Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El documento explora el diseño de estructuras modulares prefabricadas sostenibles utilizando la optimización multiobjetivo (MOO) y la toma de decisión multicriterio (MCDM) con algoritmos avanzados como NSGA-II, NSGA-III y RVEA. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El artículo destaca la importancia de integrar la sostenibilidad del ciclo de vida en los proyectos de infraestructura de transporte para estimular la innovación y la colaboración entre las partes interesadas. Además, presenta una estrategia de diseño novedosa que se centra en la optimización del ciclo de vida de los marcos modulares prefabricados de hormigón armado (RCPMF). Por último, amplía la comprensión de la aplicabilidad de los algoritmos avanzados de MOO y las técnicas de MCDM para mejorar el desarrollo sostenible de la infraestructura.
Las conclusiones más importantes de este trabajo son las siguientes:
El estudio evalúa el rendimiento de optimización del ciclo de vida de los algoritmos NSGA-II, NSGA-III y RVEA dentro de una estructura prefabricada tipo marco de diseño coherente para una infraestructura de transporte sostenible.
El NSGA-III se identifica como el algoritmo con mejor rendimiento, lo que demuestra su potencial para facilitar enfoques de diseño sostenibles.
El problema del MCDM se evalúa rigurosamente y se abordan nueve soluciones no dominantes generadas por los algoritmos de optimización, lo que demuestra la eficiencia y la fiabilidad del marco integrado de MOO y MCDM.
Los resultados abogan por un enfoque transformador del desarrollo de infraestructuras, orientado hacia soluciones de ingeniería más avanzadas y sostenibles.
Abstract:
The advancement toward sustainable infrastructure presents complex multi-objective optimization (MOO) challenges. This paper expands the current understanding of design frameworks that balance cost, environmental impacts, social factors, and structural integrity. Integrating MOO with multi-criteria decision-making (MCDM), the study targets enhancements in life cycle sustainability for complex engineering projects using precast modular road frames. Three advanced evolutionary algorithms—NSGA-II, NSGA-III, and RVEA—are optimized and deployed to address sustainability objectives under performance constraints. The efficacy of these algorithms is gauged through a comparative analysis, and a robust MCDM approach is applied to nine non-dominated solutions, employing SAW, FUCA, TOPSIS, PROMETHEE, and VIKOR decision-making techniques. An entropy theory-based method ensures systematic, unbiased criteria weighting, augmenting the framework’s capacity to pinpoint designs, balancing life cycle sustainability. The results reveal that NSGA-III is the algorithm converging towards the most cost-effective solutions, surpassing NSGA-II and RVEA by 21.11% and 10.07%, respectively, while maintaining balanced environmental and social impacts. The RVEA achieves up to 15.94% greater environmental efficiency than its counterparts. The analysis of non-dominated solutions identifies the 𝐴4𝐴4 design, utilizing 35 MPa concrete and B500S steel, as the most sustainable alternative across 80% of decision-making algorithms. The ranking correlation coefficients above 0.94 demonstrate consistency among decision-making techniques, underscoring the robustness of the integrated MOO and MCDM framework. The results in this paper expand the understanding of the applicability of novel techniques for enhancing engineering practices and advocate for a comprehensive strategy that employs advanced MOO algorithms and MCDM to enhance sustainable infrastructure development.
Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El trabajo trata sobre la toma de decisiones en infraestructuras viales sostenibles. Para ello se utiliza una variante personalizada de la técnica NSGA-II con operadores de reparación para una optimización multiobjetivo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El documento propone un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad. El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales, y utiliza algoritmos personalizados y un análisis del ciclo de vida (LCA) para una evaluación precisa. Los resultados muestran que el operador de reparaciones basado en estadísticas ofrece soluciones con un menor impacto en todas las dimensiones y demuestra una variabilidad mínima, lo que lo convierte en el más adecuado para cumplir con los requisitos de diseño del RCPMF.
Las contribuciones más importantes de este trabajo son las siguientes:
El documento presenta un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad.
El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación (basados en estadísticas, aleatorios y de proximidad) a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales.
El artículo presenta una versión personalizada del algoritmo NSGA-II (NSGA-II) de clasificación no dominada, complementada con un análisis detallado del ciclo de vida (LCA), para facilitar la evaluación precisa de las funciones objetivas.
El artículo demuestra el uso de dos técnicas de MCDM, a saber, la ponderación aditiva simple (SAW) y (FUCA), para puntuar y clasificar las soluciones MOO.
La investigación proporciona una estrategia clara y metódica para integrar el MOO y el MCDM, formando un marco coherente para la implementación práctica en contextos de ingeniería complejos.
El estudio destaca la importancia de tener en cuenta los principios de sostenibilidad desde la fase de diseño y de emplear las técnicas de MOO para encontrar soluciones equilibradas y óptimas en la ingeniería civil.
Abstract:
Integrating sustainability principles into the structural design and decision-making processes for transportation infrastructure, particularly concerning reinforced concrete precast modular frames (RCPMF), is recognized as crucial for ensuring environmentally responsible, economically feasible, and socially beneficial outcomes. In this study, this challenge is addressed, with the significance of sustainable development in modern engineering practices being underscored. A novel approach, which combines multi-objective optimization (MOO) with multi-criteria decision-making (MCDM) techniques, is proposed, tailored specifically for the design and selection of RCPMF. The effectiveness of three repair operators—statistical-based, random, and proximity based—in optimizing economic, environmental, and social objectives is evaluated. Precise evaluation of objective functions is facilitated by a customized Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) algorithm, complemented by a detailed life cycle analysis (LCA). The utilization of simple additive weighting (SAW) and fair un choix adéquat (FUCA) methods for the scoring and ranking of the MOO solutions has revealed that notable excellence in meeting the RCPMF design requirements is exhibited by the statistical-based repair operator, which offers solutions with lower impacts across all dimensions and demonstrates minimal variability. MCDM techniques produced similar rankings, with slight score variations and a significant correlation of 0.9816, showcasing their consistent evaluation capacity despite distinct operational methodologies.
Keywords:
Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; modular structure; life cycle sustainability; NSGA-II; simple additive weighting; fair un choix adéquat.
Figura 1. Mapa mental del proyecto de investigación DIMALIFE
En el pasado Congreso ACHE 2022, celebrado recientemente en Santander, tuve la oportunidad de presentar los resultados del proyecto de DIMALIFE. Este proyecto fue anterior al actual HYDELIFE y supone una línea de investigación de alta productividad para nuestro grupo de investigación. En el periodo comprendido entre 2018 y 2021, tuvimos la ocasión de publicar 50 artículos indexados de alto impacto en el JCR, defender 5 tesis doctorales, 10 trabajos fin de máster y 25 comunicaciones a congresos. A ello hay que añadir la irrupción de la pandemia, que impidió una mayor presencia física en los congresos para diseminar los resultados alcanzados. Pero para eso está internet y las redes sociales.
