Trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE en su ámbito temático

Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En un artículo anterior detallamos los antecedentes y la motivación del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar la relevancia de la propuesta, que se centra tanto en la utilización de una metodología emergente y novedosa en el ámbito de las estructuras, como es la hibridación de las metaheurísticas con la inteligencia artificial, en especial con el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), como en el objeto de estudio, que es la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. Justificamos a continuación la importancia de esta propuesta.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones relacionadas con la ingeniería civil, especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras (Taffese et al., 2017). Sin embargo, los métodos más recientes como el reconocimiento de patrones (Pattern Recognition, PR), el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (DL) son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Éstas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender complicadas interrelaciones entre los parámetros y las variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles, o no son posibles, de resolver con los métodos tradicionales. Son capaces de descubrir información oculta, no trivial, sobre el rendimiento de una estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación y los datos recogidos de los sensores. Además, ML y DL tienen una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como, por ejemplo, para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los cálculos.

La optimización de las estructuras constituye un campo científico donde se ha trabajado intensamente en las últimas décadas (Afzal et al., 2020). Debido a que los problemas reales requieren un número elevado de variables, la resolución exacta del problema de optimización asociado es inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de elevada complejidad computacional, que requiere de metaheurísticas para llegar a soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables. La idea es aprovechar la inmensa cantidad de datos generados por el elevado número de iteraciones que requiere la optimización estructural mediante metaheurísticas. Es el campo ideal para la inteligencia artificial, pues permite extraer información para acelerar y afinar la búsqueda de la solución óptima. Un ejemplo de este tipo es nuestro trabajo (García-Segura et al., 2017a) de optimización multiobjetivo de puentes cajón, donde una red neuronal aprendía de los datos intermedios de la búsqueda y luego predecía con una extraordinaria exactitud el cálculo del puente, sin necesidad de calcularlo. Ello permitía reducir considerablemente el tiempo final de computación. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente por el método de los elementos finitos es mucho más lenta que una predicción con una red neuronal). HYDELIFE trata de dar un paso más allá. Se pretende que la metaheurística sea capaz de aprender de los datos recogidos utilizando la inteligencia artificial para ser mucho más efectiva, y no solo más rápida.

Concretando, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL) que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, construidos a partir del principio de las redes neuronales. El foco metodológico del proyecto es la exploración de la integración específica del DL en las metaheurísticas con el objeto de mejorar la calidad de las soluciones o los tiempos de convergencia cuando se trata de optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido ocasión de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como son los muros de contrafuertes (García et al., 2020a, 2020b; Yepes et al., 2020). Además, hemos lanzado al respecto un número especial en la revista Mathematics (indexada en el primer decil del JCR) denominado “Deep learning and hybrid-metaheuristics: novel engineering applications“ (https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/Deep_Learning_Hybrid-Metaheuristics_Novel_Engineering_Applications).

Modern methods of construction. https://www.lancashirebusinessview.co.uk/latest-news-and-features/let-s-talk-modern-methods-of-construction

En cuanto al objeto del proyecto, la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero, su justificación deriva de su importancia creciente y los huecos en la investigación encontrados. En efecto, la construcción modular y la prefabricación son técnicas ya veteranas desde que en 1936 Eugène Freyssinet construyera el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad están cambiando radicalmente este concepto y lo está llevando a una nueva dimensión. La reciente norma UNE 127050:2020 trata de los sistemas constructivos industrializados para edificios construidos a partir de elementos prefabricados de hormigón, así como de los requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación. Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que cubre una amplia gama de tecnologías basada en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que está revolucionando la forma de construir de forma más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en solo 12 días debido a la crisis sanitaria. Países como Suecia y Japón lideran la construcción MMC. En Suecia, casi la mitad de las viviendas de nueva construcción utilizan este método, llegando al 80% en el caso de viviendas unifamiliares. Japón, es el país donde se construye mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no llegan al 20% del total. La construcción MMC permite un ahorro de tiempo de hasta el 50%, permite el uso de materiales sostenibles, reduciéndose el desperdicio. La construcción en fábrica permite tolerancias estrictas, la reducción de los errores, promueve la seguridad, no estando los materiales a la intemperie durante la construcción. Además, permite el uso de materiales durables, que mejoran el aislamiento acústico, la protección contra incendios y la eficiencia energética. Sin embargo, en algunos países el uso de las MMC presenta costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros o la regulación existente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto diferente al del mercado de la construcción tradicional. La construcción modular, al tratarse de un producto alternativo, en lugar de competir, complementará el mercado tradicional. El objetivo es aumentar la productividad de los recursos disponibles mejorando la calidad, la eficiencia empresarial, la satisfacción del cliente, el rendimiento ambiental, el índice de sostenibilidad y el control de los plazos de entrega. Nuestro grupo de investigación (Sánchez-Garrido y Yepes, 2020) ha empezado a aplicar técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en MMC. Propusimos un índice de sostenibilidad, que incluye atributos tangibles e intangibles, así como factores de incertidumbre y riesgos, que permite a los promotores priorizar soluciones que aseguren la sostenibilidad económica, social y medioambiental. HYDELIFE pretende profundizar en esta vía con la optimización multiobjetivo híbrida de este tipo de construcción modular.


