Etiqueta: HYDELIFE

Proceso analítico en red para valorar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos

Durante los días 11 a 12 de julio de 2022 tuvo lugar la International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI/SUSI 2022. La reunión permitió el intercambio de ideas y la interacción entre investigadores, diseñadores y académicos de la comunidad para compartir avances en campos científicos relacionados con los temas de la conferencia. Todas las ponencias de la conferencia se archivan en la biblioteca electrónica del Instituto Wessex (www.witpress.com/elibrary), donde están disponibles de forma fácil y permanente en formato de acceso abierto para la comunidad internacional.

En este congreso, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo sobre la aplicación del Proceso Analítico en Red (ANP) para evaluar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación completa (está en abierto) por si os resulta de interés.

Referencia:

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Group Analytic Network Process for the sustainability assessment of bridges nearshore. WIT Transactions on The Built Environment, 209: 143-154. DOI:10.2495/HPSU220131. ISSN 1743-3509 (online)

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Optimización sostenible de puentes losa postesados usando metamodelos

Durante los días 12 a 14 de septiembre de 2022, tuvo lugar en Las Palmas de Gran Canaria el Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería (CMN 2022). El objetivo de este congreso es actuar como un foro en el que se recopilen los trabajos científicos y técnicos más relevantes en el área de los métodos numéricos y de la mecánica computacional, así como sus aplicaciones prácticas.  CMN 2022 está organizado conjuntamente por las sociedades de métodos numéricos española (SEMNI), portuguesa (APMTAC) y por el Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC).

Dentro de este congreso tuve la oportunidad de actuar como presidente, junto con el profesor David Greiner, de la sesión paralela titulada «Optimization, metaheuristics and evolutionary algorithms in civil engineering«. Además, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo sobre la optimización de puentes mediante metamodelos de Kriging. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación en español por si os interesa.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Sustainable optimization of post-tensioned cast-in-place concrete slab road bridges using metamodels. Congress on Numerical Methods in Engineering CMN2022, 12-14 September 2022, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, pp. 166-185. ISBN: 978-84-123222-9-3

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Mejora del bienestar social mediante la planificación del mantenimiento de las infraestructuras públicas

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structure and Infrastructure Engineering (revista indexada en el JCR) sobre cómo la planificación del mantenimiento de las infraestructuras públicas puede mejorar el bienestar social. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La priorización del mantenimiento de los equipamientos públicos es una tarea necesaria pero compleja, debido a la necesidad de considerar criterios tanto físicos como socioeconómicos. Este estudio aborda este problema cuantificando la mejora en la prestación de los beneficios sociales que el mantenimiento correctivo de los equipamientos públicos de una zona urbana podría producir. A partir de ahí, se propone un marco de toma de decisiones para diseñar y programar planes de mantenimiento correctivo a escala municipal. La metodología integra la evaluación multicriterio con un método analítico para evaluar la contribución de los equipamientos públicos de una zona a su desarrollo urbano sostenible, en función de su tipo de infraestructura social y de su estado de mantenimiento. El marco de decisión se implementa como software para facilitar su aplicación en un caso de estudio, consistente en la construcción de estrategias de regeneración urbana alineadas con las directrices gubernamentales. Los resultados revelan que la toma de decisiones es más eficiente cuando se considera el tipo de infraestructura social de las instalaciones. Además, una priorización rentable de las medidas correctoras arroja mejores resultados que el descuido de la economía.

Abstract:

The prioritisation of public facilities’ maintenance is a necessary but complex task, as it requires consideration of both physical and socio-economic criteria. This study addresses this problem by quantifying the improvement in the delivery of social benefits that the corrective maintenance of an urban area’s public facilities could yield. Based on this, a decision framework is proposed to design and schedule corrective maintenance plans at a municipal scale. The methodology integrates multi-criteria assessment with an analytical method for evaluating the contribution of an area’s public facilities to its sustainable urban development, based on the type of social infrastructure and its maintenance condition. The decision framework is implemented as software to facilitate its application to a case study, building urban regeneration strategies aligned with governmental guidelines. The results revealed that decision-making is more efficient when considering the type of social infrastructure at the facilities. In addition, cost-efficient prioritisation of corrective measures yields better results than neglecting cost.

Keywords:

Corrective maintenance; facility management; financial planning; maintenance strategies; portfolio prioritisation; social infrastructures; sustainable urban development; urban strategic planning.

