (2017b). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Struct., 145:381-391.
  • GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
  • MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
  • MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Clean. Prod., 120:231-240.
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J. Struct. Eng., 141(2): 04014114.
  • MARTÍNEZ-FRUTOS, J.; MARTÍ, P. (2014). Diseño óptimo robusto utilizando modelos Kriging: aplicación al diseño óptimo robusto de estructuras articuladas. Rev Int Metod Numer., 30(2):97-105.
  • MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Civ. Eng., 2020, 8823370.
  • MILANI, C.J.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2020). Proposal of sustainability indicators for the design of small-span bridges. J. Environ. Res. Public Health, 17(12):4488.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018a). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018b). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Impact Assess. Rev., 72:50-63.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018c). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Clean. Prod., 196: 698-713.
  • NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Impact Assess. Rev., 74:23-34.
  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Struct Infrast Eng, 16(7): 949-967.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Struct., 179:556-565.
  • PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265.
  • PONS, J.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle assessment of earth-retaining walls: An environmental comparison. Clean. Prod., 192:411-420.
  • RAC Foundation. (2019). Bridge maintenance table – GB local authorities. https://www.racfoundation.org/media-centre/bridge-maintenance-backlog-grows
  • RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. Manage. Eng., 30(1):69-77.
  • SALAS, J.; YEPES, V. (2020). Enhancing sustainability and resilience through multi-level infrastructure planning. J. Environ. Res. Public Health, 17(3): 962.
  • SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. 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. Clean. Prod., 258: 120556.
  • SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017a). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Impact Assess. Rev., 67:61-72.
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017b). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Impact Assess. Rev., 65:41-53.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Clean. Prod., 176:521-534.
  • TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Constr., 77:1-14.
  • THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.
  • TONG, X.; YANG, H.; WANG, L.; MIAO, Y. (2019). The development and field evaluation of an IoT system of low-power vibration for bridge health monitoring. Sensors, 19(5):1222.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Clean. Prod., 148:90-102.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Constr., 49:123-134.
  • YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Civ. Eng. Manage., 22(4):540-550.
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Civ. Mech. Eng., 17(4):738-749.
  • 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. 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.
  • ZASTROW, P.; MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Clean. Prod., 140:1037-1048.
  • 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. J. Environ. Res. Public Health, 17(16):5953.

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.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Entrega de premios a las mejores tesis doctorales en decisión multicriterio 2020

En el marco de la XIII Reunión del Grupo Español de Decisión Multicriterio, que se celebró en San Sebastián, se entregó ayer, 23 de julio del 2021, los premios a las mejores tesis doctorales en decisión multicriterio 2020. Este grupo se creó en 1999 dentro de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO).

El premio a la mejor tesis doctoral la recibió Ignacio Javier Navarro Martínez, tesis doctoral que tuve el placer de dirigir junto con el profesor José V. Martí. En este enlace podéis encontrar detalles de este premio.

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

Entrega del Primer Premio, con Ignacio junto a los miembros del jurado

 

Ignacio, primer premiado, junto con Samira y Raquel, segundo premio “ex aequo”
Ignacio explicando su tesis doctoral

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:

  1. SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homesEnvironmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572
  2. NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496
  3. NAVARRO, I.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; REMPLING, R.; YEPES, V. (2020). Life cycle sustainability assessment for multi-criteria decision making in bridge design: A review. Journal of Civil Engineering and Management, 26(7):690-704. DOI:10.3846/jcem.2020.13598
  4. PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265. DOI:10.3390/su12104265
  5. NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Structure and Infrastructure Engineering, 16(7): 949-967. DOI:10.1080/15732479.2019.1676791
  6. NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). A review of multi-criteria assessment techniques applied to sustainable infrastructures design. Advances in Civil Engineering, 2019: 6134803. DOI:10.1155/2019/6134803
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845. DOI:10.3390/su10030845

 

Hipótesis de partida del proyecto HYDELIFE

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, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis e partida sobre las que se basa este proyecto.

La hipótesis principal de partida es que las emergentes metaheurísticas híbridas 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 óptimo basándose en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisión multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemple 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 se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los complejos procesos de cálculo.

