Optimización de estructuras de hormigón armado asistida por metamodelos considerando la interacción suelo-estructura

Acaban de publicarnos un artículo en Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura. El enfoque permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Las contribuciones de este trabajo son las siguientes:

  • El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura.
  • El enfoque sugerido permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%.
  • El estudio muestra que incluir la interacción suelo-estructura conduce a resultados de diseño diferentes a los obtenidos con los soportes clásicos, y que los cimientos también resultan importantes dentro del ensamblaje estructural.
  • El enfoque metaheurístico permite obtener resultados (de media) con una precisión de hasta el 98,24% en los suelos cohesivos y del 98,10% en los suelos friccionales, en comparación con los resultados de la optimización heurística.

Abstract:

It is well known that conventional heuristic optimization is the most common approach to deal with structural optimization problems. However, metamodel-assisted optimization has become a valuable strategy for decreasing computational consumption. This paper applies conventional heuristic and Kriging-based meta-heuristic optimization to minimize the CO2 emissions of spatial reinforced concrete frame structures, considering an aspect usually ignored during modeling, such as the soil-structure interaction (SSI). Due to the particularities of the formulated problem, there are better strategies than simple Kriging-based optimization to solve it. Thus, a meta-heuristic strategy is proposed using a Kriging-based two-phase methodology and a local search algorithm. Three different models of structures are used in the study. Results show that including the SSI leads to different design results than those obtained using classical supports. The foundations, usually ignored in this type of research, also prove significant within the structural assembly. Additionally, using an appropriate coefficient of penalization, the meta-heuristic approach can find (on average) results up to 98.24% accuracy for cohesive soils and 98.10% for frictional ones compared with the results of the heuristic optimization, achieving computational savings of about 90%. Therefore, considering aspects such as the SSI, the proposed metamodeling strategy allows for dealing with high-complexity structural optimization problems.

Keywords:

Structural optimization; Reinforced concrete; Frame structures; CO₂ emissions; Metamodel; Kriging; Soil-structure interaction

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

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El artículo más citado de nuestro grupo de investigación en la Web of Science: Optimización de muros de hormigón

En 2008, publiqué un artículo en la revista Engineering Structures, la cual está indexada en el primer cuartil del JCR. El artículo, titulado “A parametric study of optimum earth-retaining walls by simulated annealing”, fue uno de los primeros que publicamos en nuestro grupo de investigación sobre optimización de estructuras. Desde entonces, ha seguido siendo muy citado por la comunidad científica, con un total de 112 citas hasta la fecha y una media de 7 citas por año. Estas cifras son notables dado que la optimización estructural es un campo de especialización pequeño en comparación con otros ámbitos del conocimiento. Además, en numerosas ocasiones, son los artículos de revisión del estado del arte los que más se citan. No es este el caso, que es un artículo de investigación. Por ese motivo, me gustaría compartir el contenido del artículo y proporcionar la referencia para aquellos interesados en echar un vistazo.

Este artículo se centra en la optimización económica de los muros de contención de tierras construidos con hormigón armado, que se utilizan comúnmente en la construcción de carreteras. El método propuesto para optimizar los muros es el algoritmo de recocido simulado. El problema se formula con 20 variables de diseño, que incluyen cuatro variables geométricas relacionadas con el espesor del alzado y la zapata, así como la longitud de la punta y el talón en la cimentación; cuatro tipos de materiales; y 12 variables para la disposición de las armaduras. El estudio evalúa la importancia relativa de factores como el coeficiente de fricción de la base, el ángulo de fricción muro-relleno y la limitación de las deflexiones del bordillo.

Además, el documento presenta un estudio paramétrico de muros comunes de 4 a 10 metros de altura, bajo diferentes condiciones portantes y rellenos. Se calculan expresiones medias para el coste total, el volumen de hormigón, el espesor del bordillo y la zapata, y la longitud de la zapata y el talón, que pueden ser útiles para el diseño práctico de muros. El estudio también establece un límite superior de 50 kg/m³ de armadura en el bordillo y 60 kg/m³ para todo el muro.

Lo más interesante de este estudio es que permite extraer fórmulas de predimensionamiento óptimo. Estas fórmulas las podéis ver en el artículo, pero también en el siguiente enlace: https://victoryepes.blogs.upv.es/2015/02/28/%c2%bfcomo-predimensionar-un-muro-sin-calculadora/

Podéis pedir el artículo en el siguiente enlace: https://www.researchgate.net/publication/222227130_A_parametric_study_of_optimum_earth-retaining_walls_by_simulated_annealing

Abstract:

This paper examines the economic optimization of reinforced concrete earth-retaining walls used in road construction. The simulated annealing algorithm is the proposed method to optimize walls. The formulation of the problem includes 20 design variables: four geometrical ones dealing with the thickness of the kerb and the footing, as well as the toe and the heel lengths; four material types; and 12 variables for the reinforcement set-up. The study estimates the relative importance of factors such as the base friction coefficient, the wall-fill friction angle and the limitation of kerb deflections. Finally, the paper presents a parametric study of commonly used walls from 4 to 10 m in height for different fills and bearing conditions. Average expressions are calculated for the total cost, the volume of concrete, the thickness of the kerb and the footing, the lengths of the footing and the heel, which may be useful for the practical design of walls. An upper bound of 50 kg/m3 of reinforcement in the kerb and 60 kg/m3 for the overall wall is reported.

