coste archivos - El blog de Víctor Yepes

5 lecciones sorprendentes de la IA para construir puentes más sostenibles y económicos.

La tesis doctoral leída recientemente por Lorena Yepes Bellver se centra en la optimización del diseño de puentes de losa de hormigón pretensado para pasos elevados con el fin de mejorar la sostenibilidad económica y ambiental mediante la minimización de costes, energía incorporada y emisiones de CO₂. Con el fin de reducir la elevada carga computacional del análisis estructural, la metodología emplea un marco de optimización de dos fases asistido por modelos sustitutos, en el que se destaca el uso de Kriging y redes neuronales artificiales (RNA).

En concreto, la optimización basada en Kriging condujo a una reducción de costes del 6,54 % al disminuir significativamente el consumo de hormigón y acero activo sin comprometer la integridad estructural. Si bien las redes neuronales demostraron una mayor precisión predictiva global, el modelo Kriging resultó más eficaz para identificar los óptimos locales durante el proceso de búsqueda. El estudio concluye que las configuraciones de diseño óptimas priorizan el uso de altos coeficientes de esbeltez y suponen una reducción del hormigón y del acero activo en favor del acero pasivo, con el fin de mejorar la eficiencia energética. Finalmente, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM, por sus siglas en inglés) para evaluar de manera integral los diseños en función de sus objetivos económicos, estructurales y ambientales.

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, suele venirnos a la mente la imagen de proyectos masivos, increíblemente caros y con un gran impacto ambiental. Son gigantes de hormigón y acero que, aunque necesarios, parecen irrenunciablemente vinculados a un alto coste económico y ecológico.

Sin embargo, ¿y si la inteligencia artificial nos estuviera mostrando un camino para que estos gigantes de hormigón fueran más ligeros, económicos y respetuosos con el planeta? Una reciente tesis doctoral sobre la optimización de puentes está desvelando hallazgos impactantes y, en muchos casos, sorprendentes. Este artículo resume esa compleja investigación en cinco lecciones clave y a menudo sorprendentes que no solo se aplican a los puentes, sino que anuncian una nueva era en el diseño de infraestructuras.

1. La sostenibilidad cuesta mucho menos de lo que crees.

Uno de los descubrimientos más importantes de la investigación es que la idea de que la sostenibilidad siempre implica un alto sobrecoste es, en gran medida, un mito. La optimización computacional demuestra que la viabilidad económica y la reducción del impacto ambiental no son objetivos opuestos.

La tesis doctoral lo cuantifica con precisión: un modesto aumento de los costes de construcción (inferior al 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (en más de un 2 %). Este dato es muy relevante, ya que demuestra que con un diseño inteligente asistido por modelos predictivos se puede conseguir un beneficio medioambiental significativo con una inversión mínima. La sostenibilidad y la rentabilidad pueden y deben coexistir en el diseño de las infraestructuras del futuro.

2. El secreto está en la esbeltez: cuanto más fino, más eficiente.

En el diseño de un puente, la «relación de esbeltez» es un concepto clave que define la proporción entre la altura del tablero (su grosor) y la longitud del vano principal. Tradicionalmente, podríamos pensar que «más robusto es más seguro», pero la investigación demuestra lo contrario.

El estudio identificó una relación de esbeltez óptima para minimizar el impacto ambiental. Concretamente, el estudio halló una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 para optimizar las emisiones de CO₂ y de aproximadamente 1/28 para optimizar la energía incorporada. Esto significa que, en lugar de construir puentes masivos por defecto, los modelos de IA demuestran que un diseño más esbelto y afinado no solo es estructuralmente sólido, sino también mucho más eficiente en el uso de materiales. Este diseño más esbelto se logra no solo usando menos material en general, sino también mediante un sorprendente reequilibrio entre los componentes clave de la estructura, como veremos a continuación.

3. El equilibrio de materiales: menos hormigón, más acero (pasivo).

Quizás uno de los descubrimientos más sorprendentes es que el diseño más sostenible no consiste simplemente en utilizar menos cantidad de todos los materiales. La solución óptima es más un reequilibrio inteligente que una simple reducción general.

La investigación revela que los diseños optimizados lograron reducir el uso de hormigón en un 14,8 % y de acero activo (el acero de pretensado que tensa la estructura) en un 11,25 %. Sin embargo, este descenso se compensa con un aumento de la armadura pasiva (el acero convencional que refuerza el hormigón). Esto resulta contraintuitivo, ya que la intuición ingenieril a menudo favorece una reducción uniforme de los materiales. Sin embargo, los modelos computacionales identifican un complejo intercambio —sacrificar un material más barato (hormigón) por otro más caro (acero pasivo)— para alcanzar un diseño globalmente óptimo en términos de coste y emisiones de CO₂, un equilibrio que sería extremadamente difícil de lograr con métodos de diseño tradicionales.

4. Precisión frente a dirección: El verdadero poder de los modelos predictivos.

Al comparar diferentes modelos de IA, como las redes neuronales artificiales y los modelos Kriging, la tesis doctoral reveló una lección fundamental sobre su verdadero propósito en ingeniería.

El estudio reveló que, si bien las redes neuronales ofrecían predicciones absolutas más precisas, el modelo Kriging era más eficaz para identificar las regiones de diseño óptimas. Esto pone de manifiesto un aspecto crucial sobre el uso de la IA en el diseño: su mayor potencial no radica en predecir un valor exacto, como si fuera una bola de cristal, sino en guiar al ingeniero hacia la «región» del diseño donde se encuentran las mejores soluciones posibles. La IA es una herramienta de exploración y dirección que permite navegar por un universo de posibilidades para encontrar de forma eficiente los diseños más prometedores.

5. La optimización va directo al bolsillo: reducción de costes superior al 6 %.

Más allá de los objetivos medioambientales, la investigación demuestra que estos modelos de IA son herramientas muy potentes para la optimización económica directa. Este descubrimiento no se refiere al equilibrio entre coste y sostenibilidad, sino a la reducción pura y dura de los costes del proyecto.

La tesis doctoral muestra que el método de optimización basado en Kriging consigue una reducción de costes del 6,54 %. Esta importante reducción se consigue principalmente minimizando el uso de materiales: un 14,8 % menos de hormigón y un 11,25 % menos de acero activo, el acero de pretensado más especializado y costoso. Esto demuestra de forma contundente que los modelos sustitutivos no solo sirven para alcanzar metas ecológicas, sino que también son una herramienta de gran impacto para la optimización económica en proyectos a gran escala.