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 cuando se hibridan 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 las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
  • Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede llevar a soluciones que pueden ser infactibles con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones.
  • Hipótesis 5: Tanto el diseño óptimo basado en 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 por falta de datos.
  • Hipótesis 6: Es posible utilizar metamodelos y DL en el diseño óptimo robusto y en el diseño basado en fiabilidad para el proyecto y para el mantenimiento de puentes mixtos y estructuras modulares.
  • Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimo de puentes mixtos y estructuras modulares son diferentes si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
  • Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata al 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 con escenarios presupuestarios muy restrictivos.
  • Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posterior de dicho activo que mejore 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 por su menor coste social y ambiental a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares.
  • 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.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE en su ámbito temático

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. Justificamos a continuación 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 (DL) son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Éstas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender complicadas interrelaciones entre los parámetros y las variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles, o no son posibles, 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 y los datos recogidos de 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 donde 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 es inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de elevada complejidad computacional, que requiere de metaheurísticas para llegar a 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 final de computación. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente por 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.

Concretando, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL) que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, construidos a partir del 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 cuando se trata de optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido ocasión de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como son 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) denominado “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 construyera el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad están 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 a partir de 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 llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que cubre una amplia gama de tecnologías basada en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que está revolucionando la forma de construir de forma más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en 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, llegando al 80% en el caso de viviendas unifamiliares. Japón, es el país donde se construye mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no llegan al 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 presenta costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros o la regulación existente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto diferente al del mercado 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 análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en 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 con la optimización multiobjetivo híbrida 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 permitan aplicar técnicas de decisión desde el diseño. mientras que a nivel mundial la preocupación se dirige a 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 alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo cual 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, a cargas concentradas y a pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés donde, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización completa 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.

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017a). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Struct. Multidiscip. Optim., 56(1):139-150.

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.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Antecedentes y motivación del proyecto de investigación HYDELIFE (2021-2023)

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 proyecto hasta la demolición. Para ello se propone una metodología híbrida emergente entre el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) procedente de la inteligencia artificial (IA), metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo y técnicas de toma de decisión 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 los proyectos de investigación anteriores (HORSOST, BRIDLIFE y DIMALIFE), donde se desarrollaron metodologías que se aplicaron a puentes e infraestructuras viarias, pero con una propuesta metodológica y un foco de atención innovador respecto a los anteriores. El proyecto se orienta hacia el objetivo 9 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 (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, del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). La construcción y el mantenimiento de las infraestructuras influyen en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan 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 (aumento de tráfico, por ejemplo) 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, son razones más que suficientes 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 que ha provocado el declive de la actividad constructora, el panorama se complica. Las infraestructuras que se crearon 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 debidas a un excesivo deterioro. 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 presenta un déficit acumulado de 7.500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común a otros países desarrollados. En el año 2019, 47000 puentes del total de los puentes en Estados Unidos, (más del 20% del total) presentan deficiencias estructurales (American Road & Transportation Builders Association, 2019); en Reino Unido, más de 3000 puentes estaban por debajo de los estándares y requerían reparación (RAC Foundation, 2019). Además, el problema pasa a ser grave cuando una parte significativa del parque de infraestructuras se encuentra cercano 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 aumentar la vida útil de los puentes. Se trata de una verdadera crisis en las infraestructuras. El reto social consistirá en aplicar unos presupuestos muy restrictivos que minimicen los impactos ambientales y los riesgos a 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 antes un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y sometido a 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
  • RAC Foundation. (2019). Bridge maintenance table – GB local authorities. https://www.racfoundation.org/media-centre/bridge-maintenance-backlog-grows
  • THURLBY, R. (2013). Managing the asset time bomb: a system dynamics approach. Proc. Inst. Civ. Eng. – Forensic Engineering, 166(3):134-142.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

El factor de impacto de las revistas JCR del año 2020

Acaba junio y es justo ahora cuando se pueden consultar los factores de impacto de las revistas científicas indexadas en el Journal of Citation Reports (JCR). Los índices de impacto son un instrumento para comparar y evaluar la importancia relativa de una revista determinada dentro de un mismo campo científico en función del promedio de citas que reciben los artículos por ella publicados durante un periodo determinado. Estos indicadores son de especial importancia en el ámbito científico, pues aunque tiene sus detractores (leer, por ejemplo: ¿A quién no interesa que se use el índice h para evaluar la calidad de los investigadores científicos?), permite evaluar con un indicador objetivo cierto aspecto de la calidad científica de la revista donde un investigador publica sus artículos.