Keywords:

Structural design; Economic optimization; Heuristics; Concrete structures

Reference:

YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Engineering Structures, 30(3): 821-830. DOI:10.1016/j.engstruct.2007.05.023

 

 

Optimización de puentes mixtos mediante algoritmos de inteligencia de enjambre

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado un puente mixto de hormigón y acero, mediante algoritmos discretos de inteligencia de enjambre. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo puedes descargar GRATUITAMENTE en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/sd/article/S0141-0296(22)00708-8

La optimización de un puente mixto puede ser un reto debido al importante número de variables que intervienen en el problema. En este estudio se realizó la optimización de un puente mixto de hormigón y acero con vigas en cajón, con el coste y las emisiones como funciones objetivo. Ante este reto, el trabajo propone un algoritmo híbrido que integra la técnica de aprendizaje no supervisado de k-means con la metaheurística de inteligencia de enjambre continuo para reforzar el rendimiento de esta última. En particular, se discretizan las metaheurísticas sine-cosine y cuckoo search. Se estudia la contribución del operador k-means a la calidad de las soluciones obtenidas. En primer lugar, se diseñan operadores aleatorios para utilizar posteriormente funciones de transferencia que permitan evaluar y comparar los rendimientos. Además, para tener otro punto de comparación, se adaptó una versión del recocido simulado, que ha resuelto eficientemente problemas de optimización relacionados. Los resultados muestran que nuestra propuesta híbrida supera a los diferentes algoritmos diseñados.

Highlights

  • A cost and CO2 emissions optimization a three-span steel–concrete composite bridge has been performed.
  • The optimization considers 35 design variables on average 55 possible choices for each variable.
  • The performance and robustness of a hybrid k-means swarm intelligence metaheuristic is studied for this optimization problem.
  • Hybrid k-means algorithm results are compared with other discrete trajectory based and swarm algorithms.

Abstract

Composite bridge optimization might be challenging because of the significant number of variables involved in the problem. The optimization of a box-girder steel-concrete composite bridge was done in this study with cost and emissions as objective functions. Given this challenge, this study proposes a hybrid algorithm that integrates the unsupervised learning technique of k-means with continuous swarm intelligence metaheuristics to strengthen the latter’s performance. In particular, the metaheuristics sine-cosine and cuckoo search are discretized. The contribution of the k-means operator regarding the quality of the solutions obtained is studied. First, random operators are designed to use transfer functions later to evaluate and compare the performances. Additionally, a version of simulated annealing was adapted to have another point of comparison, which has solved related optimization problems efficiently. The results show that our hybrid proposal outperforms the different algorithms designed.

Keywords

Combinatorial optimization; Bridge; Metaheuristics; Composite structures; K-means

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Discrete swarm intelligence optimization algorithms applied to steel-concrete composite bridges. Engineering Structures, 266:114607. DOI:10.1016/j.engstruct.2022.114607

Como este artículo está publicado en abierto, os lo dejo para vuestra descarga:

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La improvisación musical como inspiración en el diseño sostenible de pasarelas peatonales

Analogía entre la improvisación musical y la optimización en ingeniería. Fuente: http://www.hindawi.com/journals/jam/2012/147950/fig1/

El proceso de improvisación musical supone una organización coherente de los sonidos y los silencios que da los parámetros fundamentales de la música, que son la melodía, la armonía y el ritmo. La simulación del proceso de improvisación musical puede servir a los calculistas de estructuras como inspiración en el diseño de algoritmos que permitan optimizar, por ejemplo, un puente. En esta comparación, el conjunto de músicos se podría asimilar a las variables de decisión; el rango de afinación, al rango de valores; la armonía; la estética, a la función objetivo; la práctica, a la iteración y la experiencia, a la matriz de memoria. A este algoritmo heurístico se le denomina harmony search.

En este post os dejo el resumen, la referencia y el enlace a un artículo que acaban de publicarnos en la revista Engineering Structures donde aplicamos esta metodología en la optimización sostenible del diseño de una pasarela peatonal formada por una viga cajón postesada. Esta investigación está financiada dentro del Proyecto HORSOST (BIA2011-23602) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.

Resumen: Este artículo tiene como objetivo el diseño sostenible de puentes viga peatonales de hormigón postesado de sección en cajón. Para ello se utiliza un algoritmo heurístico híbrido de búsqueda armónica (hybrid harmony search) con la aceptación por umbrales para encontrar la geometría y los materiales necesarios para que la suma de los costos y la huella de carbono sea lo más baja posible, cumpliendo con todas las restricciones de seguridad estructural y durabilidad. Para ajustar los parámetros del algoritmo se utilizó la metodología del diseño de experimentos. Se realizó asimismo un estudio paramétrico en pasarelas de 90 a 130 m de luz. Los resultados encontrados indican que la optimización con ambas funciones objetivo conducen a resultados similares en coste, si bien con soluciones diferentes. Los resultados sugieren que la reducción en las emisiones de CO2 conllevan mayores cantos, más pretensado y menores resistencias características del hormigón empleado.  La metodología presentada supone una propuesta detallada de las reglas de predimensionamiento de este tipo de estructuras teniendo en cuenta un enfoque medioambiental.

Fig 1

Palabras clave: Diseño sostenible, hormigón postesado, viga en cajón, pasarelas, optimización, búsqueda armónica.

Referencia: GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92:112-122. DOI: 10.1016/j.engstruct.2015.03.015 (link)