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 reducir la huella de carbono de los puentes al medio ambiente, se debe investigar con mayor profundidad su diseño. Los ingenieros actuales prestan más atención a los requisitos financieros y persiguen la maximización de los beneficios económicos. Este trabajo, por tanto, comienza estableciendo un modelo teórico de la robustez del puente bajo cargas muertas y dinámicas: la aplicación de un modelo de elementos finitos sólido tridimensional (3D), un algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre y un modelo matemático de aproximación de interpolación cuadrática para resolver los problemas de cargas múltiples, datos discretos y convergencia. Se completa la investigación y el análisis del modelo de puente de topología óptima, y se obtiene el tamaño óptimo de la estructura. Las emisiones de carbono de la optimización del puente se redujeron en 2242,92 toneladas, lo que supone el 25% de las emisiones totales. Estos datos son significativos, permitiendo recordar a los inversores y a los gobiernos que deben prestar más atención a la construcción y el desarrollo sostenibles de la industria de la construcción y lograr acercarse al objetivo de cero emisiones de carbono en la industria de la construcción lo antes posible.

El artículo se puede descargar de forma gratuita hasta el 10 de noviembre de 2022 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1fnuMiZ5t92~H

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

Estado del arte de la gestión del conocimiento en la industria de la construcción

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Civil Engineering and Management, que es una revista de impacto indexada en el JCR. Se trata de un estado del arte de la gestión del conocimiento en la industria de la construcción.

Es un artículo publicado en abierto, por lo que os dejo el manuscrito completo, así como el enlace: https://journals.vgtu.lt/index.php/JCEM/article/view/16006

La gestión del conocimiento en el sector de la construcción se ha convertido en un elemento de transición entre los procesos tradicionales y las necesidades actuales que exige el cambio tecnológico. El trabajo que presentamos revisa las aportaciones científicas actualizadas de la gestión del conocimiento en la construcción, así como su influencia. Los resultados provienen de un estudio bibliométrico, elaborando un análisis cuantitativo y cualitativo del estado actual. El método de investigación se dividió en las siguientes etapas: aproximación preliminar a la bibliografía, establecimiento de estrategias de búsqueda, selección y clasificación de artículos, análisis cuantitativo y discusión de artículos relevantes. Se constataron tres factores principales: uso y explotación del conocimiento, transferencia del conocimiento y tecnologías de la información; también se identificaron cinco facetas complementarias: cultura, innovación, calidad, generación de conocimiento y factores humanos. Los resultados reafirman la importancia del uso y la explotación del conocimiento, además de la creciente atención a la transferencia y la tecnología de la información. Sin embargo, la generación de conocimiento ha disminuido porque el sector sigue sin informar de los resultados de la aplicación del conocimiento, lo que subraya la necesidad de estudiar en el futuro las estrategias para transformar el conocimiento tácito en explícito.

Referencia:

Yepes, V., & López, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management27(8), 671-680. https://doi.org/10.3846/jcem.2021.16006

Descargar (PDF, 209KB)

Análisis del ciclo de vida de puentes usando matemática difusa bayesiana

Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2) un artículo que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes usando redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción en el medio ambiente es la clave para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan software para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y discreción de los factores medioambientales de la industria de la construcción, es difícil actualizarlos y determinarlos rápidamente, y se da el fenómeno de la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se optimizan mediante la simulación de Monte Carlo, lo que reduce en gran medida la fiabilidad y precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolver este problema. En la investigación, se establece una evaluación de matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los factores de influencia. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores de influencia de las etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53% del total de las emisiones. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se estableció un modelo de sensibilidad de “big data“. Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para tratar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuye a alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible en la industria de la construcción.

El artículo se ha publicado en abierto, y se puede descargar en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/11/4916

ABSTRACT:

At present, reducing the impact of the construction industry on the environment is the key to achieving sustainable development. Countries all over the world are using software systems for bridge environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of environmental factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and there is a phenomenon of data missing in the database. Most of the lost data are optimized by Monte Carlo simulation, which greatly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses Bayesian advanced fuzzy mathematics theory to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors were defined to achieve comprehensive coverage of influencing factors. With the support of theoretical modelling, software analysis and fuzzy mathematics theory are used to comprehensively evaluate all the influencing factors of the five influencing stages in the entire life cycle of the bridge structure. The results show that the material manufacturing, maintenance, and operation of the bridge still produce environmental pollution; the main source of the emissions exceeds 53% of the total emissions. The effective impact factor reaches 3.01. At the end of the article, a big data sensitivity model was established. Through big data innovation and optimization analysis, traffic pollution emissions were reduced by 330 tonnes. Modeling of the comprehensive research model; application; clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in dealing with uncertain factors in the evaluation of the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to the realization of the sustainable development goals of the construction industry.

Keywords:

Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution

Reference:

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

Descargar (PDF, 5MB)

 

Study on Improving Labor Productivity in the Construction Industry. The Cases of Europe and Hong Kong

Labor productivity is one the least studied areas within the construction industry. Productivity improvements achieve high cost savings with minimal investment. Due to the fact that profit margins are small on construction projects, cost savings associated with productivity are crucial to becoming a successful contractor. The chief setback to improving labor productivity is measuring labor productivity.

However, labor productivity involves many aspects. The aim of this research is to focus in some of them such as construction trades and how different factors affect their labor productivity through benchmarking in both online and hard copy format. A list of 37 construction trades was selected based on the Construction Industry Council of Hong Kong (CIC) in order to see their construction cost, labor cost and labor shortage criticality and their automation level. A list of 40 factors affecting the labor productivity was selected based on experts at The Hong Kong University of Science and Technology, in order to see in which level they affect the critical construction trades labor productivity found previously. Both results were analyzed using the relative importance index (RII).

These results are used in an additional case study, based on the comparison of them with another study with the same objectives did by some colleagues from The Hong Kong University of Science and Technology. An additional improvement of the labor productivity can be done by the mixture of both studies.

Results found previously can be used in a future study to create a tool to help contractor’s grade productivity on their projects in the preplanning stage and plan improvements in the most beneficial areas.

Reference:

ZABALLOS, I. (2016). Study on Improving Labor Productivity in the Construction Industry. The Cases of Europe and Hong Kong. Trabajo Final de Grado. Universitat Politècnica de València.

Descargar (PDF, 3.98MB)