Os paso, por tanto, el artículo completo donde se recogen los resultados. Lo más interesante son las referencias. Si alguien tiene interés por alguna de ellas, me las puede solicitar. También os paso un enlace a los resultados del grupo en este y otros proyectos de investigación: https://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/
Figura 1. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/2015/09/infraestructura-innovacion-e-industrias-inclusivas-claves-para-el-desarrollo/
La resiliencia es un concepto que viene del mundo de la psicología y representa la capacidad para adaptarse de forma positiva frente a situaciones adversas. Proviene del latín resilio, “volver atrás, volver de un salto, resaltar, rebotar”. En el campo de la mecánica, la resiliencia sería la capacidad de un material para recuperar su forma inicial después de haber sido deformado por una fuerza. En la ecología, un sistema es resiliente si puede tolerar una perturbación sin colapsar a un estado completamente distinto, controlado por otro conjunto de procesos. En un entorno tecnológico, este término se relaciona con la capacidad de un sistema de soportar y recuperarse ante desastres y perturbaciones. En este artículo vamos a indagar en el concepto de resiliencia de las infraestructuras.
Así, dentro de los objetivos de desarrollo sostenible de Naciones Unidas (Figura 1), encontramos el Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, provomer la industrialización sostenible y fomentar la innovación. En efecto, las infraestructuras deben hacer frente al crecimiento de la población, pero también a los crecientes peligros físicos (cinéticos) como el terrorismo, o los asociados al clima extremo y los desastres naturales. La frecuencia y gravedad de estos eventos extremos se prevén crecientes, y, por tanto, es más que previsible un aumento en los costes e impacto humano. Además, debido a la cada vez más informatización y digitalización de las infraestructuras, el riesgo de ataques informáticos a las infraestructuras es más que evidente.
La resiliencia puede asociarse con cuatro atributos: robustez, que es la capacidad para resistir un evento extremo sin que el fracaso en la funcionalidad sea completo; rapidez, que sería la capacidad de recuperarse de forma eficiente y efectiva; la redundancia, que sería la reserva de componentes o de sistemas estructurales sustitutivos; y el ingenio, que sería la eficiencia en la identificación de problemas, priorizando soluciones y movilizando recursos para su solución (Bruneau et al., 2003).
Matemáticamente, se puede evaluar la resiliencia integrando la curva de funcionalidad a lo largo del tiempo (ver Figura 2).
donde Q(t) es la funcionalidad; t0 es el momento en el que ocurre el evento extremo y Tr es el horizonte hasta donde se estudia la funcionalidad.
Figura 2. Valoración de la resiliencia tras un evento extremo (Anwar et al., 2019)
En la Figura 2 se pueden observar los tres estados correspondientes con la funcionalidad. En la situación de fiabilidad, la infraestructura se encuentra con la funcionalidad de referencia, previo al evento extremo. La situación de recuperación comienza tras la ocurrencia del evento extremo, con una pérdida de funcionalidad dependiente de la robustez de la infraestructura, y con una recuperación que depende de los esfuerzos realizados en la reparación, que puede ser rápida o lenta en función del ingenio o la creatividad en las soluciones propuestas, así como de la redundancia de los sistemas previstos. Por último, la situación recuperada es la que ocurre cuando la funcionalidad vuelve a ser la de referencia.
Se comprueba en la Figura 2 cómo una infraestructura pasa de una funcionalidad de referencia a una residual tras el evento extremo. Tras el evento, puede darse una demora en la recuperación de la funcionalidad debido a las tareas de inspección, rediseño, financiación, contratación, permisos, etc.). La recuperación completa de la funcionalidad depende de la forma en la que se han abordado las tareas de reparación. Es fácil verificar que la resiliencia se puede calcular integrando la curva de recuperación de la funcionalidad desde la ocurrencia del evento extremo hasta la completa recuperación, dividiendo dicho valor por el tiempo empleado en dicha recuperación.
Este modelo simplificado permite establecer las pautas para mejorar la resiliencia de una infraestructura:
a) Incrementando la robustez de la infraestructura, es decir, maximizar su funcionalidad residual tras un evento extremo.
b) Acelerando las actividades de recuperación de la funcionalidad de la infraestructura.
En ambos casos, es necesario concebir la infraestructura desde el principio con diseños robustos, con sistemas redundantes y con una previsión de las tareas de reparación necesarias.
Con todo, la capacidad de recuperación comprende cuatro dimensiones interrelacionadas: técnica, organizativa, social y económica (Bruneau et al., 2003). La dimensión técnica de la resiliencia se refiere a la capacidad de los sistemas físicos (incluidos los componentes, sus interconexiones e interacciones, y los sistemas enteros) para funcionar a niveles aceptables o deseables cuando están sujetos a los eventos extremos. La dimensión organizativa de la resiliencia se refiere a la capacidad de las organizaciones que gestionan infraestructuras críticas y tienen la responsabilidad de tomar decisiones y adoptar medidas que contribuyan a lograr la resiliencia descrita anteriormente, es decir, que ayuden a lograr una mayor solidez, redundancia, ingenio y rapidez. La dimensión social de la resiliencia consiste en medidas específicamente diseñadas para disminuir los efectos de los eventos extremos por parte de la población debido a la pérdida de infraestructuras críticas. Análogamente, la dimensión económica de la resiliencia se refiere a la capacidad de reducir tanto las pérdidas directas e indirectas de los eventos extremos.
El problema de estas cuatro dimensiones se pueden sumar de forma homogénea, con interrelaciones entre ellas. El reto consiste en cuantificar y medir la resiliencia en todas sus dimensiones, así como sus interrelaciones. Se trata de un problema de investigación de gran trascendencia y complejidad, que afecta al ciclo de vida de las infraestructuras desde el inicio de la planificación (Salas y Yepes, 2020).
Referencias:
ANWAR, G.A.; DONG, Y.; ZHAI, C. (2020). Performance-based probabilistic framework for seismic risk, resilience, and sustainability assessment of reinforced concrete structures. Advances in Structural Engineering, 23(7):1454-1457.
BRUNEAU, M.; CHANG, S.E.; EGUCHI, R.T. et al. (2003). A framework to quantitatively assess and enhance the seismic resilience of communities. Earthquake Spectra 19(4): 733–752.
