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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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Optimización por acoplamiento térmico del impacto ambiental de un puente

Nos acaban de publicar en la revista Environmental Impact Assessment Review (primer cuartil del JCR) un artículo relacionado con la optimización por acoplamiento térmico del impacto ambiental de un puente. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El objetivo del artículo es minimizar el impacto ambiental del mantenimiento de los puentes durante una vida útil de 100 años mediante el desarrollo de un modelo de optimización termomecánica dinámica tridimensional. La fiabilidad del modelo se demuestra mediante un estudio de caso, que muestra una reducción de 49,9 millones de toneladas de emisiones, lo que equivale al 1,91% de las emisiones totales de diseño, durante un período de mantenimiento de 100 años.

Los resultados de la investigación pueden servir de base para futuros estudios y proporcionar un enfoque para evaluar el impacto ambiental de los cambios de temperatura a largo plazo en las estructuras. Esto puede contribuir al desarrollo de enfoques más eficaces para mitigar la contaminación ambiental en la industria de la construcción.

La editorial permite la descarga gratuita del artículo hasta el 30 de noviembre de 2023 en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/c/1hv7iiZ5tCtN6

Abstract:

Infrastructure is a crucial aspect of promoting worldwide economic integration. However, the construction of infrastructure often results in high energy consumption and substantial emissions of greenhouse gases. Over time, the environment can also cause significant damage to bridges, leading to repeated repairs and replacements that further harm the environment. This research aims to minimize the environmental impact of bridge maintenance over a 100-year lifespan. The study utilizes a three-dimensional dynamic thermo-mechanical optimization model developed through comprehensive research and interdisciplinary collaboration in various fields such as Bibliometrics, Fluid Mechanics, Structural Dynamics, Thermoelectricity, and Damage Mechanics. From examining single crystal structures at a microscopic level to examining system components under extreme temperatures, this study provides a system for reducing environmental pollution. The model’s reliability is shown through a case study, demonstrating a reduction of 49.9 million tonnes of emissions, equivalent to 1.91% of total design emissions, over a 100-year maintenance period. This research provides a foundation for future studies and presents an approach for evaluating the environmental impact of long-term temperature changes in structures.

Keywords:

Construction industry; Structure; Temperature; Topology optimization; Stress; Sensitivity

Reference:

ZHOU, Z.; ZHOU, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Thermal coupling optimization of bridge environmental impact under natural conditions. Environmental Impact Assessment Review, 104:107316. DOI:10.1016/j.eiar.2023.107316

Aprendizaje profundo para la optimización del ciclo de vida de puentes mixtos de hormigón y acero

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida mediante la función de densidad espectral de potencia en un puente de hormigón en ambiente costero. El artículo presenta una metodología que utiliza el aprendizaje profundo para acelerar los cálculos de las restricciones estructurales en un contexto de optimización, específicamente para un puente mixto de hormigón y acero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El modelo de aprendizaje profundo óptimo está integrado por tres metaheurísticas: el método Obamo (Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator), el Cuckoo Search (CS) y los algoritmos de coseno sinusoidal (SCA). Esta integración da como resultado un posible aumento de 50 veces en la velocidad computacional en ciertos escenarios. El estudio destaca la viabilidad económica, las ramificaciones ambientales y las evaluaciones del ciclo de vida social de las soluciones de diseño optimizadas. Demuestra las ventajas de combinar el aprendizaje profundo con la optimización del diseño de la ingeniería civil, especialmente en lo que respecta al aumento del límite elástico del acero para cumplir objetivos medioambientales y sociales. La metodología propuesta en el documento se puede adaptar a una variedad de otras configuraciones estructurales, por lo que es aplicable más allá del caso específico del puente compuesto

La editorial permite la descarga gratuita del artículo hasta el 29 de noviembre de 2023 en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/c/1humr8MoIG~oVG

Abstract:

The ability to conduct life cycle analyses of complex structures is vitally important for environmental and social considerations. Incorporating the life cycle into structural design optimization results in extended computational durations, underscoring the need for an innovative solution. This paper introduces a methodology leveraging deep learning to hasten structural constraint computations in an optimization context, considering the structure’s life cycle. Using a composite bridge composed of concrete and steel as a case study, the research delves into hyperparameter fine-tuning to craft a robust model that accelerates calculations. The optimal deep learning model is then integrated with three metaheuristics: the Old Bachelor Acceptance with a Mutation Operator (OBAMO), the Cuckoo Search (CS), and the Sine Cosine Algorithms (SCA). Results indicate a potential 50-fold increase in computational speed using the deep learning model in certain scenarios. A comprehensive comparison reveals economic feasibility, environmental ramifications, and social life cycle assessments, with an augmented steel yield strength observed in optimal design solutions for both environmental and social objective functions, highlighting the benefits of meshing deep learning with civil engineering design optimization.

