Etiqueta: CO2 emission

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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Optimización de las emisiones de CO₂ en la construcción de puentes losa postesados utilizando metamodelos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado, mediante un metamodelo tipo Kriging, las emisiones de CO₂ de un puente losa postesado aligerado. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Se trata de un trabajo de investigación en el que se ha propuesto una metodología novedosa, bifase, que utilizando un metamodelo tipo Kriging y con un muestreo inteligente del espacio de soluciones, permite optimizar problemas de alto nivel de complejidad computacional. Es el caso de las estructuras de hormigón, y en este trabajo en particular, de un tablero de puente losa pretensado aligerado. Por tanto, el objetivo general de este trabajo es proponer y comprobar la aplicabilidad de una metodología que permita la reducción energética y reducción de las emisiones de CO₂ en la construcción del tablero de un puente losa pretensado aligerado. La metodología propuesta tiene carácter general, pudiéndose aplicar a la optimización de cualquier otro tipo de estructura para optimizar distintas funciones objetivo. El diseño de la metodología propuesta presenta dos fases secuenciales de optimización, la primera fase de diversificación y la segunda fase de intensificación de la búsqueda de los óptimos.

Abstract:

This paper deals with optimizing embedded carbon dioxide (CO₂) emissions using surrogate modeling, whether it is the deck of a post-tensioned cast-in-place concrete slab bridge or any other design structure. The main contribution of this proposal is that it allows optimizing structures methodically and sequentially. The approach presents two sequential phases of optimization, the first one of diversification and the second one of intensification of the search for optimums. Finally, with the amount of CO₂ emissions and the differentiating characteristics of each design, a heuristic optimization based on a Kriging metamodel is performed. An optimized solution with lower emissions than the analyzed sample is obtained. If CO₂ emissions were to be reduced, design recommendations would be to use slendernesses as high as possible, in the range of 1/30, which implies a more significant amount of passive reinforcement. This increase in passive reinforcement is compensated by reducing the measurement of concrete and active reinforcement. Another important conclusion is that reducing emissions is related to cost savings. Furthermore, it has been corroborated that for a cost increase of less than 1%, decreases in emissions emitted into the atmosphere of more than 2% can be achieved.

Keywords:

CO₂ emission; optimization; metamodel; Kriging; post-tensioned concrete; structural optimization

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). CO₂-optimization of post-tensioned concrete slab-bridge decks using surrogate modeling. Materials, 15(14):4776. DOI:10.3390/ma15144776

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Algoritmo híbrido de búsqueda del cuco para optimizar muros de contrafuertes

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics,  revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo se presenta un algoritmo híbrido de búsqueda del cuco y de clasificación no supervisada para optimizar el coste y las emisiones de CO2 de un muro de contrafuertes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La Búsqueda Cuco se basa en la estrategia de reproducción de algunas especies de pájaros cucos. Éstos pájaros dejan sus huevos en los nidos de otros pájaros de otras especies para que éstas los críen, expulsando incluso los huevos del nido invadido. Si el pájaro anfitrión se percata que el huevo no es el propio, lo sacará del nido o directamente lo abandonará y construirá otro nido.

Por su parte, K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster.

En este artículo se propone un algoritmo híbrido, en el que la metaheurística de búsqueda del cuco se utiliza como mecanismo de optimización en espacios continuos y la técnica de aprendizaje no supervisada k-means para discretizar las soluciones. Se diseña un operador aleatorio para determinar la contribución del operador k-means en el proceso de optimización. Se comparan los mejores valores, los promedios y los rangos intercuartiles de las distribuciones obtenidas. Los resultados muestran que el operador k-means contribuye significativamente a la calidad de las soluciones y que nuestro algoritmo es altamente competitivo.

Abstract

The counterfort retaining wall is one of the most frequent structures used in civil engineering. In this structure, optimization of cost and CO2 emissions are important. The first is relevant in the competitiveness and efficiency of the company, the second in environmental impact. From the point of view of computational complexity, the problem is challenging due to the large number of possible combinations in the solution space. In this article, a k-means cuckoo search hybrid algorithm is proposed where the cuckoo search metaheuristic is used as an optimization mechanism in continuous spaces and the unsupervised k-means learning technique to discretize the solutions. A random operator is designed to determine the contribution of the k-means operator in the optimization process. The best values, the averages, and the interquartile ranges of the obtained distributions are compared. The hybrid algorithm was later compared to a version of harmony search that also solved the problem. The results show that the k-mean operator contributes significantly to the quality of the solutions and that our algorithm is highly competitive, surpassing the results obtained by harmony search.

