Investigación, innovación y transferencia en la Universitat Politècnica de València

Una de las labores más importantes de cualquier universidad consiste en su labor investigadora, de innovación tecnológica y de transferencia. A esa labor no es ajena la Universitat Politècnica de València. Sin embargo, la conexión fluida entre las empresas y los centros tecnológicos y universitarios a veces no es tan fácil. Por tanto, en este post voy a comunicar la labor que realiza nuestra universidad. Espero que os sea de interés.

Quizá el enlace más interesante que os puedo dejar es un buscador de toda la información disponible en la UPV. El enlace es el siguiente: https://aplicat.upv.es/exploraupv/

Pero entrando ya en detalle, en primer lugar, os dejo una presentación sobre la actividad de la UPV en I+D+i y transferencia de conocimiento, cómo acceder a la oferta de la UPV y sus líneas de actividad en I+D.

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A continuación, os dejo un vídeo institucional donde se presenta la labor innovadora de la UPV.

 

Por último, os dejo una presentación donde se recogen los resultados en I+D+i y transferencia referidos al último año disponible, 2016.

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Más de 10 años investigando la optimización de estructuras de hormigón

Parece que fue ayer, pero este 2018 cumplimos 10 años desde que nos publicaron el primer artículo internacional relacionado con la optimización heurística de estructuras de hormigón. Sin embargo, todo empezó un poco antes, en el 2002, año en que defendí mi tesis doctoral denominada «Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW». Con ella pude ponerme al día con los procedimientos de optimización heurística más prometedores en ese momento. Sin embargo, pronto me dí cuenta de las posibilidades que tenía aplicar estos algoritmos a la optimización de problemas reales de ingeniería, en particular las estructuras de hormigón.

Por tanto, en septiembre del año 2002 fue el inicio del Grupo de Investigación de Procedimientos de Construcción, Optimización y Análisis de Estructuras. La iniciativa de creación del grupo correspondió a los profesores González-Vidosa y Yepes Piqueras. El primero de ellos, con una amplia experiencia en la investigación y la práctica profesional de las estructuras de hormigón armado y pretensado; y el segundo, con una experiencia reciente en el campo de la optimización heurística en la ingeniería. A partir de ese momento empezaron a gestarse las primeras tesis doctorales, las primeras de las cuales se defendieron en el año 2007, correspondientes a Cristian Perea de Dios y a Ignacio Javier Payá Zaforteza. En el año 2008 se publicaron nuestros tres primeros artículos: Perea et al. (2008), Payá et al. (2008) y Yepes et al. (2008).

En aquellos momentos, las preguntas a las que pretendíamos dar una solución fueron las siguientes:

  • ¿Es capaz la inteligencia artificial de diseñar automáticamente las estructuras?
  • ¿La inteligencia artificial podrá suplantar la experiencia del ingeniero en el prediseño de las estructuras?
  • ¿Se pueden utilizar técnicas procedentes del campo de la Investigación Operativa en la optimización de las estructuras?
  • ¿Puede alcanzarse una economía importante en los costes de construcción de las estructuras sin merma de la calidad?
  • ¿Aparecerán nuevas patologías si los módulos de optimización automática empiezan a implantarse de forma habitual en los paquetes de cálculo comerciales?
  • ¿Deberían revisarse las normas de cálculo si se extiende el cálculo optimizado de estructuras?
  • ¿Deberán tenerse en cuenta estados límites no considerados hasta ahora en la comprobación de las estructuras optimizadas?
  • ¿Pueden optimizarse varios criterios a la vez? ¿Cómo son las estructuras de bajo coste y alta seguridad?
  • ¿Es posible valorar el coste de la seguridad integral de una estructura?
  • ¿Podemos diseñar estructuras de bajo coste y que a la vez consuman poco CO2 y energía para hacer una ingeniería sostenible?
  • ¿Se puede aplicar el concepto de “huella ecológica” al diseño de las estructuras?

 

Fueron nuestros tres primeros artículos internacionales, pero a fecha de hoy ya se han publicado más de 60 y dirigido una quincena de tesis doctorales, así como una decena de proyectos de investigación. La lista la podéis ver en el blog: http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencias:

PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688.

PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 23(8): 596-610.

YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated AnnealingEngineering Structures30(3): 821-830.

 

El profesor universitario como investigador

Los objetivos que los poderes públicos deberían asignar a la Universidad, están en consonancia con las ideas enunciadas, ya hace años, por Ortega y Gasset cuando afirmó que las tres misiones fundamentales de la Universidad son:

  1. Formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda.
  2. Ser depositaria y difusora de la cultura de la época, y,
  3. Producir nueva ciencia y formar científicos.

A estas misiones habría que añadir algunos planteamientos recogidos en nuestra legislación como la Ley Orgánica 4/2007 de Universidades, donde se indica que “las universidades, además de un motor para el avance del conocimiento, deben ser un motor para el desarrollo social y económico del país. Junto a la investigación básica, la universidad deberá impulsar la transferencia al sector productivo de los resultados de su investigación en coordinación y complementariedad con los demás agentes del sistema de ciencia y tecnología”. Esta misma Ley indica que “la investigación científica es fundamento esencial de la docencia y una herramienta primordial para el desarrollo social a través de la transferencia de sus resultados a la sociedad”.

La investigación, en consecuencia, debe estar presente en las actividades que se realicen en la Universidad. En cuanto a su necesidad para formar a los profesionales facultativos que la sociedad demanda es importante remarcar la relación entre la docencia y la investigación. Si los planteamientos sobre la importancia de la investigación para la docencia son válidos para la enseñanza de primer y segundo ciclo, cobran una especial relevancia para el tercer ciclo y los cursos de postgrado. Dado que una de las misiones del tercer ciclo es formar científicos, poco cabe decir si el profesor no investiga. Con respecto a los cursos de postgrado cabe indicar dos aspectos: en primer lugar, en un contexto de praxis y medios tecnológicos con una rápida evolución en el tiempo, el profesional deberá reciclarse varias veces a lo largo de su vida; por tanto, si la Universidad asume el reto de que ese reciclaje pase por sus aulas, deberá tener un profesorado que conozca la ciencia y la tecnología que se produce en su tiempo, y ello solo se logra con la investigación; en segundo lugar, el nivel de especialización de los contenidos docentes de este tipo de cursos, obliga al docente que los imparta a practicar la investigación. Respecto a la segunda de las misiones, ser depositaria y difusora de la cultura de la época, la labor de la Universidad consiste en la generación y captación de las nuevas ideas y conocimientos, su incorporación a la cultura propia y su difusión a la sociedad. Ello exige grupos de investigación y profesorado de primer nivel que estén en contacto con la ciencia y la tecnología de la época. Para la asimilación de la cultura, los grupos de investigación presentan cualidades idóneas al conocer la ciencia y practicar sus métodos, la difusión va implícita en la docencia.

