optimization – El blog de Víctor Yepes

Aportaciones al Congreso sobre Optimización de Estructuras HPSM/OPTI 2025, Edimburgo (Reino Unido)

Los días 10 a 12 de junio de 2025 se celebró en Edimburgo (Reino Unido) uno de los congresos más importantes sobre optimización de estructuras: “12th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials, HPSM/OPTI 2025“. He participado en dicho congreso tanto en su Comité Científico como Invited Speaker.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València. Además, es uno de los resultados de la tesis doctoral de Lorena Yepes.

En cuanto la comunicación esté publicada en el libro de ponencias, os pasaré el enlace para su descarga gratuita. A continuación os paso el resumen de la comunicación presentada.

El artículo «Multi-Attribute Decision-Making in Prestressed Concrete Road Flyover Design», propone una innovadora metodología para optimizar el diseño de puentes de hormigón pretensado teniendo en cuenta simultáneamente tres criterios clave: el coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada en los materiales. Su objetivo es encontrar soluciones de compromiso que equilibren sostenibilidad y eficiencia estructural.

Aportaciones principales del estudio

Este trabajo aporta un enfoque sistemático y práctico para integrar criterios medioambientales y económicos en el diseño de pasos elevados. Frente a las metodologías tradicionales que suelen priorizar únicamente el coste, los autores aplican técnicas de toma de decisiones multicriterio para considerar también el impacto ambiental desde el inicio del proceso proyectual. Además, ofrecen pautas concretas para diseños preliminares que buscan un equilibrio entre coste, emisiones y consumo energético.

Metodología empleada

La investigación se basa en técnicas avanzadas de optimización y modelado. En primer lugar, se utilizaron 50 soluciones iniciales de diseño generadas mediante un muestreo estadístico conocido como Latin Hypercube Sampling, que explora diferentes combinaciones de parámetros como la resistencia del hormigón, la anchura de la base y la profundidad del tablero.

A continuación, se aplicó un modelo de sustitución de tipo Kriging, capaz de estimar con gran precisión los resultados estructurales sin necesidad de cálculos exhaustivos para cada diseño. Esto permitió ampliar el análisis a 1.000 soluciones adicionales simuladas.

Con todas las alternativas sobre la mesa, se extrajo la “frontera de Pareto”, un conjunto de soluciones no dominadas que representan los mejores compromisos posibles entre los tres objetivos. Finalmente, se aplicaron distintos escenarios de toma de decisiones multiatributo, asignando diferentes pesos a cada criterio, para seleccionar los diseños más equilibrados.

Resultados más relevantes

El análisis reveló que los diseños más sostenibles tienen características comunes: una relación entre canto del tablero y luz principal cercana a 1/30 y una resistencia del hormigón de 40 MPa. Estas configuraciones permiten reducir tanto el consumo de materiales como las emisiones sin comprometer la viabilidad estructural.

Dependiendo del peso asignado a cada criterio (coste, emisiones, energía), se identificaron varias soluciones óptimas, destacando especialmente dos (denominadas #6 y #13) por su buen rendimiento integral. Curiosamente, priorizar solo el coste lleva a soluciones con mayor canto, mientras que priorizar el medio ambiente genera estructuras más esbeltas y materialmente eficientes.

Conclusiones y recomendaciones

El estudio concluye que aplicar técnicas de decisión multicriterio en la ingeniería civil permite diseñar infraestructuras más sostenibles y racionales, sin sacrificar funcionalidad ni economía. Se recomienda considerar desde fases tempranas del diseño variables ambientales clave como las emisiones o la energía embebida, además de los costes.

Asimismo, los autores sugieren incorporar la participación de los diferentes agentes implicados (ingenieros, administraciones, ciudadanía) para lograr soluciones más equilibradas y duraderas.

Este trabajo representa un avance hacia una práctica de la ingeniería más alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, y especialmente con el ODS 9, que promueve infraestructuras resilientes, sostenibles e innovadoras.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-attribute decision-making in prestressed concrete road flyover design. International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials, HPSM/OPTI 2025, 10-12 June 2025, Edinburgh, UK.

Optimización estructural multiobjetivo en edificios: cómo reducir costos y emisiones con vigas de sección variable

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Energy and Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en D1 del JCR. El estudio presenta una tipología estructural compuesta que combina columnas de hormigón armado con vigas de acero de sección variable híbrida transversal (THVS) para optimizar el coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada en la construcción de edificios.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València.

El estudio plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿en qué medida la optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de una tipología compuesta con columnas de hormigón armado y vigas de sección variable transversamente híbridas (THVS) contribuye a la reducción del coste económico, de las emisiones de CO₂ y de la energía incorporada en la construcción?

Esta formulación permite abordar de manera precisa la problemática del impacto ambiental y económico del sector de la construcción, orientando la investigación hacia la identificación de configuraciones estructurales que minimicen estos factores mediante metodologías de optimización. La pregunta define claramente el problema central: la búsqueda de una alternativa estructural más eficiente que las tipologías tradicionales de hormigón armado.

Metodología

El estudio adopta un enfoque de optimización estructural basado en la combinación de Biogeography-Based Optimization (BBO) y Constrained Deterministic Local Iterative Search (CDLIS). Este enfoque permite buscar de manera eficiente soluciones en un espacio de diseño altamente complejo. Se analizan tres tipologías estructurales:

Estructura tradicional de hormigón armado: Se optimizan las dimensiones de vigas, columnas y cimentaciones, así como la calidad del hormigón utilizado.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones rígidas: Se sustituyen las vigas de hormigón armado por vigas THVS con conexiones fijas a las columnas.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones articuladas: Similar a la anterior, pero con conexiones articuladas.