Tal y como pongo en la figura, Forrest Gump definía con claridad la sorpresa que más de un investigador, editor o lector se lleva todos los años cuando ve que su querida revista del alma sube o baja del primer cuartil al segundo cuartil, o viceversa. Es muy desagradable publicar en una revista que normalmente tiene un impacto alto y que, al año siguiente, te lleves una sorpresa mayúscula y baje de cuartil. Pero bueno, estas son las reglas de juego.

Por mi parte, os voy a poner algunas de las revistas en la que he publicado y que están en los dos primeros cuartiles. Más aún, alguna de las que están en el primer decil. No están todas las que son, pero son todas las que están. Si os fijáis, el cuartil a veces no corresponde con el impacto, pues depende del área de conocimiento. Os paso la lista de mis revistas favoritas de mayor impacto.

REVISTAS JCR. DATOS 2020 Impacto Percentil  Cuartil
COMPUTER-AIDED CIVIL AND INFRASTRUCTURE ENGINEERING 11.775 0.01 D1
AUTOMATION IN CONSTRUCTION 5.669 0.01 D1
JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION 9.297 0.07 D1
MATHEMATICS 2,258 0.07 D1
JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING 4.640 0.13 Q1
STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION 4.542 0.13 Q1
COMPUTERS & STRUCTURES 4.578 0.14 Q1
ENGINEERING STRUCTURES 4.471 0.15 Q1
ADVANCES IN ENGINEERING SOFTWARE 4.141 0.15 Q1
ARCHIVES OF CIVIL AND MECHANICAL ENGINEERING 4.369 0.17 Q1
JOURNAL OF CONSTRUCTION ENGINEERING AND MANAGEMENT 3.951 0.20 Q1
COMPUTERS AND CONCRETE 3.948 0.21 Q1
STRUCTURAL ENGINEERING AND MECHANICS 3.524 0.26 Q2
ENVIRONMENTAL IMPACT ASSESSMENT REVIEW 4.549 0.27 Q2
JOURNAL OF STRUCTURAL ENGINEERING 3.312 0.32 Q2
INTERNATIONAL JOURNAL OF LIFE CYCLE ASSESSMENT 4.141 0.34 Q2
STRUCTURE AND INFRASTRUCTURE ENGINEERING 3.087 0.36 Q2
APPLIED SCIENCES-BASEL 2.679 0.38 Q2
JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING AND MANAGEMENT 2.957 0.41 Q2
INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH 3.390 0.43 Q2
SUSTAINABILITY 3.251 0.45 Q2

Además, las revistas donde soy editor asociado o bien pertenezco al Comité Editorial, también van mejorando sus factores de impacto:

Mathematics (D1-SCI Journal)

Structural Engineering and Mechanics (Q2-SCI Journal)

Structure & Infrastructure Engineering (Q2-SCI Journal)

Sustainability (Q2-SCI Journal)

Advances in Concrete Construction (Q2-SCI Journal)

Advances in Civil Engineering (Q3-SCI Journal)

Revista de la Construcción (Q4-SCI Journal)

 

Trabajo Final de Grado en Ingeniería Civil de una pasarela ciclopeatonal

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 en 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!

 

 

Dos trillones de átomos y las infraestructuras sostenibles

Va siendo habitual mi labor de divulgación en medios de comunicación, sobre todo de la radio. Este es el caso de Radio Nacional de España, donde David Sierra conduce un programa de divulgación científica denominado “Dos trillones de átomos”. Es tremendamente interesante, aunque se emite los domingos de 4:00 a 5:00 horas en la madrugada

En este programa, me realizaron una entrevista sobre las infraestructuras sostenibles, pero hablamos de muchas más cosas como la “dureza de los estudios de ingeniería de caminos”, la errónea visión de la construcción como “cultura del ladrillo”, la “internacionalización de las empresas constructoras españolas”, la “inteligencia artificial”, los “gemelos híbridos” y mucho más. Espero que os guste mi apuesta de la ingeniería como “cultura del bienestar”. Os dejo el podcast por si os interesa.