Lo anteriormente comentado viene a remarcar la idea de que la docencia y la investigación no pueden ser actividades antagónicas para el profesor universitario. Todo lo contrario, son complementarias entre sí y, por ello, conviene potenciar y racionalizar ambos aspectos inherentes a la propia misión de la Universidad. La investigación científica constituye una actividad intelectual que requiere determinadas aptitudes. Así, el profesor universitario, en su papel de investigador, debería disponer de ciertas aptitudes básicas como haber alcanzado una formación adecuada en el campo que desea investigar, tener ciertas cualidades morales, curiosidad y capacidad de asombro y disponer de los medios e instrumentos necesarios para desarrollar su trabajo.

La función investigadora del profesor debería canalizarse dentro de algún proyecto que marcara claramente la línea de investigación. Estos proyectos, evidentemente, precisan recursos, cuya consecución resulta en ocasiones muy complicada en situaciones, como la actual, de fuertes restricciones presupuestarias y caída muy importante de la actividad en el sector de la construcción.

Los resultados más relevantes de la actividad investigadora deben publicarse y transferirse, en la medida de lo posible, al sector empresarial. La difusión de los resultados de mayor relevancia es en revistas científicas de impacto, aunque también destacan los libros y capítulos de libro, y, en menor medida, la publicación en congresos, conferencias y seminarios. Los resultados, además, influyen fuertemente en la acreditación de la calidad investigadora, por lo que la elección de revistas de prestigio e impacto resulta muy importante. El Journal Citation Report (JCR), elaborado por el Institute for Scientific Information (ISI), publica el factor de impacto de la mayoría de las revistas de reconocido prestigio, siendo un indicador de calidad muy aceptado en la actualidad.

La explotación de los resultados de investigación y su transferencia a las empresas constituye un aspecto significativo de la actividad investigadora. Normalmente, la solicitud y explotación de patentes y productos con registro de propiedad intelectual acreditan dicha actividad. Por otra parte, también debe plantearse la posibilidad de creación y apoyo a empresas spin-off, pues supone una vía de promoción y salto al sector productivo por parte de los investigadores. En este sentido, la dirección de ejercicios final de máster y, especialmente, tesis doctorales contribuye a la formación de nuevo personal de investigación, completando así el ciclo de generación de recursos humanos dedicados a la investigación y desarrollo.

Todo lo anteriormente expuesto forma parte de los criterios actuales que guían a la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) en la evaluación del profesorado. Estos criterios, de alguna forma están definiendo un modelo de profesor tipo al cual se deben acercar todos aquellos que pretendan seguir la carrera de docente universitario. Con todo, en mi opinión, en el caso del profesor de los futuros ingenieros civiles, se deberían incluir ciertas exigencias que deberían modificar ligeramente las presentadas por ANECA. Fundamentalmente una Universidad que forme buenos ingenieros deberá contar como docentes también a buenos ingenieros, que además deberán tener capacidad docente e investigadora. En este sentido, siguiendo a Murcia (2005), “sería muy conveniente que los profesores de tecnologías, más que los investigadores no docentes, deberían tener actividad profesional en su campo. En la medida en que esto se aceptara, lo primero sería admitirlo, reconociendo el interés para la docencia de esta tarea profesional (que legalmente la universidad se ve en gran dificultad para asumir entre sus actividades), e incluso incentivar después de su realización adecuando mecanismos existentes o creando otros; pero no cubrirla bajo el epígrafe de investigación”.

Referencias:

Murcia, J. (2005). En el camino de una investigación más potente para la construcción de obra civil. I Jornadas de Investigación en Construcción. Instituto de CC. “E. Torroja”. CSIC. Vol. I, pp. 305-318. Ed. AMIET. Madrid, 2, 3 y 4 de junio de 2005.

Yepes, V. (2017). Proyecto de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 538 pp.

 

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Balance personal de 2017 en el ámbito docente e investigador

El 31 de diciembre de cualquier año es un buen día para hacer balance del año. Este 2017 ha sido uno de los años de mayor productividad docente e investigadora desde que me dedico en exclusiva a la Universidad. Quizá lo más destacable sea la obtención de la Cátedra de Universidad en el Área de Ingeniería de la Construcción. Han sido muchos años de espera desde obtener la acreditación, pero al fin todo llega. En cuanto a Proyectos de Investigación, se acaba este año BRIDLIFE y, justo hace unas horas, me comunican la aprobación provisional de un nuevo proyecto trianual, DIMALIFE, con el aliciente de adjudicarse también un contrato predoctoral. En lo referido a la gestión, este año pasé el testigo de la Dirección del Máster en Ingeniería del Hormigón a la profesora Carmen Castro, después de nueve años, con la obtención de la acreditación EUR-ACE para el título. Por otra parte, pasé a ocupar la Subdirección del Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil. La labor docente se ha complementado con la dirección de cuatro trabajos fin de máster, dos proyectos final de carrera y cuatro trabajos fin de grado. A ello se suma la labor divulgadora en Twitter, Facebook, en los blogs de las asignaturas y en la elaboración de material audiovisual, con ocho Polimedias.

La labor investigadora la he realizado, igual que en estos últimos años, en el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón), que desde septiembre ha pasado a ser oficialmente un Instituto Universitario. En cuanto a la producción investigadora del 2017, destacan 12 artículos indexados en el JCR publicados este año y 2 más que ya han sido aceptados y publicados para el 2018. A ello habría que sumar tres artículos en otras revistas, la edición de un libro y 18 comunicaciones en congresos. También debería añadir la labor como miembro del comité editorial de siete revistas, tres de ellas del JCR. Esta labor hace que mi indicador H sea de 17, según la Web of Science. Recordar la lectura de la tesis doctoral de Leonardo Sierra, con la máxima calificación y mención internacional. Destaca este la estancia este año del profesor Terje Haukaas, de la British Columbia University, de Vancouver (Canadá), trabajando en nuestro grupo de investigación. Este estancia enlaza con la que el profesor Dan Frangopol realizó el año pasado y la que previsiblemente realizará el profesor Moacir Kripka el próximo curso. También este año, nuestra becaria FPI, Tatiana García Segura, ha podido incorporarse como Profesora Ayudante Doctor en nuestro Departamento, una vez se terminó su beca. Asimismo, me gustaría resaltar mi pertenencia este año en el Comité Científico de tres congresos internacionales: VII Congreso Internacional de la Asociación Científico-Técnica del Hormigón Estructural (ACHE 2017), XX Congreso Internacional de Turismo, Universidad-Empresa y 9th International Structural Engineering and Construction Conference (ISEC-9). En éste último, también participé como Editor de las Actas y en el Comité Organizador. También he sido editor de dos números especiales, uno de ellos en revista JCR. Asimismo, he participado en varios tribunales de tesis doctorales, tesinas de máster y trabajos final de grado.