Las funciones objetivo optimizadas incluyen:

Coste económico: Calculado con base en los precios unitarios de materiales y procesos constructivos.
Emisiones de CO₂(e): Evaluadas según un enfoque «cradle-to-site», considerando la extracción de materias primas, fabricación y construcción.
Energía incorporada: Calculada en términos de consumo energético total en las fases de producción y construcción.

Se tienen en cuenta restricciones estructurales y de servicio según las normativas de diseño. Además, se implementa la interacción suelo-estructura mediante un modelo de tipo Winkler para evaluar los asentamientos diferenciales y su efecto en el diseño estructural.

Aportaciones relevantes

La tipología compuesta con vigas THVS y conexiones rígidas logra una reducción del 6 % en costes económicos, del 16 % en emisiones de CO₂ y del 11 % en energía incorporada para edificios con luces de 4 m.
Para edificios con luces de 8 m, la configuración con uniones articuladas permite reducir los costos económicos y las emisiones en un 5 % y un 6 %, respectivamente, aunque con un mayor consumo de energía.
Se demuestra que la menor carga axial transmitida por las vigas THVS reduce las solicitaciones en columnas y cimentaciones, lo que optimiza su diseño y reduce su impacto ambiental.
Se comprueba que el uso de acero de mayor calidad en las alas de las vigas THVS en comparación con el alma mejora la eficiencia estructural, con razones de hibridación (Rh) entre 1,2 y 2,0.

Discusión de resultados

El análisis de los resultados revela diferencias significativas entre las configuraciones estructurales. En los edificios con luces reducidas (4 m), las vigas THVS con uniones rígidas ofrecen el mejor rendimiento en términos de coste y sostenibilidad. En cambio, en edificios con luces mayores (8 m), las conexiones articuladas permiten un mejor aprovechamiento del material, aunque con una menor rigidez global.

Cabe destacar que la consideración de elementos de rigidización adicionales, como muros y losas, mejora notablemente el comportamiento de la tipología articulada, reduciendo su impacto ambiental en un 45 % y disminuyendo en un 60 % la carga axial sobre las columnas.

Líneas futuras de investigación

Perfeccionamiento del proceso de fabricación de vigas THVS, abordando aspectos como soldadura, control de calidad y optimización de ensamblaje.
Desarrollo de conexiones híbridas entre vigas THVS y columnas de hormigón armado, mejorando la eficiencia de transferencia de cargas.
Exploración de configuraciones mixtas de soporte, optimizando la selección de conexiones fijas o articuladas según las características del edificio.
Evaluación del comportamiento ante cargas dinámicas y sísmicas, considerando efectos de fatiga y estabilidad estructural.
Implementación de metamodelos para optimización computacional, reduciendo el tiempo de cálculo en simulaciones de alta fidelidad.

Conclusión

La optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de vigas THVS permite reducir costes y mejorar la sostenibilidad ambiental. Las configuraciones con conexiones rígidas son particularmente eficientes en luces cortas, mientras que las conexiones articuladas son una alternativa viable en luces mayores cuando se combinan con elementos de rigidización adicionales. Estos hallazgos abren nuevas líneas de investigación en la aplicación y mejora de sistemas estructurales compuestos en ingeniería civil.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607

Modelos subrogados para optimizar el coste de pasos superiores pretensados

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Infrastructures, indexada en el JCR. El estudio presenta una metodología de optimización de costes para puentes losa aligerados postesados mediante metamodelos, en la que se destaca la aplicación del modelo Kriging en combinación con algoritmos heurísticos.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València. A continuación, explicamos brevemente el contenido del artículo que podéis descargar gratuitamente.

La investigación se centra en un puente de tres vanos con luces de 24, 34 y 28 m, y optimiza el diseño estructural para reducir costes sin comprometer los criterios de servicio y seguridad. Se identifica una reducción del 6,54 % en los costes en comparación con enfoques tradicionales, lograda principalmente mediante la disminución del uso de hormigón en un 14,8 % y del pretensado en un 11,25 %.

El trabajo también evalúa distintas técnicas predictivas, como redes neuronales y funciones de base radial, y determina que las redes neuronales presentan el menor error de predicción, aunque requieren varias ejecuciones para garantizar estabilidad. En contraste, el modelo Kriging permite identificar óptimos locales con alta precisión. La metodología propuesta proporciona una estrategia eficiente para la toma de decisiones en ingeniería estructural, que promueve diseños de puentes más rentables sin comprometer el rendimiento estructural.

Figura. Paso superior en la autovía A-7, en Cocentaina (Alicante)

Los resultados indican que la optimización mediante modelos subrogados permite reducir significativamente los costes de diseño de pasos superiores pretensados. La estrategia adoptada optimiza variables como la profundidad de la losa, la geometría de la base y la resistencia del hormigón, y respeta las restricciones impuestas por los estados límite de servicio, que son los últimos según el Eurocódigo 2. Se observa que la metodología basada en kriging y la optimización heurística proporciona resultados prácticos con menor esfuerzo computacional en comparación con la optimización directa de todas las variables estructurales.