DIMALIFE: Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos
Reliability-based robust optimum design and maintenance of high social and environmental efficiency of bridges under restrictive budgets
Víctor Yepes*, a, Eugenio Pellicer b, José V. Martí c, Moacir Kripka d
a Dr. Ingeniero de Caminos. Catedrático de Universidad. ICITECH, Universitat Politècnica de València.
b Dr. Ingeniero de Caminos. Catedrático de Universidad. Universitat Politècnica de València.
c Dr. Ingeniero de Caminos. Profesor Titular de Universidad. ICITECH, Universitat Politècnica de València.
d Dr. Ingeniero Civil. Catedrático de Universidad. Universidade de Passo Fundo, Brasil.
* Persona de contacto / Corresponding author
RESUMEN
El artículo expone los resultados alcanzados dentro del proyecto de investigación DIMALIFE. Se desarrolla una metodología que incorpora la variabilidad en los procesos de toma de decisiones en el ciclo completo de vida de puentes e infraestructuras viarias, de forma que se contemplen las necesidades e intereses sociales y ambientales con presupuestos restrictivos. La variabilidad inherente a los parámetros, variables y restricciones del problema resulta crítica si se dan por buenas soluciones optimizadas, que pueden encontrarse al borde de la infactibilidad. Se precisa introducir en el análisis la optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y conseguir diseños óptimos robustos.
ABSTRACT
The article presents the results achieved within the DIMALIFE research project. It develops a methodology that incorporates variability in decision-making processes during the whole life cycle of bridges and highway infrastructures, so that social and environmental needs and interests are taken into account with restrictive budgets. The variability inherent in the parameters, variables and constraints of the problem is critical if they are given by good optimized solutions, which can be on the verge of infactibility. Multi-objective optimisation based on reliability needs to be introduced into the analysis and robust optimal designs achieved.
PALABRAS CLAVE: puentes, sostenibilidad, ciclo de vida, optimización multiobjetivo, fiabilidad.
KEYWORDS: bridges, sustainability, life cycle, multi-objective optimisation, reliability
INTRODUCCIÓN
Las vías de comunicación terrestre, y en especial los puentes, son infraestructuras básicas en el desarrollo económico, en el equilibrio territorial y en el bienestar social, cuya construcción, diseño, conservación y desmantelamiento se ven afectados significativamente cuando los presupuestos son restrictivos. Su deterioro y su incidencia en la seguridad son objeto de gran alarma social. Si además el mantenimiento es ineficiente, la reparación conlleva costes mayores. El objetivo principal del proyecto DIMALIFE consiste en desarrollar una metodología que permita incorporar la variabilidad en los procesos analíticos en la toma de decisiones en el ciclo completo de vida de puentes e infraestructuras viarias, incluyendo la licitación de proyectos de obra nueva y de mantenimiento de activos existentes, de forma que se contemplen las necesidades e intereses sociales y ambientales.
Una alternativa al proyecto secuencial de infraestructuras y del mantenimiento de las existentes 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. No obstante, esta metodología presenta limitaciones que el proyecto DIMALIFE pretende superar.
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. Este enfoque se amplió en anteriores proyectos de investigación al considerar el ciclo completo de la vida de una estructura o el uso de hormigones de baja huella de carbono, incluyendo, asimismo en el proceso 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 eficientes. Sin embargo, en el mundo real, las infraestructuras presentan una variabilidad inherente a los parámetros, variables y restricciones del problema. Este aspecto resulta crítico si se dan por buenas soluciones optimizadas, que pueden encontrarse al borde de la infactibilidad en cuanto se altera mínimamente alguno de los valores que definen el problema. Se precisa, por ello, introducir en el análisis la optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y conseguir diseños óptimos robustos, tanto de infraestructuras nuevas como del mantenimiento de las existentes, considerando el ciclo de vida hasta su desmantelamiento. Para que este procedimiento sea abordable en tiempos de cálculo razonable se precisa el uso de metamodelos (redes neuronales, modelos Kriging, superficie de respuesta, etc.) dentro de las técnicas de optimización.
Por otra parte, la fuerte limitación presupuestaria presente en momentos de crisis compromete seriamente las políticas de creación y conservación de las infraestructuras. Los resultados esperados, tras un análisis de sensibilidad de distintas políticas presupuestarias asociadas a un horizonte temporal, pretenden detallar qué tipologías, actuaciones concretas de conservación y alternativas de demolición y reutilización son adecuadas para minimizar los impactos ambientales y sociales considerando la variabilidad. En este sentido, un aspecto importante consiste en determinar los criterios e indicadores clave para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad en la licitación de proyectos de obra y de mantenimiento de infraestructuras viarias.
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO
La sostenibilidad económica y social depende directamente del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras [1]. La construcción y mantenimiento de las infraestructuras viarias y puentes afectan fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el presente y el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras que maximicen su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad [2].
Por otra parte, el envejecimiento de las infraestructuras, la mayor demanda en su desempeño (aumento de tráfico, por ejemplo) o los riesgos naturales extremos afectan a su al rendimiento [3]. Si a ello añadimos la crisis financiera que ha afectado la economía de nuestro país, el panorama se complica. 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 hacer un esfuerzo adicional para actualizar los requisitos de seguridad y funcionalidad a su nivel de servicio previsto [4].
Existen dificultades cuando se emprende un análisis de ciclo de vida de una infraestructura debido a las incertidumbres presentes en la definición de las entradas y salidas del sistema. El reto implica un proceso de toma de decisiones que minimice los impactos sociales y medioambientales al coste más bajo posible [5]. Varios trabajos han tratado de cuantificar la sostenibilidad en los proyectos de puentes [6-8].
Con todo, la línea de investigación 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. El proyecto DIMALIFE pretende superar algunas limitaciones en cuanto al alcance planteado hasta ahora. En primer lugar, los proyectos anteriores se centraban en la fase de diseño [9-12]. Sin embargo, este es un aspecto muy específico, siendo necesario abordar en mayor profundidad el análisis dual sobre la necesidad de nuevas infraestructuras o la mejora de las existentes para el mejor aprovechamiento del parque actual. En efecto, todo parece indicar que en una situación de restricción presupuestaria como la actual va a ser difícil que el grueso del presupuesto se dedique a nueva construcción, siendo razonable su empleo en el mantenimiento y rehabilitación [13]. En segundo lugar, las infraestructuras viarias incluyen no solo puentes: el abanico estructural contiene incluso el mantenimiento del pavimento; en este sentido, algunos trabajos afrontados recientemente por el grupo han abordado este aspecto con restricciones presupuestarias [14,15]. En tercer lugar, y aunque se han utilizado técnicas de decisión multicriterio para tratar aspectos complejos de sostenibilidad social y medioambiental [5,8] en el ámbito de las infraestructuras, existen limitaciones que se deben superar. Éstas tienen que ver con la sensibilidad que presentan las soluciones óptimas respecto a la variabilidad intrínseca de las variables y parámetros de los problemas estructurales, así como la influencia que presenta esta variabilidad en los resultados de los procesos de toma de decisiones. Por último, la toma de decisiones y la optimización multiobjetivo de los problemas reales conlleva un trabajo muy laborioso de programación de software propio que, en ocasiones, presenta tiempos de cálculo elevados que obliga a replantear las metodologías empleadas hasta el momento, a pesar de que las capacidades de cálculo de los ordenadores son cada vez mayores. Es el campo propicio para integrar metamodelos en los procesos de optimización, tal y como se ha empezado a realizar en algunos trabajos muy recientes del grupo en el caso de las redes neuronales [11].