En definitiva, 2017 se puede calificar de un buen año en estos aspectos universitarios. Espero que 2018 siga siendo al menos, la mitad de bueno que éste. Ese año celebraremos el 50 aniversario de nuestra Escuela de Ingenieros de Caminos de Valencia. A continuación paso un listado de alguna de las cosas que he podido terminar este año.

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Jerga, falacias y encuestas electorales: Las hipótesis en la investigación científica

Muchas veces la jerga que utilizan determinados colectivos o profesiones confunden al común de los mortales. La creación de un lenguaje jergal propio es habitual en todo grupo humano muy cerrado, con contacto estrecho y prolongado entre sus integrantes, y con una separación muy nítidamente marcada entre “dentro” y “fuera”. Un ejemplo es la jerga médica, donde la precisión necesaria para describir una enfermedad requiere de una traducción simultánea al enfermo. Otras veces existen consultores que, escudándose en neologismos, tecnicismos o anglicismos, venden mejor sus ideas o productos. No menos confuso es el lenguaje estadístico, sobre todo cuando se trata de encuestas electorales. Este lenguaje confuso, y en numerosas ocasiones deliberadamente difícil de entender, oculta ideas o conceptos sencillos. Este es el caso de las hipótesis en la investigación científica y las pruebas de hipótesis empleadas en la estadística.

Todos esperamos de un jurado que declare culpable o inocente a un acusado. Sin embargo, esto no es tan sencillo. El acusado es inocente hasta que no se demuestre lo contrario, pero el dictamen final solo puede decir que no existen pruebas suficientes para declarar que el acusado sea culpable, lo cual no es equivalente a la inocencia. Además, es fácil intuir que el jurado no es infalible. Puede equivocarse culpando a un inocente y también absolviendo a un culpable. Lo mismo ocurre con un test de embarazo o de alcoholemia, puede dar un falso positivo o un falso negativo. ¿Qué significa que una encuesta afirma que el partido “A” va a ganar las elecciones? De esto trata una prueba de hipótesis, pero vayamos por partes.

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Una hipótesis puede definirse como una explicación tentativa de un fenómeno investigado que se enuncia como una proposición o afirmación. A veces las hipótesis no son verdaderas, e incluso pueden no llegar a comprobarse. Pueden ser más o menos generales o precisas, y abarcar dos o más variables, pero lo que es común a toda hipótesis, es que necesita una comprobación empírica, es decir, se debe verificar con la realidad. Pero ahora viene el problema: ¿en cuántos casos necesitamos para verificar una hipótesis? Siempre quedará la duda de que el caso siguiente negará lo planteado en la hipótesis. Por tanto, nos encontramos ante un método inductivo donde el reto será generalizar una proposición partiendo de un conjunto de datos, que denominaremos muestra.

Este tipo de hipótesis son, en realidad, hipótesis de investigación o de trabajo. Pueden ser varias, y suelen denominarse como H1, H2, …, Hi. Se trata de proposiciones tentativas que pueden clasificarse en varios tipos:

a) Descriptivas de un valor o dato pronosticado

b) Correlacionales

c) De diferencia de grupos

d) Causales.

En estadística, se llaman hipótesis nulas aquellas que niegan o refutan la relación entre variables, denominándose como H0. Estas hipótesis sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si lo que quiero comprobar es la relación existente entre la relación agua/cemento con la resistencia a compresión a 28 días de una probeta de hormigón, entonces la hipótesis nula es que no existe una relación entre ambas variables. La idea es demostrar mediante una muestra que no existen pruebas suficientemente significativas para rechazar la hipótesis nula que indica que no existe relación entre dichas variables. Sin embargo, en un lenguaje menos formal, lo que realmente queremos es verificar que existe dicha relación. Sin embargo, también existen hipótesis alternativas, que son posibilidades diferentes de las hipótesis de investigación y nula. Así, si nuestra hipótesis de investigación establece que “esta silla es roja”, la hipótesis nula es “esta silla no es roja”, pero las hipótesis alternativas pueden ser: “esta silla es verde”, “esta silla es azul”, etc. Realmente, la hipótesis alternativas no son más que otras hipótesis de investigación. Curiosamente, en investigación no hay una regla fija para la formulación de hipótesis. Hay veces que solo se incluye la hipótesis de investigación, en otras ocasiones se incluye la hipótesis nula y, en otras, también las alternativas.

Pero, ¿se puede afirmar que un partido va a ganar las elecciones según una encuesta?, o dicho de otro modo, ¿se puede probar que una hipótesis es, con toda rotundidad, verdadera o falsa? Desgraciadamente, no se puede realizar dicha afirmación. Lo único que se puede hacer es argumentar, a la vista de unos datos empíricos obtenidos de una investigación particular, que tenemos evidencias para apoyar a favor o en contra una hipótesis. Cuantas más investigaciones, más credibilidad tendrá, y ello solo será válido para el contexto en que se comprobó. De ahí la importancia de elegir una muestra que sea suficientemente representativa de la población total. Por tanto, solo podemos argumentar la validez de las hipótesis desde el punto de vista estadístico. Las pruebas de hipótesis sirven para este cometido.

A continuación os dejo una figura donde se describe, de forma muy resumida, lo que es una prueba de hipótesis. Me gustaría que os fijaseis en que en toda prueba de hipótesis existen dos tipos de errores, el falso positivo (mandar a un inocente a la cárcel) y el falso negativo (exculpar a un culpable). Estos errores deberían ser lo más bajos posibles, pero a veces no es sencillo. Para que ambos errores bajen de forma simultánea, no hay más remedio que aumentar el tamaño de la muestra. Por este motivo, para hacer un examen lo más justo posible, este debería aprobar a los que han estudiado y suspender a los que no. Lo mejor es que el número de preguntas sea lo más alto posible.

Por tanto, ojo cuando el titular de un periódico nos ofrezca una previsión electoral. Hay que mirar bien cómo se ha hecho la encuesta y, lo más importante, saber interpretar los resultados desde el punto de vista estadístico.

Test de hipótesis

Referencias:

Hernández, R.; Fernández, C.; Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. Sexta edición, McGraw-Hill Education, México.

Antecedentes y motivación del proyecto de investigación BRIDLIFE

BCH001La sostenibilidad constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global debido a las emisiones de gases de efecto invernadero y las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar nuestra generación. La concentración de CO2, alcanzó un máximo sin precedentes en 2013, con el mayor incremento anual en 30 años (World Meteorological Organization, 2014), por lo que la economía baja en carbono se perfila como una línea estratégica de gran importancia. Las actividades humanas son las principales responsables de este problema, provocando un desarrollo alejado de satisfacer las necesidades de las generaciones presentes sin comprometer las necesidades de las generaciones futuras, que constituye el núcleo del paradigma de “desarrollo sostenible” (Brundtland, 1987).

