Figura 1. Modelo lineal simple de un tablero de puente losa postesado macizo (Yepes et al., 2009)
Uno de los temas básicos que se estudia en la asignatura de estadística de cualquier grado de ingeniería es la inferencia y los modelos de regresión lineal (Figura 1). A pesar de su sencillez, muchos estudiantes y profesionales aplican, sin más, este tipo de regresiones para interpolar valores en múltiples campos de la ingeniería, la economía, la salud, etc. El conocimiento de algunas nociones básicas nos permitiría evitar errores de bulto. Uno de ellos es intentar forzar las predicciones más allá de las observaciones realizadas. Otro error es confundir la correlación con la regresión. Buscar relaciones donde no las hay (relación espuria, Figura 2). Y por último, uno de los aspectos más descuidados es la no comprobación de las hipótesis básicas que se deben cumplir para que un modelo de regresión lineal sea válido.
Figura 2. Relaciones espuria entre el consumo de chocolate y el número de premios Nobel
Dicho de otra forma, valorar la calidad del ajuste mediante el coeficiente de determinación no equivale a valorar el cumplimiento de las hipótesis básicas del modelo. Si las hipótesis del modelo no se cumplen, se pueden estar cometiendo graves errores en las conclusiones de las inferencias. Así, las hipótesis básicas del modelo de regresión son las siguientes:
Linealidad: los parámetros y su interpretación no tienen sentido si los datos no proceden de un modelo lineal
Normalidad de los errores: se asume que la distribución de los errores es normal
Homocedasticidad: la varianza del error es constante
Independencia de los errores: las variables aleatorias que representan los errores son mutuamente independientes
Las variables explicativas son linealmente independientes
Para aclarar las ideas, he analizado un caso de regresión lineal simple con datos reales procedentes de 26 puentes losa postesados macizos (Yepes et al., 2009). Se trata de conocer la relación que existe entre la luz principal de este tipo de puentes y el canto del tablero. Utilizaremos los programas siguientes: MINITAB, SPSS, EXCEL y MATLAB. También os dejo un vídeo explicativo, muy básico, pero que espero sea de interés. Dejo los detalles matemáticos aparte. Los interesados pueden consultar cualquier manual básico de estadística al respecto.
Figura 1. ¿Depende la calidad del hormigón de un proveedor determinado?
En ocasiones nos encontramos con un par de variables cualitativas que, a priori, no sabemos si están relacionadas entre sí o si pertenecen a una misma población estadística. Recordemos que las variables cualitativas son aquellas cuyo resultado es un valor o categoría de entre un conjunto finito de respuestas (tipo de defecto, nombre del proveedor, color, etc.).
En el ámbito del hormigón, por ejemplo, podríamos tener varios proveedores de hormigón preparado en central y un control del número de cubas-hormigonera aceptadas, aceptadas con defectos menores o rechazadas. Otro ejemplo sería contabilizar el tipo de incumplimiento de una tolerancia por parte de un equipo que está encofrando un muro de contención. En estos casos, se trata de determinar si existe dependencia entre los proveedores o los equipos de encofradores respecto de los defectos detectados. Esto sería interesante en el ámbito del control de la calidad para tomar medidas, como pudiese ser descartar a determinados proveedores o mejorar la formación de un equipo de encofradores.
Así, podríamos tener un problema como el siguiente: Teniendo en cuenta el punto 5.6 del Anejo 11 de la EHE, donde se definen las tolerancias de muros de contención y de sótano, se quiere comprobar si tres equipos de encofradores producen de forma homogénea en la ejecución de muros vistos, o, por el contrario, si unos equipos producen más defectos de un tipo que otro. Todos los equipos emplean el mismo tipo de encofrado. Las tolerancias que deben cumplirse son:
1. Desviación respecto a la vertical
2. Espesor del alzado
3. Desviación relativa de las superficies planas de intradós o de trasdós
4. Desviación de nivel de la arista superior del intradós, en muros vistos
5. Tolerancia de acabado de la cara superior del alzado, en muros vistos
Los equipos han estado trabajando durante un año ejecutando este tipo de unidad de obra. Durante este tiempo el número de defectos en relación con la tolerancia dimensional ha sido pequeño, pero se han contabilizado 375 defectos. El control de calidad ha dado como resultado el conteo de la tabla de la Figura 2.