En efecto, a pesar de que se ha avanzado fuertemente en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los valores de los parámetros utilizados en los códigos (propiedades del material, geometría, cargas, etc.). De hecho, los códigos estructurales consideran las incertidumbres de forma simplificada definiendo los valores característicos para las variables aleatorias como percentiles de sus distribuciones y especifican unos coeficientes parciales de seguridad. Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que cualquier pequeña variación puede hacer que la estructura no cumpla con algunos de los estados límites previstos. La necesidad de incorporar las incertidumbres ha estimulado el interés por procedimientos capaces de proporcionar diseños más robustos y fiables [16]. De todas formas, se diferencian dos enfoques que consideran la respuesta probabilista en el proceso de diseño óptimo: el diseño basado en fiabilidad y el diseño óptimo robusto. En el primero se incluyen los efectos de la incertidumbre por medio de probabilidades de fallo y de valores esperados [17], mientras que el segundo trata de determinar un diseño menos sensible a las incertidumbres de las variables y de los parámetros que intervienen en la respuesta estructural [18,19].
Uno de los grandes problemas de la optimización multiobjetivo al incorporar las incertidumbres es su elevado coste computacional. Este inconveniente ya se detectó en el caso de la optimización multiobjetivo basada en fiabilidad del mantenimiento de puentes [20] donde se tuvieron que emplear redes neuronales como metamodelos [11]. Los metamodelos, también llamados modelos subrogados, proporcionan una relación aproximada de las variables de diseño respecto a sus respuestas con un número moderado de análisis completos. Estas aproximaciones se utilizan para reemplazar los análisis informáticos costosos facilitando la optimización multiobjetivo. Entre otros, podemos distinguir el diseño de experimentos, la metodología de la superficie de respuesta, los métodos Taguchi, las redes neuronales, las funciones de base radial o los modelos Kriging [21,22].
Por último, un aspecto no tratado que se incorpora al proyecto es aprovechar las conclusiones de los análisis de optimización para incluir criterios y recomendaciones que mejoren la contratación pública sostenible de las infraestructuras, dado que se considera que este aspecto posee el potencial de influir fuertemente en las políticas futuras [23]. Es por ello que DIMALIFE pretende determinar, dentro de sus objetivos, criterios e indicadores clave que garanticen una integración efectiva de la sostenibilidad en la licitación de proyectos. Dichos desarrollos pretenden ser la base para la definición de una guía que facilite a las Administraciones incorporar la sostenibilidad en los procedimientos de licitación de una manera efectiva; de modo que se influya sobre las tres etapas clave del procedimiento de licitación: definición de criterios de selección, definición de criterios de adjudicación y definición de especificaciones técnicas y cláusulas de desempeño.
OBJETIVOS GENERALES DEL PROYECTO
La metodología habitual, tanto en el diseño como en el mantenimiento óptimo de puentes e infraestructuras viarias, puede conducir a soluciones cercanas a la infactibilidad. Por tanto, las incertidumbres deben considerarse en el diseño y el mantenimiento óptimo de infraestructuras basándose en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisión multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida, contemplando las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios, especialmente en el caso de restricciones presupuestarias. Esta metodología presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos capaces de acelerar los complejos procesos de cálculo. Además, se contempla la hipótesis adicional que establece que la contratación pública de las infraestructuras públicas debe incluir criterios de sostenibilidad por su fuerte influencia potencial en los mercados.
El objetivo general perseguido en este proyecto se basa en afrontar el reto social que supone la creación y la conservación de las infraestructuras viarias en escenarios de fuertes restricciones presupuestarias, mediante la resolución de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas (puentes de hormigón pretensado prefabricados o “in situ”, puentes mixtos, puentes de acero, tipologías de muros, bóvedas y marcos de paso inferior). Para ello se precisa un salto científico que integre a los distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras considerando la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone aplicar técnicas de optimización multiobjetivo basadas en fiabilidad, junto el empleo de metamodelos, aplicadas no solo al proyecto de nuevas infraestructuras, sino al mantenimiento de las actuales. Un estudio de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis tomadas en los inventarios del análisis del ciclo de vida proporciona conocimiento no trivial sobre las mejores prácticas. Esta metodología se aplica también a otro tipo de infraestructuras del transporte.
Los objetivos generales se desarrollan mediante los siguientes objetivos específicos:
Análisis de funciones de distribución para el diseño óptimo basado en fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos que sirva para la toma de decisión multicriterio
Determinación de los criterios e indicadores clave para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad en la licitación de proyectos de obra y de mantenimiento de infraestructuras viarias
Identificación de estrategias de mantenimiento robusto óptimo de puentes e infraestructuras viarias ya construidos
Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de los puentes e infraestructuras viarias mediante metamodelos
Comparación del diseño robusto óptimo respecto a la optimización heurística considerando incertidumbres en los escenarios presupuestarios y en las hipótesis del análisis del ciclo de vida
Para alcanzar estos objetivos, se ha colaborado con los grupos de investigación de los profesores Frangopol y Moleenar (EE.UU.), del profesor Haukaas (Canadá), del profesor Kripka (Brasil), del profesor Partskhaladze (Georgia) y del profesor Sierra (Chile).
