puentes mixtos – El blog de Víctor Yepes

Teoría de juegos aplicada a la optimización multiobjetivo de puentes mixtos

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista del primer decil del JCR Mathematics. El artículo presenta un método innovador para optimizar el diseño de puentes mixtos de acero y hormigón mediante un enfoque basado en la teoría de juegos. Este enfoque integra criterios de sostenibilidad económica, ambiental y social con la simplicidad constructiva, abordando de manera simultánea múltiples objetivos que suelen ser conflictivos en proyectos de infraestructura. La principal contribución radica en la aplicación de un método de optimización multiobjetivo (MOO) que permite equilibrar los tres pilares de la sostenibilidad, empleando el Análisis del Ciclo de Vida (LCA) para evaluar el impacto durante todo el ciclo de vida del puente, desde su fabricación hasta su desmantelamiento.

Destaca la implementación de una versión discreta del algoritmo Seno-Coseno (SCA), adaptada específicamente para resolver problemas de diseño estructural. Esta metodología no solo garantiza un diseño eficiente en términos de coste y sostenibilidad, sino que también proporciona una solución práctica que facilita la construcción al reducir los refuerzos en las losas superiores y realizar ajustes geométricos estratégicos. Este enfoque supone un avance en el campo de la ingeniería civil, ya que combina técnicas matemáticas avanzadas con consideraciones prácticas del sector. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La metodología descrita combina la teoría de juegos con un enfoque cooperativo, en el que los diferentes objetivos (coste, impacto ambiental, impacto social y facilidad constructiva) se representan como «jugadores». Estos jugadores colaboran para encontrar soluciones óptimas dentro del conjunto de soluciones Pareto-óptimas, utilizando el concepto de equilibrio de Nash y reglas de negociación.

El algoritmo Seno-Coseno (SCA) modificado desempeña un papel fundamental en este proceso, ya que permite gestionar variables discretas y restricciones estructurales mediante funciones de transferencia en forma de tangente hiperbólica. Además, se emplea la teoría de la entropía para asignar pesos objetivos, lo que asegura un equilibrio justo entre los criterios y minimiza la subjetividad en la toma de decisiones.

Los resultados muestran que la metodología basada en la teoría de juegos permite reducir el refuerzo de las losas superiores del puente y optimizar el uso de materiales sin comprometer la resistencia estructural. En comparación con un enfoque de optimización monoobjetivo centrado exclusivamente en costes, el método propuesto aumenta los costes en un 8,2 %, pero mejora sustancialmente los impactos ambientales y sociales asociados al diseño.

El estudio revela que, mediante la redistribución del material estructural, es posible mantener la rigidez necesaria en las secciones transversales del puente. En concreto, se observa un aumento en el uso de acero estructural en lugar de acero de refuerzo, lo que simplifica la construcción al reducir la cantidad de barras necesarias y, por ende, el tiempo de instalación y vibrado del hormigón. Este cambio también contribuye a mejorar la calidad del producto final, ya que reduce los errores constructivos y optimiza el tiempo de ejecución.

El análisis demuestra que las soluciones obtenidas mediante métricas de distancia Minkowski (L1, L2 y L∞) proporcionan diseños equilibrados que logran compromisos efectivos entre coste, sostenibilidad y facilidad constructiva. Estas soluciones son comparables a estudios previos en términos de costes, pero ofrecen beneficios adicionales al incluir una evaluación más integral de los impactos sociales y ambientales.

El enfoque presentado abre la puerta a diversas áreas de investigación. Una línea de investigación prometedora es la aplicación de algoritmos híbridos que combinen la teoría de juegos con otras metaheurísticas, como redes neuronales o algoritmos genéticos, para mejorar la exploración y explotación del espacio de soluciones. Esto podría reducir el tiempo de computación y permitir su aplicación a problemas más complejos.