Figura 2. Conteo de incumplimientos según el equipo de encofradores. En paréntesis figura el valor esperado.
En la Figura 2 se ha representado también la frecuencia esperada para cada uno de los casos. Por ejemplo, la fracción esperada del incumplimiento «1» es de 89/375, mientras que la fracción esperada de defectos del equipo A es de 150/375. Ello implica que el valor esperado de incumplimientos del tipo «1» para el equipo de encofradores «A» sería: (89/375)·(150/375)·375=89·150/375=35,60.
La pregunta que nos podríamos hacer es la siguiente: ¿Influye el tipo de proveedor en la calidad de la recepción del hormigón? Para ello plantearíamos la hipótesis nula: el tipo de proveedor no influye en la calidad de la recepción del hormigón. La hipótesis alternativa sería que sí existe dicha influencia o dependencia entre las variables cualitativas.
Para ello, necesitamos una prueba estadística; en este caso, la prueba χ². El fundamento de la prueba χ² es comparar la tabla de las frecuencias observadas respecto a la de las frecuencias esperadas (que sería la que esperaríamos encontrar si las variables fueran estadísticamente independientes o no estuvieran relacionadas). Esta prueba permite obtener un p-valor (probabilidad de equivocarnos si rechazamos la hipótesis nula) que podremos contrastar con el nivel de confianza que determinemos. Normalmente el umbral utilizado es de 0,05. De esta forma, si p < 0,05, se rechaza la hipótesis nula y, por tanto, diremos que las variables son dependientes. Dicho con mayor precisión, en este caso no existe un nivel de significación suficiente que respalde la independencia de las variables.
Las conclusiones que se obtienen de la prueba son sencillas de interpretar. Si no existe mucha diferencia entre los valores observados y los esperados, no hay razones para dudar de que las variables sean independientes.
No obstante, hay algunos problemas con la prueba χ², entre ellos el relacionado con el tamaño muestral. A mayor número de casos analizados, el valor de la χ² tiende a aumentar. Es decir, si la muestra es excesivamente grande, será más fácil que rechacemos la hipótesis nula de independencia, cuando a lo mejor podrían ser las variables independientes.
Por otra parte, cada una de las celdas de la tabla de contingencia debería contar con un mínimo de 5 observaciones esperadas. Si no fuera así, podríamos agrupar filas o columnas (excepto en tablas 2×2). También se podría eliminar la fila que muestra una frecuencia esperada menor que 5.
Por último, no hay que abusar de la prueba χ². Por ejemplo, podríamos tener una variable numérica, como la resistencia característica del hormigón, y agruparla en una variable categórica en grupos como 25, 30, 35, 40, 45 y 50 MPa. Lo correcto cuando tenemos una escala numérica es aplicar la prueba t de Student; es incorrecto convertirla en una escala ordinal o incluso binaria.
A continuación os dejo el problema anterior resuelto, tanto con el programa SPSS como con MINITAB.
Un encofrado trepante es una estructura de soporte de encofrado que, mediante soluciones hidráulicas y mecánicas, se eleva sin necesidad alguna de grúa, levantando consigo el encofrado. La descripción de este tipo de encofrado la hicimos en un artículo anterior que podéis consultar aquí.