METODOLOGÍA
La investigación combina técnicas y disciplinas diversas tales como el análisis estructural, la toma de decisiones multicriterio, la optimización heurística multiobjetivo, el análisis del ciclo de vida, el análisis basado en fiabilidad, el diseño óptimo robusto, los metamodelos y las técnicas de minería de datos. Por tanto, se trata de una combinación integrada cuyo objetivo es la priorización del tipo de diseño, o bien de su mantenimiento, basándose en criterios de sostenibilidad social y ambiental bajo presupuestos restrictivos, considerando la variabilidad inherente a los problemas reales. Los trabajos desarrollados en proyectos anteriores se centraron en la optimización con múltiples objetivos, empleando técnicas sin información a priori del decisor. En este caso, la optimización proporciona alternativas eficientes al decisor. También ha utilizado técnicas con información a priori, donde el decisor informa sobre las preferencias al analista, que optimiza su modelo. En la metodología propuesta (Figura 1) se utiliza un enfoque mixto e interactivo, donde el decisor proporciona información sobre las preferencias al analista que, tras una optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y metamodelos, aporta un conjunto de soluciones eficientes que el decisor debe evaluar antes de tomar su decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, donde el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista (en cuanto a tipologías, métodos constructivos, conservación, etc.), produciéndose con esta información una optimización multiobjetivo capaz de generar alternativas eficientes utilizando la variabilidad en los parámetros, variables y restricciones. La última fase pasa por un proceso de información a posteriori para que el decisor contemple aspectos no considerados en la optimización para dar la solución final completa.
Figura 1. Esquema metodológico diseñado para la realización del proyecto DIMALIFE
RESULTADOS
Aunque el proyecto de investigación empezó en el año 2018 y termina a finales del 2020, las aportaciones realizadas hasta el momento son significativas. La principal contribución es la incorporación de la variabilidad de los parámetros y restricciones del problema de optimización multiobjetivo basado en criterios de sostenibilidad social y medioambiental. Los resultados obtenidos se pueden clasificar en:
Formulación de una metodología de participación social que definan un proceso de decisión multicriterio, que integre aspectos objetivos y subjetivos, así como la aplicación de técnicas analíticas sistémicas (ANP) y análisis de valor, con inclusión expresa de la incertidumbre (técnicas fuzzy, modelos bayesianos, teoría neutrosófica) [24-37].
Propuesta de nuevas técnicas de optimización multiobjetivo basada en fiabilidad que integran metamodelos para acelerar la convergencia de cálculo considerando el ciclo de vida [38-50].
Definición del tipo de política presupuestaria que perjudica en mayor medida la sostenibilidad social y ambiental a lo largo del ciclo de vida de puentes e infraestructuras viarias [51-53].
Desarrollo de criterios para la Administración que potencie la incorporación de criterios sostenibles en los procedimientos de licitación de manera efectiva [54,55].
Como resultado del proyecto, también se menciona la culminación de cinco tesis doctorales [56-60], estando en marcha tres más.
CONCLUSIONES
El proyecto de investigación DIMALIFE ha profundizado en la optimización multiobjetivo en fase de diseño y construcción que incorporaban la visión social y el análisis completo del ciclo de vida. El objetivo ha sido incorporar a distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se han aplicado técnicas de optimización multiobjetivo basadas en fiabilidad, junto el empleo de metamodelos, al proyecto y mantenimiento de puentes e infraestructuras viarias.
El motivo de este planteamiento también constituye una necesidad social. En efecto, las incertidumbres relacionadas con la toma de decisiones, no solo en el diseño de nuevas infraestructuras, sino especialmente en el mantenimiento, que contemplen aspectos de sostenibilidad social y ambiental en situaciones extremas de restricciones presupuestarias, es un problema que afecta directamente a las infraestructuras viarias. El problema es altamente complejo cuando se realizan análisis basados en la fiabilidad. Se ha profundizado en el diseño robusto y el uso de metamodelos para asegurar que las soluciones optimizadas sean poco sensibles ante la variabilidad intrínseca de los parámetros. Se ha agregado la contratación pública sostenible, tanto de nuevas infraestructuras como de su mantenimiento, debido a su elevada influencia en el sector, con el fin de proponer políticas de actuación: las exigencias de las administraciones públicas serán de gran importancia futura para el diseño, construcción y mantenimiento de las infraestructuras, teniendo en cuenta las restricciones presupuestarias existentes.
Sin haber terminado el proyecto, de los resultados obtenidos y publicados hasta el momento, se puede concluir que la línea de investigación ofrece una amplia posibilidad de ramificaciones. Ello obliga a profundizar en aspectos complejos que, probablemente requieran de acuerdos de colaboración con otros grupos de investigación para conseguir resultados de mayor alcance.
AGRADECIMIENTOS
Este estudio ha sido financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, así como por fondos FEDER (BIA2017-85098-R).
REFERENCIAS
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[2] A. Aguado, A. del Caño, M.P. de la Cruz, D. Gómez, A. Josa, Sustainability assessment of concrete structures within the Spanish structural concrete code, Journal of Construction Engineering and Management. 138(2) (2012) 268–276.
[3] F. Biondini, D.M. Frangopol, Life-cycle of deteriorating structural systems under uncertainty: Review, Journal of Structural Engineering. 142(9) (2016) F4016001.
[4] J.K. Nishijima, D. Straub, M. faber, Ingergenerational distribution of the life-cycle cost of an engineering facility, Journal of Reliability of Structures and Materials. 1(3) (2007) 33–43.
[5] V. Penadés-Plà, T. García-Segura, J.V. Martí, V. Yepes, A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design, Sustainability. 8(12) (2016) 1295.
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By retocada por Yeza de la versión original de Alonsoquijano [Public domain], from Wikimedia Commons
Actualmente existe una tendencia clara hacia la evaluación de los impactos en todas las etapas del ciclo de vida de un producto. Esta tendencia ha llegado a los proyectos de estructuras, donde la evaluación de las repercusiones sociales, ambientales y económicas de las distintas alternativas no deriva en una decisión clara y unívoca de la mejor solución, sobre todo cuando los objetivos que se pretenden se encuentran enfrentados entre sí (Jato-Espino et al., 2014; Penadés-Plà et al., 2016; Zamarrón-Mieza et al., 2017; Sierra et al., 2018). El problema de seleccionar la mejor opción en el ámbito del proyecto de puentes ha supuesto una línea de investigación que se ha desarrollado enormemente en las últimas décadas. Balali et al. (2014) expusieron que los problemas relacionados con la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de un puente se pueden enmarcar dentro de las siguientes fases: (a) proyecto, (b) construcción, y (c) uso y mantenimiento. Estas fases son las que se consideran habitualmente por otros autores (Malekly et al, 2010), que además añaden una última fase en el ciclo de vida de un puente: (d) reciclado o demolición.