El modelo Kriging optimizado mediante Simulated Annealing identificó una configuración de losa con una profundidad de 1,30 m y una base de 3,15 m como la solución más rentable. Esta configuración se corrobora mediante la predicción de redes neuronales, lo que muestra coherencia en la localización del óptimo. En comparación con estudios previos, los resultados indican que la metodología utilizada en este trabajo permite obtener ahorros significativos sin necesidad de analizar exhaustivamente cada alternativa estructural.

A partir de los hallazgos obtenidos, se sugiere explorar la integración de métodos de optimización multiobjetivo que tengan en cuenta no solo el coste, sino también el impacto ambiental y los costes de mantenimiento a lo largo del ciclo de vida del puente. La inclusión de criterios de sostenibilidad podría mejorar la eficiencia global del diseño estructural y su capacidad de adaptación a normativas futuras.

Otra línea de investigación relevante consiste en aplicar modelos subrogados en el diseño de otros tipos de estructuras, como puentes de vigas o marcos de hormigón armado, para evaluar su viabilidad en distintas configuraciones estructurales. Además, el desarrollo de modelos predictivos más sofisticados, que integren aprendizaje automático y simulaciones de alta fidelidad, podría optimizar aún más los diseños propuestos.

Por último, se recomienda estudiar el impacto de la variabilidad de los materiales y las condiciones de carga en la optimización del diseño. La incorporación de análisis probabilísticos mejoraría la fiabilidad de las soluciones obtenidas, ya que se obtendrían diseños estructurales más robustos y seguros.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

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Modelización y métodos de optimización aplicados al consumo energético en los ferrocarriles

El sector ferroviario, reconocido por su eficiencia energética, sigue siendo objeto de investigación para mejorar su sostenibilidad. Pese a representar solo el 2 % del consumo energético del transporte en Europa, su relevancia en el transporte de mercancías y pasajeros impulsa la investigación para reducir su huella de carbono. La necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mejorar la competitividad económica ha llevado a realizar estudios exhaustivos centrados en el consumo energético ferroviario.

Modelización del consumo energético

El modelado del consumo energético permite evaluar y simular el rendimiento de los trenes sin necesidad de realizar pruebas experimentales. Las técnicas de modelado se clasifican principalmente en modelos deterministas y métodos alternativos, como redes neuronales y modelos estocásticos. Estos enfoques permiten analizar múltiples escenarios operativos y optimizar las decisiones estratégicas y operativas.

Modelos deterministas

El enfoque predominante utiliza ecuaciones basadas en la ecuación de Davis, que describe la resistencia al movimiento del tren en función de factores como la velocidad, la masa y la fricción. Su modularidad permite incluir características como frenos regenerativos y sistemas de almacenamiento a bordo. Aunque estos modelos son fiables, requieren numerosos parámetros técnicos, algunos de los cuales son difíciles de obtener debido a su complejidad técnica y a la necesidad de realizar mediciones precisas.

La ecuación de Davis se amplía con frecuencia para incorporar factores como la inclinación de la vía, la resistencia aerodinámica y la fricción en curvas. Estas ampliaciones permiten crear simuladores más detallados que evalúan trayectorias específicas y condiciones operativas complejas. Algunos estudios incluyen incluso el consumo de sistemas auxiliares, como el aire acondicionado y la iluminación, lo que mejora la precisión.

Además, el modelado detallado permite tener en cuenta aspectos como la variación de la masa del tren debida a la carga de pasajeros o mercancías, así como las condiciones meteorológicas y la interacción entre trenes en redes densas. Gracias a estas mejoras, los simuladores no solo evalúan el consumo energético, sino también el impacto de distintas estrategias operativas.

Alternativas al enfoque determinista

Los modelos basados en redes neuronales (Neural Networks) y en técnicas estocásticas (Stochastic Methods) han sido menos explorados, pero ofrecen flexibilidad y pueden manejar incertidumbres como retrasos y cambios en la carga de pasajeros. Las redes neuronales permiten entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de datos operativos, lo que les permite aprender patrones complejos que los modelos deterministas podrían pasar por alto. Sin embargo, estos métodos requieren grandes volúmenes de datos y procesos de entrenamiento complejos.

Los modelos estocásticos integran factores aleatorios, como fallos en el sistema y condiciones meteorológicas. Su uso es particularmente relevante en redes ferroviarias densas, donde las interacciones entre trenes generan escenarios difíciles de prever mediante métodos deterministas. Los estudios actuales sugieren que estas técnicas podrían aplicarse a la gestión en tiempo real de las redes ferroviarias para mejorar la eficiencia global.

Métodos de optimización

La optimización del consumo energético ferroviario implica resolver problemas complejos, desde la gestión de perfiles de velocidad hasta la distribución de tiempos de espera y la configuración de infraestructuras. Estos estudios buscan minimizar el consumo energético sin comprometer los tiempos de viaje ni la capacidad operativa.

La formulación de problemas de optimización se basa en variables como los tiempos de viaje, los perfiles de velocidad, el consumo energético y la utilización de las infraestructuras, y su enfoque varía en función de si se optimiza un solo tren o un sistema completo. Las metodologías utilizadas incluyen la optimización unidimensional, que se centra en variables individuales como, por ejemplo, minimizar el tiempo de viaje o el consumo energético, y la optimización multidimensional, que aborda simultáneamente varios factores como el tiempo, el consumo energético, los costos operativos y las emisiones contaminantes. Los problemas de optimización pueden ser estáticos, donde se consideran condiciones fijas, o dinámicos, que ajustan decisiones en tiempo real con datos operativos actualizados.