Keywords:

Deep learning; Sustainability; Optimization; Bridges; Machine learning; Composite structures

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Deep learning classifier for life cycle optimization of steel-concrete composite bridges. Structures, 57:105347. DOI:10.1016/j.istruc.2023.105347

Optimización del diseño de vigas híbridas de acero

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Constructional Steel Research, revista indexada en el JCR. Este artículo implementa la optimización del diseño estructural para mejorar los índices económicos de las vigas híbridas de acero soldadas. El problema de optimización está formulado de manera que permita el uso de configuraciones híbridas, es decir, diferentes tipos de acero en el alma y en las alas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Las contribuciones de este trabajo son las siguientes:

  • El artículo propone una metodología para la optimización del diseño estructural de vigas híbridas de acero soldadas con el fin de mejorar sus índices económicos.
  • El problema de optimización se formula para permitir el uso de configuraciones híbridas, que pueden incluir diferentes tipos de acero en las almas y en las alas.
  • El documento incluye once calidades de acero como variables de optimización, y el costo de fabricación se formula como una función objetivo, que incluye otras siete actividades, como la soldadura o la pintura.
  • Los resultados muestran que el diseño optimizado proporciona soluciones hasta un 50% más económicas que los métodos de diseño tradicionales.
  • El documento sugiere ciertos conceptos que destacan las propiedades mecánicas para comparar las soluciones óptimas para cada estudio de caso, que pueden servir como recomendaciones de diseño para proyectos futuros que incluyan este elemento estructural.
  • El artículo establece líneas de investigación futuras sobre este tema, basándose en los vacíos de la investigación y en los prometedores resultados obtenidos.

Abstract:

This paper implements structural design optimization to improve the economic indexes of welded steel plate girders. The optimization problem is formulated in a way that allows the use of hybrid configurations, i.e., different types of steel in the flanges and web. Besides the cross-sectional dimensions, eleven steel grades are included as optimization variables. In addition to weight and material cost, the manufacturing cost is formulated as an optimization objective, which includes seven other activities, such as welding or painting. The geometrically double symmetric I-girder design subjected to a uniform transverse load is carried out through the Eurocode 3 rules. Nine case studies are implemented by varying the girder span and load values. The results show significant differences depending on the optimization objective, especially between weight and cost optimization. On the other hand, optimization-assisted design provides solutions up to 50% more economical than traditional design methods. Hybrid-optimized configurations can also improve these indexes by about 10% compared to their homogeneous counterpart, demonstrating the applicability of this novel practice. Certain concepts highlighting mechanical properties are proposed to compare the optimal solutions for each case study. These concepts can serve as design recommendations for future projects that include this structural element. Finally, based on the research gaps and the promising results obtained, future lines of research on this topic are established.

Keywords:

Hybrid steel girder; Structural optimization; Hybrid ratio; Biogeography-based optimization

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Design optimization of welded steel plate girders configured as a hybrid structure. Journal of Constructional Steel Research, 211:108131. DOI:10.1016/j.jcsr.2023.108131

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

Descargar (PDF, 4.16MB)

Optimización de muros de contención mediante enfoques de aprendizaje por refuerzo y técnicas metaheurísticas

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata de un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Es fruto de la colaboración de nuestro grupo de investigación con los profesores chilenos.

El artículo presenta un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El estudio compara el método propuesto con otros métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y muestra que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente mejores resultados en términos de costes y emisiones de CO₂. El documento concluye que el método propuesto proporciona un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Las contribuciones de este artículo son:

  • Introducir una nueva técnica de discretización basada en funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo para optimizar el diseño de los muros de contención en términos de costes y emisiones de CO₂.
  • Comparar el método propuesto con varios métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y demostrar que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente resultados más sólidos.
  • Proporcionar un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Abstract:

The structural design of civil works is closely tied to empirical knowledge and the design professional’s experience. Based on this, adequate designs are generated in terms of strength, operability, and durability. However, such designs can be optimized to reduce conditions associated with the structure’s design and execution, such as costs, CO2 emissions, and related earthworks. In this study, a new discretization technique based on reinforcement learning and transfer functions is developed. The application of metaheuristic techniques to the retaining wall problem is examined, defining two objective functions: cost and CO2 emissions. An extensive comparison is made with various metaheuristics and brute force methods, where the results show that the S-shaped transfer functions consistently yield more robust outcomes.

