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

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

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

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

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

Metodología

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

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

Las funciones objetivo optimizadas incluyen:

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

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

Aportaciones relevantes

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

Discusión de resultados

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

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

Líneas futuras de investigación

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

Conclusión

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

Referencia:

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

 

Evaluación del índice de daño estructural en entornos BIM

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Structures, de la editorial Elsevier, indexada en Q1 del JCR. El estudio desarrolla una metodología para evaluar un índice de daño estructural en entornos BIM, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

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

El artículo contextualiza la necesidad de integrar herramientas digitales en la evaluación de daños estructurales como respuesta a las exigencias de sostenibilidad y eficiencia en el sector de la construcción. Se menciona que el envejecimiento del parque edificatorio y las nuevas exigencias en materia de mantenimiento requieren un enfoque innovador. Se destaca la implementación de BIM como una solución para mejorar la gestión de activos y prolongar la vida útil de las estructuras. En este contexto, el artículo presenta Endurify, una herramienta diseñada para evaluar la durabilidad de elementos estructurales de hormigón mediante indicadores de deterioro, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

El artículo enfatiza que la rehabilitación de edificios es una estrategia fundamental para mejorar la sostenibilidad en el sector de la construcción. Al renovar estructuras existentes, se reduce el impacto ambiental al disminuir la necesidad de utilizar nuevos materiales y procesos constructivos. Además, la rehabilitación mejora el rendimiento energético de los edificios, lo que contribuye a los objetivos de desarrollo sostenible establecidos por organismos internacionales. En el contexto europeo, iniciativas como el Pacto Verde Europeo subrayan la relevancia de estas medidas para reducir las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia en el uso de recursos.

La metodología BIM se ha convertido en un estándar en la industria de la construcción, facilitando la integración de múltiples capas de información en un único modelo digital. BIM permite almacenar y gestionar datos estructurales, materiales y operacionales, optimizando así la planificación y el mantenimiento de edificios. La literatura reciente ha demostrado que el uso de BIM mejora la sostenibilidad en la construcción, facilita la gestión de riesgos y permite realizar análisis avanzados, como simulaciones de desempeño estructural. Además, la incorporación de gemelos digitales y herramientas de simulación refuerza su capacidad para la toma de decisiones fundamentadas en datos.

El mantenimiento estructural es fundamental para garantizar la seguridad y la eficiencia de los edificios a lo largo de su vida útil. A pesar de la importancia del seguimiento del estado estructural, la investigación en este ámbito ha sido menos extensa que la dedicada al diseño y la construcción. En este contexto, BIM se presenta como una plataforma idónea para integrar estrategias de mantenimiento predictivo, ya que permite evaluar el estado real de las estructuras y anticipar las intervenciones necesarias. Sin embargo, la implementación de BIM en este ámbito enfrenta desafíos como la precisión de los datos, los costes asociados y la capacitación del personal especializado.

El desarrollo de Endurify se basó en una metodología de investigación-acción de doble ciclo, lo que permitió realizar iteraciones sucesivas para optimizar la herramienta. El proceso constó de siete etapas, que iban desde la identificación del problema hasta la validación del software en entornos reales. La herramienta se diseñó específicamente para el mercado de la vivienda en España y cumple con los requisitos del Código Estructural.

Para evaluar la durabilidad, se seleccionaron cuatro indicadores principales: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. La metodología utilizada para determinar cada uno de estos indicadores se basa en modelos normativos y en la recopilación de datos mediante inspección visual. Los resultados se almacenan dentro del modelo BIM, lo que permite su análisis comparativo y la planificación de intervenciones de mantenimiento.

La implantación de Endurify en BIM se realizó mediante un complemento para Autodesk Revit que permite extraer datos de los elementos estructurales y realizar el análisis de daños en tiempo real. La herramienta se diseñó para trabajar con parámetros predefinidos en el modelo BIM y almacenar los resultados como atributos de los elementos analizados.

El artículo presenta Endurify, un complemento para entornos BIM que permite analizar el estado de conservación de los elementos estructurales de hormigón. La herramienta emplea cuatro indicadores de daño: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. Su integración en BIM facilita la gestión de datos, ya que permite almacenar los resultados del análisis dentro del modelo digital. Esto posibilita una evaluación más precisa del estado estructural y contribuye a la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación de edificios existentes. Cabe destacar que la herramienta evita pruebas destructivas y se ajusta a normativas como el Código Estructural de España (CE-2021).

Los estudios de caso presentados en el artículo muestran cómo se ha aplicado Endurify en elementos estructurales con distintos grados de exposición ambiental. En un primer caso, se analizó una viga interior con fisuras visibles y se determinó que la carbonatación era el factor predominante en su deterioro. En el segundo caso, se evaluó un soporte en un corredor exterior sin daños aparentes con el mismo procedimiento, confirmándose un estado avanzado de carbonatación. Los resultados demuestran que la herramienta permite identificar patrones de degradación en distintos elementos y facilita la programación de intervenciones específicas. No obstante, se reconoce que la precisión del análisis depende de la calidad de los datos de entrada y de su compatibilidad con diferentes normativas y condiciones ambientales.