Los métodos de optimización incluyen la búsqueda directa, que evalúa todas las soluciones posibles y es adecuada para problemas simples con pocos parámetros, y el análisis de principios máximos, que obtiene soluciones exactas mediante ecuaciones matemáticas avanzadas, aunque para ello sea necesario realizar simplificaciones y hacerlos computacionalmente viables. Las metaheurísticas, inspiradas en procesos naturales, se utilizan ampliamente por su capacidad para gestionar espacios de solución complejos. Entre ellas destacan los algoritmos genéticos, que han demostrado su versatilidad y eficacia en numerosos estudios. También se emplean técnicas como la optimización por enjambre de partículas y la optimización por colonias de hormigas, que son útiles en problemas específicos como, por ejemplo, la asignación de horarios y rutas óptimas. Además, la optimización basada en aprendizaje combina aprendizaje individual y colectivo para mejorar los resultados en contextos operativos cambiantes.

Los métodos de optimización también incluyen técnicas como la programación lineal, la programación dinámica y los algoritmos híbridos, que combinan diferentes enfoques para superar las limitaciones de cada uno de ellos. Las técnicas más avanzadas integran sistemas de inteligencia artificial y algoritmos de predicción para ajustar dinámicamente los parámetros operativos.

Discusión y análisis estadístico

Un análisis estadístico muestra que los modelos deterministas predominan debido a su precisión y facilidad para incluir múltiples factores. En optimización, los algoritmos genéticos son ampliamente preferidos, aunque métodos como la optimización por enjambre de partículas han demostrado ser eficaces en ciertos problemas.

Estudios recientes sugieren la posibilidad de combinar diferentes algoritmos para cubrir todo el espacio de soluciones y abordar problemas complejos que incluyen interacciones entre múltiples trenes y redes ferroviarias completas. Estas estrategias son esenciales para implementar operaciones ferroviarias completamente autónomas y sostenibles.

Además, el uso de análisis estadísticos avanzados, como el análisis de correspondencias y el modelado predictivo, permite identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los modelos y algoritmos utilizados.

Conclusión

La combinación de modelos deterministas y técnicas complementarias podría mejorar la precisión de los estudios. En optimización, el desarrollo de enfoques híbridos que combinen diferentes algoritmos metaheurísticos podría suponer un gran avance en la gestión energética ferroviaria. La integración de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning Techniques) podría revolucionar el campo y llevar a sistemas ferroviarios más sostenibles y eficientes.

Referencia:

MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA-SANCHÍS, I.; YEPES, V.; INSA-FRANCO, R. (2019). A review of modelling and optimisation methods applied to railways energy consumption. Journal of Cleaner Production, 222:153-162. DOI:10.1016/j.jclepro.2019.03.037

Os dejo la versión autor del artículo, para su consulta.

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Técnica innovadora optimiza estructuras de hormigón y reduce emisiones de CO₂ al considerar la interacción suelo-estructura

El artículo científico, titulado «Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction» y publicado recientemente en Engineering Structures, una de las revistas de mayor impacto en ingeniería civil, aborda un desafío clave en la ingeniería estructural: cómo optimizar el diseño de estructuras de hormigón armado para minimizar su impacto ambiental, con especial atención a la reducción de las emisiones de CO₂.

Esta investigación es el resultado de una colaboración internacional realizada en el marco de los proyectos HYDELIFE y RESILIFE, cuyo investigador principal es Víctor Yepes, y es fruto de una colaboración internacional entre investigadores de Cuba, Brasil y España.

Contexto de la investigación

La optimización estructural ha sido ampliamente explorada en las últimas décadas debido a la creciente necesidad de reducir los costes de construcción y el uso de materiales, todo ello mientras se minimiza el impacto ambiental. En el caso de las estructuras de hormigón armado, que son esenciales en la construcción de edificios y obras de infraestructura, optimizar su diseño conlleva implicaciones significativas en cuanto al ahorro de recursos y la reducción de las emisiones de CO₂.

Los problemas de optimización estructural pueden resolverse mediante métodos exactos, como la programación matemática, o mediante métodos heurísticos que imitan procesos naturales (como la evolución genética o el comportamiento de enjambres). Aunque los métodos heurísticos son más eficientes para problemas complejos y no lineales, como los que involucran grandes estructuras tridimensionales, requieren un alto coste computacional. Para abordar este problema, los autores proponen el uso de metamodelos, que son modelos simplificados que permiten realizar simulaciones con un consumo computacional mucho menor sin sacrificar demasiada precisión. En este estudio, se utiliza un metamodelo basado en Kriging, una técnica que permite aproximar el comportamiento de estructuras complejas.

Además, el estudio introduce una novedad crucial: la inclusión de la interacción suelo-estructura (SSI, por sus siglas en inglés) durante el modelado. Esta interacción, que muchas veces se ignora en los modelos tradicionales, afecta significativamente al comportamiento de la superestructura (el marco de hormigón). Ignorarla puede dar lugar a diseños menos precisos que no tienen en cuenta los asentamientos diferenciales del suelo, lo que puede provocar tensiones adicionales y un mayor deterioro de las estructuras con el tiempo.