Keywords

CO2emission; earth-retaining walls; optimization; k-means; cuckoo search

Referencia:

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics,  8(4), 555. DOI:10.3390/math8040555

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Optimización de emisiones de CO2 y costes de muros de contrafuertes con el algoritmo del agujero negro

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability,  revista indexada en JCR. En este artículo minimizamos las emisiones de CO2 en la construcción de un muro de contrafuertes de hormigón armado usando la metaheurística del agujero negro (Black Hole Algorithm). El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización del costo y de las emisiones de CO2 en los muros de contención de tierras es relevante, pues estas estructuras se utilizan muy frecuentemente en la ingeniería civil. La optimización de los costos es esencial para la competitividad de la empresa constructora, y la optimización de las emisiones es relevante en el impacto ambiental de la construcción. Para abordar la optimización se utilizó la metaheurística de los agujeros negros, junto con un mecanismo de discretización basado en la normalización mínimo-máxima. Se evaluó la estabilidad del algoritmo con respecto a las soluciones obtenidas; se analizaron los valores de acero y hormigón obtenidos en ambas optimizaciones. Además, se compararon las variables geométricas de la estructura. Los resultados muestran un buen rendimiento en la optimización con el algoritmo de agujero negro.

Abstract

The optimization of the cost and CO 2 emissions in earth-retaining walls is of relevance, since these structures are often used in civil engineering. The optimization of costs is essential for the competitiveness of the construction company, and the optimization of emissions is relevant in the environmental impact of construction. To address the optimization, black hole metaheuristics were used, along with a discretization mechanism based on min–max normalization. The stability of the algorithm was evaluated with respect to the solutions obtained; the steel and concrete values obtained in both optimizations were analyzed. Additionally, the geometric variables of the structure were compared. Finally, the results obtained were compared with another algorithm that solved the problem. The results show that there is a trade-off between the use of steel and concrete. The solutions that minimize CO 2 emissions prefer the use of concrete instead of those that optimize the cost. On the other hand, when comparing the geometric variables, it is seen that most remain similar in both optimizations except for the distance between buttresses. When comparing with another algorithm, the results show a good performance in optimization using the black hole algorithm.

Keywords

CO2 emission; earth-retaining walls; optimization; black hole; min–max discretization

Reference:

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12, 2767. DOI:10.3390/su12072767

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Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety

Sin título

ACCESO LIBRE AL ARTÍCULO:

The following personal article link, which will provide free access to your article, and is valid for 50 days, until September 14, 2016

http://authors.elsevier.com/a/1TROAW4G4Bhqk

Abstract: This paper presents a multiobjective optimization of post-tensioned concrete road bridges in terms of cost, CO2 emissions, and overall safety factor. A computer tool links the optimization modulus with a set of modules for the finite-element analysis and limit states verification. This is applied for the case study of a three-span continuous post-tensioned box-girder road bridge, located in a coastal region. A multiobjective harmony search is used to automatically search a set of optimum structural solutions regarding the geometry, concrete strength, reinforcing and post-tensioned steel. Diversification strategies are combined with intensification strategies to improve solution quality. Results indicate that cost and CO2 emissions are close to each other for any safety range. A one-euro reduction, involves a 2.34 kg CO2 emissions reduction. Output identifies the best variables to improve safety and the critical limit states. This tool also provides bridge managers with a set of trade-off optimum solutions, which balance their preferences most closely, and meet the requirements previously defined.

Keywords

  • Multiobjective optimization;
  • CO2 emissions;
  • Safety;
  • Post-tensioned concrete;
  • Box-girder bridge;
  • Multiobjective harmony search

Highlights

  • A multiobjective optimization of post-tensioned concrete road bridges is presented.
  • A computer tool combines finite-element analysis and limit states verification.
  • Output provides a trade-off between cost, CO2 emissions, and overall safety factor.
  • Near the optima, a one-euro reduction represents a 2.34 kg CO2 emissions reduction.
  • Results show the cheapest and most eco-friendly variables for improving safety.

Reference:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125:325-336. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.

Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/49057, siendo el Copyright de Springer Verlag (Germany).

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI 10.1007/s11367-013-0614-0

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CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/28631, siendo el Copyright de la American Society of Civil Engineers.

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

Yepes, V.; Gonzalez-Vidosa, F.; Alcalá, J.; Villalba, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls Based on a VNSThreshold Acceptance Strategy. JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING. 26(3):378-386. doi:10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000140.

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