- Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. (RESILIFE). [Resilient life-cycle optimization of socially and environmentally efficient hybrid and modular structures under extreme conditions]. PID2023-150003OB-I00.
RESILIFE afronta el reto social que supone el proyecto, el mantenimiento y la reparación de estructuras frente a situaciones extremas, mediante la optimización de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. La novedad metodológica radica en la utilización de metaheurísticas híbridas emergentes y Deep Learning en la optimización multiobjetivo, así como la teoría de juegos, buscando la pronta recuperación de su funcionalidad con costes sociales y ambientales reducidos, evitando su colapso progresivo. Además, se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras como las redes bayesianas.
RESILIFE faces the social challenge posed by the design, maintenance, and repair of structures, which faces extreme situations by optimizing complex problems in public and private decisions. The methodological novelty lies in emerging hybrid metaheuristics and Deep Learning in multi-objective optimization, as well as game theory, seeking the early recovery of its functionality with reduced social and environmental costs, avoiding its progressive collapse. In addition, it is intended to deepen emerging multi-criteria decision techniques, such as neutrosophic logic, and others, such as Bayesian networks.
- 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.
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.
HYDELIFE addresses structures’ social and environmental sustainability challenges throughout their life cycle. To this end, it proposes an emerging hybrid methodology between Deep Learning (DL) from artificial intelligence, surrogate models, and metaheuristics of multi-objective optimization and multi-criteria decision-making techniques. The focus applies to robust and resilient design to modular industrialized construction, both in building and in steel-concrete composite bridges and hybrid steel structures.
- Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. DIMALIFE. [Reliability-based robust optimum design and maintenance of high social and environmental efficiency of bridges and highway infrastructures under restrictive budgets]. BIA2017-85098-R.
El objetivo principal del proyecto DIMALIFE consiste en desarrollar una metodología que permita incorporar la variabilidad en los procesos analíticos en la toma de decisiones en el ciclo completo de vida de puentes e infraestructuras viarias, incluyendo la licitación de proyectos de obra nueva y de mantenimiento de activos existentes, de forma que se contemplen las necesidades e intereses sociales y ambientales.
The main objective of the DIMALIFE project is to develop a methodology that allows taking into account the variability of analytical methods in the decision-making processes during the whole life cycle of bridges and highway infrastructures, including the procurement of projects, new infrastructures as well as current ones, considering social and environmental needs.
- Toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. BRIDLIFE. [Decision-making in the life-cycle management of prestressed bridges in terms of social and environmental efficiency and under restrictive budgets]. BIA2014-56574-R.
El objetivo principal del proyecto BRIDLIFE consiste en desarrollar una metodología que permita incorporar procesos analíticos en la toma de decisiones en el ciclo completo de vida de puentes de hormigón pretensado, de forma que se contemplen las necesidades e intereses sociales y ambientales. El aspecto más relevante de BRIDLIFE consiste en incorporar un análisis del ciclo de vida definiendo un proceso de toma de decisiones que integre los aspectos sociales y medioambientales mediante técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio tanto de forma previa a los procesos de optimización multiobjetivo, como posteriormente en la priorización de las soluciones del frente de Pareto.
The main objective of the BRIDLIFE project is to develop a methodology to incorporate analytical processes for the decision-making in the life cycle of prestressed concrete bridges so that social and environmental concerns and needs are incorporated. The most important aspect of BRIDLIFE is to incorporate the life cycle analysis by defining a decision-making process that integrates social and environmental aspects by analytical techniques of multicriteria decision-making, both previously to multiobjective optimization processes and subsequently in the Pareto Set prioritization.
- Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos. HORSOST. [Efficient design of non-conventional concrete structures based on multiobjective sustainable criteria using data mining methods]. BIA2011-23602.
El objetivo principal del proyecto HORSOST consiste en desarrollar una metodología que permita establecer criterios de diseño eficiente para estructuras de hormigón no convencional de forma que se maximice su contribución a la sostenibilidad. Para ello se emplearán técnicas de análisis inteligente y minería de datos, algoritmos de optimización heurística multicriterio y el análisis del ciclo de la vida. La tipología de estructuras objeto del proyecto son los puentes losa y vigas artesa pretensadas, pilas y estribos de puente, marcos y bóvedas de paso en carreteras. El proyecto se centrará en hormigones de alta resistencia, reforzados con fibras y autocompactantes.
The main objective of this research project (HORSOST) is to develop a methodology to establish efficient design criteria for non-conventional concrete structures that maximize their contribution to sustainability. For its success, it will apply intelligent analysis and data mining techniques, multiobjective heuristic optimization algorithms, and life cycle analysis. The structures covered by the project are prestressed concrete bridges, road vault underpasses, and road frame bridges. The project will focus on high-strength concrete, fiber-reinforced concrete, and self-compacting concrete.