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Aprendizaje profundo para la optimización del ciclo de vida de puentes mixtos de hormigón y acero

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida mediante la función de densidad espectral de potencia en un puente de hormigón en ambiente costero. El artículo presenta una metodología que utiliza el aprendizaje profundo para acelerar los cálculos de las restricciones estructurales en un contexto de optimización, específicamente para un puente mixto de hormigón y acero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El modelo de aprendizaje profundo óptimo está integrado por tres metaheurísticas: el método Obamo (Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator), el Cuckoo Search (CS) y los algoritmos de coseno sinusoidal (SCA). Esta integración da como resultado un posible aumento de 50 veces en la velocidad computacional en ciertos escenarios. El estudio destaca la viabilidad económica, las ramificaciones ambientales y las evaluaciones del ciclo de vida social de las soluciones de diseño optimizadas. Demuestra las ventajas de combinar el aprendizaje profundo con la optimización del diseño de la ingeniería civil, especialmente en lo que respecta al aumento del límite elástico del acero para cumplir objetivos medioambientales y sociales. La metodología propuesta en el documento se puede adaptar a una variedad de otras configuraciones estructurales, por lo que es aplicable más allá del caso específico del puente compuesto

La editorial permite la descarga gratuita del artículo hasta el 29 de noviembre de 2023 en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/c/1humr8MoIG~oVG

Abstract:

The ability to conduct life cycle analyses of complex structures is vitally important for environmental and social considerations. Incorporating the life cycle into structural design optimization results in extended computational durations, underscoring the need for an innovative solution. This paper introduces a methodology leveraging deep learning to hasten structural constraint computations in an optimization context, considering the structure’s life cycle. Using a composite bridge composed of concrete and steel as a case study, the research delves into hyperparameter fine-tuning to craft a robust model that accelerates calculations. The optimal deep learning model is then integrated with three metaheuristics: the Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator (OBAMO), the Cuckoo Search (CS), and the Sine Cosine Algorithms (SCA). Results indicate a potential 50-fold increase in computational speed using the deep learning model in certain scenarios. A comprehensive comparison reveals economic feasibility, environmental ramifications, and social life cycle assessments, with an augmented steel yield strength observed in optimal design solutions for both environmental and social objective functions, highlighting the benefits of meshing deep learning with civil engineering design optimization.

Keywords:

Deep learning; Sustainability; Optimization; Bridges; Machine learning; Composite structures

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Deep learning classifier for life cycle optimization of steel-concrete composite bridges. Structures, 57:105347. DOI:10.1016/j.istruc.2023.105347

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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Optimización de tableros de puentes mixtos con metaheurística de trayectoria

Variables de la sección transversal del puente mixto

La optimización de puentes es un problema complejo debido al gran número de variables que intervienen. En este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto en cajón considerando el coste como función objetivo. Para ello se ha aplicado el Recocido Simulado (SA) como ejemplo de algoritmo basado en la búsqueda de soluciones mediante trayectorias para la optimización de la estructura. Se observa que la adición de celdas a las secciones transversales del puente mejora no sólo el comportamiento de la sección sino también los resultados de la optimización. Finalmente, se observa que el diseño propuesto de doble acción compuesta materializando losas en el ala inferior sobre apoyos, permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, que tradicionalmente se ha basado en la propia experiencia del técnico, permitiendo alcanzar resultados de forma más eficiente.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Composite bridge deck optimization with trajectory-based algorithms. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain, pp. 174-187. ISNB: 978-84-09-39323-7

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