Otra posible dirección de investigación sería ampliar el modelo para incluir criterios como la resiliencia ante desastres naturales o la evaluación de riesgos a largo plazo. También se podría explorar la incorporación de nuevos indicadores sociales, como el impacto en las comunidades locales durante la construcción y operación del puente, lo que ampliaría la evaluación de sostenibilidad. Asimismo, sería interesante aplicar esta metodología a otros tipos de estructuras, como edificios o infraestructuras de transporte masivo, para evaluar su viabilidad y adaptar el enfoque a diferentes contextos.

En definitiva, el artículo proporciona una herramienta muy valiosa para abordar los desafíos de sostenibilidad y eficiencia en el diseño de infraestructuras civiles. La combinación de la teoría de juegos y la optimización multiobjetivo es efectiva para equilibrar criterios complejos y conflictivos, y ofrece soluciones prácticas, sostenibles y viables desde el punto de vista económico y constructivo. Aunque computacionalmente intensivo, este enfoque establece una base sólida para futuras investigaciones y aplicaciones en el campo de la ingeniería civil, lo que permite avanzar en la evaluación integral de la sostenibilidad y en la mejora de los procesos de diseño estructural.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2025). Game Theory-Based Multi-Objective Optimization for Enhancing Environmental and Social Life Cycle Assessment in Steel-Concrete Composite Bridges. Mathematics, 13(2):273. DOI:10.3390/math13020273

Os dejo a continuación el artículo completo, pues se ha pbulicado en abierto.

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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

Tesis doctoral: Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets

Hoy 19 de julio de 2023 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. David Martínez Muñoz titulada “Optimal deep learning assisted design of socially and environmentally efficient steel concrete composite bridges under constrained budgets“, dirigida por Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana. La tesis recibió la máxima calificación de sobresaliente “cum laude” y presenta la mención internacional. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

El diseño de infraestructuras está fuertemente influido por la búsqueda de soluciones que tengan en cuenta el impacto en la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos criterios están muy relacionados con la definición de sostenibilidad que hizo la Comisión Brundtland en 1987. Este hito supuso un reto para técnicos, científicos y legisladores. Este reto consistía en generar métodos, criterios, herramientas y normativas que permitieran incluir el concepto de sostenibilidad en el desarrollo y diseño de nuevas infraestructuras. Desde entonces, se han producido pequeños avances en la búsqueda de la sostenibilidad, pero se necesitan más a corto plazo. Como plan de acción, las Naciones Unidas establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible, fijando el año 2030 como meta para alcanzarlos. Dentro de estos objetivos, las infraestructuras se postulan como un punto crítico. Tradicionalmente, se han desarrollado métodos para obtener diseños óptimos desde el punto de vista del impacto económico. Sin embargo, aunque en los últimos tiempos se ha avanzado en la aplicación y utilización de métodos de análisis del ciclo de vida completo, aún falta un consenso claro, especialmente en el pilar social de la sostenibilidad. Dado que la sostenibilidad engloba diferentes criterios, que en principio no van necesariamente de la mano, el problema de la búsqueda de la sostenibilidad se plantea no solo como un problema de optimización, sino también como un problema de toma de decisiones multi-criterio.