Reference:

SALAS, J.; YEPES, V. (2024). Improved delivery of social benefits through the maintenance planning of public assets. Structure and Infrastructure Engineering, 20(5):699-714. DOI:10.1080/15732479.2022.2121844

El artículo lo podéis localizar en el siguiente enlace: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15732479.2022.2121844

Rendimiento de los métodos de detección de daños estructurales basados en la función de respuesta en frecuencia y la densidad espectral de potencia

Acaban de publicarnos un artículo en DYNA, revista indexada en el JCR. Se trata de comparar el rendimiento de los métodos de detección de daños estructurales basados en la función de respuesta en frecuencia y en la densidad espectral de potencia. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Los sucesos catastróficos recientes han despertado un gran interés en la comunidad científica en torno a la evaluación y predicción de la respuesta estructural a lo largo del ciclo de vida de las infraestructuras. Se están realizando esfuerzos para desarrollar sistemas adecuados de monitorización de las estructuras que ayuden a prevenir futuras pérdidas de vidas humanas y pérdidas económicas. Aquí se presentan dos métodos no destructivos de detección de daños: el basado en la función de respuesta en frecuencia y el basado en la función de densidad espectral. El desempeño de ambos métodos en la detección de daños se compara mediante un caso de estudio concreto, en el que se analizan diferentes escenarios de daños en un puente con celosía 2D. La fiabilidad de cada método se evalúa en función de distintos errores de predicción. Los resultados numéricos muestran que el método PSD para la detección de daños en una estructura de puente en celosía de acero proporciona resultados más precisos y robustos que el método FRF.

Abstract:

Recent catastrophic events have aroused great interest in the scientific community in evaluating and predicting the structural response throughout the life cycle of infrastructure. Efforts are being made to develop adequate health monitoring systems to help prevent future human and economic losses. Here, two non-destructive damage detection methods are presented: the Frequency Response Function-based and the Spectral Density Function-based methods. The damage detection performance of both methods is compared through a particular case study, where different damage scenarios are analyzed in a 2D truss bridge. The reliability of each method is assessed using different prediction errors. Numerical results show that the PSD method for damage detection on a steel truss bridge structure provides more accurate and robust results than that based on FRF.

Keywords:

Structural Health Monitoring, Power Spectral Density Function, Frequency Response Function, Construction, Structures, Damage detection, Non-destructive

Reference:

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Performance comparison of structural damage detection methods based on Frequency Response Function and Power Spectral Density. DYNA, 97(5):493-500. DOI:10.6036/10504

Como el artículo se encuentra en abierto, os paso el documento para que podáis descargarlo.

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Ciclo de vida de puentes de hormigón en regiones costeras basada en el proceso analítico en red (ANP)

Acaban de publicarnos un artículo en Sustainability, revista indexada en el segundo cuartil del JCR. Se trata de aplicar la técnica de toma de decisiones en red ANP para evaluar la sostenibilidad del ciclo de vida de los puentes de hormigón en las regiones costeras. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Desde que se establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible en 2015, la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras ha estado en el punto de mira de la comunidad científica. Esto se debe a que el sector de la construcción es esencial para promover el bienestar social y el desarrollo económico de los países, pero también es uno de los principales generadores de estrés ambiental. Sin embargo, la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras a lo largo de su ciclo de vida sigue siendo un reto importante, pues los criterios que intervienen en el diseño sostenible suelen ser complejos y contradictorios. El Proceso Analítico en Red (ANP) es una poderosa herramienta de toma de decisiones para modelar tales problemas. En este caso, se evalúa la sostenibilidad del ciclo de vida de diferentes alternativas de puentes de hormigón en un ambiente costero mediante el ANP. Los resultados obtenidos se comparan con los del Proceso Analítico Jerárquico (AHP) convencional. Los resultados obtenidos mediante ANP son más fiables que los del AHP en términos de consistencia de los expertos y de número de comparaciones realizadas.

Abstract:

Since the establishment of the Sustainable Development Goals in 2015, the assessment of the sustainability performance of existing and future infrastructure has been in the spotlight of the scientific community. This is because the construction sector is essential for promoting social welfare and economic development, but is also one of the main environmental stressors to date. However, assessing infrastructure sustainability throughout its life cycle remains a significant challenge, as the criteria involved in sustainable design are often complex and conflicting. The Analytic Network Process (ANP) is recognized as a powerful decision-making tool to model such problems. Here, the life cycle sustainability performance of different design alternatives for a concrete bridge near the shore is evaluated using ANP. The obtained results are compared with those obtained using the conventional Analytical Hierarchy Process (AHP). The results obtained using ANP are more reliable than those derived from the conventional AHP in terms of the expert’s consistency and the number of comparisons made.