Conclusión: Diseñando el futuro, un puente a la vez.

La inteligencia artificial y los modelos de optimización han dejado de ser conceptos abstractos para convertirse en herramientas prácticas que permiten descubrir formas novedosas y eficientes de construir la infraestructura del futuro. Los resultados de esta investigación demuestran que es posible diseñar y construir puentes que sean más económicos y sostenibles al mismo tiempo.

Estos descubrimientos no solo se aplican a los puentes, sino que abren la puerta a una nueva forma de entender la ingeniería. Si la IA puede rediseñar algo tan grande como un puente para hacerlo más sostenible, ¿qué otras grandes industrias están a punto de transformarse con un enfoque similar?

En este audio podéis escuchar una conversación sobre este tema.

Este vídeo resume las ideas principales.

Aquí tenéis un documento resumen de las ideas básicas.

Pincha aquí para descargar

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649

ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450. DOI:10.3390/su16198450

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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

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

5 lecciones sorprendentes de ingeniería avanzada para construir puentes más sostenibles y económicos

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, a menudo nos viene a la mente una imagen de fuerza bruta: toneladas de hormigón y acero ensambladas con una precisión monumental. Se trata de una proeza de la ingeniería física, un testimonio de la capacidad humana para dominar los materiales y la geografía.

Sin embargo, detrás de esta fachada de poderío industrial se está produciendo una revolución silenciosa. La inteligencia artificial y los modelos computacionales avanzados, que pueden ejecutar el equivalente a décadas de diseño y pruebas de ingeniería en cuestión de horas, están redefiniendo las reglas del juego. Lejos de ser un mero ejercicio teórico, estas herramientas permiten a los ingenieros diseñar puentes que son no solo más resistentes, sino también sorprendentemente más económicos y respetuosos con el medio ambiente.

Las lecciones que siguen se basan en los hallazgos de una tesis doctoral, defendida por la profesora Lorena Yepes Bellver, innovadora en la optimización de puentes. La tesis obtuvo la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». Las lecciones demuestran que el futuro de la construcción no radica únicamente en nuevos materiales milagrosos, sino en la aplicación de una inteligencia que permita aprovechar los ya existentes de forma mucho más eficiente.

De izquierda a derecha: Julián Alcalá, Salvador Ivorra, Lorena Yepes, Tatiana García y Antonio Tomás.

1. El pequeño coste de un gran impacto ecológico: pagar un 1 % más para emitir un 2 % menos de CO₂.

Uno de los principales obstáculos para la adopción de prácticas sostenibles ha sido siempre la creencia de que «ser verde» es significativamente más caro. Sin embargo, la investigación en optimización de puentes revela una realidad mucho más alentadora. Gracias a los diseños perfeccionados mediante metamodelos, es posible lograr reducciones significativas de la huella de carbono con un impacto económico mínimo.

El dato clave del estudio es contundente: «Un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %)». Este hallazgo demuestra que la sostenibilidad no tiene por qué ser un lujo, sino el resultado de una ingeniería más inteligente.

«Esto demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable».

Esta lección es fundamental, ya que pone fin a una falsa dicotomía entre la economía y la ecología. Demuestra que no es necesario elegir entre un puente asequible y otro respetuoso con el medio ambiente. Gracias a las decisiones de diseño inteligentes, guiadas por la optimización avanzada, es posible alcanzar ambos objetivos simultáneamente, de modo que la sostenibilidad se convierte en una ventaja competitiva y no en una carga.

2. La paradoja de los materiales: añadir más componentes para reducir el consumo global.

La lógica convencional nos diría que, para construir de forma más sostenible, el objetivo debería ser reducir la cantidad total de materiales utilizados. Menos hormigón, menos acero, menos de todo. Sin embargo, uno de los hallazgos más sorprendentes de la tesis es una paradoja que desafía esta idea tan simple.

El diseño óptimo y más sostenible aumenta, de hecho, la cantidad de uno de sus componentes: la armadura pasiva (el acero de refuerzo convencional). A primera vista, esto parece contradictorio: ¿cómo puede ser más ecológico añadir más material?

La explicación se debe a un enfoque sistémico. Este aumento estratégico y calculado del refuerzo pasivo permite reducir considerablemente el consumo de otros dos materiales clave: el hormigón y la armadura activa (el acero de pretensado). La producción de estos materiales, especialmente la del cemento y del acero de alta resistencia, es intensiva en energía y, por tanto, genera numerosas emisiones de CO₂. En esencia, se sacrifica una pequeña cantidad de un material de menor impacto para ahorrar una cantidad mucho mayor de materiales de alto impacto.

Este enfoque, que podría describirse como «sacrificar una pieza para ganar el juego», es un ejemplo perfecto de cómo la optimización avanzada supera las reglas simplistas de reducción. En lugar de aplicar un recorte general, se analiza el sistema en su conjunto y se determina el equilibrio más eficiente. Este equilibrio inteligente de materiales solo es posible si se afina otro factor clave: la geometría de la estructura.

Retos en la optimización de puentes con metamodelos

3. Más esbelto es mejor: el secreto de la «delgadez» estructural para la sostenibilidad.

En el ámbito de la ingeniería de puentes, el concepto de «esbeltez» es fundamental. En términos sencillos, se refiere a la relación entre el canto de la losa y la luz que debe cubrir. Una mayor esbeltez implica un diseño estructural, en palabras comunes, más «delgado» o «fino».

La investigación revela un hallazgo crucial: los diseños que son óptimos tanto en términos de emisiones de CO₂ como de energía incorporada se logran con relaciones de esbeltez altas, concretamente de entre 1/30 y 1/28. En otras palabras, los puentes más sostenibles son también los más delgados y se complementan con hormigones óptimos situados entre 35 y 40 MPa de resistencia característica.

¿Por qué es esto tan beneficioso? Un diseño más esbelto requiere, inherentemente, una menor cantidad de materiales, principalmente de hormigón. Lo realmente notable es cómo se consigue. Los métodos tradicionales suelen basarse en reglas generales y márgenes de seguridad amplios, mientras que la optimización computacional permite a los ingenieros explorar miles, e incluso millones, de variaciones para acercarse al límite físico de la eficiencia sin sacrificar la seguridad. El resultado es una elegancia estructural casi contraintuitiva: puentes que alcanzan su fuerza no a través de la masa bruta, sino mediante una delgadez inteligentemente calculada, donde la sostenibilidad es una consecuencia natural de la eficiencia.