Os paso a continuación un vídeo de la empresa Estructures CEFA donde podréis ver la construcción de un muro visto de hormigón utilizando el sistema de encofrado trepante. Estructures Cefa es una empresa ubicada en Terrasa especializada en la realización de estructuras de hormigón armado. Podéis visitar su web: www.cefaestructures.com
Referencias:
AFECI (2021). Guía sobre encofrados y cimbras. 3ª edición, Asociación de fabricantes de encofrados y cimbras, 76 pp.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo tratamos de solucionar uno de los problemas que presentan las estructuras óptimas, que es su cercanía a los estados límite y demás restricciones. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En efecto, el diseño de una estructura se lleva a cabo generalmente según un enfoque determinista. Sin embargo, todos los problemas estructurales tienen asociados parámetros iniciales inciertos que pueden diferir del valor de diseño. Esto se vuelve importante cuando el objetivo es alcanzar estructuras optimizadas, pues una pequeña variación de estos parámetros inciertos iniciales puede tener una gran influencia en el comportamiento estructural. El objetivo de la optimización de un diseño robusto es obtener un diseño óptimo con la menor variación posible de las funciones objetivas. Para ello, es necesaria una optimización probabilística para obtener los parámetros estadísticos que representen el valor medio y la variación de la función objetivo considerada. Sin embargo, una de las desventajas del diseño robusto óptimo es su alto costo de cálculo. En el presente artículo, la optimización del diseño robusto se aplica al diseño de un puente peatonal continuo de sección en cajón que sea óptimo en cuanto a su costo y robusto en cuanto a la estabilidad estructural. Además, se utiliza el muestreo de hipercubo latino y el metamodelo de kriging para hacer frente al alto costo computacional. Los resultados muestran que las principales variables que controlan el comportamiento estructural son la profundidad de la sección transversal y la resistencia a la compresión del hormigón y que se puede llegar a una solución de compromiso entre el coste óptimo y la robustez del diseño.
Abstract
The design of a structure is generally carried out according to a deterministic approach. However, all structural problems have associated initial uncertain parameters that can differ from the design value. This becomes important when the goal is to reach optimized structures, as a small variation of these initial uncertain parameters can have a big influence on the structural behavior. The objective of robust design optimization is to obtain an optimum design with the lowest possible variation of the objective functions. For this purpose, a probabilistic optimization is necessary to obtain the statistical parameters that represent the mean value and variation of the objective function considered. However, one of the disadvantages of the optimal robust design is its high computational cost. In this paper, robust design optimization is applied to design a continuous prestressed concrete box-girder pedestrian bridge that is optimum in terms of its cost and robust in terms of structural stability. Furthermore, Latin hypercube sampling and the kriging metamodel are used to deal with the high computational cost. Results show that the main variables that control the structural behavior are the depth of the cross-section and compressive strength of the concrete and that a compromise solution between the optimal cost and the robustness of the design can be reached.
Hace pocos días que tuvo lugar las “Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción (Formación, I+D+i y Transferencia)”. He de decir que las jornadas fueron todo un éxito y que, afortunadamente, se pudieron grabar en streaming las conferencias principales. Os dejo a continuación ambas conferencias por el interés que despertaron. La grabación es completa, por lo que podéis avanzar o retroceder a aquellos minutos que os resulten de mayor interés. Podéis pulsar sobre la imagen de cada vídeo o directamente sobre el enlace que os he puesto. Espero que os gusten.
Los que leéis frecuentemente mi blog habéis visto como mezclo constantemente aspectos técnicos, docentes y de investigación. En este último caso, la labor de nuestro grupo de investigación es muy intensa a través del proyecto DIMALIFE. Además, nuestro equipo pertenece, de una u otra forma al Departamento de Ingeniería de la Construcción, al ICITECH y al programa de doctorado del departamento. Asimismo, participamos activamente en el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón.
Pues bien, os anuncio una jornada gratuita que va a tratar de todo ello, en la que van a participar, entre otros, Antonio Martínez Cutillas y José Romo Martín. Os dejo los folletos anunciadores y os animo a venir a visitarnos y a participar.
Las jornadas se retransmitirán online a través del siguiente link:
El Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil (DICPIC) y el Instituto Universitario de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) se complacen en anunciar las “Primeras Jornadas FIDiT en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción (Formación, I+D+i y Transferencia)” que se celebrarán el 18 de febrero de 2020 en el Salón de Actos del Edificio 4H de la ETSI Caminos, Canales y Puertos de la Universitat Politècnica de València.
Estas jornadas reunirán a profesionales, profesores e investigadores relacionados con la formación, investigación, desarrollo, innovación y transferencia en el ámbito de la Ingeniería de la Construcción. Durante este encuentro se fomentará el contacto entre estudiantes de doctorado, másteres y grado, profesores y profesionales, así como la difusión de trabajos de investigación realizados en el Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción y en el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (MUIH).
Jornadas gratuitas y abiertas a todos los públicos sin necesidad de reserva previa.