Metodología

La investigación emplea un enfoque combinado de optimización heurística convencional y una estrategia basada en Kriging para optimizar marcos espaciales de hormigón armado. El objetivo es reducir las emisiones de CO₂ de las estructuras optimizadas, en línea con los esfuerzos para disminuir el impacto ambiental del sector de la construcción. El estudio incluye tres estudios de caso, cada uno con diferentes configuraciones estructurales (variando la longitud de los vanos y el número de niveles de las estructuras) para generalizar los resultados.

El elemento clave en esta investigación es la inclusión de la interacción suelo-estructura, que afecta al comportamiento global del sistema. Los autores utilizan un modelo de Winkler, que representa el suelo como un conjunto de resortes con rigidez variable en función de las características del suelo, y lo implementan en dos tipos de suelos: uno cohesivo y otro granular. Esta diferenciación es importante porque cada tipo de suelo responde de manera distinta a las cargas, lo que provoca asentamientos que, en última instancia, influyen en las tensiones de la superestructura. La plataforma CSi-SAP2000 se utilizó como motor de cálculo, mientras que el análisis geotécnico y estructural se integró mediante MATLAB.

Resultados

Uno de los hallazgos más destacados del estudio es que la inclusión de la interacción suelo-estructura modifica significativamente los diseños estructurales. En general, las estructuras diseñadas teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura requieren más material (mayores cantidades de hormigón y acero), lo que refleja el aumento de tensiones debido a los asentamientos diferenciales. Por ejemplo, en comparación con un modelo con soportes rígidos ideales, las estructuras que consideran la inclusión de la interacción suelo-estructura muestran un aumento del 12,03 % en las emisiones de CO₂ en suelos cohesivos y hasta un 18,81 % en suelos friccionales.

Los elementos estructurales más afectados por la interacción suelo-estructura son las columnas. Esto se debe a que los asentamientos diferenciales incrementan los momentos flectores en las columnas, lo que requiere un refuerzo adicional y secciones más grandes para resistir las nuevas tensiones. En algunos casos, las emisiones de CO₂ asociadas a las columnas aumentaron más del 60 % al considerar la interacción con el suelo. Los resultados son especialmente marcados en suelos granulares, donde los asentamientos diferenciales son más pronunciados.

Además, la metodología basada en metamodelos, asistida por la técnica de Kriging, demostró ser eficaz para lograr optimizaciones con un alto grado de precisión (hasta un 98,24 % en suelos cohesivos y un 98,10 % en suelos granulares), todo ello reduciendo el tiempo de cálculo en aproximadamente un 90 % en comparación con los métodos heurísticos convencionales.

Implicaciones

Este estudio tiene importantes implicaciones prácticas para el diseño de estructuras de hormigón armado. La inclusión de la interacción suelo-estructura permite obtener diseños más robustos y precisos, lo que reduce el riesgo de fallos prematuros y la necesidad de costosos trabajos de mantenimiento a largo plazo. Los modelos que no tienen en cuenta la interacción suelo-estructura pueden dar como resultado estructuras que inicialmente parecen eficientes, pero que con el tiempo se deterioran más rápidamente debido a las tensiones adicionales no previstas. Por tanto, incluir esta interacción desde el inicio del diseño mejora significativamente la durabilidad y la fiabilidad de las estructuras.

Desde el punto de vista ambiental, el uso de metamodelos para optimizar estructuras de hormigón supone un importante avance. Al reducir el material necesario y mejorar la eficiencia estructural, se contribuye a la reducción de las emisiones de CO₂, un objetivo clave en la lucha contra el cambio climático. Además, la metodología propuesta ofrece un enfoque más sostenible al disminuir los recursos computacionales necesarios para realizar simulaciones complejas.

En conclusión, la inclusión de la interacción suelo-estructura y el uso de metamodelos basados en Kriging suponen una contribución innovadora al campo de la ingeniería estructural. Esta investigación no solo proporciona mejores resultados de diseño, sino que también tiene el potencial de reducir el impacto ambiental de las estructuras de hormigón armado, lo que hace que el sector de la construcción sea más sostenible y eficiente.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657

Redes neuronales y metamodelos Kriging para la optimización de la energía en puentes losa pretensados

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El artículo evalúa la eficacia de las redes neuronales artificiales y los modelos sustitutos de Kriging para optimizar la energía incorporada de los puentes de losas pretensadas, y proporciona recomendaciones prácticas para mejorar el diseño y la sostenibilidad.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

Introducción

La industria de la construcción contribuye significativamente al consumo mundial de energía y a las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que suscita un interés creciente en mejorar las prácticas de sostenibilidad.
El hormigón pretensado destaca por sus ventajas, que incluyen la durabilidad, la reducción del mantenimiento y la rapidez de construcción, a pesar de los costes iniciales más altos en comparación con los métodos tradicionales.
Las investigaciones indican que existe una brecha en la optimización de la energía incorporada en los puentes de losas de hormigón, lo que exige una mayor exploración y metodologías innovadoras, como el Kriging y las redes neuronales artificiales, para optimizar su diseño de manera efectiva.

Descripción de la cubierta del puente de losa aligerada

Los diseñadores suelen utilizar una relación canto/luz de 1/25 para las losas de carreteras con el fin de garantizar su integridad estructural. Los diseños de losas aligeradas ofrecen ventajas en cuanto a rigidez a la flexión y adaptabilidad.
El estudio se centra en una configuración de losas aligeradas pretensadas adecuada para los pasos superiores, con el objetivo de mejorar la eficiencia del diseño y el rendimiento estructural.
La teoría del estado límite se emplea para verificar la resistencia estructural mediante el uso de software avanzado para el modelado tridimensional y el análisis de cargas.