La construcción juega un papel fundamental en el desarrollo de la sociedad. Influye fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y en el empleo. Sin embargo, es una actividad que impacta significativamente en el medio ambiente (Marí, 2007), presenta efectos irreversibles y puede comprometer el presente y futuro de la sociedad. Este sector consume hasta un 60% de las materias primas extraídas (Vital Signs, 2005), generando su transformación sobre el 50% de todas las emisiones de CO2. En Europa, el 30% de los residuos proceden de la construcción y la demolición; consumiendo la industria y la construcción un 42% de la energía total de (Pacheco-Torgal y Jalali, 2011). Son datos que muestran la brecha de mejora posible en esta industria para acercarse a la sostenibilidad. No basta con construir de forma económica y eficiente, sino que debe ser socialmente aceptable, debe ahorrar recursos naturales no renovables y respetar el medio ambiente a largo plazo. Un paso en este sentido son herramientas como BREEAM, CASBEE, DGNB o LEED que certifican la sostenibilidad de las edificaciones usando parámetros objetivos.

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Otro aspecto con grandes repercusiones sociales es la profunda crisis financiera que afecta de una forma extrema la economía de nuestro país y que ha provocado el hundimiento de la actividad constructora. Las infraestructuras que se crearon con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación y es posible que las generaciones futuras tengan que pagar unas infraestructuras mermadas en sus requisitos de seguridad y funcionales asociados a la fase de servicio. En este sentido, Nishijima et al. (2012) plantean una metodología, limitada a aspectos económicos, que balancea los beneficios conseguidos y los costes asociados al diseño y construcción, costes de reposición, mantenimiento y fallos de un puente, teniendo en cuenta la tasa de equidad intergeneracional y la optimización de la estructura.

Por otra parte, no es difícil encontrar noticias causantes de alarma social en relación a la interrupción de grandes vías de comunicación debido al deterioro de los puentes, incluso algunos de muy reciente construcción. Un informe de la Asociación Española de Carreteras (2012), centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario en los últimos 6 años crece a un ritmo del 5% anual, con un déficit acumulado de inversión de 5500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. Uno de cada nueve puentes de Estados Unidos son estructuralmente deficientes, presentando una edad media de 42 años. Para resolver esta situación en el horizonte de 2028, deberían gastarse 20,5 mil millones de dólares anuales, aunque sólo se invierte el 62,4% de lo necesario (ASCE, 2013). El escenario dibuja una verdadera crisis en las infraestructuras. Cualquier actuación que se quiera realizar deberá contar con unos presupuestos muy restrictivos. El reto social será cómo aplicar dichos presupuestos de forma que se minimicen los impactos ambientales, los riesgos a las personas (Sydam et al., 2013) y la gestión sea socialmente sostenible, dentro de una política de conservación del patrimonio. Se trata de un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y sometido a grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico.

Aspectos contradictorios entre los indicadores sociales y medioambientales a corto y largo plazo complican enormemente la toma de decisiones en el ámbito de la construcción, pues, lejos de ser un problema meramente técnico, debe contemplar aspectos difusos y cualitativos, con un enfoque holístico. Ello se complica cuando el deterioro inevitable de estructuras como los puentes dependen de multitud de parámetros difíciles de estimar que requieren herramientas de identificación estructural que complementen las inspecciones (Structural System Identification, SSI) (ASCE, 2011). La extracción del conocimiento derivado de la resolución científica de los problemas planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas constituye uno de los aspectos de vanguardia en el ámbito científico (Moreno-Jiménez et al., 2012). De hecho, el concepto de infraestructura sostenible debería apoyarse en los pilares social, biofísico, económico y técnico. Los requerimientos de sostenibilidad deberían considerar aspectos globales y deberían definir los objetivos y las necesidades a satisfacer por las infraestructuras: diseño, ejecución, uso y reutilización. Ello requiere una visión amplia de la sostenibilidad a todos los niveles: ambientales, económicos, sociales, de seguridad, de prevención de riesgos, funcionales e incluso estéticos (San José y Garrucho, 2010). El pilar social se debería basar en la equidad y justicia social, entendida como la oportunidad de redistribución sobre toda la población. Existe una gran labor de investigación pendiente en el estudio de la sostenibilidad social de las infraestructuras, que debería mejorar la calidad de vida, proteger y promover la salud, buscar una distribución equitativa de los costes sociales de la construcción y buscar la equidad intergeneracional (Alarcón, 2005). Rackwitz et al. (2005) plantean, en este sentido, una optimización socio-económica de las infraestructuras como un punto de arranque a la solución de este problema complejo.

Los puentes forman parte de las infraestructuras básicas en el desarrollo económico y en el equilibrio territorial, cuya construcción, diseño, conservación y desmantelamiento se ven afectados fuertemente cuando los presupuestos son restrictivos. El proyecto propuesto, BRIDLIFE, ha elegido esta infraestructura básica, en particular los puentes pretensados, para desarrollar una metodología que resuelva el reto social descrito. En efecto, ya se ha indicado que el deterioro de los puentes y su incidencia en la seguridad son objeto de gran alarma social. Además, un mantenimiento ineficiente provoca un mayor coste económico y social por las reparaciones severas que comportan. En este coste tiene una especial relevancia el mantenimiento y los costes derivados por los fallos. Desgraciadamente, los daños estructurales del puente dependen de una gran multitud de parámetros como su situación, los materiales o la historia de las acciones a las que ha estado sometida. Se hace necesario en estos casos un análisis de fiabilidad con modelos probabilísticos sobre las cargas y la capacidad portante de sus materiales (Wisniewski et al., 2006). Destacan en este sentido los trabajos de identificación estructural mediante técnicas de observabilidad (Lozano-Galant et al., 2013). Sin embargo, sería necesario un enfoque holístico que permitiera la toma de decisiones durante el ciclo de vida de una infraestructura considerando, entre otros, los riesgos en la planificación, adjudicación, gestión, procedimientos constructivos y negociación en la materialización de las infraestructuras. Un ejemplo actual es la ampliación del Canal de Panamá, caso estudiado por el profesor Molenaar, que forma parte de nuestro equipo de trabajo (Alarcón et al., 2011), o la especial relevancia es la influencia que tiene la contratación de los proyectos (Molenaar et al., 2010).