Keywords:

Sustainability; Analytic Network Process; bridge design; life cycle assessment; TOPSIS; multi-criteria decision making

Reference:

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Analytic Network Process-based sustainability life cycle assessment of concrete bridges in coastal regions. Sustainability, 14(17):10688. DOI:10.3390/su141710688

Como el artículo está publicado en abierto, os lo podéis descargar aquí mismo:

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Machine learning aplicado a la construcción: Un análisis de los avances científicos y del futuro próximo

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Automation in Construction, la revista indexada de mayor impacto JCR en el ámbito de la ingeniería civil. En este caso se ha realizado un análisis bibliométrico del estado del arte y de las líneas de investigación futuras del Machine Learning en el ámbito de la construcción. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. En este caso, se trata de una colaboración con grupos de investigación de Chile, Brasil y España.

El artículo lo puedes descargar GRATUITAMENTE hasta el 11 de octubre de 2022 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1fdIq3IhXMtgv2

Los complejos problemas industriales, junto con la disponibilidad de una infraestructura informática más robusta, plantean numerosos retos y oportunidades para el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en la industria de la construcción. Este artículo revisa las técnicas de ML aplicadas a la construcción, con el objetivo de identificar las áreas de aplicación y la proyección futura en esta industria. Se analizaron estudios publicados entre 2015 y 2022 para evaluar las últimas aplicaciones de ML en la construcción. Se propuso una metodología que identifica automáticamente los temas mediante el análisis de los resúmenes, utilizando la técnica de Representaciones Codificadoras Bidireccionales a partir de Transformadores, para posteriormente seleccionar manualmente los temas principales. Hemos identificado y analizado categorías relevantes de aplicaciones de aprendizaje automático en la construcción, incluyendo tecnología del hormigón, diseño de muros de contención, ingeniería de pavimentos, construcción de túneles y gestión de la construcción. Se discutieron múltiples técnicas, incluidos varios algoritmos de ML supervisado, profundo y evolutivo. Este estudio de revisión proporciona directrices futuras a los investigadores sobre las aplicaciones de ML en la construcción.

Highlights:

  • State-of-the-art developed using natural language processing techniques.
  • Topics analyzed and validated by experts for consistency and relevance.
  • Topics deepened through the application of bigram analysis and clustering in addition to traditional bibliographic analysis.
  • Identified five large areas, and detailed two to three groups of relevant lines of research.

Abstract:

Complex industrial problems, coupled with the availability of a more robust computing infrastructure, present many challenges and opportunities for machine learning (ML) in the construction industry. This paper reviews ML techniques applied to the construction industry, primarily to identify areas of application and future prospects. Studies from 2015 to 2022 were analyzed to assess the latest applications of ML techniques in construction. A methodology was proposed that automatically identifies topics by analysing abstracts using the Bidirectional Encoder Representations from Transformers technique, and then manually selects the main topics. Relevant categories of machine learning applications in construction were identified and analysed, including applications in concrete technology, retaining wall design, pavement engineering, tunnelling, and construction management. Multiple techniques were discussed, including various supervised, deep, and evolutionary ML algorithms. This review provides future guidelines for researchers on ML applications in construction.

Keywords:

Machine learning; BERT; Construction; Concretes; Retaining walls; Tunnels; Pavements; Construction management

Reference:

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

Desarrollo de criterios sociales para la evaluación del ciclo de vida social de las infraestructuras ferroviarias

El diseño sostenible de las infraestructuras requiere la consideración de los impactos económicos, ambientales y sociales. Desde la firma del Acuerdo de París, se han hecho grandes esfuerzos para desarrollar las metodologías orientadas a evaluar los impactos económicos y ambientales a lo largo del ciclo de vida de las infraestructuras. Sin embargo, la evaluación de la dimensión social en el diseño de las infraestructuras todavía requiere un desarrollo significativo. La presente comunicación propone un conjunto de indicadores sociales orientados a la evaluación del ciclo de vida de las infraestructuras ferroviarias. En particular, se presenta la evaluación de los impactos sociales de una vía férrea convencional con balasto. A continuación, se sugiere un indicador basado en la aplicación de procedimientos de toma de decisión multicriterio que ayudará en la elección del diseño de vía más ventajoso en términos sociales.

ABSTRACT

The sustainable design of infrastructures requires the consideration of the economic, environmental, and social impacts. Since the establishment of the Paris Agreement, significant efforts have been made on the methodologies to assess infrastructures’ economic and environmental life cycle impacts. However, evaluating the social dimension in the design of infrastructures still requires significant development. The present communication proposes a set of social indicators oriented towards the life cycle assessment of railway infrastructures. In particular, the evaluation of the social impacts of a conventional ballasted rail track is presented. A multi-criteria decision-making procedure-based indicator is proposed to help decide the most advantageous track design in social terms.