4. La optimización inteligente genera ahorros reales: una reducción de costes de hasta un 6,5 %.

Más allá de los beneficios medioambientales, la aplicación de estas técnicas de optimización tiene un impacto económico directo y medible. El diseño de infraestructuras deja de ser un arte basado únicamente en la experiencia para convertirse en una ciencia precisa que busca la máxima eficiencia económica.

El resultado principal del estudio sobre la optimización de costes es claro: el uso de modelos sustitutos (metamodelos Kriging) guiados por algoritmos heurísticos, como el recocido simulado, logró una reducción de costes del 6,54 % en comparación con un diseño de referencia.

Estos ahorros no son teóricos, sino que provienen directamente de la reducción de materiales. En concreto, se consiguió una disminución del 14,8 % en el uso de hormigón y del 11,25 % en el acero activo (pretensado). Es crucial destacar que estas reducciones se consiguieron sin afectar a la integridad estructural ni a la capacidad de servicio del puente. No se trata de sacrificar la calidad por el precio, sino de diseñar de manera más inteligente. Esta metodología convierte la optimización del diseño en una tarea académica en una herramienta práctica y altamente eficaz para la gestión económica de grandes proyectos de ingeniería civil.

5. No todos los cerebros artificiales piensan igual; la clave está en elegir el modelo computacional adecuado.

Una de las lecciones más importantes de esta investigación es que no basta con aplicar «inteligencia artificial» de forma genérica. El éxito de la optimización depende de elegir la herramienta computacional adecuada para cada tarea específica.

La tesis comparó dos potentes metamodelos: las redes neuronales artificiales (RNA) y los modelos de Kriging. Se descubrió una diferencia crucial en su rendimiento: si bien las RNA ofrecían predicciones absolutas más precisas sobre el comportamiento de un diseño concreto, el modelo de Kriging demostró ser mucho más eficaz para identificar los «óptimos locales», es decir, las zonas del mapa de diseño donde se encontraban las mejores soluciones.

Esto revela una capa más profunda de la optimización inteligente. Un modelo puede ser excelente para predecir un resultado (RNA), mientras que otro es más eficaz para guiar la búsqueda del mejor resultado posible (Kriging). No se trata solo de utilizar IA, sino de comprender qué «tipo de pensamiento» artificial es el más adecuado para cada fase del problema: predecir frente a optimizar. La verdadera maestría de la ingeniería moderna consiste en saber elegir las herramientas adecuadas para cada fase del problema.

Conclusión: la nueva frontera del diseño de infraestructuras.

La construcción de nuestras infraestructuras entra en una nueva era. La combinación de la ingeniería estructural clásica con el poder de los modelos computacionales avanzados, como el metamodelado Kriging y las redes neuronales artificiales, está abriendo una nueva frontera en la que la eficiencia y la sostenibilidad no son objetivos opcionales, sino resultados intrínsecos de un buen diseño.

Como hemos visto, los grandes avances no siempre provienen de materiales revolucionarios. A menudo, los «secretos» mejor guardados residen en la optimización inteligente de los diseños y materiales que ya conocemos. Obtener un mayor beneficio ecológico pagando menos, utilizar estratégicamente más de un material para reducir el consumo global o diseñar estructuras más esbeltas y elegantes son lecciones que van más allá de la construcción de puentes.

Nos dejan con una pregunta final que invita a la reflexión: si podemos lograr esto con los puentes, ¿qué otras áreas de la construcción y la industria están esperando a ser reinventadas por el poder de la optimización inteligente?

Os dejo un audio en el que se discuten las ideas de la tesis doctoral. Espero que os guste.

Y en este vídeo, tenemos resumidas las ideas principales de esta tesis.

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

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

Lo que los puentes nos enseñan sobre el futuro de la sostenibilidad.

Puente de Brooklyn. https://www.nuevayork.net/puente-brooklyn

Cuando pensamos en un puente, solemos verlo como una maravilla de la ingeniería, un símbolo de conexión y progreso. Es una estructura que nos lleva de un punto a otro, superando un obstáculo. Sin embargo, detrás de esa aparente simplicidad se esconde un desafío monumental: construir un puente que no solo sea funcional y seguro, sino también sostenible.

Esta tarea es mucho más compleja de lo que parece. La sostenibilidad en ingeniería no se reduce a marcar una casilla, sino que implica un complejo proceso de toma de decisiones para conciliar los objetivos a menudo contrapuestos de la economía, el medio ambiente y la sociedad. Esta complejidad es el tema central de un profundo estudio académico titulado A Review of Multi-Criteria Decision-Making Methods Applied to the Sustainable Bridge Design, que analiza 77 artículos de investigación publicados a lo largo de 25 años para comprender cómo toman los expertos estas decisiones cruciales.

Este artículo recoge las lecciones más impactantes y, en ocasiones, sorprendentes, de esa exhaustiva investigación. En él descubriremos qué aspectos dominan el debate sobre los puentes sostenibles, qué puntos ciegos persisten y cómo están evolucionando las herramientas para diseñar las infraestructuras del futuro.

Las 5 lecciones más sorprendentes sobre los puentes sostenibles.

El análisis de décadas de investigación revela patrones inesperados y desafíos ocultos en la búsqueda de la infraestructura perfecta. A continuación, exploramos los cinco hallazgos más sorprendentes.

Ecoducto en la Autopista A6 Austria-Eslovaquia. https://blogs.upm.es/puma/2019/01/14/ecoductos-puentes-verdes-para-la-fauna/

Lección 1: «Sostenible» no solo significa «ecológico», sino que es un delicado equilibrio a tres bandas.

La palabra «sostenible» a menudo se asocia exclusivamente con el medio ambiente. Sin embargo, el estudio subraya que la verdadera sostenibilidad se apoya en tres pilares fundamentales: los factores económicos (coste y mantenimiento), los ambientales (emisiones de CO₂ e impacto en el ecosistema) y los sociales (seguridad, impacto en la comunidad y estética).

Estos tres pilares suelen tener objetivos contrapuestos. Un material más barato puede tener un mayor impacto ambiental. Un diseño que minimice las molestias a la comunidad podría ser mucho más costoso. Lograr un consenso entre ellos es un acto de equilibrio complejo. Curiosamente, el estudio revela que los factores sociales son los menos estudiados y comprendidos de los tres. Esta brecha de conocimiento no es solo una curiosidad académica, sino una de las barreras más significativas que nos impiden conseguir infraestructuras que sirvan de verdad a la sociedad a largo plazo.