BBA041La toma de decisiones es una de las características esenciales del ser humano que da idea de su grado de autodesarrollo, conocimiento y libertad. En ella influye la experiencia o la intuición del individuo, su comportamiento racional o emocional. Pues bien, las técnicas de decisión multicriterio abordan la resolución de problemas complejos incorporando diferentes criterios y visiones de la realidad. Jato-Espino et al. (2014) ofrecen una revisión actualizada de estas técnicas aplicadas al sector de la construcción. El empleo de técnicas de análisis del valor y toma de decisiones ha supuesto un gran avance en la definición de un indicador de sostenibilidad. El trabajo de San José y Garrucho (2010) aplica un “Modelo integrado de valor para una evaluación sostenible (MIVES)” de forma determinista en el análisis ambiental de la construcción industrial. Esta metodología permite la formulación de objetivos multidimensionales, utiliza una estructura de requerimientos jerarquizada y es capaz de unificar indicadores cuantitativos y cualitativos para llegar a un índice de sostenibilidad ambiental. Sin embargo, la selección de los criterios es una labor compleja que influye mucho en el resultado final y los indicadores empleados distan de ser determinísticos, siendo conveniente aplicar técnicas de simulación Monte Carlo o aritmética difusa para mejorarlo. Una ventaja de MIVES es la asignación de una función de valor a cada indicador, cuantitativos o cualitativos. Sin embargo, esta labor es subjetiva y requiere de un gran conocimiento del problema. Ello, no obstante, permite el trabajo interdisciplinar de grupos de expertos para definir las funciones de valor de los indicadores. Sin embargo, MIVES presenta oportunidades de mejora, objeto de investigación científica.

El Anejo 13 de la norma EHE de hormigón estructural (Aguado et al., 2008; 2012; Gómez et al., 2012) define un “Índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad”, utilizando el modelo MIVES. Existen trabajos (Pons y Aguado, 2013; Pons y de la Fuente, 2013) donde se aplica la metodología a piezas de hormigón estructural o edificios que no incluyen técnicas de optimización. Además, este enfoque queda limitado a aspectos ambientales que no consideran el ciclo completo de la vida de una estructura o el uso de hormigones de baja huella de carbono. Son técnicas jerárquicas que no contemplan las interacciones entre los distintos factores. La investigación propuesta trata de dar respuesta a los retos sociales planteados incorporando la toma de decisiones y la sostenibilidad social y aplicando las tecnologías de la información y comunicaciones, así como el uso de materiales avanzados, como tecnologías facilitadoras esenciales. El aspecto más relevante de BRIDLIFE consiste en incorporar un análisis del ciclo de vida definiendo un proceso de toma de decisiones que integre los aspectos sociales y medioambientales mediante técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio tanto de forma previa a los procesos de optimización multiobjetivo, como posteriormente en la priorización de las soluciones del frente de Pareto. Un análisis crítico de las tareas necesarias para conseguir este objetivo indica la necesidad de coordinar un grupo multidisciplinar amplio capaz de aglutinar no sólo distintas perspectivas técnicas, sino también distintos intereses, públicos y privados.

Existen dificultades al realizar un análisis de ciclo de vida de una infraestructura debido a las incertidumbres presentes en la definición de las entradas y salidas del sistema (Jato-Espino et al., 2014), que incluye la tecnología empleada en la elaboración de las materias primas, la procedencia de los materiales y su transporte, la definición de los procesos constructivos y de demolición y reutilización de los materiales (Knoeri et al., 2011). El reto implica un proceso de toma de decisiones que minimice los impactos sociales y medioambientales al coste más bajo posible. En este sentido, trabajos como los de Kim et al. (2013) proponen procesos de toma de decisión eco-amigables basados en AHP (Saaty, 1980) que aplican al caso de dos tipologías de puentes. Sin embargo, una de los inconvenientes más importantes que encuentran es la gran dependencia de los resultados en función de los pesos asignados a cada uno de los factores. Trabajos como los de Moreno-Jimenez et al. (2008), Lin et al. (2008) y Moreno-Jimenez et al. (2014) tratan de superar estas deficiencias.

La línea de investigación basada en la optimización multiobjetivo empleada por nuestro grupo constituye una técnica sin información a priori de las preferencias del decisor al analista que realiza la optimización y genera un conjunto de alternativas eficientes. El proyecto BRIDLIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación en cuanto a que se pretenden técnicas de decisión con información a priori, donde el decisor proporciona al analista una estructura de preferencias y éste es quien construye el modelo incluyendo en él toda esta información. Sin embargo el conocimiento explícito de las preferencias del decisor no es sencillo (incorporación de criterios de sostenibilidad social y ambiental en la gestión del ciclo de vida del puente). Se necesita conocer la estructura de preferencias, no cometer errores en el proceso de extracción y, además, considerar que el decisor suele modificar sus preferencias a lo largo del proceso de resolución.

BBA023

El diseño de los puentes se realiza de forma secuencial. Tras un predimensionamiento se comprueban todos los estados límites, en un proceso iterativo cuyo resultado en términos de eficiencia económica dependen fuertemente de la experiencia del proyectista. Una alternativa es el diseño totalmente automático utilizando técnicas de optimización, capaces de incorporar múltiples funciones objetivo y cuyo resultado es la generación de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). La disponibilidad de ordenadores de elevada potencia de cálculo y bajo coste, junto con el desarrollo de técnicas de análisis inteligente y minería de datos, ha permitido que en las últimas décadas haya crecido de forma importante el diseño de estructuras óptimas. Sarma y Adeli (1998) aportan una extensa revisión de artículos sobre la optimización económica de estructuras de hormigón. Estos autores insistieron en la necesidad de optimizar estructuras reales de interés, tal y como ya apuntaron Cohn y Dinovitzer (1994), constatando la escasez en la aplicación de la optimización al hormigón estructural frente a las estructuras metálicas. Además de los métodos basados en la programación matemática (Hernández y Fontán, 2002), el problema de la optimización se puede abordar mediante técnicas metaheurísticas y bioinspiradas. La presencia de grupos de investigación europeos en optimización de estructuras de hormigón gravitan en la República Checa (Leps y Sejnoha), Grecia (Kousmousis y Arsenis), y Reino Unido (Topping, Leite, Rafiq, Southcomb, Ashad, Baines). En América destaca el grupo de Coello, en México, y en Estados Unidos los grupos de Camp, Adeli y Frangopol. En la India destacan Ramasamy, Ramanjaneyulu y Krishnamoorthy. También se conocen trabajos puntuales en los Emiratos Árabes (Altoubat) y en Irán (Kaveh y Sahab). Han existido contactos con estos grupos a través de congresos, revistas y dirección de ejercicios final de carrera (el caso del profesor Leps, con el programa ERASMUS). En otros ámbitos, cabe destacar la Red HEUR en Optimización Heurística (http://www.redheur.org), cuyo coordinador es R. Martí, de la U. de Valencia, y la Red Española de Minería de Datos y Aprendizaje (http://www.lsi.us.es/redmidas/). La optimización heurística del hormigón estructural presenta pocos grupos de investigación en España; destaca el dirigido por Hernández en A Coruña, y el de Martí y Tomás, en la U.P. de Cartagena, con estudios sobre la optimización de forma y armado de estructuras laminares. Habría que añadir los trabajos encabezados por F. Navarrina y M. Casteleiro, también en A Coruña, en relación a aspectos topológicos, los de la U.P. de Madrid de Utrilla y Samartín sobre optimización de puentes y estructuras bidimensionales y la del grupo de la UPC (Aparicio, Casas, Ramos) con software de diseño automático para mejorar la elección en proyectos estructurales. En relación con los indicadores de contribución de las estructuras a la sostenibilidad, destacan los grupos de la UPC (Aguado), los de A Coruña (del Caño) los grupos de la UPM (Rodríguez y Fernández) o del IECA (Burón). También hay que resaltar el trabajo realizado por los profesores Castillo, Turmo Nogal, Lozano-Galant y colaboradores respecto a la identificación estructural mediante técnicas de observabilidad.