Keywords:

Metaheuristics; concrete retaining walls

Reference:

LEMUS-ROMANI, J.; OSSANDÓN, D.; SEPÚLVEDA, R.; CARRASCO-ASTUDILLO, N.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2023). Optimizing Retaining Walls through Reinforcement Learning Approaches and Metaheuristic Techniques. Mathematics 11(9): 2104. DOI:10.3390/math11092104

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Optimización mediante metamodelos en la ingeniería estructural

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida mediante la función de densidad espectral de potencia en un puente de hormigón en ambiente costero. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización asistida por metamodelos es una alternativa valiosa para manejar los procedimientos de optimización de diseño estructural, que suelen ser bastante costosos y a veces incluso prohibitivos. Este estudio ofrece una revisión actualizada de la literatura sobre la optimización asistida por metamodelos en el campo de la ingeniería estructural, analizando 111 publicaciones y 169 casos de estudio. Para proporcionar recomendaciones prácticas sobre las mejores prácticas para realizar esta optimización, se analizan ocho variables categóricas y se detectan relaciones subyacentes entre ellas mediante el análisis de correspondencia simple y múltiple. Sorprendentemente, hay menos documentos publicados sobre el tema de lo que se esperaba. La mayoría se centran en mejorar o desarrollar estrategias de metamodelización utilizando casos de estudio simples (benchmark) para validar las metodologías propuestas. La originalidad y el valor de este estudio radican en las conclusiones obtenidas a partir del análisis estadístico, que sirven como guía práctica para incorporar estrategias de metamodelización en futuros proyectos relacionados con la optimización del diseño estructural.

Como el artículo está publicado en abierto, lo podéis descargar en el siguiente enlace: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352012423004782

Abstract

Metamodel-assisted optimization is a valuable alternative to handle structural design optimization procedures, which are usually quite expensive and sometimes even prohibitive. This paper presents an up-to-date literature review on metamodel-assisted structural design optimization (MASDO) in the structural engineering field. The period analyzed is from 2000 to the present, involving 111 publications and 169 case studies. In order to provide practical recommendations on best practices to perform MASDO, eight categorical variables are analyzed, and underlying relationships between them are detected by applying simple and multiple correspondence analysis. Surprisingly, there are fewer published papers on the subject than expected. Most focus on improving or developing metamodeling strategies using simple (benchmark) case studies to validate the proposed methodologies. Consequently, the originality and value of this study lie in the conclusions obtained from the statistical analysis, which serve as a practical guide for incorporating metamodeling strategies in future projects related to structural design optimization.

Keywords

State-of-the-art; Structural design optimization; Metamodel-assisted optimization; Surrogate-based optimization; Structural engineering

Reference

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631. DOI:10.1016/j.istruc.2023.04.006

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Estudio paramétrico de marcos prefabricados óptimos mediante metaheurísticas híbridas

Acaban de publicarnos un artículo en Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha realizado un estudio paramétrico de un marco prefabricado, articulado, de sección en U, empleando para ello tres metaheurísticas híbridas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

En este artículo se aborda un estudio de las estructuras articuladas modulares viarias de coste óptimo. Se evalúa el rendimiento de tres metaheurísticas híbridas mediante un diseño factorial fraccionado de experimentos. Los resultados permiten seleccionar y calibrar el recocido simulado híbrido para resolver el problema de optimización combinatoria. Variando la luz horizontal de 8 a 16 m y la cobertura de tierra de 1 a 5 m, se estudian 25 configuraciones estructurales diferentes. La metodología calibrada se aplica para obtener nueve pórticos diferentes con costes óptimos para cada configuración. El estudio de las características económicas, medioambientales y geométricas de las 225 estructuras óptimas permite desarrollar un análisis de regresión. Con R2 cercanos a la unidad, las expresiones constituyen una valiosa herramienta para calcular el coste final, las emisiones asociadas, la energía incorporada y las características geométricas particulares. Las estructuras óptimas presentan diseños esbeltos y densamente reforzados. Además, algunas estructuras muestran reducciones considerables del refuerzo a cortante, algo que se soluciona con aumentos localizados del refuerzo longitudinal.