Lección 2: Nos obsesiona cómo viven los puentes, pero ignoramos cómo mueren.

El ciclo de vida de un puente abarca desde su diseño y construcción hasta su demolición o reciclaje final. El estudio presenta una estadística demoledora sobre en qué fase del ciclo de vida se centra la atención de los investigadores. De los 77 artículos analizados, un abrumador 68,83 % se centra en la fase de «operación y mantenimiento».

En un drástico contraste, solo un minúsculo 2,6 % de los estudios se dedica a la fase final de «demolición o reciclaje». Esta enorme diferencia pone de manifiesto una importante laguna. La investigación sugiere que esto podría deberse a que la fase final se percibe como de «menor impacto general». Sin embargo, a medida que la sostenibilidad se convierte en una preocupación primordial, esta suposición se está poniendo en tela de juicio, lo que nos obliga a considerar el impacto completo de nuestra infraestructura, desde su concepción hasta su eliminación.

Lección 3: La ingeniería de vanguardia a veces necesita lógica «difusa»

Dado que la investigación está tan fuertemente sesgada hacia la fase de mantenimiento, es lógico que las herramientas más populares sean las que mejor se adaptan a sus desafíos únicos. Esto nos lleva a una paradoja fascinante en la ingeniería: en un campo tan preciso, podría parecer contradictorio utilizar un método llamado «lógica difusa» (fuzzy logic). Sin embargo, el estudio la identifica como una de las herramientas más populares, ¿la razón? Muchas decisiones críticas se basan en información cualitativa, incierta o subjetiva.

https://www.linkedin.com/pulse/l%C3%B3gica-difusa-gabriel-mar%C3%ADn-d%C3%ADaz/

Una inspección visual para evaluar el estado de una estructura, por ejemplo, no proporciona un número exacto, sino una apreciación experta que puede contener vaguedad («ligero deterioro», «corrosión moderada»). La lógica difusa permite a los sistemas informáticos procesar esta «incertidumbre o vaguedad» del lenguaje humano y convertirla en datos matemáticos para tomar decisiones más sólidas. Es una fascinante paradoja: utilizar un concepto que suena impreciso para tomar decisiones de ingeniería de alta tecnología con mayor fiabilidad.

Lección 4: Las herramientas que usamos para decidir no son infalibles.

Para tomar decisiones tan complejas, los ingenieros utilizan «métodos de decisión multicriterio» (MCDM). Sin embargo, el estudio advierte de que los métodos tradicionales tienen importantes limitaciones. Imagínese que tiene que elegir un nuevo material para un puente. Esa única elección afecta simultáneamente al coste final, a la durabilidad de la estructura y a su huella de carbono. Estos factores están profundamente interconectados. No obstante, una limitación significativa de las herramientas tradicionales de toma de decisiones es que suelen partir de la poco realista suposición de que estos criterios son independientes entre sí. Ignorar estas interdependencias puede llevar a soluciones subóptimas.

Los métodos tradicionales de toma de decisiones suelen partir de supuestos poco realistas en relación con los problemas del mundo real, como la independencia de los criterios, la agregación lineal o la elección de la mejor alternativa entre un conjunto fijo en lugar de la alternativa que permita alcanzar los niveles de aspiración deseados.

Lección 5: el futuro no consiste en elegir la «mejor» opción, sino en alcanzar la «meta» deseada.

Este último punto supone un cambio de paradigma. Los métodos de decisión tradicionales funcionan como un concurso: se presenta una lista fija de alternativas (puente de acero, de hormigón o mixto) y el método las clasifica para seleccionar la «mejor».

Sin embargo, los nuevos métodos híbridos que están surgiendo proponen un enfoque diferente. En lugar de elegir simplemente una opción de una lista, buscan soluciones que alcancen «niveles de aspiración» o metas predefinidas. Por ejemplo, el objetivo podría ser diseñar un puente que no supere un coste X, no genere más de Y toneladas de CO₂ y tenga una vida útil de Z años. Este cambio de un modelo de «el mejor de la clase» a otro de «cumplir el objetivo» transforma fundamentalmente el desafío de la ingeniería. Transforma la tarea de seleccionar de un catálogo de opciones en inventar activamente nuevas soluciones que puedan satisfacer múltiples objetivos de sostenibilidad, a menudo contradictorios.

Conclusión: un puente hacia el futuro.

El viaje hacia la construcción de puentes verdaderamente sostenibles nos enseña que la ingeniería moderna es mucho más que cálculos y materiales. Se trata de un proceso de toma de decisiones dinámico, lleno de matices, compensaciones y una profunda reflexión sobre el impacto a largo plazo de nuestras creaciones. No se trata de seguir una simple lista de verificación «verde», sino de navegar por una compleja red de factores económicos, sociales y medioambientales en constante tensión.

El camino a seguir, iluminado por esta investigación, está claro. Debemos ampliar nuestra definición de sostenibilidad más allá de lo puramente ecológico para valorar adecuadamente el impacto social. Debemos diseñar para la demolición con la misma seriedad con la que diseñamos para la durabilidad. Además, debemos adoptar herramientas nuevas y más sofisticadas que reflejen la realidad interconectada de estas complejas decisiones. La próxima vez que cruces un puente, ¿solo verás una estructura de acero y hormigón o el resultado de un complejo debate entre economía, sociedad y medio ambiente?

Os dejo este audio donde podéis aprender más sobre el tema.

En este vídeo se resumen las ideas más interesantes de este artículo.

Referencia:

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12):1295

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

Vigas de acero: 4 claves de las nuevas estructuras que están revolucionando la construcción.

Figura 1. a) caso básico en 3D; b) sección transversal con algunas variables geométricas; c) viga de canto variable con 4 puntos de transición

Acabamos de publicar un artículo en la revista indexada JCR The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (2025), que presenta una metodología de optimización metaheurística para minimizar el coste de fabricación de las vigas I de placa de acero soldada. El estudio se centra en el desarrollo de tipologías más eficientes, como las vigas híbridas transversales de sección variable (THVS), que optimizan simultáneamente la geometría y la distribución del material en los planos transversal y longitudinal. La función objetivo tiene en cuenta no solo el coste de los materiales, sino también siete actividades clave de producción (soldadura, corte, pintura, etc.) y los diseños cumplen las especificaciones del Eurocódigo 3. Los principales resultados indican que la optimización del material es más importante para las vigas de tramos cortos, mientras que la optimización geométrica lo es más para las vigas de tramos largos. En última instancia, el artículo valida el enfoque propuesto mediante un caso de estudio, que demuestra que los elementos THVS pueden reducir los costes hasta en un 70 % en comparación con los diseños tradicionales.