Así pues, el proyecto de puentes se caracteriza por la presencia de múltiples objetivos de diseño -muchos contradictorios entre sí-, y la selección de la mejor opción entre distintas alternativas. La calidad, la constructibilidad, la seguridad, el impacto ambiental y el coste son los aspectos que normalmente se consideran en el diseño y la planificación de las operaciones de mantenimiento de un puente. La optimización multiobjetivo (Multi-Objective Optimization, MOO) resulta una herramienta útil cuando varios objetivos desean optimizarse simultáneamente. MOO proporciona un conjunto de soluciones eficaces, constituyendo la denominada frontera de Pareto. Las soluciones que forman parte de la frontera de Pareto no pueden mejorarse sin que empeore cualquier otra solución de dicho conjunto. Koumousis y Arsenis (1998) utilizaron MOO para el diseño de estructuras de hormigón. Liao et al (2011) revisaron los estudios que utilizaron metaheurísticas para problemas relacionados con el ciclo de vida de un proyecto de construcción. Por su parte, Zavala et al. (2013) estudiaron las metaheurísticas utilizadas en la optimización multiobjetivo de las estructuras.
Se pueden reseñar varios estudios que han utilizado la optimización multiobjetivo para comparar el diseño de estructuras de hormigón armado (Reinforced Concrete, RC) atendiendo a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y la reducción de costes (Martínez-Martín et al., 2012; García-Segura et al., 2014, 2016; Yepes et al, 2015). Payá et al. (2008) optimizaron pórticos de edificación de RC utilizando como función objetivo la constructibilidad, los costes económicos, el impacto ambiental y la seguridad general de la estructura. Martínez-Martín et al. (2012) optimizaron las pilas RC de un puente considerando como funciones objetivo el coste económico, la congestión de las armaduras pasivas y las emisiones de CO2. Yepes et al. (2015) incorporaron como función objetivo la vida útil en el diseño de una viga de sección en I confeccionada con hormigón de alta resistencia. García-Segura et al. (2014) incluyeron, además, un factor que evalúa la seguridad global en esa misma estructura.
A pesar de que los diseños deben garantizar cierta durabilidad, esta función objetivo suele utilizarse más en el ámbito de la gestión del mantenimiento de infraestructuras ya existentes. Así, Liu y Frangopol (2005) emplearon la optimización multiobjetivo en puentes deteriorados atendiendo a su estado, a los niveles de seguridad y al coste de mantenimiento de la estructura a lo largo del ciclo de vida. Sabatino et al. (2015) optimizaron las operaciones de mantenimiento de la estructura a lo largo de su ciclo de vida bajo los objetivos simultáneos de reducción del coste de mantenimiento y la utilidad mínima anual asociada con un indicador relacionado con la sostenibilidad. Torres-Machi et al. (2015) optimizaron la gestión sostenible de un pavimento considerando simultáneamente aspectos económicos, técnicos y ambientales.
Otro aspecto de interés en el ámbito de la investigación son los procedimientos que permiten seleccionar una solución de un conjunto de opciones posibles atendiendo a múltiples criterios. Las técnicas de toma de decisiones proporcionan un procedimiento racional a las decisiones basadas en cierta información, experiencia y juicio. Estas técnicas pueden clasificarse de acuerdo con la forma en la que el decisor articula sus preferencias. En un proceso “a priori”, los expertos asignan los pesos de cada criterio en la etapa inicial. El proceso “a posteriori” no requiere una definición previa de las preferencias. Por ejemplo, la optimización multiobjetivo genera una gama de soluciones óptimas, que se consideran igualmente buenas –frontera de Pareto-. En este caso, la toma de decisiones tiene lugar “a posteriori”. Este enfoque permite el análisis de las mejores soluciones según cada objetivo, lo cual proporciona información sobre la relación entre los objetivos y las soluciones. Jato-Espino et al. (2014) presentaron una revisión del desarrollo de los métodos de decisión multicriterio aplicados a la construcción. Existen numerosas técnicas de toma de decisiones multicriterio. TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), VIKOR (Multi-criteria Optimization and Compromise Solution), MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), AHP (Analytical Hierarchy Process), ANP (Analytical Network Process), PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations), DEA (Data Envelopment Analysis), COPRAS (Complex Proportional Assessment) o QFD (Quality Function Deployment), son, entre otras, las más extensamente utilizadas.
Abu Dabous y Alkass (2010) presentaron una estructura jerárquica para la toma de decisiones en la gestión de puentes basados en MAUT y AHP. Sabatino et al. (2015) recurrieron a la teoría de utilidad de múltiples atributos para evaluar diversos aspectos de la sostenibilidad estructural considerando los riesgos asociados a los fallos en el puente y las actitudes frente al riesgo de los decisores. Ardeshir et al. (2014) emplearon un AHP difuso para seleccionar la ubicación para la construcción de un puente. Aghdaie et al. (2012) emplearon AHP y COPRAS para calcular la importancia relativa de los criterios y clasificar las alternativas en la selección de ubicaciones para construir nuevas pasarelas. Balali et al. (2014) seleccionaron el material, el procedimiento constructivo y la tipología estructural de un puente mediante la técnica PROMETHEE. Tanto VIKOR (Opricovic, 1998) como TOPSIS (Hwang y Yoon, 1981) son métodos que seleccionan soluciones basadas en la distancia más corta a la solución ideal. Opricovic y Tzeng (2004) compararon VIKTOR y TOPSIS y mostraron que presentan algunas diferencias en relación con la función de agregación y los efectos de normalización. La técnica difusa (fuzzy) (Zadeh, 1965) es una técnica útil para representar la incertidumbre inherente en la vida real. Joshi et al. (2004) evaluaron un conjunto de criterios para seleccionar la cimentacion más adecuada mediante fuzzy. AHP se combina con fuzzy (Jakiel y Fabianowski, 2015, Wang et al., 2001) para seleccionar entre distintas tipologías de puentes RC y alternativas de plataforma offshore, respectivamente. Abu Dabous y Alkass (2010) indicaron la dificultad en establecer la importancia relativa entre dos elementos con planteamientos deterministas, debido a la incertidumbre inherente al comportamiento de los diferentes elementos.
Se han propuesto muchos métodos para reducir el conjunto de soluciones procedentes de la frontera de Pareto (Hancock y Mattson, 2013). El método de la región de “rodilla” (Rachmawati y Srinivasan, 2009) constituye un método “a posteriori” que distingue los puntos para los cuales una mejora en un objetivo da lugar a un empeoramiento significativo de al menos otro objetivo. Una región de “rodilla” en el frente óptimo de Pareto, visualmente es una protuberancia convexa en la parte delantera, la cual es importante para la toma de decisiones en contextos prácticos, pues a menudo constituye el óptimo en equilibrio. Los métodos de agrupación se centran en ensamblar soluciones en grupos y seleccionar soluciones representativas (Saha y Bandyopadhyay, 2009). Los métodos de filtrado eliminan las soluciones de Pareto que ofrecen poca información al decisor (Mattson et al., 2004). Yepes et al. (2015a) propusieron un procedimiento sistemático “a posteriori” para filtrar la frontera de Pareto, a la vez que proporcionaba conocimiento relevante derivado del proceso de resolución. Esta técnica simplifica la elección de la solución preferente. Para ello se combinan matrices AHP aleatorias con la minimización de la distancia para seleccionar la solución más cercana a la ideal.
