Optimización de pasarelas de sección en cajón mediante metamodelos Kriging

Uno de los objetivos del proyecto DIMALIFE es la obtención de procedimientos novedosos y rápidos para optimizar estructuras mediante metamodelos. Los algoritmos heurísticos siguen un proceso inteligente en el que se modifican las variables de diseño con el fin de optimizar la función objetivo y verificar las restricciones. Metodologías como la optimización del diseño basada en metamodelos, como es el caso del método Kriging, proporcionan una superficie de respuesta de la muestra que puede ser optimizada.

A continuación os dejo una comunicación que presentamos en el pasado congreso IALCCE 2018 en Gante (Bélgica) sobre la optimización de una pasarela hiperestática de sección en cajón de hormigón postesado. En este trabajo, la optimización heurística convencional y la optimización heurística basada en kriging se aplican al mismo estudio de caso. En este caso se trata de una pasarela peatonal continua de vigas de cajón. La comparación muestra las ventajas y desventajas de ambas metodologías. Espero que os sea de interés.

ABSTRACT:

The structural optimization aims to determine the best solutions for the project objectives while guaranteeing the structural constraints. The heuristic algorithms follow an intelligent process in which the design variables are modified for the purpose of optimizing the objective function and verify the constraints. Methodologies like metamodel-based design optimization or surrogate-based optimization carry out a pseudo optimization applicable to structures. The kriging method provides a response surface from the sample that can be optimized. In this paper, conventional heuristic optimization and kriging-based heuristic optimization are applied to the same case study. This case involves a continuous box-girder pedestrian bridge. The comparison of the methodologies shows the advantages and disadvantages of both methodologies. Furthermore, a major compression of both processes gain a better understanding of the methods and the most suitable cases.

REFERENCE:

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Kriging-based heuristic optimization of a continuous concrete box-girger pedestrian bridge. Sixth International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE 2018), Ganth (Belgium), October 2018, pp. 2753-2759. ISBN: 9781138626331

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Método acelerado de optimización de puentes en cajón

 

Acaban de publicarnos en Engineering Structures, revista de ELSEVIER indexada en el primer cuartil del JCR, un artículo en el que hemos propuesto un novedoso método de optimización que acelera los cálculo al emplear Kriging como metamodelo en los cálculos intermedios de las iteraciones de un proceso de optimización heurística. Se ha aplicado en la optimización de la energía requerida para la construcción de un puente en cajón de hormigón pretensado, pero la metodología es aplicable al cálculo de cualquier estructura. Este artículo forma parte del proyecto de investigación DIMALIFE. Como se ha publicado en abierto, os puedo pasar el artículo completo, que os podéis descargar también en la propia revista.

ABSTRACT:

Structural optimization is normally carried out by means of conventional heuristic optimization due to the complexity of the structural problems. However, the conventional heuristic optimization still consumes a large amount of time. The use of metamodels helps to reduce the computational cost of the optimization and, along these lines, kriging-based heuristic optimization is presented as an alternative to carry out an accelerated optimization of complex problems. In this work, conventional heuristic optimization and kriging-based heuristic optimization will be applied to reach the optimal solution of a continuous box-girder pedestrian bridge of three spans with a low embodied energy. For this purpose, different penalizations and different initial sample sizes will be studied and compared. This work shows that kriging-based heuristic optimization provides results close to those of conventional heuristic optimization using less time. For the sample size of 50, the best solution differs about 2.54% compared to the conventional heuristic optimization, and reduces the computational cost by 99.06%. Therefore, the use of a kriging model in structural design problems offers a new means of solving certain structural problems that require a very high computational cost and reduces the difficulty of other problems.

KEYWORDS: Low-embodied energy; Post-tensioned concrete; Box-girder bridge; Structural optimization; Metamodel; Kriging

REFERENCE:
PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Engineering Structures, 179:556-565. DOI:10.1016/j.engstruct.2018.11.015