Marco articulado. https://bortubo.com/marcos-prefabricados-de-hormigon-armado-junta-plana-y-articulados/

Abstract:

This paper addresses a study of cost-optimal road modular hinged frames. The performance of three hybrid metaheuristics is assessed through a fractional factorial design of experiments. The results allow selecting and calibrating the hybrid simulated annealing to solve the combinatorial optimization problem. By varying the horizontal span from 8 to 16 meters and the earth cover from 1 to 5 meters, 25 different structural configurations are studied. The calibrated methodology is applied to obtain nine different frames with optimal costs for each configuration. The study of the economic, environmental, and geometrical characteristics of the 225 optimum structures allows for the development of a regression analysis. With R2 correlation coefficients close to the unit, the expressions form a valuable tool for calculating the final cost, associated emissions, embodied energy, and particular geometric characteristics. The optimum structures present slender and densely reinforced designs. In addition, some structures show considerable reductions in the shear reinforcement, something solved by localized increases in longitudinal reinforcement.

Keywords:

Reinforced concrete; modular; hinged frame; hybrid metaheuristic; parametric; regression.

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). A parametric study of optimum road modular hinged frames by hybrid metaheuristics. Materials, 16(3):931. DOI:10.3390/ma16030931

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Optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de bajo consumo energético

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata del empleo de métodos de optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de acero-hormigón de bajo consumo energético. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización de puentes es un reto matemático importante, dado el enorme número de configuraciones posibles del problema. Se ha considerado en este trabajo la energía incorporada y el coste como funciones objetivo en la optimización de vigas cajón mixtas de hormigón y acero. Se eligió la energía incorporada como criterio de sostenibilidad para comparar los resultados con el coste. Para lograr este objetivo se empleó el algoritmo TAMO de búsqueda global estocástica, la búsqueda de cuco (CS) de inteligencia de enjambre y los algoritmos seno-coseno (SCA). Para que las técnicas SCA y SC pudieran resolver el problema de optimización de puentes con variables discretas, se utilizó la discretización aplicando la técnica de agrupación k-means. Como resultado, se observó que SC producía valores objetivos de la función de energía comparables a TAMO, al tiempo que reducía el tiempo de cálculo en un 25,79%. Además, la optimización de costes y de la energía revelaron que cada euro ahorrado usando metodologías metaheurísticas disminuía el consumo de energía para este problema de optimización en 0,584 kW-h. Asimismo, al incluir celdas en las partes superior e inferior de las almas, se mejoró el comportamiento de la sección, así como los resultados de optimización para los dos objetivos de optimización. Este estudio concluye que el diseño de doble acción compuesta sobre apoyos hace innecesarios los rigidizadores longitudinales continuos en el ala inferior.

Abstract:

Bridge optimization is a significant challenge, given the huge number of possible configurations of the problem. Embodied energy and cost were taken as objective functions for a box-girder steel–concrete optimization problem, considering both as single-objective. Embodied energy was chosen as a sustainable criterion to compare the results with cost. The stochastic global search TAMO algorithm, the swarm intelligence cuckoo search (CS), and sine cosine algorithms (SCA) were used to achieve this goal. To allow the SCA and SC techniques to solve the discrete bridge optimization problem, the discretization technique applying the k-means clustering technique was used. As a result, SC was found to produce objective energy function values comparable to TAMO while reducing the computation time by 25.79%. In addition, the cost optimization and embodied energy analysis revealed that each euro saved using metaheuristic methodologies decreased the energy consumption for this optimization problem by 0.584 kW·h. Additionally, by including cells in the upper and lower parts of the webs, the behavior of the section was improved, as were the optimization outcomes for the two optimization objectives. This study concludes that double composite action design on supports makes the continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange unnecessary.

Keywords:

Swarm intelligence; steel–concrete composite structures; bridges; optimization; metaheuristics; sustainability.

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Hybrid swarm intelligence optimization methods for low-embodied energy steel-concrete composite bridges. Mathematics, 11(1):140. DOI: 10.3390/math11010140

Dejo a continuación el artículo, que se puede descargar y compartir, pues está publicado en abierto.

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