Figura 2. Imagen aérea de la estructura, situada en Cocentaina (Alicante). Imagen: Google Maps.

Metodología

El estudio analiza varios materiales, incluidos tipos específicos de acero y calidades de hormigón, para optimizar el diseño del puente de losa aligerada.
Se utilizan dos metamodelos predictivos, Kriging y las redes neuronales, con el fin de optimizar el diseño propuesto del puente de losas.
La metodología incluye una fase de diversificación para la optimización inicial y una fase de intensificación para refinar los resultados, midiendo los errores de predicción mediante el error cuadrático medio (RMSE).

Metamodelo Kriging

Kriging se emplea para estimar las necesidades de energía del puente de losas, utilizando un enfoque determinista que proporciona respuestas consistentes basadas en los datos de entrada.
La «caja de herramientas Kriging de MATLAB» se utiliza para crear un modelo sustituto, y el LHS (LHS) mejora el proceso de muestreo para representar mejor el espacio de diseño.
Este método permite realizar pruebas computacionales eficientes y, al mismo tiempo, minimizar los errores sistemáticos, lo que lo hace adecuado para tareas complejas de optimización estructural.

Red neuronal artificial

Las ANN están estructuradas con capas de neuronas, donde las capas ocultas utilizan funciones sigmoideas para procesar las entradas y la capa de salida emplea funciones lineales para las predicciones.
El modelo de perceptrón multicapa (MLP) destaca por su capacidad para aproximar funciones de manera eficaz, basándose en el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento.
El estudio hace hincapié en la importancia de la validación cruzada para evitar el sobreaprendizaje y garantizar que el rendimiento de la red neuronal sea sólido en los diferentes conjuntos de datos.

Visualización de los datos observados

La gráfica de contorno de los datos observados revela múltiples valores óptimos locales, lo que indica la complejidad del problema de optimización y las limitaciones de los modelos de regresión tradicionales.
Esta complejidad requiere el uso de modelos predictivos avanzados para identificar con precisión las soluciones óptimas dentro del espacio de diseño.

Comparación de modelos predictivos

Los modelos de Kriging son deterministas, mientras que las redes neuronales introducen variabilidad debido a que se basan en la selección aleatoria de datos para su entrenamiento y validación.
El rendimiento de la red neuronal se estabiliza mediante múltiples ejecuciones, lo que permite una comparación más fiable de los valores medios con las predicciones de Kriging.

Análisis de errores

El promedio de las predicciones de la red neuronal coincide estrechamente con los resultados del modelo de Kriging, aunque la red neuronal presenta un error cuadrático medio (MSE) y un error cuadrático medio (RMSE) más bajos.
El análisis destaca la necesidad de una evaluación exhaustiva de la capacidad de la red neuronal para identificar los valores óptimos, comparando las predicciones entre todos los puntos de datos.

Recomendaciones prácticas

El estudio proporciona recomendaciones prácticas para reducir las emisiones en los puentes de losas pretensadas, incluidas directrices específicas sobre el contenido de hormigón y refuerzo.
Los hallazgos sugieren que tanto las redes neuronales como las de Kriging pueden identificar eficazmente los valores óptimos locales, lo que ayuda a los ingenieros estructurales a optimizar los diseños para obtener beneficios económicos y ambientales.
Haciendo hincapié en la importancia de los modelos sustitutivos, la investigación aboga por su uso para perfeccionar los procesos de diseño y mejorar los resultados en materia de sostenibilidad.

Conclusiones

Se subraya la complejidad de la superficie de respuesta al consumo de energía, ya que tanto Kriging como las redes neuronales predicen valores superiores a los observados.
El modelo de Kriging muestra un error relativo menor en las predicciones óptimas locales en comparación con la red neuronal, que, sin embargo, muestra un rendimiento de RMSE superior.
El estudio concluye que, si bien Kriging proporciona resultados deterministas, las redes neuronales requieren múltiples iteraciones para estabilizar los resultados, lo que aporta información valiosa para optimizar los diseños estructurales.

ABSTRACT:

The main objective of this study is to assess and contrast the efficacy of distinct spatial prediction methods in a simulation aimed at optimizing the embodied energy during the construction of prestressed slab bridge decks. A literature review and cross-sectional analysis have identified crucial design parameters that directly affect the design and construction of bridge decks. This analysis determines the critical design variables to improve the deck’s energy efficiency, providing practical guidance for engineers and professionals in the field. The methods analyzed in this study are ordinary Kriging and a multilayer Perceptron neural network. The methodology involves analyzing the predictive performance of both models through error analysis and assessing their ability to identify local optima on the response surface. Results show that both models generally overestimate observed values. The Kriging model with second-order polynomials yields a 4% relative error at the local optimum, while the neural network achieves lower root-mean-square errors (RMSE). Neither the Kriging model nor the neural network provide precise predictions, but point to promising solution regions. Optimizing the response surface to find a local minimum is crucial. High slenderness ratios (around 1/28) and 40 MPa concrete grade are recommended to improve energy efficiency.