En relación con la optimización de puentes, la revisión mencionada de Cohn y Dinovitzer (1994) ya apuntaba la gran escasez de artículos publicados en esta materia. El diseño óptimo de vigas pre-tensadas, en especial la disposición de los tendones, es un problema clásico planteado desde hace años. Aparicio et al. (1996) presentaron un sistema de diseño asistido por ordenador de puentes de hormigón pretensado para carreteras, identificando cuáles eran las tipologías estructurales más eficaces. Hassanain y Loov (2003) presentan una revisión del estado de la cuestión de las técnicas de optimización de puentes de hormigón. Sin embargo, tal y como apuntan Hernández et al. (2010), existe cierto vacío en la investigación que se ocupe específica-mente de la optimización y el diseño completo de los puentes reales.

Con todo, la línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. Además, tampoco es suficiente la optimización multiobjetivo considerando aspectos ambientales y económicos. Si bien en trabajos previos de nuestro grupo se han comprobado reducciones significativas, estimadas entre el 10 y 50% de las emisiones de CO2 y coste respecto a estructuras no optimizadas; también es cierto que son necesarios criterios sociales, la incorporación de las restricciones presupuestarias (pasa de ser función objetivo a restricción) y la evaluación completa del ciclo de vida. En este proyecto se consideran los puentes pretensados como objeto de estudio, aunque la metodología propuesta es aplicable a otras estructuras. Además, BRIDLIFE pretende profundizar en los puentes prefabricados, pues, tal y como indica Yee (2001), existen motivos adicionales basados en beneficios sociales y medioambientales que justifican la adopción del hormigón prefabricado. El ahorro en material y mano de obra, la calidad en el producto y el rápido montaje son razones que justifican, por sí solas, el uso de esta tecnología.

Nuestro equipo investigador ha llevado a cabo estudios de optimización heurística de estructuras de hormigón desde hace una década en una trayectoria de profundización de esta disciplina. Como resultado de lo anterior, los investigadores principales han dirigido 7 tesis doctorales, 15 tesinas de máster y se han publicado 28 artículos indexados JCR directamente relacionados con estos proyectos:

  • Proyecto 80016/A04: Optimización heurística económica de marcos de paso de carretera y ferrocarril. Este proyecto se centró en la optimización económica de estructuras empleadas en carreteras como marcos, bóvedas, pórticos y muros. Se aplicó a la optimización en fase de diseño. Se detectó la necesidad de incluir estados límite no habituales en el cálculo de estas estructuras (fatiga, deformación, vibraciones).
  • Proyecto BIA2006-01444: Diseño óptimo sostenible de tableros de puentes losa pretensados. En este proyecto se optimizó tanto la economía como las emisiones de CO2 y el consumo energético en la fase de diseño de puentes losa postesados. Se aplicaron técnicas estadísticas convencionales para extraer conclusiones de predimensionamiento.
  • Proyecto BIA2011-23602: Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos (HORSOST). Con este proyecto se aplicó la optimización multiobjetivo considerando aspectos económicos y ambientales en fase de proyecto y de construcción. Se estudió asimismo el uso de hormigones con fibras, de alta resistencia y autocompatables. Se aplicaron técnicas de minería de datos para extraer conclusiones no triviales en predimensionamiento.
  • En el ámbito autonómico el grupo ha desarrollado un proyecto de investigación financiados por la Generalitat Valenciana. GV/2010/086 Criterios económicos y medioambientales para el diseño óptimo de pasos superiores de hormigón “in situ” mediante técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. También se desarrollaron dos proyectos financiados por la Universidad Politécnica de Valencia. Los trabajos se centraron en el diseño óptimo de puentes prefabricados pretensados y con fibras.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación ha permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios, sin embargo existen una serie de limitaciones que este proyecto tiene intención de superar:

  • La optimización no incluye funciones objetivo de difícil cuantificación como la sostenibilidad social, con aspectos tales como la estética o la equidad social intergeneracional. Se debe incluir además la seguridad de las personas (Fortunato III et al., 2012), o la influencia de la forma de contratación de los proyectos y las obras (Molenaar et al., 2010).
  • Los costes económicos se han considerado hasta ahora como una función objetivo en la optimización. Sin embargo, la crisis actual obliga a replantear la disposición anual de presupuestos, todos ellos muy restrictivos. Por tanto el presupuesto pasa de ser objetivo a ser una restricción en el problema de optimización.
  • Debe analizarse la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas.
  • Elegida la tipología estructural, la optimización multiobjetivo permite la obtención de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). Sin embargo, la decisión previa debe ser priorizada en base a un proceso de toma de decisión multicriterio. Tras la obtención de la frontera de Pareto, deberá elegirse la mejor opción en base a una nueva toma de decisiones. Aquí, la determinación de los factores determinantes constituye un proceso altamente complejo que requiere de la participación de expertos multidisciplinares y un control sobre el sesgo y rigor académico del juicio de dichos expertos (Hallowell y Gambatase, 2010).
  • Los proyectos previos no han incluido la gestión de activos. La determinación de cómo y cuándo deber realizarse la conservación de forma que se mantengan las prestaciones constituye un problema de optimización multiobjetivo. Deben incluirse los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo de la estructura. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro de las estructuras requieren el uso de métodos probabilísticos para evaluar el comportamiento a lo largo de su vida útil (Yang et al., 2006; Osaka y Frangopol, 2009; Orcesi y Frangopol, 2011).
  • La inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de la estructura constituye un aspecto básico a incorporar en el análisis del ciclo de vida. Una variable de diseño debe ser la durabilidad y la incorporación de la recarbonatación del hormigón (García-Segura et al., 2014).
  • Es necesario incorporar los avances realizados con hormigones de baja huella ecológica (Mellado et al., 2014) para comprobar su eficacia en los procesos de toma de decisión y optimización multiobjetivo. Asimismo, se requiere la comparación con estructuras mixtas hormigón-acero.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría resumir en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizado en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Todos los estudios realizados hasta ahora estaban basados en la optimización multiobjetivo en fase de diseño y construcción. El objetivo de esta propuesta de investigación es dar un salto científico al incorporar la visión social y el análisis completo del ciclo de vida en la toma de decisiones. Se eligen los puentes pretensados como elemento de estudio para determinar el alcance del proyecto.