Se puede consultar una revisión bibliográfica reciente sobre la aplicación de las herramientas de decisión multicriterio al ciclo de vida de los puentes en el trabajo de Penadés-Plà et al. (2016). En este trabajo se comprueba cómo no existe una métrica universalmente aceptada para medir la diversidad de objetivos de todo tipo que se utilizan en la selección de la mejor opción de proyecto de un puente para un caso determinado. Para ello se analizaron un total de 77 artículos publicados desde 1991. El estudio aplicó un análisis multivariante de correspondencias (ver Figura). De este modo, se recogen los métodos de decisión multicriterio que debe aplicar el ingeniero para la selección de alternativas según la fase del ciclo de vida del puente, así como los criterios que se han considerado en dichos trabajos. La relación más obvia se ha identificado entre la lógica difusa y la fase de uso y mantenimiento. También se observa que el método AHP es ampliamente usado en las tres primeras fases del ciclo de vida de un puente. Finalmente la fase de demolición o reciclado es la menos estudiada, asociándose principalmente al método ANP.
Figura. Análisis de correspondencias entre la toma de decisiones y el ciclo de vida (Penadés-Plà et al., 2016)
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Hoy 2 de enero de 2018 empezamos oficialmente el proyecto de investigación DIMALIFE (BIA2017-85098-R): “Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. Se trata de un proyecto trianual (2018-2020) financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, así como por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). La entidad solicitante es la Universitat Politècnica de València y el Centro el ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Los investigadores principales son Víctor Yepes (IP1) y Eugenio Pellicer (IP2). Al proyecto también se le ha asignado un Contrato Predoctoral, que sacaremos a concurso próximamente. Con las restricciones presupuestarias tan fuertes en materia de I+D+i y con la alta competencia existente por conseguir proyectos de investigación, lo cierto es que estamos muy satisfechos por haber conseguido financiación. Además, estamos abiertos a cualquier tipo de colaboración tanto desde el mundo empresarial o universitario para reforzar este reto. Por tanto, lo primero que vamos a hacer es explicar los antecedentes y la motivación del proyecto.
La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen directamente del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). Las infraestructuras del transporte presentan una especial relevancia, especialmente sus infraestructuras viarias y puentes, cuya construcción y mantenimiento influyen fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, tal y como indica Marí (2007), estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, presentan efectos irreversibles y pueden comprometer el presente y el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012). La sostenibilidad, de hecho, constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global, las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar esta generación. Continue reading “Antecedentes y motivación del proyecto de investigación DIMALIFE (2018-2020)”→
A punto de terminar el proyecto de investigación BRIDLIFE, a continuación se exponen algunas conclusiones de interés fruto de dicho proyecto y de la tesis doctoral y publicaciones de la profesora Tatiana García Segura. Son pequeñas “píldoras” de conocimiento que pueden ser de interés para proyectistas e investigadores relacionados con los puentes, el hormigón, la sostenibilidad y la optimización. Son las siguientes:
A pesar de la reducción de durabilidad por carbonatación y la menor captura de CO2, los cementos con adiciones resultan beneficiosos desde el punto de vista ambiental [1].
Mientras el uso del hormigón reciclado como árido afecta a las propiedades del hormigón y requiere en muchos casos un incremento en el contenido de cemento, la reutilización del hormigón como material granular de relleno permite una completa carbonatación del hormigón que reduce las emisiones de CO2 [1].
Se puede mejorar la seguridad estructural de los puentes en cajón con un pequeño incremento de coste siempre que se escojan las variables adecuadas [2]. Este incremento de coste no es constante para todos los niveles de seguridad. Se pueden establecer diferentes puntos, a partir de los cuales resulta más caro mejorar la seguridad estructural [2].
No se aconseja aumentar el espesor de la losa superior para mejorar la seguridad de los puentes en cajón, ya que ello conlleva un aumento de peso innecesario [2]. Sin embargo, el espesor de las alas en el arranque es un aspecto clave para mejorar la flexión transversal [2].
A pesar de que se ha considerado la inclinación del alma como variable de optimización, su valor óptimo apenas difiere para distintos valores de seguridad. Esto se debe a que tanto el canto como el ancho de inclinación del alma aumentan en paralelo para mejorar la seguridad estructural [2].
El uso de hormigón de alta resistencia en puentes no muestra ventajas económicas a corto plazo, pues las restricciones de servicio y armadura mínima no permiten reducir el canto y la cantidad de armadura [2]. Sin embargo, el hormigón de alta resistencia retrasa el inicio de la corrosión [3] y mejora el rendimiento estructural una vez se ha iniciado la corrosión [4]. Si se diseñan estructuras con hormigones de alta resistencia se consiguen mejores resultados durante el ciclo de vida que con diseños que tienen mayores recubrimientos, a pesar de tener el mismo inicio de corrosión [4].
Los diseños que tienen una mayor durabilidad tienen un mayor coste inicial pero un menor coste de ciclo de vida [4].
Los resultados muestran que tanto la optimización del coste como de las emisiones de CO2 reducen el consumo de material. Por tanto, la optimización del coste es una buena estrategia para conseguir estructuras más ecológicas [2,5,6].
Para gestionar el mantenimiento de las estructuras de forma sostenible se debe tener en cuenta tanto el coste y las emisiones de reparación, como el impacto que produce el desvío de tráfico sobre los usuarios de la vía [4].
La optimización del mantenimiento indica que no se debe optimizar cada superficie por separado, sino que se debe coordinar el mantenimiento de todas las superficies para reducir el coste y las emisiones que ocasiona el desvío del tráfico [4].
Referencias:
[1] T. García-Segura, V. Yepes, J. Alcalá, Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability, Int. J. Life Cycle Assess. 19 (2014) 3–12. doi:10.1007/s11367-013-0614-0.
[2] T. García-Segura, V. Yepes, Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety, Eng. Struct. 125 (2016) 325–336. doi:10.1016/j.engstruct.2016.07.012.
[3] T. García-Segura, V. Yepes, D.M. Frangopol, Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks, Struct. Multidiscip. Optim. 56 (2017) 139–150. doi:10.1007/s00158-017-1653-0.
[4] T. García-Segura, V. Yepes, D.M. Frangopol, D.Y. Yang, Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges, Eng. Struct. 145 (2017) 381–391. doi:10.1016/j.engstruct.2017.05.013.