Constructalia – ArcelorMittal. Puente mixto Wirkowice: El primer puente de carretera en Europa con vigas de acero autopatinable Arcorox® 460 – Constructalia

Otro de los huecos detectados por nuestro grupo en este ámbito son los puentes mixtos (Martínez-Muñoz et al., 2020). El análisis del estado del arte indica que la investigación se ha centrado en el diseño preliminar de puentes con un enfoque principalmente económico (Yepes et al., 2019) sin abordar la optimización multiobjetivo social y ambiental de su ciclo de vida completo que permitan aplicar técnicas de decisión desde el diseño. mientras que a nivel mundial la preocupación se dirige a la búsqueda de soluciones sostenibles. También se ha detectado un vacío en los puentes ejecutados con vigas armadas híbridas. En este tipo de estructuras se utilizan diferentes límites elásticos de acero en las chapas de alas y alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo cual supone una reducción de peso por unidad de longitud de la sección transversal (Chacón, 2014). Sin embargo, la reducción del espesor puede acarrear la disminución de la capacidad de la sección ante otros fenómenos, como es el caso de la inestabilidad. Se debe garantizar un buen comportamiento de las vigas a cortante, estudiando su inestabilidad, a cargas concentradas y a pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés donde, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización completa a lo largo de su ciclo de vida. Asimismo, en nuestro equipo de investigación se ha desarrollado una patente sobre vigas en cajón mixtas (Alcalá y Navarro, 2020) que permiten resolver el problema de las vigas descolgadas en forjados de elementos prefabricados y que consiste en un cajón metálico que formará parte de un sistema de forjados slim-floor. HYDELIFE aplicará la metodología híbrida antes descrita para cubrir este vacío en el ámbito de la investigación de las estructuras.

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

Referencias:

AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. J. Clean. Prod., 260:120623.

ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.

CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020a). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555.

GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020b). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6), 862.

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017a). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Struct. Multidiscip. Optim., 56(1):139-150.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Adv. Civ. Eng., 2020, 8823370.

RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. J. Manage. Eng., 30(1):69-77.

SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Eng. Struct., 171:170-189.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. J. Clean. Prod., 258: 120556.

TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Autom. Constr., 77:1-14.

YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. App. Sci., 9(16), 3253.

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767.

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Evaluación neutrosófica multicriterio de alternativas sostenibles de estructuras de viviendas unifamiliares

Nos acaban de publicar en la revista Environmental Impact Assessment Review (primer cuartil del JCR) un artículo relacionado con la aplicación de la teoría neutrosófica para la toma de decisiones multicriterio de alternativas sostenibles de estructuras de viviendas unifamiliares. Se trata de una publicación de la próxima tesis doctoral de Antonio Sánchez Garrido, que codirijo con Ignacio J. Navarro, perteneciente al proyecto de investigación DIMALIFE.

Puedes descargar gratuitamente el artículo hasta el 9 de junio de 2021 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1cxMKiZ5t5ESY

ABSTRACT

This paper proposes a methodology for the assessment of the sustainability among three different structural design alternatives for a single-family home. The response associated with each alternative has been measured using 43 indicators considering all stages of the life cycle. A decision-making model is carried out on the basis of a neutrosophic group analytical hierarchy process (NAHP-G) capturing the maximum information in terms of credibility, inconsistency and indetermination. The 9 criteria on which an expert group intervenes are finally evaluated using VIKOR. The results show that non-probabilistic uncertainties influence the weights obtained, with maximum deviations in the criteria between 11.91% and 4.95%, if compared to conventional AHP. From the methodology it is obtained that the technological alternative with non-conventional concrete performs best in sustainable terms. Although the industrialized option has less environmental impact, only the simultaneous consideration of the economic, environmental and social pillars in a project will lead to appropriate sustainable designs.