El motivo de este planteamiento no solo es un desafío científico, sino también una necesidad social. En efecto, las incertidumbres relacionadas con la toma de decisiones en el diseño de nuevas infraestructuras que contemplen aspectos de sostenibilidad social y ambiental en situaciones extremas de restricciones presupuestarias, así como la decisión en las políticas de mantenimiento y gestión de activos, demolición y reutilización de las infraestructuras es un problema altamente complejo que afecta directamente a las estructuras de hormigón. Se hace necesario profundizar en la incorporación de la durabilidad y el uso de hormigones no convencionales con baja huella de carbono en la toma de decisiones. Asimismo, sería de gran interés completar y mejorar algunos criterios tomados en la norma EHE relacionados con el cálculo del índice de sostenibilidad, de forma que incorpore el análisis completo del ciclo de vida de las estructuras, incluyendo aspectos como el mantenimiento, la demolición y reutilización de las estructuras. Además, se considera necesario incorporar un índice de sostenibilidad social en la normativa actual. A continuación se relacionan los artículos científicos indexados en JCR relacionados con el proyecto. Se hace notar la productividad científica alcanzada por el Proyecto BIA2011-23602 (HORSOST) vigente de 2012 a 2014.

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  • YANG, S.I.; FRANGOPOL, D.M.; KAWAKAMI, Y.; NEVES, L.C. (2006). The use of lifetime functions in the optimization of interventions on existing bridges considering maintenance and failure costs. Reliability Engineering & System Safety, 91:698-705.
  • YEE, A.A. (2001). Social and environmental benefits of precast concrete technology. PCI Journal, 43:14-20.

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¿Qué es el ORCID?

OrcidEl post de hoy va dedicado a aquellos de vosotros que os dedicáis a la investigación científica. Vamos a hablar de ORCID,  que es un proyecto abierto, sin ánimo de lucro, comunitario, que ofrece un sistema para crear y mantener un registro único de investigadores y un método claro para vincular las actividades de investigación y los productos de estos identificadores.  ORCID es único por su capacidad de aplicarse a todas las disciplinas, sectores de investigación y fronteras nacionales. Es un centro que conecta a los investigadores y la investigación a través de la incorporación de identificadores ORCID en flujos de trabajo clave, tales como el mantenimiento de los perfiles de investigación, las presentaciones manuscritas, las solicitudes de subvención y las solicitudes de patentes.

En mi caso particular, mis registros de investigador son los siguientes:

orcid.org/0000-0001-5488-6001

Scopus Author ID 23487457600

ResearcherID K-9763-2014

 

Para que tengáis más información, os dejo los siguientes vídeos explicativos:

¿Qué universidades lideran la investigación en ingeniería civil?

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Existen multitud de listados que ordenan las universidades en función de criterios y metodologías más o menos discutibles. Algunos tratan de tener en cuenta aspectos relacionados con la docencia, la investigación, las infraestructuras, etc. Es una labor complicada y sujeta a múltiples interpretaciones. Existen universidades que elaboran listados de universidades, se pueden hacer listas de las universidades con menos de 50 años, por países, otras atendiendo al ámbito de conocimiento, etc. Sin embargo, cuando una universidad empieza a estar presente en muchas de esas listas, es una buena señal. Si no apareces en ninguna, algo está pasando.

¿Cuántas universidades hay en el mundo? Este dato es difícil de dar, pues es dinámico y a veces es complicado catalogar a determinadas instituciones como universidades. Una cifra que he encontrado en la web, referida a enero de 2014, es de 22,123 universidades. La cifra exacta no importa. Lo cierto es que se suele hablar siempre de las mejores 100 universidades, y estar en este grupo tan selecto es importante a la hora de elegir el lugar donde se va a estudiar.

En esta entrada, me centraré solo en el ámbito de la investigación, en especial en el campo de la ingeniería civil. En este sentido, existen bases de datos que se utilizan en todos los países para valorar el impacto de las revistas científicas y publicar en una de estas revistas sirve, entre otras cosas, para valorar el currículum de un investigador. En España, la publicación en revistas de alto impacto es un factor crucial en la carrera de un profesor universitario. Una de la fuente de datos más reconocida internacionalmente es la Web of Science. Esta web, de Thomson Reuters, contabiliza publicaciones y genera indicadores de más de 12,000 revistas, 12,000 conferencias anuales y 53,000 libros, representando la producción científica mundial más influyente dentro de las publicaciones en ciencias, ciencias sociales y humanidades.

Para realizar un ranking por áreas de conocimiento basándose en la base de datos antes mencionada, se procede de la siguiente forma: Se seleccionan preliminarmente las instituciones académicas (excluyendo los sistemas universitarios e instituciones que no tengan programa de doctorado) que se posicionaron dentro de los 200 puestos en relación con el número de citaciones recibidas en cada una de las 39 subáreas, dentro del quinquenio 2009-2013. Las instituciones académicas seleccionadas (en lo que se refiere al número de citaciones recibidas en el período 2009-2013) se ordenan de mayor a menor en función del resultado obtenido de un indicador elaborado (N.º de documentos * Factor de impacto). En caso de igualdad de resultados, el orden de prelación de las instituciones se ejecuta en función de los resultados en número de documentos, factor de impacto y citaciones recibidas, respectivamente. De acuerdo a esto, se seleccionaron las 100 primeras instituciones por subárea.

El factor de impacto (también conocido como índice de impacto), más común en idioma inglés Impact Factor, es una medida de la importancia de una publicación científica. Cada año es calculado por el Instituto para la Información Científica (ISI o Institute for Scientific Information) para aquellas publicaciones a las que da seguimiento, las cuales son publicadas en un informe de citas llamado Journal Citation Reports. El factor de impacto tiene una influencia enorme, incluso controvertido, y su cálculo lo podéis ver en este enlace: https://es.wikipedia.org/wiki/Factor_de_impacto

Para establecer el ranking en la disciplina de Ingeniería Civil, se seleccionaron las siguientes especialidades de la Web of Science: TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY, CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY, CIVIL ENGINEERING. Resulta interesante observar que, dentro de las 100 mejores universidades en el ámbito de la ingeniería civil, la Universitat Politècnica de València ocupa el lugar 36, la Universitat Politècnica de Catalunya el lugar 46 y la Universidad Politécnica de Madrid el lugar 80. Es curioso observar que de las 100, 20 corresponden a universidades chinas y 19 a universidades estadounidenses.