El artículo sugiere que la incorporación de nuevos enfoques podría mejorar la herramienta Endurify. Se menciona la posibilidad de desarrollar un índice de daño estructural que combine los cuatro indicadores en un solo valor ponderado, aunque los autores advierten de que esto podría ocultar información relevante sobre las causas del deterioro. Asimismo, se plantea la necesidad de adaptar la metodología a distintos contextos normativos e integrar sensores IoT para obtener datos en tiempo real. Además, se destaca que una mejor definición de los parámetros de análisis podría optimizar la precisión del modelo y ampliar su aplicación a proyectos de rehabilitación a gran escala.

Por tanto, el artículo demuestra que la integración de herramientas de análisis de durabilidad en entornos BIM puede mejorar la evaluación del estado estructural de los edificios. Endurify permite almacenar y visualizar datos de deterioro en el modelo digital, lo que facilita la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación. Sin embargo, su implementación depende de la calidad de los datos de entrada y de su adaptación a distintas normativas. Se identifican oportunidades para mejorar la herramienta mediante el uso de modelos predictivos y la incorporación de tecnologías emergentes, lo que podría consolidar su aplicación en la ingeniería civil.

Referencia:

FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environments. Structures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544

 

Mejora del diseño estructural de cerchas metálicas pretensadas mediante optimización multiobjetivo y toma de decisión multicriterio

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.

Keywords:

Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; NSGA-III; CTAEA; SMS-EMOA; SAW; FUCA; TOPSIS; PROMETHEE; VIKOR

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; PARTSKHALADZE, G.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Enhanced Structural Design of Prestressed Arched Trusses through Multi-Objective Optimization and MCDM. Mathematics, 12(16), 2567. DOI:10.3390/math12162567

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Avances científicos en relación con los edificios prefabricados de hormigón sismorresistentes

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. El trabajo lleva a cabo un análisis exhaustivo de 127 artículos para identificar las tendencias predominantes y las brechas actuales en la investigación sobre edificios prefabricados de hormigón (PCB) resistentes a los terremotos. Estos edificios ofrecen ventajas como la rapidez de construcción, la mejora de la durabilidad y la reducción de la mano de obra, pero es necesario estudiar las conexiones entre los elementos prefabricados para garantizar su resistencia sísmica.

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

Entre otras, se pueden destacar las siguientes contribuciones del trabajo:

  • Reveló la correlación entre los PCB y temas como las conexiones secas, la disipación de energía, el diseño óptimo y el colapso progresivo, lo que puso de relieve la naturaleza diversa de las investigaciones actuales en este campo.
  • Identificaron los sistemas de marcos y pantallas de rigidización como las categorías predominantes en la investigación de los PCB, siendo el enfoque tradicional de construcción moldeada in situ la referencia para determinar su rendimiento sísmico.
  • Destacó la necesidad de explorar con mayor detalle sistemas estructurales innovadores y resilientes y de adoptar metodologías de vanguardia para integrar la seguridad sísmica y la sostenibilidad de los PCB.
  • Proporcionó una hoja de ruta para futuros proyectos de investigación e informó sobre los últimos avances y tendencias en la investigación de PCB con seguridad sísmica.

La editorial permite la descarga gratuita del artículo en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/sd/article/S2352-0124(23)01686-7

Abstract:

Precast concrete buildings (PCB) offer several advantages, including swift construction, exceptional quality, enhanced durability, decreased formwork requirements, and reduced labour. However, it is crucial to effectively study the connections between the various prefabricated elements that make up the structure, particularly in the face of dynamic loads and seismic actions. Extensive research has been conducted to develop seismic-resistant PCB, underscoring the necessity of exploring research approaches, identifying trends, addressing gaps, and outlining future research directions. A thorough analysis was carried out on a literature set comprising 127 articles published between 2012 and May 2023, using a three-step research process that included bibliometric search, quantitative analysis, and qualitative analysis. The primary objective was to identify prevailing research trends and pinpoint current gaps that would contribute to the advancement of future research. The scientific mapping of authors’ keywords revealed the correlation between PCB and topics such as dry connections, energy dissipation, optimal design, and progressive collapse, highlighting the diverse nature of current research in the field. Furthermore, the qualitative literature analysis demonstrated that frame and shear wall systems emerged as the predominant categories. This dominance can be attributed to the seismic performance reference being the traditional cast-in-place building approach. Nonetheless, this study brings attention to several notable research gaps. These gaps include exploring innovative, resilient structural systems in greater detail and adopting state-of-the-art methodologies that facilitate decision-making processes in integrating PCB seismic safety and sustainability. This study provides a roadmap for future research projects and reports on the latest developments and trends in seismically safe PCB research.