La investigación se enmarca en el proyecto RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación, se presenta un resumen del trabajo y de la información de contexto.

Como futuro profesional, ¿te has preguntado alguna vez si los perfiles de acero que eliges son realmente la mejor opción? En el diseño estructural, es habitual utilizar perfiles estándar (como los «IPE») por su simplicidad y disponibilidad. Aunque son prácticos, estos perfiles de sección constante a menudo resultan ineficientes, ya que utilizan más material del necesario y generan mayores costes.

El sector de la construcción se enfrenta a una encrucijada: la necesidad de crear estructuras eficientes y la obligación de reducir su enorme consumo de recursos. En este dilema, las vigas de acero son un elemento fundamental. Pero ¿son los diseños tradicionales la opción más eficiente o existen alternativas mejores? Un estudio reciente revela hallazgos sorprendentes que desafían las convenciones del diseño estructural. La respuesta se encuentra en cuatro claves contrarias a la lógica que demuestran cómo optimizar de forma inteligente el material y la geometría puede reducir los costes de fabricación hasta en un 70 %.

1. Material frente a la geometría: la regla inesperada que depende de la distancia.

El primer descubrimiento clave del estudio es que la estrategia óptima para reducir costes depende fundamentalmente de la longitud de la viga (vano). Este hallazgo desafía el enfoque de «talla única» y da lugar a dos conclusiones interesantes:

Para vigas cortas (por ejemplo, de 6 metros, una medida habitual en edificios), la optimización del material resulta más eficaz. El uso de aceros de diferentes resistencias para las alas y el alma permite obtener mayores ahorros que con la modificación de la geometría.
En el caso de las vigas largas (por ejemplo, de 14 o 20 metros, comunes en puentes), la optimización geométrica se convierte en el factor dominante. La estrategia más decisiva para el ahorro es crear vigas de sección variable.

El principio de ingeniería subyacente es el momento flector. En las vigas largas, la diferencia de esfuerzos entre el centro (donde el momento es máximo) y los apoyos (donde el momento es nulo) es considerable. Adaptar el canto de la viga a esta variación permite ahorrar material de manera significativa en las zonas donde no es necesario. En las vigas cortas, el momento flector es más uniforme, por lo que el ahorro de material al variar la geometría es mínimo y no compensa el coste adicional de fabricación (cortes y soldaduras complejas).

2. La campeona del ahorro: la viga híbrida de sección variable (THVS).

La solución más rentable identificada en el estudio es la viga «híbrida transversal con sección variable» (THVS). Este diseño combina de forma inteligente las dos estrategias de optimización:

Estructura híbrida: utiliza acero de alta resistencia para las alas, que, al estar más alejadas del eje neutro, soportan la mayor parte de las tensiones de flexión. Para el alma, que se encarga principalmente de los esfuerzos cortantes, se emplea un acero más económico y de menor resistencia.
Geometría variable: su altura no es constante, sino que se adapta a la distribución de esfuerzos. Es más alta cerca del centro, donde el momento flector es máximo, y disminuye hacia los apoyos.

El dato más impactante del estudio es que los elementos THVS pueden reducir los costes de fabricación hasta un 70 % en comparación con los diseños tradicionales de vigas de acero de canto constante.

3. El coste real no es solo el peso: una mirada a la fabricación.

Uno de los puntos fuertes de la investigación es que se centra en el coste total de fabricación, en lugar de limitarse al peso o al coste del material. El estudio incluyó siete actividades clave de producción en su modelo de costes:

Montaje en obra/Izado.
Pintura.
Soldadura.
Granallado.
Corte.
Aserrado.
Transporte.

Este enfoque holístico es crucial, ya que alinea el diseño estructural con la realidad de la producción industrial. Es precisamente este análisis de costes integral el que permite al estudio concluir que, en el caso de las vigas largas, el ahorro de material de una viga THVS compensa con creces la mayor complejidad de fabricación, algo que no revelaría un análisis de peso sencillo.

4. De la teoría a la práctica: una metodología para el diseño.

La investigación no se limita a la teoría, sino que ofrece una metodología de diseño con directrices aplicables para que los ingenieros puedan implementar estas soluciones. El estudio establece parámetros prácticos sobre:

Relaciones óptimas entre el canto y la luz de la viga.
Ángulos de achaflanado ideales.
Posiciones óptimas para las transiciones de sección.
Combinaciones de tipos de acero recomendadas.

Conscientes de que la innovación teórica debe enfrentarse a la realidad industrial, los propios autores moderan el optimismo mediante una evaluación pragmática de los próximos pasos.

«Los elementos THVS pueden reducir los costes hasta en un 70 % en comparación con los diseños tradicionales. No obstante, para aprovechar plenamente el potencial de estos diseños, deben abordarse los desafíos relacionados con la disponibilidad de materiales, la complejidad de la fabricación y los riesgos de pandeo local».

Conclusión: ¿Estamos listos para construir de forma diferente?

La idea central es clara: optimizar simultáneamente la geometría y el material de las vigas de acero, especialmente en los diseños THVS, permite ahorrar recursos y dinero de forma sin precedentes. Esta investigación establece una base teórica y una metodología de diseño que abren la puerta a una nueva era de eficiencia estructural. Con ahorros potenciales de hasta el 70 % demostrados, la pregunta para la industria no es si merece la pena, sino cómo superar los desafíos de fabricación, la disponibilidad de materiales y la actualización de normativas para convertir este potencial en una nueva realidad constructiva.

En este vídeo, se resumen las ideas fundamentales de este artículo, explicadas de forma sencilla.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624. DOI:10.1007/s00170-025-16365-2

Os dejo el artículo completo para su descarga, ya que está publicado en abierto.

Pincha aquí para descargar

Tesis doctoral: Optimización multicriterio para el diseño sostenible de puentes postesados mediante metamodelos

Hoy, 6 de junio de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de Dª. Lorena Yepes Bellver, titulada “Multi-criteria optimization for sustainable design of post-tensioned concrete slab bridges using metamodels”, dirigida por el profesor Julián Alcalá González. La tesis ha obtenido la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.