KEYWORDS:

bridges; embodied energy; optimization; prestressed concrete; artificial neural network; surrogate model; Kriging; sustainability

REFERENCE:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450; DOI:10.3390/su16198450

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Optimización de los costes de fabricación de vigas híbridas de chapa de acero soldadas

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Advances in Civil Engineering (revista indexada en el JCR) donde se optimizan las vigas de acero híbridas para minimizar los costos de fabricación. El estudio se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El objetivo del artículo es optimizar las vigas de acero híbridas transversal-longitudinalmente (TLH) para minimizar los costos de fabricación, basándose en investigaciones anteriores sobre vigas híbridas transversalmente. Explora la ubicación de los puntos de transición en las vigas TLH para maximizar las ventajas de la configuración mecánica, y ofrece recomendaciones para establecer transiciones y configuraciones de acero en función de los niveles de tensión y las longitudes de los elementos.

La metodología implica definir estudios de casos, modelar estructuras híbridas transversales y longitudinalmente, formular un problema de optimización para explorar las configuraciones de TLH y establecer restricciones de diseño. El estudio utiliza técnicas de optimización para determinar el número y las posiciones óptimos de los puntos de transición a lo largo del elemento, así como las configuraciones de los materiales para los diferentes tramos de vigas TLH.

Las conclusiones más importantes de este trabajo son las siguientes:

El estudio muestra los beneficios económicos de las vigas de acero híbridas transversal-longitudinalmente (TLH) en comparación con los diseños homogéneos tradicionales y optimizados, y muestra una reducción de costos de fabricación de más del 50%.
Se ha descubierto que las configuraciones TLH son más eficaces para elementos de mayor envergadura, con recomendaciones específicas para los puntos de transición y las configuraciones de materiales en función de los niveles de tensión.
La metodología propuesta ofrece un enfoque de diseño sostenible al optimizar los elementos del TLH para mejorar los índices económicos y las consideraciones ambientales, lo que allana el camino para futuras investigaciones sobre el comportamiento estructural, el análisis conjunto y la implementación más amplia de criterios de sostenibilidad.

Abstract:

I-section girders with different types of steel in the flanges and web (fyf > fyw, respectively) are known as transverse hybrid girders. These have proven to be more economical than their homogeneous counterparts. However, the use of hybrid configurations in the longitudinal direction of the element has yet to be studied. This paper uses optimization techniques to explore the possibility of constructing transverse and longitudinally hybrid (TLH) steel girders. The optimization objective is to minimize the manufacturing cost, including seven activities besides the material cost. The geometrically double symmetric I-girder design subjected to a uniform transverse load is performed using Eurocode 3 specifications. Nine case studies are implemented, varying the element span (L) and the applied load. The results show that establishing various configurations along the length of the element is beneficial. The optimum number of transition points is six, meaning the girder will have four configurations, i.e., one central and three others symmetrically distributed toward each half of the element. The optimum position for the first transition would be at (L/2), the second at (L/2), and the third at (L/2). The optimum extreme configuration is usually homogeneous (fyf = fyw = 235 MPa). The others increase the steel quality in the plates, maintaining hybrid arrangements to reach the central one that usually remains with S700 steel for the flanges and S355 for the web. The study shows that TLH configurations are more effective for elements with larger spans. By applying the formulated design recommendations in a different case study, the manufacturing cost dropped by over 50% compared to the traditionally designed element and by more than 10% relative to the optimized element with a homogeneous configuration. The study’s limitations and encouraging results suggest future lines of research in this area.

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2024). Optimized Transverse-Longitudinal Hybrid Construction for Sustainable Design of Welded Steel Plate Girders. Advances in Civil Engineering, 2024:5561712. DOI:10.1155/2024/5561712.

Como la publicación está en abierto, os la dejo para su descarga.

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Interacción suelo-estructura en el diseño óptimo de pórticos de edificación

Hemos presentado en la 7th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering una comunicación sobre la implementación de un modelo que considere la interacción entre el suelo y la estructura (SSI) en el diseño óptimo de pórticos de hormigón armado en edificación. El trabajo propone una metodología para simular la interacción suelo-estructura en los procesos de optimización estructural, utilizando un modelo tipo Winkler que considera la deformación adicional de la superestructura durante la carga, lo que conduce a diseños sostenibles más eficientes y duraderos. El objetivo es crear un escenario más realista considerando el asentamiento del suelo y su influencia en el coeficiente de rigidez, que no se tiene en cuenta en los métodos tradicionales de soportes rígidos o articulados, lo que lleva a un diseño de superestructura ineficiente. El estudio se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El estudio compara los diseños optimizados de las estructuras con los soportes clásicos (métodos tradicionales) y el modelo sugerido, lo que demuestra la influencia de considerar la interacción entre el suelo y la estructura en la eficiencia del diseño de la superestructura. Los resultados muestran que el uso de soportes tradicionales conduce a diseños ineficientes, lo que pone de relieve la necesidad de modelos más realistas que tengan en cuenta esta interacción.

El documento también analiza el comportamiento de los diferentes tipos de suelo y cómo se refleja en el modelo propuesto. Considera tanto los suelos cohesivos como los granulares, destacando los asentamientos diferenciales y las tensiones adicionales que se producen en los modelos con interacción, y que no ocurren en los modelos con soportes rígidos.