Keywords:

Multi-criteria Decision-making; Sustainability; Life cycle assessment; Railway; Social impacts.

Reference:

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES, V. (2022). Development of social criteria for the social life cycle assessment of railway infrastructures. 26th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 5-8 de julio, Terrassa (Spain).

Os dejo la presentación que hicimos en el congreso y la comunicación completa.

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Optimización de puentes mixtos mediante aceptación por umbrales

Hemos presentado en el 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, una comunicación sobre la optimización de puentes mixtos mediante el algoritmo de aceptación por umbrales. Este congreso se desarrolla en Barcelona, del 11 al 15 de julio del 2022. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La complejidad de la optimización de los puentes se debe, entre otras razones, a que el diseño de este tipo de estructuras presenta muchas variables. Estas generan un espacio de soluciones con demasiadas posibilidades para ser evaluadas en su totalidad. Por ello, en este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto de vigas cajón considerando el coste como función objetivo mediante el uso de métodos heurísticos. Para lograr este objetivo, se ha elegido un Operador de Aceptación de Umbral con Mutación (TAMO) para la optimización estructural de un puente compuesto de acero-hormigón. La adición de celdas en las conexiones entre almas y alas mejora el comportamiento estructural de la sección transversal. El diseño de doble acción compuesta propuesto permite reducir el número de rigidizadores para este caso de estudio. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, permitiendo alcanzar diseños óptimos sin necesidad de contar con una experiencia significativa en el diseño estructural de puentes.

Abstract

The bridge optimization’s complexity is due to the design of this type of structure’s many variables. These generate a space of solutions with too many possibilities to be evaluated in their totality. Because of this, in this work, the optimization of a steel-concrete composite box girder bridge has been performed considering cost as an objective function by using heuristic methods. To achieve this objective, a Threshold Accepting with a Mutation Operator (TAMO) has been chosen for the structural optimization of a steel-concrete composite bridge. The addition of cells on the connections between webs and flanges improves the cross-section structural behaviour. The proposed double composite-action design allows for reducing the number of stiffeners for this study case. This method automatizes the optimization process of an initial design of a composite bridge, allowing it to reach optimum designs without significant expertise in bridge structural design.

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Steel-concrete composite bridge optimization through threshold accepting. 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, 11-15 July 2022, Barcelona, Spain.

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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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Optimización de las emisiones de CO₂ en la construcción de puentes losa postesados utilizando metamodelos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado, mediante un metamodelo tipo Kriging, las emisiones de CO₂ de un puente losa postesado aligerado. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Se trata de un trabajo de investigación en el que se ha propuesto una metodología novedosa, bifase, que utilizando un metamodelo tipo Kriging y con un muestreo inteligente del espacio de soluciones, permite optimizar problemas de alto nivel de complejidad computacional. Es el caso de las estructuras de hormigón, y en este trabajo en particular, de un tablero de puente losa pretensado aligerado. Por tanto, el objetivo general de este trabajo es proponer y comprobar la aplicabilidad de una metodología que permita la reducción energética y reducción de las emisiones de CO₂ en la construcción del tablero de un puente losa pretensado aligerado. La metodología propuesta tiene carácter general, pudiéndose aplicar a la optimización de cualquier otro tipo de estructura para optimizar distintas funciones objetivo. El diseño de la metodología propuesta presenta dos fases secuenciales de optimización, la primera fase de diversificación y la segunda fase de intensificación de la búsqueda de los óptimos.

Abstract:

This paper deals with optimizing embedded carbon dioxide (CO₂) emissions using surrogate modeling, whether it is the deck of a post-tensioned cast-in-place concrete slab bridge or any other design structure. The main contribution of this proposal is that it allows optimizing structures methodically and sequentially. The approach presents two sequential phases of optimization, the first one of diversification and the second one of intensification of the search for optimums. Finally, with the amount of CO₂ emissions and the differentiating characteristics of each design, a heuristic optimization based on a Kriging metamodel is performed. An optimized solution with lower emissions than the analyzed sample is obtained. If CO₂ emissions were to be reduced, design recommendations would be to use slendernesses as high as possible, in the range of 1/30, which implies a more significant amount of passive reinforcement. This increase in passive reinforcement is compensated by reducing the measurement of concrete and active reinforcement. Another important conclusion is that reducing emissions is related to cost savings. Furthermore, it has been corroborated that for a cost increase of less than 1%, decreases in emissions emitted into the atmosphere of more than 2% can be achieved.

Keywords:

CO₂ emission; optimization; metamodel; Kriging; post-tensioned concrete; structural optimization

Reference:

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

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