Esta tesis utiliza técnicas de modelización sustitutiva para optimizar los costes económicos y medioambientales en puentes losa de hormigón postesado hormigonado in situ. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar una metodología sistemática que permita optimizar el diseño de puentes, reduciendo los costes, las emisiones de CO₂ y la energía necesaria para construir este tipo de puentes sin comprometer la viabilidad estructural o económica. El marco de optimización propuesto consta de dos fases secuenciales: la primera se centra en ampliar el espacio de búsqueda y la segunda intensifica la búsqueda de soluciones óptimas. El metamodelo basado en Kriging realiza una optimización heurística que da como resultado un diseño con emisiones de CO₂ significativamente menores que los diseños convencionales. El estudio revela que una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 arroja resultados óptimos, ya que se reduce el consumo de material y se mantiene la integridad estructural. Además, el aumento de la armadura pasiva compensa la reducción de hormigón y armadura activa, lo que da como resultado un diseño más sostenible. Por otra parte, se identifica una compensación entre costes y emisiones que muestra que un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %), lo que demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable.

La investigación explora más a fondo la optimización de la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras anuladas mediante el uso de muestreo por hipercubo latino y optimización basada en Kriging. La metodología permite identificar los parámetros críticos de diseño, como los altos coeficientes de esbeltez (en torno a 1/28), el uso mínimo de hormigón y armadura activa, y el aumento de la armadura pasiva para mejorar la eficiencia energética. Aunque en el estudio se emplearon Kriging y redes neuronales artificiales (RNA), Kriging demostró ser más eficaz a la hora de identificar óptimos locales, a pesar de que las redes neuronales ofrecen predicciones absolutas más precisas. Esto pone de manifiesto la eficacia de los modelos sustitutos a la hora de orientar las decisiones de diseño sostenible, incluso cuando los modelos no ofrecen predicciones absolutas perfectamente exactas.

En el contexto de la optimización de costes para puentes de losa postesada, el estudio demuestra el potencial del modelado sustitutivo combinado con la simulación del recocido. Los resultados muestran que el método de optimización basado en Kriging conduce a una reducción de costes del 6,54 %, principalmente mediante la minimización del uso de materiales, concretamente de hormigón en un 14,8 % y de acero activo en un 11,25 %. Estas reducciones en el consumo de material se consiguen manteniendo la integridad estructural y la capacidad de servicio del puente, lo que convierte al modelado sustitutivo en una herramienta práctica y eficaz para la optimización económica en el diseño de puentes.

El estudio también evalúa la forma de optimizar las emisiones de CO₂ en pasos elevados de carreteras pretensadas. Se identifican los parámetros óptimos de diseño, como grados de hormigón entre C-35 y C-40 MPa, profundidades del tablero entre 1,10 y 1,30 m, y anchuras de base entre 3,20 y 3,80 m. La red neuronal mostró las predicciones más precisas entre los modelos predictivos analizados, con los errores medios absolutos (MAE) y cuadrados medios (RMSE) más bajos. Estos resultados subrayan la importancia de seleccionar el modelo predictivo adecuado para optimizar las emisiones de CO₂ en el diseño de puentes y destacan el valor de utilizar modelos sustitutivos para mejorar la sostenibilidad en los proyectos de ingeniería civil.

Por último, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM) con la optimización basada en Kriging para evaluar y optimizar los diseños de puentes en relación con objetivos económicos, medioambientales y estructurales. El enfoque MCDM permite evaluar de manera más exhaustiva las alternativas de diseño al tener en cuenta las compensaciones entre coste, impacto ambiental y rendimiento estructural. Esta integración contribuye al desarrollo sostenible de las infraestructuras, ya que facilita la selección de diseños óptimos que se ajusten a los objetivos de sostenibilidad.

En conclusión, esta tesis demuestra que el modelado sustitutivo, que utiliza explícitamente el Kriging y redes neuronales artificiales, es un enfoque práctico para optimizar las dimensiones medioambiental y económica del diseño de puentes. El marco de optimización en dos fases que aquí se presenta proporciona una metodología eficiente desde el punto de vista computacional que permite identificar soluciones de diseño óptimas y sostenibles que cumplen las restricciones estructurales y económicas. Los resultados sugieren que la metodología es aplicable a proyectos de infraestructuras a gran escala y sentarán las bases para futuras investigaciones. Futuros estudios podrían investigar el uso de algoritmos y modelos de optimización adicionales para perfeccionar aún más el proceso de optimización y mejorar la aplicabilidad de estas metodologías en proyectos reales.

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

Cálculo de la producción de un compactador

Figura 1. Compactador monocilíndrico vibratorio autopropulsado Cat CS10 GC. https://www.interempresas.net/ObrasPublicas/Articulos/346172-Caterpillar-presenta-sus-nuevos-compactadores-vibratorios-de-suelos-de-un-solo-tambor.html

La producción de un compactador es directamente proporcional a su velocidad de trabajo, al ancho eficaz del compactador y al espesor de la tongada una vez compactada, e inversamente proporcional al número de pasadas necesarias. El ancho eficaz sería la diferencia entre la anchura del órgano de trabajo del compactador y el solape necesario para garantizar la compactación entre los distintos carriles.

Debido a la multitud de factores que influyen en la compactación, para grandes volúmenes de obra, se aconseja la realización de tramos de prueba, donde se pueden establecer los criterios que, bajo la perspectiva económica, sean óptimos para llegar a la compactación especificada. Los tramos de prueba no suelen estar justificados en el caso de que los materiales sean suficientemente homogéneos y siempre resulta interesante cuando nos encontramos ante yacimientos importantes. En otro caso, no resulta económica su ejecución. Estos tramos de prueba están formados por una cuña, cuyo espesor llega hasta el máximo que se considere para el equipo empleado.

Este tipo de cuestiones se tratan ampliamente en el curso sobre “Compactación superficial y profunda de suelos en obras de ingeniería civil y edificación”. Toda la información la puedes encontrar en esta página: https://ingeoexpert.com/cursos/curso-de-compactacion-superficial-y-profunda-de-suelos-en-obras-de-ingenieria-civil-y-edificacion/. Además, este os recomiendo también el curso sobre “Gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción”, cuya información podéis ver aquí: https://ingeoexpert.com/cursos/curso-de-gestion-de-costes-y-produccion-de-la-maquinaria-empleada-en-la-construccion/

A continuación os dejo un par de nomogramas que permiten el cálculo directo de esta producción. En uno de ellos se han utilizado tanto las unidades del sistema internacional como las anglosajonas. Estos nomogramas se han elaborado en colaboración con el profesor Pedro Martínez Pagán, de la Universidad Politécnica de Cartagena.