Los resultados de este estudio se pueden resumir de la siguiente forma:

Los diseños optimizados de los modelos con interacción generan más emisiones que los modelos tradicionales, lo que indica que la superestructura de los modelos que consideran el SSI está más estresada. Sin embargo, esto no significa que no tener en cuenta la interacción sea más beneficioso.
Las estructuras con soportes rígidos requieren menos material en la superestructura, pues están menos estresadas, pero no reflejan los asentamientos diferenciales que existen en la práctica.
Los suelos granulares son más propensos a los asientos diferenciales, y el aumento de la curvatura resultante de los asientos diferenciales afecta más a las columnas que a las vigas.
Las diferencias más significativas entre los modelos con SSI y los modelos con soportes clásicos se observan en el estudio de caso en el que la carga axial que llega a los cimientos es mayor debido a un nivel adicional, lo que agudiza el fenómeno del asiento diferencial.
Los resultados demuestran la influencia del SSI en la eficiencia del diseño de la superestructura, y destacan la necesidad de modelos más realistas que tengan en cuenta el SSI para diseños sostenibles más eficientes y duraderos.

Abstract:

This paper proposes a methodology to simulate the soil-structure interaction (SSI) in structural optimization processes. The aim is to create a scenario more aligned with reality, which is not reflected in the traditional methods of considering perfectly rigid or articulated supports. A Winkler-type model is proposed where a hyperbolic equation that relates the pressure p with the settlement S is used to calculate the stiffness coefficient k. This coefficient simulates the interaction that causes additional deformation of the superstructure during the loading process, increasing internal forces. Several reinforced concrete frame structures with traditional rigid supports and the proposed SSI model are optimized to demonstrate the influence of this phenomenon. The results show that using traditional supports, as is commonly done, leads to inefficient superstructure design. Therefore, the proposed methodology is conducive to creating more realistic models that allow for more efficient and durable sustainable designs.

Keywords:

Soil-structure interaction; reinforced concrete; frame structure; optimization; Winkler model.

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Model for considering soil-structure interaction and its implementation in the optimal design of RC frame structures. 7th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2023. 29 nov – 01 dec, Málaga (Spain).

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Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging

Durante los días 10-13 de julio de 2023 tuvo lugar en Donostia-San Sebastián (Spain) el 27th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2023. Fue una buena oportunidad para debatir y conocer propuestas sobre dirección e ingeniería de proyectos. Nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto de investigación HYDELIFE, presentó varias comunicaciones. A continuación os paso el resumen de una de ellas.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para optimizar la energía en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Se lleva a cabo un análisis de la sección transversal para determinar los parámetros de diseño a través de un estudio del estado del arte. A partir de ese análisis, se identifican las variables de diseño que mejorarán la eficiencia energética del tablero. La metodología se divide en dos fases: primero, se utiliza una técnica estadística llamada hipercubo latino para muestrear las variables del tablero y determinar una superficie de respuesta; y en segundo lugar, se optimiza la superficie de respuesta mediante un modelo de optimización basado en Kriging. Como resultado, se ha desarrollado una metodología que reduce el costo energético en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Las recomendaciones para mejorar la eficiencia energética incluyen emplear esbelteces elevadas (alrededor de 1/28), reducir el consumo de hormigón y armadura activa, y aumentar la cantidad de armadura pasiva.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Palabras clave:

Optimización; energía; puentes; Kriging; metamodelos; sostenibilidad

Agradecimientos:

This research was funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, grant number PID2020-117056RB-I00 and The APC was funded by ERDF A way of making Europe.

Referencia:

BRUN-IZQUIERDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain), pp. 426-437. DOI:10.61547/3374

A continuación os dejo un vídeo donde presentamos el trabajo. Espero que os sea de interés.

Os dejo la comunicación completa, pues está publicada en abierto.

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Optimización del coste energético de puentes losa postesados mediante un Kriging en dos fases

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el JCR. El objetivo del estudio es optimizar la energía empleada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el desarrollo de una metodología que utilice el muestreo latino de hipercubos y la optimización basada en el método Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo establece una metodología para optimizar la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el uso del hipercubo latino y la optimización basada en el método Kriging.
El estudio recomienda emplear índices de esbeltez elevados, minimizar el uso de hormigón y armaduras activas y aumentar la cantidad de armaduras pasivas para mejorar la eficiencia energética.
El artículo utiliza una técnica estadística llamada muestreo de hipercubo latino para muestrear variables y crear una superficie de respuesta, que luego se ajusta con precisión mediante un metamodelo Krixing.
La metodología desarrollada en el trabajo reduce el coste energético de la construcción de puentes de losas aligeradas.
El estudio contribuye al campo de la optimización energética en la construcción al proporcionar una metodología específica para los puentes de losas de hormigón pretensado aligerado, especialmente en los pasos elevados de carreteras postesadas.

Abstract:

This study aims to establish a methodology for optimizing embodied energy while constructing lightened road flyovers. A cross-sectional analysis is conducted to determine design parameters through an exhaustive literature review. Based on this analysis, key design variables that can enhance the energy efficiency of the slab are identified. The methodology is divided into two phases: a statistical technique known as Latin Hypercube Sampling is initially employed to sample deck variables and create a response surface; subsequently, the response surface is fine-tuned through a Kriging-based optimization model. Consequently, a methodology has been developed that reduces the energy cost of constructing lightened slab bridge decks. Recommendations to improve energy efficiency include employing high slenderness ratios (approximately 1/28), minimizing concrete and active reinforcement usage, and increasing the amount of passive reinforcement.

Keywords:

Optimization; embodied energy; bridges; surrogate model; Kriging; prestressed concrete; sustainability

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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