El objetivo principal de esta tesis doctoral es proponer diferentes metodologías para la obtención de diseños óptimos que introduzcan los pilares de la sostenibilidad en el diseño de puentes mixtos acero-hormigón. Como problema estructural representativo se sugiere un puente viga en cajón de tres vanos mixto. Dada la complejidad de la estructura, en la que intervienen 34 variables discretas, la optimización con métodos matemáticos resulta inabordable. Por ello, se recomienda el uso de algoritmos metaheurísticos. Esta complejidad también se traduce en un alto coste computacional para el modelo, por lo que se implementa un modelo de redes neuronales profundas que permite la validación del diseño sin necesidad de computación. Dada la naturaleza discreta del problema, se proponen técnicas de discretización para adaptar los algoritmos al problema de optimización estructural. Además, para mejorar las soluciones obtenidas a partir de estos algoritmos discretos, se introducen métodos de hibridación basados en la técnica K-means y operadores de mutación en función del tipo de algoritmo. Los algoritmos utilizados se clasifican en dos ramas. La primera son los basados en trayectorias como el Simulated Annealing, Threshold Accepting y el Algoritmo del Solterón. Por otra parte, se emplean algoritmos de inteligencia de enjambre como Jaya, Sine Cosine Algorithm y Cuckoo Search. La metodología de Análisis del Ciclo de Vida definida en la norma ISO 14040 se usa para evaluar el impacto social y medioambiental de los diseños propuestos. La aplicación de esta metodología permite evaluar el impacto y compararlo con otros diseños. La evaluación mono-objetivo de los diferentes criterios lleva a la conclusión de que la optimización de costes está asociada a una reducción del impacto medioambiental y social de la estructura. Sin embargo, la optimización de los criterios medioambientales y sociales no reduce necesariamente los costes. Por ello, para realizar una optimización multi-objetivo y encontrar una solución de compromiso, se implementa una técnica basada en la Teoría de Juegos, recomendando una estrategia de juego cooperativo. La técnica multi-criterio empleada es la Teoría de la Entropía para asignar pesos a los criterios para la función objetivo agregada. Los criterios considerados son los tres pilares de la sostenibilidad y la facilidad constructiva de la losa superior. Aplicando esta técnica se obtiene un diseño óptimo relativo a los tres pilares de la sostenibilidad y a partir del cual se mejora la facilidad constructiva.

Referencias:

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

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Optimal design of steel-concrete composite bridge based on a transfer function discrete swarm intelligence algorithm. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:312. DOI:10.1007/s00158-022-03393-9

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Discrete swarm intelligence optimization algorithms applied to steel-concrete composite bridges. Engineering Structures, 266:114607. DOI:10.1016/j.engstruct.2022.114607

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800

NAVARRO, I.J.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; REMPLING, R.; YEPES, V. (2020). Life cycle sustainability assessment for multi-criteria decision making in bridge design: A review. Journal of Civil Engineering and Management, 26(7):690-704. DOI:10.3846/jcem.2020.13599.

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Advances in Civil Engineering, 2020:8823370. DOI:10.1155/2020/8823370

PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA-SEGURA, T.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2020). Environmental and social impact assessment of optimized post-tensioned concrete road bridges. Sustainability, 12(10), 4265. DOI:10.3390/su12104265

YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. Applied Sciences, 9(16), 3253; DOI:10.3390/app9163253

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:

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

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Diseño óptimo de un puente mixto basado en un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization (revista indexada en el JCR en el primer cuartil) sobre la optimización de puentes mixtos de hormigón y acero usando un algoritmo de inteligencia de enjambre discreto y funciones de transferencia. 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 puede ser compleja debido al gran número de variables que intervienen en el problema. En este trabajo se ha ejecutado dos optimizaciones de puentes mixtos de sección en cajón, considerando el coste y las emisiones de CO₂ como funciones objetivo. Tomar las emisiones de CO₂ como función objetivo permite añadir criterios de sostenibilidad para comparar los resultados con el coste. Se han aplicado las metaheurísticas SAMO2, SCA y Jaya para alcanzar este objetivo. Se implementaron funciones de transferencia para adaptar SCA y Jaya a la naturaleza discontinua del problema de optimización del puente. Además, se ha llevado a cabo un Diseño de Experimentos para afinar el algoritmo y establecer sus parámetros. En consecuencia, se ha observado que SCA muestra valores similares para la función objetivo de coste que SAMO2, pero mejora el tiempo computacional en un 18% a la vez que obtiene valores más bajos para la desviación del resultado de la función objetivo. A partir de un análisis de optimización de costes y CO₂, se observa una reducción de 2,51 kg de CO₂ por cada euro reducido utilizando técnicas metaheurísticas. Además, para ambos objetivos de optimización, se comprueba que la adición de celdas a las secciones de los puentes mejora no solo el comportamiento de la sección, sino también los resultados de la optimización. Por último, los resultados muestran que el diseño propuesto de doble acción mixta en los apoyos permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos dispuestos en el ala inferior en este estudio.