Referencias:

MORILLA, I. (2012). Interpretación de los ensayos geotécnicos en suelos. 627 pp., Madrid.

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente n.º 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág. ISBN: 84-7721-551-0.

YEPES, V. (2021). Procedimientos de construcción para la compactación y mejora del terreno. Colección Manual de Referencia, 1ª edición. Editorial Universitat Politècnica de València, 426 pp. Ref. 428. ISBN: 978-84-9048-603-0.

YEPES, V. (2022). Gestión de costes y producción de maquinaria de construcción. Colección Manual de Referencia, serie Ingeniería Civil. Editorial Universitat Politècnica de València, 243 pp. Ref. 442. ISBN: 978-84-1396-046-3

YEPES, V. (2023). Maquinaria y procedimientos de construcción. Problemas resueltos. Colección Académica. Editorial Universitat Politècnica de València, 562 pp. Ref. 376. ISBN 978-84-1396-174-3

Cursos:

Curso de compactación superficial y profunda de suelos en obras de ingeniería civil y edificación.

Curso de gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción.

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

Costes de los neumáticos de la maquinaria de construcción

Figura 1. Neumáticos de dúmperes rígidos. Imagen: V. Yepes

En las grandes máquinas (tractores pesados, mototraíllas, etc.) los costes de los neumáticos pueden representar un tercio de su coste total. En algunos casos, los neumáticos se venden por separado, en función del tipo de trabajo que vaya a realizar la máquina.

En condiciones ideales, la vida útil de los neumáticos radiales es de unas 6000 horas. Sin embargo, lo más habitual es que se produzcan desgastes fuertes, por lo que, por término medio, se reponen entre las 2500 y las 4000 horas de trabajo (entre 30 000 y 50 000 km). En el caso de mototraíllas o palas cargadoras en condiciones de gran dureza, la vida útil se reduce a unas 1000 horas.

Para comparar la vida de los neumáticos se puede utilizar el concepto de T.V.H. que representa el producto de las toneladas medias transportadas por la velocidad media y por las horas recorridas. A mayor T.V.H., mejor comportamiento del neumático.

Los factores que más inciden en la duración de los neumáticos son los impactos, que provocan dobleces y descascarillados, la abrasión y otros factores relacionados con las condiciones naturales y del terreno, el tipo de uso y los hábitos del operador, así como el mantenimiento realizado. La Tabla 1 muestra la duración estimada de los neumáticos de distintas máquinas en función de las condiciones de trabajo.

Tabla 1. Duración típica de los neumáticos, en horas (Nunnally, 2001)

Tipo de equipo	Condiciones de trabajo
Tipo de equipo	Favorables	Medias	Desfavorables
Buldócer o cargadora	3.200	2.100	1.300
Motoniveladora	5.000	3.200	1.900
Mototraílla convencional	4.600	3.300	2.500
Mototraílla de doble tracción	4.000	3.000	2.300
Mototraílla push-pull y autocargable	3.600	2.700	2.100
Dúmper extravial y motovagón	3.500	2.100	1.100

En la Tabla 2 se indican los factores que habría que aplicar para calcular la longevidad de los neumáticos en el caso de equipos de acarreo para movimiento de tierras.

Tabla 2. Factores que reducen la longevidad de los neumáticos en vehículos de transporte de movimiento de tierras

Eje motriz	Tracción continua a 4 ruedas	0,9
	Tracción intermitente a 4 ruedas	0,8
	Eje de apoyo	1,0
Presión de inflado	Presión correcta	1,0
Presión de inflado	Presión de inflado un 10% inferior	0,9
Carga	Ninguna sobrecarga	1,0
	10% sobrecarga	0,9
	20% sobrecarga	0,8
Condiciones de la rodadura o ruta de transporte	Tierra blanda con un poco de piedras	1,0
	Camino de grava bien mantenido	1,0
	Camino de grava mal mantenido	0,9
	Rocas dinamitadas	0,7
Mantenimiento del sitio de carga y descarga	Excelente	1,0
Mantenimiento del sitio de carga y descarga	Deficiente	0,9
Curvas	Ninguna o muy suaves	1,0
Curvas	Cerradas	0,9
Pendientes (solo para las ruedas motrices)	No pasan del 6%	1,0
Pendientes (solo para las ruedas motrices)	Superior al 6%	0,9
Velocidad media	16 km/h	1,0
Velocidad media	32 km/h	0,9
Experiencia del operador	Más de 6 meses	1,0
Experiencia del operador	Menos de 6 meses	0,9

Por ejemplo, la vida útil de los neumáticos radiales de un dúmper pasa de 6000 a 3540 horas al aplicar el producto de todos los coeficientes (0,59) en las siguientes condiciones: presión de inflado recomendada, sobrecarga del 10 %, camino de transporte de grava deficientemente mantenido, mantenimiento y conducción defectuosos, carga y descarga defectuosas, curvas suaves, pendientes que no superan el 6 % y velocidad media aproximada de 32 km/h, con un operador con experiencia.

En la Tabla 3 se adjunta una tabla parecida donde se recogen los factores de reducción de la vida de los neumáticos (Solminihan y Thenoux, 2008).

Tabla 3. Factores de reducción de la vida de los neumáticos (Solminihan y Thenoux, 2008)

Condiciones de uso	Factor a aplicar
Condiciones de uso	1,0	0,9	0,8	0,7	0,6
Presión del neumático (kg/cm²), en comparación con la especificada	100%	90%	80%	75%	70%
Carga del neumático, en comparación con la especificada	100%	129%	139%	150%	—
Velocidad media (km/h)	16	24	32	40	48
Posición de la rueda	Traseras de arrastre	Frontales	De tracción en vagonetas de acarreo de materiales		Motora
Clase de superficie del recorrido	Tierra blanda, suave o suelta	Camino de grava, grava angulosa			Roca angulosa

Como la vida de los neumáticos es inferior a la de la máquina, los costes de propiedad y de operación de ambos se estudian por separado. Así, la amortización de este tipo de maquinaria se hará deduciendo el coste de las cámaras y neumáticos del de adquisición de aquella. Su coste horario se calcula como la relación entre el coste de las cámaras y de los neumáticos y las horas de vida útil, considerando un 10% sobre el costo por reparaciones: recauchutados, pinchazos, etc.