[5] T. García-Segura, V. Yepes, J. Alcalá, E. Pérez-López, Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges, Eng. Struct. 92 (2015) 112–122. doi:10.1016/j.engstruct.2015.03.015.
[6] J.V. Martí, T. García-Segura, V. Yepes, Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy, J. Clean. Prod. 120 (2016) 231–240. doi:10.1016/j.jclepro.2016.02.024.
Hoy 30 de septiembre de 2016 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de Dª Tatiana García Segura denominada “Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria”, dirigida por Víctor Yepes Piqueras. La tesis recibió la calificación de “Sobresaliente Cum Laude” por unanimidad, con mención internacional. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.
Resumen:
Los puentes, como parte importante de una infraestructura, se espera que reúnan todos los requisitos de una sociedad moderna. Tradicionalmente, el objetivo principal en el diseño de puentes ha sido lograr el menor coste mientras se garantiza la eficiencia estructural. Sin embargo, la preocupación por construir un futuro más sostenible ha provocado un cambio en las prioridades de la sociedad. Estructuras más ecológicas y duraderas son cada vez más demandadas. Bajo estas premisas, los métodos de optimización heurística proporcionan una alternativa eficaz a los diseños estructurales basados en la experiencia. La aparición de nuevos materiales, diseños estructurales y criterios sostenibles motivan la necesidad de crear una metodología para el diseño automático y preciso de un puente real de hormigón postesado que considere todos estos aspectos. Por primera vez, esta tesis estudia el diseño eficiente de puentes de hormigón postesado con sección en cajón desde un punto de vista sostenible. Esta investigación integra criterios ambientales, de seguridad estructural y durabilidad en el diseño óptimo del puente. La metodología propuesta proporciona múltiples soluciones que apenas encarecen el coste y mejoran la seguridad y durabilidad. Al mismo tiempo, se cuantifica el enfoque sostenible en términos económicos, y se evalúa el efecto que tienen dichos criterios en el valor óptimo de las variables.
En este contexto, se formula una optimización multiobjetivo que proporciona soluciones eficientes y de compromiso entre los criterios económicos, ecológicos y sociales. Un programa de optimización del diseño selecciona la mejor combinación de geometría, tipo de hormigón, armadura y postesado que cumpla con los objetivos seleccionados. Se ha escogido como caso de estudio un puente continuo en cajón de tres vanos situado en la costa. Este método proporciona un mayor conocimiento sobre esta tipología de puentes desde un punto de vista sostenible. Se ha estudiado el ciclo de vida a través de la evaluación del deterioro estructural del puente debido al ataque por cloruros. Se examina el impacto económico, ambiental y social que produce el mantenimiento necesario para extender la vida útil del puente. Por lo tanto, los objetivos propuestos para un diseño eficiente han sido trasladados desde la etapa inicial hasta la consideración del ciclo de vida.
Para solucionar el problema del elevado tiempo de cálculo debido a la optimización multiobjetivo y el análisis por elementos finitos, se han integrado redes neuronales en la metodología propuesta. Las redes neuronales son entrenadas para predecir la respuesta estructural a partir de las variables de diseño, sin la necesidad de analizar el puente. El problema de optimización multiobjetivo se traduce en un conjunto de soluciones de compromiso que representan objetivos contrapuestos. La selección final de las soluciones preferidas se simplifica mediante una técnica de toma de decisiones. Una técnica estructurada convierte los juicios basados en comparaciones por pares de elementos con un grado de incertidumbre en valores numéricos que garantizan la consistencia de dichos juicios. Esta tesis proporciona una guía que extiende y mejora las recomendaciones sobre el diseño de estructuras de hormigón dentro del contexto de desarrollo sostenible. El uso de la metodología propuesta lleva a diseños con menor coste y emisiones del ciclo de vida, comparado con diseños que siguen metodologías generales. Los resultados demuestran que mediante una correcta elección del valor de las variables se puede mejorar la seguridad y durabilidad del puente con un pequeño incremento del coste. Además, esta metodología es aplicable a cualquier tipo de estructura y material.
Acaban de publicarnos un artículo muy novedoso sobre la aproximación cognitiva a los problemas de optimización multiobjetivo de las estructuras de hormigón. La revista es Archives of Civil and Mechanical Engineering, que es una revista de alto impacto en el campo de la ingeniería civil, indexada en el JCR en el primer cuartil. El resultado de combinar técnicas de decisión multicriterio junto con la optimización multiobjetivo supone una auténtica revolución en la forma de abordar el diseño de las estructuras. Ya no basta con aplicar la experiencia, la imaginación y las normas para proyectar una estructura. Se hace necesario abordar el problema desde el origen, considerando múltiples perspectivas y buscando soluciones que optimicen a la vez aspectos como los costes, la seguridad, la sostenibilidad, los riesgos laborales, la durabilidad, la estética y tantos otros.
El artículo plantea la metodología básica necesaria para establecer la resolución de este tipo de problemas. Sin embargo se deben potenciar los estudios que permitan valorar los aspectos más subjetivos que intervienen en la decisión de la mejor opción de las posibles. Esta línea de investigación se encuadra dentro del proyecto de investigación BRIDLIFE, del cual soy investigador principal. Además, supone un ejemplo de colaboración con otras universidades, en este caso con la Universidad de Zaragoza.
Referencia:
YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems.Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001
Abstract:
This paper proposes a cognitive approach for analyzing and reducing the Pareto optimal set for multi-objective optimization (MOO) of structural problems by means of jointly incorporating subjective and objective aspects. The approach provides improved knowledge on the decision-making process and makes it possible for the actors involved in the resolution process and its integrated systems to learn from the experience. The methodology consists of four steps: (i) the construction of the Pareto set using MOO models; (ii) the filtering of the Pareto set by compromise programming methods; (iii) the selection of the preferred solutions, utilizing the relative importance of criteria and the Analytic Hierarchy Process (AHP); (iv) the extraction of the relevant knowledge derived from the resolution process. A case study on the reinforced concrete (RC) I-beam has been included to illustrate the methodology. The compromise solutions are obtained through the objectives of economic feasibility, structural safety, and environmental sustainability criteria. The approach further identifies the patterns of behavior and critical points of the resolution process which reflect the relevant knowledge derived from the cognitive perspective. Results indicated that the solutions selected increased the number of years of service life. The procedure produced durable and ecological structures without price trade-offs.
Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El documento explora el diseño de estructuras modulares prefabricadas sostenibles utilizando la optimización multiobjetivo (MOO) y la toma de decisión multicriterio (MCDM) con algoritmos avanzados como NSGA-II, NSGA-III y RVEA. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