Abstract:

Bridge optimization can be complex because of the large number of variables involved in the problem. In this paper, two box-girder steel–concrete composite bridge single objective optimizations have been carried out considering cost and CO₂ emissions as objective functions. Taking CO₂ emissions as an objective function allows adding sustainable criteria to compare the results with cost. SAMO2, SCA, and Jaya metaheuristics have been applied to reach this goal. Transfer functions have been implemented to fit SCA and Jaya to the discontinuous nature of the bridge optimization problem. Furthermore, a Design of Experiments has been conducted to tune the algorithm and set its parameters. Consequently, it has been observed that SCA shows similar values for objective cost function as SAMO2 but improves computational time by 18% while also getting lower values for the objective function result deviation. From a cost and CO₂ optimization analysis, it has been observed that a reduction of 2.51 kg CO₂ is obtained by each euro reduced using metaheuristic techniques. Moreover, for both optimization objectives, it is observed that adding cells to bridge cross-sections improves not only the section behavior but also the optimization results. Finally, it is observed that the proposed design of double composite action in the supports allows this study to remove continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange.

Keywords:

Swarm intelligence; Steel–concrete composite structures; Bridges; Optimization; Metaheuristics; Sustainability

Reference:

El artículo está publicado en abierto, por lo que podéis realizar su descarga gratuita en este enlace: https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-022-03393-9

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Optimización de puentes mixtos mediante aceptación por umbrales

Hemos presentado en el 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, una comunicación sobre la optimización de puentes mixtos mediante el algoritmo de aceptación por umbrales. Este congreso se desarrolla en Barcelona, del 11 al 15 de julio del 2022. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La complejidad de la optimización de los puentes se debe, entre otras razones, a que el diseño de este tipo de estructuras presenta muchas variables. Estas generan un espacio de soluciones con demasiadas posibilidades para ser evaluadas en su totalidad. Por ello, en este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto de vigas cajón considerando el coste como función objetivo mediante el uso de métodos heurísticos. Para lograr este objetivo, se ha elegido un Operador de Aceptación de Umbral con Mutación (TAMO) para la optimización estructural de un puente compuesto de acero-hormigón. La adición de celdas en las conexiones entre almas y alas mejora el comportamiento estructural de la sección transversal. El diseño de doble acción compuesta propuesto permite reducir el número de rigidizadores para este caso de estudio. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, permitiendo alcanzar diseños óptimos sin necesidad de contar con una experiencia significativa en el diseño estructural de puentes.

Abstract

The bridge optimization’s complexity is due to the design of this type of structure’s many variables. These generate a space of solutions with too many possibilities to be evaluated in their totality. Because of this, in this work, the optimization of a steel-concrete composite box girder bridge has been performed considering cost as an objective function by using heuristic methods. To achieve this objective, a Threshold Accepting with a Mutation Operator (TAMO) has been chosen for the structural optimization of a steel-concrete composite bridge. The addition of cells on the connections between webs and flanges improves the cross-section structural behaviour. The proposed double composite-action design allows for reducing the number of stiffeners for this study case. This method automatizes the optimization process of an initial design of a composite bridge, allowing it to reach optimum designs without significant expertise in bridge structural design.

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Steel-concrete composite bridge optimization through threshold accepting. 11th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management IABMAS 2022, 11-15 July 2022, Barcelona, Spain.