KEYWORDS:

Single-family house; Group multi-criteria decision making; Sustainable design; Neutrosophic sets theory; Analytic hierarchy process; Life cycle thinking; Modern methods of construction

REFERENCE:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homesEnvironmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572

 

Métodos modernos de construcción (MMC): fabricación modular

Figura 1. Construcción modular. https://www.draytonfox.com/modern-methods-of-construction/

La construcción modular y la prefabricación son técnicas ya veteranas en el ámbito de la ingeniería civil y la edificación. Desde que en 1936 Eugène Freyssinet construyera el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y tableros eran prefabricados, la tecnología ha experimentado un avance imparable. Por otra parte, la construcción modular tiene una larga historia en la gestión de la innovación (Simon, 1962). Sin embargo, la auténtica revolución que supone la inteligencia artificial, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad están cambiando radicalmente este concepto y lo está llevando a una nueva dimensión. En efecto, estamos ante la revolución de los métodos modernos de construcción. Este es el concepto del que vamos a hablar a continuación.

Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC) , o como algunos llaman “construcción inteligente“, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Este concepto MMC lo utilizó el gobierno del Reino Unido para describir una serie de innovaciones en la construcción de viviendas, la mayoría de las cuales son tecnologías de construcción en fábrica (Gibb, 1999). Es un término que cubre una amplia gama de tecnologías basada en la fabricación modular, ya sea “in situ” o en otra ubicación, que está revolucionando la forma de construir edificios de forma más rápida, rentable y eficiente. También suele llamarse construcción “off-site”. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en solo 12 días debido a la epidemia del coronavirus. Por ejemplo, países como Suecia y Japón lideran la construcción MMC. En Suecia, casi la mitad de las viviendas de nueva construcción utilizan este método, llegando al 80% en el caso de viviendas unifamiliares. Japón, es el país donde se construye mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no llegan al 20% del total. Incluso podemos leer una noticia de hace unos días donde el alcalde de Londres apoya decididamente la aplicación de diseño de viviendas modulares.

Los diferentes métodos MMC incluyen el sistema de paneles planos prefabricados, módulos volumétricos 3D (Figuras 1 y 3), construcción con losas planas, paneles de cerramiento prefabricados (Figura 2), muros y forjados de hormigón, tecnología de doble pared (Figura 4), cimientos de hormigón prefabricado, aislamiento de encofrados de hormigón, entre otros. No obstante, la gestión de los sistemas 1D/2D respecto a los volumétricos 3D es muy diferente (López, 2017).

Tabla. Principales diferencias entre los sistemas modulares basados en elementos 1D y 2D frente a celdas 3D (López, 2017)

La reciente norma UNE 127050:2020 trata justamente de los sistemas constructivos industrializados para edificios construidos a partir de elementos prefabricados de hormigón, así como de los requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación.

Figura 2. Paneles de cerramiento prefabricados (precast cladding panels). https://www.designingbuildings.co.uk/wiki/Precast_concrete_cladding

Las ventajas de la construcción MMC frente a la construcción tradicional son evidentes. Los módulos permiten un ahorro de tiempo de hasta el 50%, pues éstos se elaboran en fábrica, sin incidencia del clima. Una vez llegan a la obra, se ensamblan, interrumpiendo al mínimo la propia obra, pues el 80% de la actividad de la construcción se ha realizado lejos de la obra. Permite el uso de materiales respetuosos con el medio ambiente, reduciéndose el desperdicio. Los módulos son de diseño atractivo e innovador, con materiales de elevada calidad, con un diseño a medida del cliente. La construcción en fábrica permite la fabricación con tolerancias estrictas, la reducción de los errores, promueve la seguridad, no estando los materiales a la intemperie durante la construcción. Además, permite el uso de materiales durables, que mejoran el aislamiento acústico, la protección contra incendios y la eficiencia energética. Sin embargo, en algunos países el uso de las MMC presenta costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros o la regulación existente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto diferente al del mercado de la construcción tradicional. La construcción modular, al tratarse de un producto alternativo, en lugar de competir, complementará el mercado tradicional. El objetivo es aumentar la productividad de los recursos disponibles mejorando la calidad, la eficiencia empresarial, la satisfacción del cliente, el rendimiento ambiental, el índice de sostenibilidad y el control de los plazos de entrega (Yepes et al., 2012; Pellicer et al., 2014, 2016).