A continuación os dejo el listado de universidades, no solo para el ámbito de la ingeniería civil, realizado por la Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica de Chile, atendiendo a la metodología antes explicada. Este listado es muy importante a la hora de otorgar becas a los estudiantes.

Pincha aquí para descargar

Errores al plantear un problema de investigación

Cuando se plantea un problema de investigación, se cometen errores frecuentes que dificultan o distorsionan el trabajo de investigación. Es fácil confundir el método de investigación con el propósito que queremos investigar, y es un error común focalizar el esfuerzo en la aplicación de procedimientos, algoritmos o metodologías de moda, olvidándose del problema de investigación.

Plantear un problema de investigación consiste en estructurar y formalizar una idea de investigación, que representa el primer acercamiento a la realidad que se investigará o a los fenómenos, sucesos y ambientes a estudiar. De hecho, el planteamiento del problema de investigación consiste en desarrollar la idea a partir de los siguientes elementos: objetivos de la investigación, preguntas de investigación, justificación de la investigación, viabilidad de la investigación y evaluación de las deficiencias en el conocimiento del problema. Pues bien, es habitual comprobar que algunos de estos conceptos se confunden o no se delimitan con claridad, lo cual entorpece o desvía el esfuerzo del investigador novel.

http://tutesisesfacil.blogspot.com.es/

Los objetivos y las preguntas de investigación deben ser coherentes entre sí e ir en la misma dirección. Los objetivos de investigación establecen qué se pretende lograr con la investigación. Las preguntas de investigación indican qué respuestas deben encontrarse mediante la investigación. La justificación establece por qué y para qué debe realizarse la investigación. La viabilidad indica si es posible realizarla y, por último, la evaluación de deficiencias valora la evolución del estudio del problema.

Pero veamos algunos ejemplos de errores frecuentes:

Pregunta de investigación poco específica: «¿Cuáles serán las necesidades de formación de alto nivel de las empresas constructoras medianas y grandes de la zona central del país?» La falta de concreción es evidente: ¿Qué tipo de necesidades (financieras, tecnológicas, de calidad…)? ¿Qué significa «alto nivel»? ¿Qué son las empresas medianas y grandes? ¿Cuál es la zona central del país?

Objetivo de investigación vago o muy general: «Determinar los problemas de producción de las empresas constructoras«. ¿Qué tipo de problemas? ¿Empresas constructoras de cualquier tamaño? ¿Construcción civil o edificación?

Objetivo de investigación dirigida a una etapa de la investigación y no a todo el proceso: «Medir el valor del capital humano en empresas constructoras medianas de la Comunidad Valenciana«. Además de impreciso, «medir» no es un objetivo de investigación, sino una actividad del proceso en su conjunto.

Por tanto, algunos de los errores más frecuentes que presentan los objetivos o las preguntas de investigación son los siguientes:

  • Términos generales, poco específicos.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una etapa de la investigación y no a todo el proceso.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una consecuencia, un entregable, un producto o un impacto de la investigación.
  • Objetivos o preguntas que no implican una investigación completa (el proceso), sino la obtención de un dato o de cierta información.
  • Objetivos o preguntas que son de poco valor como para desarrollar toda una investigación.
  • Objetivos o preguntas que plantean estudios dispersos (en varias direcciones).

Os recomiendo el libro «Metodología de la investigación», de Roberto Hernández Sampieri y colaboradores, de la editorial McGraw-Hill Education, que en el 2014 ya va por su sexta edición. Os dejo un vídeo del autor sobre el tema.

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Mis líneas de investigación en el Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción

.facebook_2096399093El Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción de la Universidad Politécnica de Valencia ha sido seleccionado con la “Mención hacia la Excelencia”. Hoy en día, el título de doctor constituye un valor añadido no solo en los ámbitos universitarios, sino también en las empresas e instituciones. Este Programa de Doctorado está estrechamente relacionado con el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón, aunque no es necesario cursar el máster para acceder a este nivel de posgrado. Dentro de este programa existen tres líneas de investigación en las que estoy trabajando y liderando proyectos de investigación, que son las siguientes:

PROPT-ED: 5. Modelos predictivos aplicados al hormigón estructural basados en la minería de datos e inteligencia artificial

El descubrimiento de conocimiento en bases de datos constituye un área en la que se realizan numerosos esfuerzos, tanto en metodología como en investigación. En este contexto, la minería de datos es un conjunto de herramientas empleadas para extraer información no trivial que reside implícitamente en los datos. Esta parcela reúne ventajas de varias áreas como la estadística, la inteligencia artificial, la computación gráfica, las bases de datos y el procesamiento masivo. Mediante los modelos extraídos con este tipo de técnicas se puede abordar la resolución de problemas de predicción, clasificación y segmentación aplicados al hormigón estructural. Algunas de sus herramientas más representativas son las redes neuronales, la programación genética, las máquinas de soporte vectorial, los árboles de decisión, los modelos estadísticos avanzados multivariantes, el diseño de experimentos y el agrupamiento o clustering. Estas herramientas construyen modelos abstractos a partir de datos mediante métodos de aprendizaje automático (machine learning). Dentro de esta línea se encuentra el proyecto de investigación HORSOST, que trata del diseño eficiente de estructuras de hormigón no convencionales basadas en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos.

PROPT-ED: 6: Optimización heurística en ingeniería

Los problemas de ingeniería suelen ser difíciles de optimizar mediante métodos exactos, al igual que ocurre con muchos problemas de decisión en el campo de la investigación de operaciones. La línea de investigación profundiza en métodos de optimización empleados en inteligencia artificial, tales como los algoritmos genéticos, las redes neuronales, la cristalización simulada, la búsqueda tabú, los sistemas de hormigas, GRASP, etc., capaces de proporcionar buenos resultados en numerosos problemas de ingeniería, como las estructuras, las redes de transporte y la planificación de obras.

PROPT-ED: 7: Estandarización de la gestión de la innovación en empresas del sector de la construcción

La gestión de la innovación en las empresas del sector de la construcción se encuentra en un estado inmaduro, con ideas innovadoras que provienen principalmente de los problemas que surgen en la obra. Sin embargo, la gestión estratégica empresarial no suele considerar la innovación, sino que se apoya en subcontratistas especializados. Esta línea de investigación pretende analizar la forma en que se desarrolla la innovación en las organizaciones del sector de la construcción, los factores de los que depende y las barreras más importantes; se parte de un modelo propuesto en una investigación exploratoria previa, el cual se contrasta en diferentes tipos de empresas y circunstancias.

Los resultados de estas líneas de investigación se materializan en un número significativo de tesis doctorales, tesinas de máster y proyectos de investigación cuyos resultados son algunas publicaciones que podéis consultar en el siguiente enlace:  http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

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