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Optimización de puentes mixtos mediante algoritmos de inteligencia de enjambre

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado un puente mixto de hormigón y acero, mediante algoritmos discretos de inteligencia de enjambre. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo puedes descargar GRATUITAMENTE en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/sd/article/S0141-0296(22)00708-8

La optimización de un puente mixto puede ser un reto debido al importante número de variables que intervienen en el problema. En este estudio se realizó la optimización de un puente mixto de hormigón y acero con vigas en cajón, con el coste y las emisiones como funciones objetivo. Ante este reto, el trabajo propone un algoritmo híbrido que integra la técnica de aprendizaje no supervisado de k-means con la metaheurística de inteligencia de enjambre continuo para reforzar el rendimiento de esta última. En particular, se discretizan las metaheurísticas sine-cosine y cuckoo search. Se estudia la contribución del operador k-means a la calidad de las soluciones obtenidas. En primer lugar, se diseñan operadores aleatorios para utilizar posteriormente funciones de transferencia que permitan evaluar y comparar los rendimientos. Además, para tener otro punto de comparación, se adaptó una versión del recocido simulado, que ha resuelto eficientemente problemas de optimización relacionados. Los resultados muestran que nuestra propuesta híbrida supera a los diferentes algoritmos diseñados.

Highlights

A cost and CO2 emissions optimization a three-span steel–concrete composite bridge has been performed.
The optimization considers 35 design variables on average 55 possible choices for each variable.
The performance and robustness of a hybrid k-means swarm intelligence metaheuristic is studied for this optimization problem.
Hybrid k-means algorithm results are compared with other discrete trajectory based and swarm algorithms.

Abstract

Composite bridge optimization might be challenging because of the significant number of variables involved in the problem. The optimization of a box-girder steel-concrete composite bridge was done in this study with cost and emissions as objective functions. Given this challenge, this study proposes a hybrid algorithm that integrates the unsupervised learning technique of k-means with continuous swarm intelligence metaheuristics to strengthen the latter’s performance. In particular, the metaheuristics sine-cosine and cuckoo search are discretized. The contribution of the k-means operator regarding the quality of the solutions obtained is studied. First, random operators are designed to use transfer functions later to evaluate and compare the performances. Additionally, a version of simulated annealing was adapted to have another point of comparison, which has solved related optimization problems efficiently. The results show that our hybrid proposal outperforms the different algorithms designed.

Keywords

Combinatorial optimization; Bridge; Metaheuristics; Composite structures; K-means

Reference:

Como este artículo está publicado en abierto, os lo dejo para vuestra descarga:

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¿Qué alternativa de puente es la más sostenible medioambientalmente? ¿Y socialmente?

He empezado una serie de vídeos divulgativos donde quiero explicar, de forma breve, los resultados que estamos obteniendo en nuestro grupo de investigación. Considero que es importante hacerlo debido a que, muchas veces, los artículos científicos quedan almacenados en las grandes revistas y no llegan al técnico o al público en general.

En este caso, os he preparado un vídeo sobre en el que explico cómo hemos realizado el análisis del ciclo de vida de cuatro tipologías de puentes muy utilizados en nuestro país: losas macizas, losas aligeradas, secciones en cajón y secciones mixtas. Se analiza no solo el impacto social, sino también el medioambiental. Os explico qué metodología usamos, el software, las bases de datos, etc. Os llevaréis una relativa sorpresa con los resultados obtenidos. Ya os adelanto que las mejores alternativas medioambientales no se corresponden con las mejores desde el punto de vista social.

Los que queráis descargar gratuitamente el artículo, podéis acudir al siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2071-1050/14/9/5186

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Valoración del impacto social de puentes de hormigón y mixtos