Figura 3. Módulos volumétricos 3D (3D volumetric modules). http://www.ehu.eus/ehusfera/industrialized-architecture/page/4/

Una de las claves que acelerará, sin duda, la adopción de los métodos MMC es la introducción de la metodología BIM en los proyectos de edificación o de infraestructuras. En España, las administraciones públicas ya van dando pasos hacia la exigencia de que los proyectos de edificación o infraestructuras se realicen bajo la metodología BIM. Tanto MMC como BIM aumentan claramente la calidad del producto, la sostenibilidad y la mejora del servicio a lo largo del ciclo de vida del activo. A este respecto, recomiendo leer la guía BIM para empresas de prefabricados de hormigón (ANDECE, 2020).

En la feria Construmat de Barcelona (mayo de 2019), McKinsey & Company presentó un informe en el que se detalla cómo la tecnología basada en datos podría ayudar a las empresas españolas de infraestructuras a tomar decisiones más inteligentes, reducir el riesgo y mejorar los resultados de los proyectos. Por tanto, BIM, la automatización de procesos, la inteligencia artificial, el Big Data, las tecnologías en la nube o la interacción con Internet de las Cosas suponen el revolución que lanzará definitivamente la construcción inteligente.

Figura 4. Tecnología de doble pared (twin wall technology). https://www.cornishconcrete.co.uk/products/twin-wall/

Dentro de nuestro grupo de investigación estamos trabajando en la tesis doctoral de Antonio Sánchez Garrido sobre este tipo de aspectos. En una de sus primeras publicaciones en revista indexada en el primer decil de JCR (Sánchez-Garrido y Yepes, 2020), se han aplicado técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y análisis del ciclo de vida, a una tipología de construcción tradicional de una vivienda unifamiliar, y a dos alternativas diferentes basadas en MMC. Se propone un índice de sosteniblidad, que incluye atributos tangibles e intangibles, así como factores de incertidumbre y riesgos, que permite a los promotores priorizar soluciones que aseguren la sostenibilidad económica, social y medioambiental.

Os dejo algunos vídeos al respecto de esta nueva tecnología.

Os dejo como información complementaria un artículo de Alejandro López de hace apenas tres años, pero donde ya se empezaba a vislumbrar un crecimiento exponencial de la construcción modular.

Descargar (PDF, 623KB)

Referencias:

AENOR (2020). UNE 127050:2020. Sistemas constructivos industrializados para edificios construidos a partir de elementos prefabricados de hormigón. Requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación.

ANDECE (2020). Guía BIM para empresas de prefabricados de hormigón, 46 pp.

DOWSETT, R.; GREEN, M.; SEXTON, M.; HARTY, C.,2019. Projecting at the project level: MMC supply chain integration roadmap for small house builders. Construction Innovation-England, 19 (2): 193-211.

GIBB, A.G.F. (1999). Offsite Fabrication: Prefabrication, Preassembly and Modularisation, Whittles Publishing, Caithness

PELLICER, E.; YEPES, V.; CORREA, C.L.; ALARCÓN, L.F. (2014). Model for Systematic Innovation in Construction Companies. Journal of Construction Engineering and Management, 140(4):B4014001.

PELLICER, E.; SIERRA, L.A.; YEPES, V. (2016). Appraisal of infrastructure sustainability by graduate students using an active-learning method. Journal of Cleaner Production, 113:884-896.

LÓPEZ, A. (2016). Declaraciones ambientales de productos prefabricados de hormigón. Materiales sostenibles, 46:42-45.

LÓPEZ, A. (2017). Construcción modular en hormigón: una tendencia al alza. Revista Técnica Cemento Hormigón, 980:48-54.

LÓPEZ, A. (2018). Declaraciones ambientales de productos prefabricados de hormigón (y 2ª parte). Ecoconstrucción, 18:24-26.

RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. Journal of Management in Engineering, 30(1):69-77.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. Journal of Cleaner Production, 258: 120556.

SIMON, H.A. (1962). The arquitecture of complexity. Proceedings of the American Philosophical Society, 106(6):467-482.

YEPES, V.; PELLICER, E.; ORTEGA, J.A. (2012). Designing a benchmark indicator for managerial competences in construction at the graduate level. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice, 138(1): 48-54.

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