Referencias:

NUNNALLY, S.W. (2001). Construction Methods and Management. 5th edition, Prentice Hall, New Yersey, 549 pp.

SOLMINIHAC, H.; THENOUX, G. (2008). Procesos y técnicas de construcción. Quinta edición, Ediciones de la Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile, 545 pp.

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente n.º 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág.

Curso:

Curso de gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción.

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

Optimización simultánea del coste y de la constructibilidad de pilares de hormigón armado

Os paso a continuación la comunicación completa presentada en el XL Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2019), que tuvo lugar en Natal/RN, Brasil, del 11 al 14 de noviembre de 2019.

ABSTRACT:

Structural design, in general, consists of an iterative process developed with base on the intuition and previous experience of the designer. This strategy makes the design exhaustive and makes difficult to obtain the best solution. In addition, usually only one design criterion is adopted, being usually cost or weight. If other issues are considered, such as the environmental impact or construction facility, a more complex problem need to be solved. In such context, the aim of this work is to present the development and implementation of a formulation for obtaining optimal sections of reinforced concrete columns subjected to uniaxial flexural compression, taking as objectives the minimization of the cost and the maximization of the constructability. The constraints of the problem are based on the verification of strength proposed by the Brazilian code ABNT NBR 6118/2014. To the optimization of the column section, Simulated Annealing optimization method was adopted, in which the amount and diameters of the reinforcement bars and the dimensions of the columns cross sections were considered as discrete variables. The total cost is composed of the cost of steel bars, concrete, and formworks, and the maximization of constructability is obtained by minimizing the total number of steel bars. The optimized sections were compared to those obtained considering only the cost as the objective function. To the example considered, it was observed that a significant reduction of the number of steel bars can be achieved with a small increase on the section cost.

Keywords: Optimization, Reinforced concrete, Columns, Cost, Constructability

Reference:

KRIPKA, M.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2019). Otimização simultânea do custo e da constructibilidade de pilares em concreto armado. XL CILAMCE Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 11-14 nov 2019, Natal/RN, Brazil.

Pincha aquí para descargar

¿Sirve la técnica del análisis del valor ganado (EVM)?

Una metodología adoptada con frecuencia para realizar un control efectivo de los costes es la del análisis del valor ganado. Permite controlar el presupuesto y la duración del proyecto, teniendo en cuenta las repercusiones económicas que supone un retraso en el plazo. Las variaciones, tanto de tiempo como de coste, respecto a la planificación prevista deben corregirse cuanto antes para que el proyecto pueda cumplir los objetivos previstos. Para calcular estas variaciones, se definen tres variables básicas (utilizando la nomenclatura propuesta por el Project Management Institute):

Coste presupuestado del trabajo planificado (PV).
Coste presupuestado del trabajo realizado (EV) o valor ganado.
Coste real del trabajo realizado (AC).

PV representa el coste previsto originalmente contra el cual se mide el rendimiento real. Desde el punto de vista del contrato, PV es el presupuesto contratado menos el beneficio previsto por la empresa. Para un período determinado, PV se determina sumando los costes de cada una de las tareas finalizadas y de la parte proporcional de las tareas en curso.

Usando las definiciones anteriores pueden obtenerse las siguientes variaciones (en las que los valores negativos indican un exceso sobre lo previsto):

CV (variación del coste) = EV – AC
SV (variación del tiempo) = EV – PV

Ambas pueden transformarse en porcentajes:

CVP (variación del coste) = (EV – AC) / EV
SVP (variación del tiempo) = (EV – PV) / PV

Y también en índices:

CPI (índice de coste consumido) = EV / AC
SPI (índice de tiempo consumido) = EV / PV

Si los índices son iguales a la unidad, el rendimiento es el previsto. Si son superiores a la unidad, el rendimiento es superior al planeado. Finalmente, si son inferiores a la unidad, su rendimiento es inferior al previsto. Estos índices se utilizan normalmente para predecir tendencias y llevar a cabo acciones correctivas, si fuese necesario.

Para entender mejor esta técnica y su formulación, os dejo unos vídeos explicativos sobre el tema. Espero que os gusten.

Referencias:

PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1. (link)

PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.

YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2012). Técnicas de planificación y control de obras. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 189. Valencia, 94 pp. Depósito Legal: V-423-2012.

Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción

Os presento en esta entrada un nuevo libro que he publicado sobre coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. El libro trata de los fundamentos del coste, la producción y el mantenimiento de la maquinaria empleada en la construcción de obras civiles y de edificación. Se desarrollan los aspectos relacionados con la selección de las máquinas, su vida económica y estructura de coste. Se introducen los conceptos básicos sobre disponibilidad, fiabilidad y mantenimiento de equipos, así como otros referentes a la gestión de inventarios y parques de maquinaria. Además, se explican aspectos necesarios para el cálculo de la producción de máquinas y conceptos relacionados con el estudio de métodos y medición del trabajo. El libro se complementa con un listado de referencias bibliográficas, así como numerosas cuestiones de autoevaluación y problemas resueltos que permiten al alumno ampliar y aplicar los conocimientos desarrollados. Este texto tiene como objetivo apoyar los contenidos lectivos de los programas de los estudios de grado relacionados con la ingeniería civil, la edificación y las obras públicas.

Este libro lo podéis conseguir en la propia Universitat Politècnica de València o bien directamente por internet en esta dirección: https://www.lalibreria.upv.es/portalEd/UpvGEStore/products/p_402-4-1

Sobre el autor: Víctor Yepes Piqueras. Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos. Catedrático de Universidad, del Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil de la Universitat Politècnica de Valéncia. Número 1 de su promoción, ha desarrollado su vida profesional en empresas constructoras, en el sector público y en el ámbito universitario. Ha sido director académico del Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (acreditado con el sello EUR-ACE®), investigador del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) y profesor visitante en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Imparte docencia en asignaturas de grado y posgrado relacionadas con procedimientos de construcción y gestión de obras, calidad e innovación, modelos predictivos y optimización en la ingeniería. Sus líneas de investigación actuales se centran en la optimización multiobjetivo, la sostenibilidad y el análisis de ciclo de vida de puentes y estructuras de hormigón.

Referencia:

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 166 pp. Ref. 402. ISBN: 978-84-9048-301-5.