Acaban de publicarnos un artículo en Sustainability, revista indexada en el JCR. Se trata de valorar distintas alternativas de puentes de hormigón o mixtos desde el punto de vista de la sostenibilidad social. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La definición de sostenibilidad incluye tres pilares fundamentales: económico, medioambiental y social. Los estudios sobre el impacto económico en las infraestructuras de ingeniería civil se han centrado en la reducción de costes. No está necesariamente en consonancia con la sostenibilidad económica, pues no se cosideran otros factores económicos. Además, la evaluación del pilar social se ha desarrollado poco en comparación con la económica y la medioambiental. Es esencial centrarse en la sostenibilidad social y evaluar indicadores claros que permitan a los investigadores comparar alternativas. Además, los estudios de evaluación del ciclo de vida de los puentes se han centrado hasta ahora en soluciones de hormigón. Esto ha dado lugar a una falta de análisis del impacto de las alternativas de puentes mixtos. Este estudio se realiza en dos fases. La primera parte evalúa la sostenibilidad social y medioambiental de “la cuna a la tumba” con las bases de datos SOCA v2 y ecoinvent v3.7.1. Esta evaluación se realiza sobre cuatro alternativas de puentes de hormigón y mixtos con luces entre 15 y 40 m. Para obtener los indicadores sociales y medioambientales se ha utilizado ReCiPe y el método de ponderación del impacto social. La segunda parte del estudio compara los resultados obtenidos de la evaluación social y medioambiental de las alternativas variando la tasa de reciclaje del acero. Las alternativas de puente son la losa maciza de hormigón pretensado, la losa aligerada de hormigón pretensado, el cajón-viga de hormigón pretensado y el cajón-viga mixto. Los resultados muestran que las opciones compuestas son las mejores en cuanto al impacto medioambiental, pero las soluciones de viga cajón de hormigón son mejores en cuanto al impacto social. Además, un aumento de la tasa de reciclaje del acero aumenta el impacto social y disminuye el medioambiental.

Abstract

The definition of sustainability includes three fundamental pillars: economic, environmental, and social. Studies of the economic impact on civil engineering infrastructures have been focused on cost reduction. It is not necessarily in line with economic sustainability due to the lack of other economic factors. Moreover, the social pillar assessment has been weakly developed compared to the economic and the environmental ones. It is essential to focus on the social pillar and evaluate clear indicators that allow researchers to compare alternatives. Furthermore, bridge life cycle assessment studies have been focused on concrete options. This has resulted in a lack of analysis of the impact of composite bridge alternatives. This study is conducted in two stages. The first part of the study makes a cradle-to-grave social and environmental sustainability evaluation with the SOCA v2 and ecoinvent v3.7.1 databases. This assessment is carried out on four concrete and composite bridge alternatives with span lengths between 15 and 40 m. The social impact weighting method and recipe have been used to obtain the social and environmental indicators. The second part of the study compares the results obtained from the social and environmental assessment of the concrete and the composite alternatives varying the steel recycling rate. The bridge alternatives are prestressed concrete solid slab, prestressed concrete lightened slab, prestressed concrete box-girder, and steel-concrete composite box-girder. The results show that composite options are the best for environmental impact, but the concrete box girder solutions are better for social impact. Furthermore, an increase in the steel recycling rate increases the social impact and decreases the environmental one.

Keywords

Sustainability; bridges; structures; LCA; ReCiPe; SOCA

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

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Optimización de tableros de puentes mixtos con metaheurística de trayectoria

Variables de la sección transversal del puente mixto

La optimización de puentes es un problema complejo debido al gran número de variables que intervienen. En este trabajo se ha realizado la optimización de un puente mixto en cajón considerando el coste como función objetivo. Para ello se ha aplicado el Recocido Simulado (SA) como ejemplo de algoritmo basado en la búsqueda de soluciones mediante trayectorias para la optimización de la estructura. Se observa que la adición de celdas a las secciones transversales del puente mejora no sólo el comportamiento de la sección sino también los resultados de la optimización. Finalmente, se observa que el diseño propuesto de doble acción compuesta materializando losas en el ala inferior sobre apoyos, permite eliminar los rigidizadores longitudinales continuos. Este método automatiza el proceso de optimización de un diseño inicial de un puente de material compuesto, que tradicionalmente se ha basado en la propia experiencia del técnico, permitiendo alcanzar resultados de forma más eficiente.

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Composite bridge deck optimization with trajectory-based algorithms. 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering, CMMoST 2021, 1-3 December, Valladolid, Spain, pp. 174-187. ISNB: 978-84-09-39323-7

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