Estoy muy agradecido por haber recibido el Premio por la calidad del material del curso MOOC titulado «Introducción a los encofrados y las cimbras en obra civil y edificación«, correspondiente al curso 2018-2019. Este es un curso que ya va por su tercera edición y al que se han inscrito más de 7000 interesados de todas partes del mundo.
Para mí, como profesor, es un orgullo que tu universidad premie la labor docente desarrollada. Si bien el profesor universitario tiene otras facetas (investigadora, gestión, etc.), la docente es, sin duda, la más vocacional. Muchas gracias a todos.
Es una mezcladora de hormigón, también conocida como “mezcladora de tren bailarín”. Es una hormigonera típica de las industrias de prefabricados y de mezclas muy secas. Consta de una cuba fija, de mayor diámetro que altura, con su eje vertical. En el interior gira suspendido un reductor con un eje de salida de tipo planetario, al que está acoplado un conjunto de paletas. Su capacidad oscila entre 1 y 4 metros cúbicos. Una duración típica de un ciclo de amasado, llenado y vaciado es de 90 segundos, pudiendo ser reducida cuando se trata de alimentar camiones-hormigonera y ligeramente aumentada para mezclas especiales.
La velocidad de las paletas debe ser tal que la fuerza centrífuga resultante no provoque la separación de los elementos constituyentes del hormigón. Las paletas tienen un doble movimiento de rotación, de forma que la partícula ligada a las paletas describe un movimiento epicicloidal:
Alrededor de su eje.
Alrededor del eje de la máquina.
El motor es vertical y está montado sobre un cárter cilíndrico situado por encima de la cuba. La carga se realiza por la parte superior y la descarga se realiza por una compuerta abatible en el fondo, bien en uno de sus laterales, bien en el centro del mismo.
Os paso algunos vídeos en los que podéis ver el funcionamiento.
Referencias:
YEPES, V. (2026). Fabricación y puesta en obra del hormigón. Colección Manual de Referencia, serie Ingeniería Civil. Editorial Universitat Politècnica de València, 452 pp. Ref. 441. ISBN: 978-84-1396-418-8
Nos acaban de publicar en la Revista CIATEC-UPF (Revista de Ciências Exatas Aplicadas e Tecnológicas da Universidade de Passo Fundo, CIATEC-UPF – ISSN 2176-4565), un artículo relacionado con la optimización de pórticos de hormigón armado con sistemas de agrupación de columnas. Se trata de una colaboración con el profesor Moacir Kripka y está dentro del proyecto de investigación DIMALIFE.
Os paso a continuación el resumen y una copia descargable del artículo, pues está publicado en abierto. Espero que os sea de interés.
RESUMEN:
Los puentes son infraestructuras esenciales para mejorar la comunicación dentro de un territorio. La optimización constituye un proceso que permite obtener puentes de menor coste bajo ciertas restricciones. Debido a la complejidad de los problemas estructurales, la optimización matemática no es útil y se recurre a la optimización heurística debido a su mayor eficacia. En este trabajo se presenta una alternativa a la optimización heurística basada en los metamodelos. El procedimiento consiste en una reducción de los factores iniciales mediante el diseño de experimentos, reduciendo significativamente la complejidad del problema sin perder información. Posteriormente, se aplica la metodología de la superficie de respuesta para obtener el óptimo del problema. Este procedimiento se aplica a un tablero de un puente de losa maciza que cumpla todas las restricciones de las normativas.
PALABRAS CLAVE:
Hormigón estructural. Optimización. Puente pretensado. Metamodelo. Superficie de respuesta
REFERENCIA:
PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2019). Optimización de puentes pretensados mediante la metodología de la superficie de respuesta.Revista CIATEC-UPF, 11(2):22-35. https://doi.org/10.5335/ciatec.v11i2.9159
A continuación os mando un vídeo que se ha elaborado para difundir el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón. Se trata de un máster acreditado por EUR-ACE, que constituye un posgrado de 90 créditos impartido en la Universitat Politècnica de València, siendo responsabilidad del Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil.
También os paso un pequeño vídeo que elaboré en su día, cuando era el Director Académico del Máster, explicando brevemente el contenido y objetivos de este máster:
