Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH). http://congress.cimne.com/SAHC2020/frontal/JoseM.Adam.asp
En varios artículos anteriores ya presentamos el resumen, la justificación, las hipótesis de partida y los objetivos del proyecto de investigación RESILIFE: Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas, del cual soy investigador principal junto con el profesor Julián Alcalá. En este artículo justificaremos brevemente la metodología de este proyecto.
El análisis del estado de la técnica, desarrollado específicamente por el grupo para formular este proyecto, reveló la existencia de importantes lagunas de investigación. Por un lado, no se ha abordado de manera integral la optimización del diseño de estructuras híbridas y basadas en MMC que incorporan daños por eventos extremos, lo que dificulta una recuperación rápida y la minimización de impactos sociales y ambientales. Estas estructuras presentan un alto potencial (Terreros-Bedoya et al., 2023; Sánchez-Garrido et al., 2023), pero aún no se han explorado metaheurísticas híbridas con DL y teoría de juegos en la optimización de su resiliencia. Además, la lógica neutrosófica y las redes bayesianas abren puertas en el ámbito de la decisión multicriterio. Estas innovaciones se fusionan en nuestra metodología con técnicas, como el análisis del ciclo de vida, el análisis basado en la fiabilidad, el diseño óptimo robusto, los metamodelos y las técnicas de minería de datos. La metodología propuesta busca priorizar el diseño de estructuras, su reparación o mantenimiento, considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental dentro de restricciones presupuestarias, teniendo en cuenta la variabilidad inherente a los desafíos prácticos.
La Figura 2 muestra el esquema metodológico propuesto para RESILIFE, vinculando las fases con los objetivos específicos. Se adopta un enfoque mixto e interactivo en el que el decisor proporciona información sobre sus preferencias al analista. Posteriormente, mediante una optimización multiobjetivo basada en la fiabilidad y los metamodelos, el analista genera un conjunto de soluciones eficientes que el decisor evalúa antes de tomar una decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, en las que el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista, abarcando métodos constructivos, reparación, conservación, etc. La optimización multiobjetivo, apoyada en la variabilidad de parámetros, variables y restricciones, produce alternativas eficientes. La última fase implica un proceso de información a posteriori para que el decisor considere aspectos no contemplados en la optimización, que da como resultado la solución final completa.
Figura 2. Esquema metodológico diseñado para RESILIFE en relación con los objetivos
La metodología se aplicará, como mínimo, a los siguientes casos de estudio. En primer lugar, a la optimización de pórticos de edificios altos con estructura de acero híbrido y de hormigón armado sometida a un incremento fuerte de temperatura. De hecho, Keles et al. (2024) optimizan estructuras de acero tradicional, en las que la temperatura altera las propiedades mecánicas, y Negrín et al. (2023a) comparan las ventajas de las estructuras híbridas frente a las tradicionales. El segundo caso se aplica a pórticos de edificios, tanto de hormigón armado como de estructuras híbridas, donde se optimiza suponiendo el fallo completo de uno o varios de los soportes, de forma que el entramado siga manteniendo su funcionalidad. Esto permite, con ligeros cambios en el diseño, mantener cierta funcionalidad estructural capaz de evacuar a las personas con seguridad y, a su vez, realizar tareas de reparación o mantenimiento de los elementos dañados. El objetivo es mejorar no solo la optimización, sino también los aspectos de diseño que impidan el colapso progresivo. Un aspecto similar ha sido estudiado por Negrín et al. (2023c) para el caso de fuertes interacciones suelo-estructura. Otro caso de estudio es la optimización resiliente de viviendas sociales prefabricadas en zonas sísmicas, que deben resistir acciones extremas y, además, poder reparar rápidamente los daños (Guaygua et al., 2023). Otro caso previsto es la optimización resiliente del mantenimiento y la reparación de patologías resultantes de eventos extremos. Los casos anteriores, que se centran en gran medida en viviendas, también se extenderán en este proyecto a otras estructuras, como puentes híbridos o estructuras modulares, en consonancia con la experiencia previa del equipo de investigación. La optimización siempre es multiobjetivo y se apoya en técnicas de deep learning a lo largo del ciclo de vida, con la novedad del uso de la teoría de juegos.
Referencias
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TERREROS-BEDOYA, A.; NEGRÍN, I.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V. (2023). Hybrid steel girders: review, advantages and new horizons in research and applications. J Constr Steel Res, 207:107976.
Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El documento Mejora del diseño estructural de cerchas metálicas pretensadas mediante optimización multiobjetivo y MCDM. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
Estas son las principales contribuciones descritas en el artículo:
Marco integrado para la optimización: La investigación presenta un marco integral que integra algoritmos de optimización multiobjetivo (MOO) y técnicas de toma de decisiones multicriterio (MCDM). Este marco no solo es aplicable a las cerchas pretensadas, sino también a varios diseños estructurales, lo que mejora la toma de decisiones en ingeniería estructural.
Algoritmos de optimización avanzados: el estudio emplea tres algoritmos MOO avanzados (NSGA-III, CTAEA y SMS-EMAO) para optimizar el diseño estructural de las cerchas arqueadas pretensadas. Este enfoque permite evaluar de forma sólida los diferentes objetivos del diseño, como la minimización del peso, el rendimiento de carga y la capacidad de construcción.
Métricas de evaluación integrales: el documento incorpora una serie de visualizaciones analíticas y métricas de evaluación exhaustivas para comprender la variabilidad de las diferentes variables en el contexto de Pareto. Esto ayuda a ilustrar las ventajas y desventajas que conllevan las distintas estrategias de optimización y proporciona una visión más clara del proceso de diseño.
Evaluación del rendimiento de los algoritmos: la investigación evalúa el rendimiento de los algoritmos de optimización utilizando métricas de distancia generacional (GD) y distancia generacional invertida (IGD). Los resultados indican que el NSGA-III supera a los demás algoritmos en términos de convergencia con respecto a Pareto, lo que proporciona información valiosa sobre la eficacia de cada algoritmo.
Validación estadística de los resultados: el artículo emplea la prueba de Kruskal-Wallis para validar las diferencias de rendimiento entre los algoritmos. Esto añade credibilidad a los hallazgos y resalta las ventajas y limitaciones de cada enfoque de optimización, que es crucial para las futuras aplicaciones de optimización estructural.
Implicaciones prácticas para la construcción: Las innovaciones presentadas en el documento mejoran el rendimiento estructural, reducen el consumo de recursos y mejoran la capacidad de construcción y la seguridad. Estas contribuciones demuestran las implicaciones prácticas para unas prácticas de construcción más eficientes y sostenibles, y abordan la complejidad de los métodos de diseño tradicionales.
En resumen, este documento promueve significativamente la comprensión y la aplicación de las cerchas pretensadas al proporcionar un marco sólido para la optimización y la toma de decisiones, junto con información práctica para mejorar las prácticas de construcción.
Abstract:
The structural design of prestressed arched trusses presents a complex challenge due to the need to balance multiple conflicting objectives such as structural performance, weight, and constructability. This complexity is further compounded by the interdependent nature of the structural elements, which necessitates a comprehensive optimization approach. Addressing this challenge is crucial for advancing construction practices and improving the efficiency and safety of structural designs. The integration of advanced optimization algorithms and decision-making techniques offers a promising avenue for enhancing the design process of prestressed arched trusses. This study proposes the use of three advanced multi-objective optimization algorithms: NSGA-III, CTAEA, and SMS-EMOA, to optimize the structural design of prestressed arched trusses. The performance of these algorithms was evaluated using Generational Distance and Inverted Generational Distance metrics. Additionally, the non-dominated optimal designs generated by these algorithms were assessed and ranked using multiple Multi-Criteria Decision-Making techniques, including SAW, FUCA, TOPSIS, PROMETHEE, and VIKOR. This approach allowed for a robust comparison of the algorithms and provided insights into their effectiveness in balancing the different design objectives. The results of the study indicate that NSGA-III exhibited superior performance with a GD value of 0.215, reflecting a closer proximity of its solutions to the Pareto front, and an IGD value of 0.329, indicating a well-distributed set of solutions across the Pareto front. In comparison, CTAEA and SMS-EMOA showed higher GD values of 0.326 and 0.436, respectively, suggesting less convergence to the Pareto front. However, SMS-EMOA demonstrated a balanced performance in terms of constructability and structural weight, with an IGD value of 0.434. The statistical significance of these differences was confirmed by the Kruskal-Wallis test, with p-values of 2.50×10−15 for GD and 5.15×10−06 for IGD. These findings underscore the advantages and limitations of each algorithm, providing valuable insights for future applications in structural optimization.
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
En artículos anteriores ya presentamos el resumen, la justificación y las hipótesis de partida del proyecto de investigación RESILIFE: Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas, del cual soy investigador principal junto con el profesor Julián Alcalá. En este artículo expondremos los objetivos generales y específicos de este proyecto.
El objetivo general perseguido consiste en afrontar el reto social y ambiental que supone el proyecto, el mantenimiento y la reparación de estructuras híbridas y MMC frente a situaciones extremas, mediante la optimización de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. Para alcanzar este objetivo, es necesario avanzar en la ciencia, integrando a diversos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones, con el fin de tener en cuenta criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las estructuras, teniendo en cuenta la variabilidad inherente al mundo real. Para abordar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone la aplicación de metamodelos y metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad. Estas se aplicarán no solo al diseño de nuevas estructuras, sino también al mantenimiento y la reparación de las existentes. Un análisis de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis de los inventarios del ciclo de vida proporcionará conocimientos significativos sobre las mejores prácticas. Cabe destacar que esta metodología podrá adaptarse a otros tipos de infraestructuras.
El objetivo general se desarrollará mediante los objetivos específicos mostrados en la Figura 2 y que se describen a continuación, de los cuales serán responsables los investigadores principales:
• OE-1: Análisis de las funciones de distribución de eventos extremos para el diseño óptimo basado en la fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos para la toma de decisiones multicriterio.
• OE-2: Cuantificación de la resiliencia de las estructuras ante múltiples amenazas con el fin de garantizar la integración de la sostenibilidad en el diseño, mantenimiento y reparación de estructuras híbridas de acero y modulares.
• OE-3: Identificación de estrategias de reparación y mantenimiento robusto óptimo de estructuras híbridas de acero y modulares resilientes.
• OE-4: Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de estructuras híbridas de acero y modulares mediante metaheurísticas híbridas.
• OE-5: Comparación de las estructuras y los sistemas en términos de su resiliencia respecto a la optimización heurística, teniendo en cuenta incertidumbres presupuestarias en su ciclo de vida.
• OE-6: Difusión de resultados y redacción de informes.
Figura 2. Objetivos específicos del proyecto RESILIFE
ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Universitat Politècnica de València
En artículos anteriores ya presentamos un resumen y la justificación del proyecto de investigación RESILIFE: Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas, del cual soy investigador principal junto con el profesor Julián Alcalá. En este artículo justificaremos las hipótesis de partida de este proyecto.
La hipótesis principal de partida de RESILIFE es que un diseño óptimo y una construcción con estructuras híbridas basadas en los modernos métodos de construcción (MMC) son efectivos desde el punto de vista social y ambiental, y resilientes ante eventos extremos. La novedad radica en el empleo de la inteligencia artificial para optimizar la resiliencia y la sostenibilidad, con el fin de hacer frente a eventos extremos y evitar el colapso progresivo, protegiendo así la vida y la economía. De hecho, las estructuras híbridas de acero y las estructuras modulares son tipologías con elevadas posibilidades de generación de conocimiento (Sánchez-Garrido et al., 2023; Terreros-Bedoya et al., 2023). Además, existe un déficit de investigaciones que incorporen metaheurísticas híbridas emergentes y aprendizaje profundo (deep learning, DL) en la optimización multiobjetivo resiliente de este tipo de estructuras. Estas técnicas extraen información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejoran la calidad y el tiempo de cálculo. Otra novedad en este proyecto es el uso de la teoría de juegos en la optimización multiobjetivo, empleada en la última tesis doctoral del grupo. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real, planteando la optimización resiliente basada en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a la toma de decisiones multicriterio que atienda a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo, que contemple las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente con fuertes restricciones presupuestarias. La resolución del problema planteado presenta serias dificultades, por lo que se deben explorar metamodelos y DL capaces de acelerar el cálculo (Negrín et al., 2023).
Para alcanzar los objetivos del proyecto se basan en determinadas hipótesis:
Hipótesis 1: Es rentable diseñar estructuras innovadoras, resilientes y robustas frente a eventos extremos, que se puedan reparar cuando se optimizan a lo largo de su ciclo de vida.
Hipótesis 2: Las estructuras modulares permiten instaurar o restaurar infraestructuras rápidamente tras un evento extremo, y son eficientes desde el punto de vista social y ambiental.
Hipótesis 3: Las estructuras de acero híbridas mejoran las prestaciones de las estructuras de acero convencionales, mejorando la resiliencia ante eventos extremos, con niveles óptimos de sostenibilidad.
Hipótesis 4: Las metaheurísticas mejoran la calidad de las soluciones y reducen el tiempo de cálculo cuando se combinan con el aprendizaje profundo (DL).
Hipótesis 5: La optimización multiobjetivo de las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida, siendo la teoría de juegos una técnica efectiva.
Hipótesis 6: La optimización multiobjetivo puede dar lugar a soluciones inviables con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones.
Hipótesis 7: Tanto el diseño óptimo basado en fiabilidad como el diseño óptimo robusto conducen a soluciones menos sensibles a la variabilidad y a los cambios en los escenarios (especialmente presupuestarios), pero se basan en funciones de probabilidad poco realistas por falta de datos.
Hipótesis 8: Es posible utilizar metamodelos y DL en el diseño óptimo robusto y en el diseño basado en fiabilidad para el proyecto y para el mantenimiento de estructuras híbridas y modulares.
Hipótesis 9: Las soluciones de mantenimiento óptimo de estructuras híbridas y modulares son diferentes si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posterior de dicho activo que mejore otras alternativas, incluso con presupuestos restrictivos.
Hipótesis 11: Las medidas de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones son preferibles por su menor coste social y ambiental a la reparación severa de las estructuras. La dimensión social incluye la integración del análisis de género en la investigación (IAGI).
Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, la conservación, el mantenimiento y el desmantelamiento de estructuras híbridas y modulares que sean robustas ante cambios presupuestarios y resilientes ante eventos extremos.
Referencias
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TERREROS-BEDOYA, A.; NEGRÍN, I.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V. (2023). Hybrid steel girders: review, advantages and new horizons in research and applications. J Constr Steel Res, 207:107976.
Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
En un artículo anterior ya presentamos un resumen del proyecto de investigación RESILIFE: Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas, del cual soy investigador principal junto con el profesor Julián Alcalá. En este artículo justificaremos brevemente la necesidad de este proyecto.
Entre 2003 y 2013, diversos desastres naturales (terremotos, tsunamis, tifones, deslizamientos e inundaciones) y provocados por el ser humano (explosiones, vertidos o impactos) ocasionaron más de 1,1 millones de muertes, afectaron a más de 2000 millones de personas y provocaron pérdidas estimadas en 1,5 billones de dólares (Hao y Li, 2019). Estos eventos, que siguen presentes en los últimos años, resaltan la urgencia de desarrollar estructuras resilientes, sostenibles y de alto rendimiento que protejan la vida y la economía. Además, los eventos extremos requieren adaptaciones eficaces y económicas en el diseño, construcción, reparación y mantenimiento de infraestructuras, lo que impulsa la investigación en construcción sostenible para reducir la huella de carbono y otros impactos.
Los eventos extremos, junto con errores de diseño, construcción y falta de mantenimiento, suelen provocar daños estructurales locales que pueden desencadenar el colapso progresivo del edificio (Adam et al., 2018). Caredda et al. (2013) determinaron que este tipo de colapso se debió a errores de construcción y diseño en el 65 % de los casos estudiados. Algunos eventos han demostrado que las intervenciones locales preventivas pueden salvar tanto vidas de usuarios como infraestructuras, resaltando así la importancia del mantenimiento. La falta de eficacia en las reparaciones de hormigón es uno de los principales problemas en ingeniería estructural. En Europa, solo el 50 % de las operaciones de restauración en edificaciones de hormigón es efectiva, a pesar de que la rehabilitación representa casi la mitad de las inversiones en construcción (Borghese et al., 2023).
El crecimiento económico, el aumento de la población y de la urbanización, así como el calentamiento global y el agotamiento de los recursos naturales implican que la construcción de estructuras deba considerar la sostenibilidad, la durabilidad y una gestión inteligente del ciclo de vida, además de la seguridad, el rendimiento y la resiliencia. Para ello, es necesario emplear materiales sostenibles y residuos industriales en la construcción; nuevas formas y diseños estructurales para controlar las vibraciones y mitigar los efectos de las cargas; tecnologías de prefabricación innovadoras mediante impresión 3D y construcción modular para minimizar las interrupciones en la obra y mejorar el control de calidad; así como nuevos conceptos de diseño y construcción, estructuras desplegables y estructuras de sacrificio para mejorar la resiliencia y la resistencia a cargas extremas.
La recuperación de estructuras dañadas implica recursos y emisiones considerables. Por tanto, el diseño y la construcción de estructuras deben enfocarse en la sostenibilidad, la durabilidad, la resistencia múltiple, la resiliencia y la monitorización inteligente del ciclo de vida. Este enfoque es esencial para cumplir los ODS de las Naciones Unidas y abordar los desafíos climáticos y ambientales.
No obstante, la modernización de las infraestructuras conlleva un coste prohibitivo, lo que resalta la necesidad de asignar eficazmente los limitados recursos presupuestarios. Ante la complejidad de este desafío, se plantean propuestas de optimización resiliente para facilitar la toma de decisiones considerando la aleatoriedad e incertidumbres inherentes. Por ejemplo, esto se aplica a las redes eléctricas, donde los apagones derivados de condiciones meteorológicas adversas generaron costes anuales de entre 18 000 y 33 000 millones de dólares entre 2003 y 2012 (Yuan et al., 2015).
Una estructura resiliente bien diseñada puede no requerir reparación o bien puede recuperarse con reparaciones menores después de un evento extremo, como puede ser el caso de puentes con resiliencia sísmica (Dong et al., 2022). Guaygua et al. (2023) revelaron la correlación entre los edificios prefabricados y aspectos como las conexiones secas, la disipación de energía, el diseño óptimo y el colapso progresivo. Los últimos avances en estructuras industrializadas pasan por mejoras en las uniones de las estructuras prefabricadas, que son los puntos más vulnerables ante los seísmos. De este modo, se están creando edificios que, a través de ingeniosos métodos de disipación de energía, están equiparando sus prestaciones y seguridad a las estructuras tradicionales sancionadas por la práctica. Sánchez-Garrido et al. (2023) detectan lagunas en la investigación, incluida la necesidad de aplicar más las estructuras innovadoras basadas en métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC). Asimismo, resaltan la importancia de abordar la mejora del entorno construido a través del paradigma del diseño regenerativo. Se necesita más investigación para comprender los sistemas de construcción interdependientes mediante el uso de gemelos digitales.
Las estructuras de acero se consideraban resistentes a los terremotos, pero esta percepción cambió tras los eventos de Northridge en 1994 y Kobe en 1995, que revelaron fracturas frágiles, especialmente en las conexiones viga-columna. Desde entonces, se ha explorado el uso de materiales emergentes y diseños innovadores para reducir el riesgo de fallo frágil temprano (Fang et al., 2022). Los cambios extremos de temperatura afectan a la resistencia y la rigidez de las estructuras de acero, por lo que es necesario aumentar el tamaño de la sección transversal para compensar la reducción de la rigidez y evitar fallos estructurales (Keles et al., 2024). Esta reducción de la capacidad resistente con la temperatura también ocurre con las estructuras de hormigón (Tang et al., 2023). Las vigas de acero híbridas optimizan la resistencia a la flexión y al cortante, y mejoran a los elementos de acero homogéneos. No obstante, la investigación debe cubrir las lagunas existentes en su aplicación a estructuras complejas y su capacidad de resistir acciones extremas (Terreros-Bedoya et al., 2023). Otra oportunidad son los materiales compuestos multifuncionales que se aplican en columnas y permiten reducir el peso y mejorar la resistencia en edificios altos y entornos agresivos. Estas innovaciones superan las limitaciones de las estructuras tradicionales de acero y hormigón, así como de las tecnologías convencionales de construcción (Sojobi et al., 2023).
No obstante, no todas las estructuras pueden diseñarse para resistir cualquier evento extremo, por lo que se tiende a incrementar su funcionalidad todo lo posible. El diseño de estructuras resilientes requiere esfuerzos colaborativos e interdisciplinarios para formular nuevos enfoques y métricas que consideren el rendimiento y los aspectos funcionales posteriores al evento. Las estructuras resilientes deben contemplar su vida útil en relación con los impactos de los desastres, las reparaciones, el mantenimiento y la evolución de las acciones sobre ellas. Actualmente no existen procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras e infraestructuras en el contexto de múltiples amenazas ni para comparar las estructuras y los sistemas en términos de su resiliencia (Khaloo y Mobini, 2016). Surge la oportunidad de implementar aspectos de la resiliencia estructural, como la funcionalidad técnico-socioeconómica, los principios de diseño basados en el riesgo probabilístico y la resiliencia, las dependencias ambientales y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en la resiliencia. Para ello, resulta fundamental integrar el proyecto estructural dentro del paradigma de modelos de información en la construcción (BIM) (Fernández-Mora et al., 2022).
Referencias
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ZHOU, Z.; ZHOU, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Thermal coupling optimization of bridge environmental impact under natural conditions. Impact Assess. Rev., 104:107316.
Los desastres naturales y humanos ocasionan pérdidas humanas y económicas considerables. Las estructuras dañadas deben diseñarse para recuperar su funcionalidad lo antes posible, lo que implica recursos y emisiones significativas. Por tanto, el diseño y la construcción de estructuras deben enfocarse en la sostenibilidad, la durabilidad, la resistencia múltiple, la resiliencia y la monitorización inteligente del ciclo de vida. Los eventos extremos, junto con errores de diseño, construcción y falta de mantenimiento, suelen provocar daños estructurales locales que pueden desencadenar el colapso progresivo de las infraestructuras. RESILIFE afronta el reto social que suponen el mantenimiento y la reparación de estructuras frente a situaciones extremas, mediante la optimización de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. La hipótesis de partida es que un diseño óptimo y la construcción con estructuras híbridas basadas en los modernos métodos de construcción, en especial las modulares, son efectivos desde el punto de vista social y ambiental, y resilientes ante eventos extremos. El reto será incorporar mejoras en el diseño para afrontar eventos extremos y equiparar estas estructuras en prestaciones y en seguridad a las estructuras tradicionales. La innovación central consiste en plantear procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras en el contexto de múltiples amenazas y comparar las estructuras y los sistemas en términos de resiliencia. Para ello, se aplicarán técnicas de inteligencia artificial para optimizar la resiliencia, lo que demostrará su eficacia en términos sociales y ambientales frente a eventos extremos. La novedad metodológica radica en la utilización de metaheurísticas híbridas emergentes y Deep Learning en la optimización multiobjetivo, así como de la teoría de juegos, con el fin de lograr la pronta recuperación de su funcionalidad con costes sociales y ambientales reducidos, evitando su colapso progresivo. Además, se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes, como la lógica neutrosófica y otras, como las redes bayesianas. Esto no solo mejora la calidad y la velocidad de cálculo en el diseño, el mantenimiento y la reparación de estructuras, sino que también aborda las incertidumbres del mundo real y propone una optimización resiliente basada en la fiabilidad y en diseños robustos. En este contexto, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos. Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar las incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables. Por otra parte, la fuerte limitación presupuestaria presente en momentos de crisis compromete seriamente las políticas de creación y conservación de las infraestructuras, sobre todo si hay incrementos de costes al introducir la resiliencia en el diseño. Los resultados esperados, tras un análisis de sensibilidad de distintas políticas presupuestarias asociadas a un horizonte temporal, pretenden detallar qué tipologías, actuaciones concretas de reparación y conservación, y alternativas de demolición y reutilización son adecuadas para minimizar los impactos ambientales y sociales considerando la variabilidad.
Natural and human disasters cause considerable human and economic losses. Damaged structures must be designed to recover their functionality quickly, which involves significant resources and emissions. Therefore, the design and construction of structures must focus on sustainability, durability, multiple resistance, resilience, and intelligent life-cycle monitoring. Extreme events, design, construction, and lack of maintenance errors often cause local structural damage that can trigger the progressive collapse of infrastructures. RESILIFE addresses the social challenge of maintaining and repairing structures in extreme situations by optimizing the complex problems posed at the level of public and private decisions. The starting hypothesis is that optimal design and construction with hybrid structures based on modern construction methods, especially modular ones, are socially and environmentally effective and resilient to extreme events. The challenge will be to incorporate design improvements to cope with extreme events and to bring these structures on par with traditional structures regarding performance and safety. The central innovation is to develop explicit procedures to quantify the resilience of structures in the context of multiple hazards and to compare structures and systems in terms of resilience. To this end, artificial intelligence techniques will be applied to optimize resilience, demonstrating its effectiveness in social and environmental terms in the face of extreme events. The methodological novelty lies in using emerging hybrid metaheuristics and Deep Learning in multi-objective optimization and game theory to achieve early recovery of its functionality with reduced social and environmental costs, avoiding its progressive collapse. In addition, it is intended to deepen emerging multi-criteria decision techniques, such as neutrosophic logic, and others, such as Bayesian networks. This not only improves the quality and speed of computation in the design, maintenance, and repair of structures but also addresses real-world uncertainties and proposes resilient optimization based on reliability and robust designs. In this context, uncertainties, imperfections, or deviations from the parameters used in the codes exist in the real world. An optimal structure is close to the infeasibility region, so it is necessary to incorporate the uncertainties to provide more robust and reliable designs. On the other hand, the strong budget constraints present in times of crisis seriously compromise infrastructure creation and maintenance policies, especially if there are cost increases when introducing resilience in the design. After a sensitivity analysis of different budgetary policies associated with a time horizon, the expected results aim to detail which typologies, specific repair and conservation actions, and demolition and reuse alternatives are adequate to minimize environmental and social impacts considering variability.
PROYECTO DE INVESTIGACIÓN:
Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. (RESILIFE). [Resilient life-cycle optimization of socially and environmentally efficient hybrid and modular structures under extreme conditions]. PID2023-150003OB-I00. Investigadores principales: Víctor Yepes y Julián Alcalá.