Keywords:

Precast concrete; Prefabricated building; Connections; Seismic design; Construction industry; Modern methods of construction; State of the art

Reference:

GUAYGUA, B.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES, V. (2023). A systematic review of seismic-resistant precast concrete buildings. Structures, 58; 105598. DOI:10.1016/j.istruc.2023.105598

 

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

Diseño sostenible de losas aligeradas de hormigón armado en entornos costeros

La industria de la construcción tiene un impacto significativo en el medio ambiente, especialmente en el sector de la construcción residencial, debido a un alto consumo de recursos. Con el fin de reducir el impacto ambiental en las etapas de construcción, servicio y fin de vida de los edificios, los académicos priorizan la adopción de Métodos Modernos de Construcción (MMC) para optimizar el consumo de materiales y minimizar el impacto del ciclo de vida de los edificios.

Este estudio evalúa la sostenibilidad de losas planas de hormigón armado utilizando un sistema estructural hueco, especialmente en entornos que desencadenan la corrosión del hormigón. El análisis se centra en siete alternativas de diseño para una estructura de hotel frente a la playa, empleando la técnica VIKOR para agregar cinco criterios de sostenibilidad. La opción más rentable y beneficioso para el medio ambiente es el uso de hormigón con un 10 % de humo de sílice, lo cual reduce los costos del ciclo de vida en un 87 % e impacta el diseño base en un 67 %. Sin embargo, al considerar criterios de sostenibilidad económica y ambiental, se llegó a mejores diseños sostenibles, como un recubrimiento de hormigón más extenso para las barras de refuerzo inferiores, lo que resulta en un índice de sostenibilidad un 46 % mejor.

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

Referencia:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Sustainable design of lightened reinforced concrete flat slabs in coastal environment. 8th International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering IALCCE 2023, July 2-6, Milano (Italy). DOI: 10.1201/9781003323020-300

Os paso el artículo completo, pues está publicado en abierto. Las actas completas del congreso la podéis descargar aquí.

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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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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:

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

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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Rendimiento de los métodos de detección de daños estructurales basados en la función de respuesta en frecuencia y la densidad espectral de potencia

Acaban de publicarnos un artículo en DYNA, revista indexada en el JCR. Se trata de comparar el rendimiento de los métodos de detección de daños estructurales basados en la función de respuesta en frecuencia y la densidad espectral de potencia. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Los recientes sucesos catastróficos han despertado un gran interés en la comunidad científica en relación con la evaluación y predicción de la respuesta estructural a lo largo del ciclo de vida de las infraestructuras. Se están realizando esfuerzos para desarrollar sistemas adecuados de monitorización de las estructuras que ayuden a prevenir futuras pérdidas de vidas humanas y económicas. Aquí se presentan dos métodos no destructivos de detección de daños: el basado en la función de respuesta en frecuencia y el basado en la función de densidad espectral. El desempeño en la detección de daños de ambos métodos se compara a través de un caso de estudio concreto, en el que se analizan diferentes escenarios de daños en un puente en celosía 2D. La fiabilidad de cada método se estudia en términos de diferentes errores de predicción. Los resultados numéricos muestran que el método PSD para la detección de daños en una estructura de puente en celosía de acero proporciona resultados más precisos y robustos en comparación con el basado en el método FRF.

Abstract:

Recent catastrophic events have aroused great interest in the scientific community regarding evaluating and predicting the structural response along the life cycle of infrastructures. Efforts are put into developing adequate health monitoring systems to help prevent future human life and economic losses. Here, two non-destructive damage detection methods are presented: the Frequency Response Function-based and the Spectral Density Function-based methods. The damage detection performance of both methods is compared through a particular case study, where different damage scenarios are analyzed in a 2D truss bridge. The reliability of each method is studied in terms of different prediction errors. Numerical results show that the PSD method for damage detection on a steel truss bridge structure provides more accurate and robust results when compared to that based on FRF.

Keywords:

Structural Health Monitoring, Power Spectral Density Function, Frequency Response Function, Construction, Structures, Damage detection, Non-destructive

Reference:

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Performance comparison of structural damage detection methods based on Frequency Response Function and Power Spectral Density. DYNA, 97(5):493-500. DOI:10.6036/10504

Como el artículo se encuentra en abierto, os paso el documento para que os lo podáis descargar.

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Impacto del desarrollo sostenible regional a través de la optimización de puentes

Acaban de publicarnos un artículo en Structures, revista indexada en el JCR. Se trata de establecer un modelo para evaluar el impacto del desarrollo sostenible regional a través de la optimización de puentes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València y de la dirección de la tesis doctoral de Zhi Wu Zhou.

Este artículo describe un modelo óptimo para medir y calcular los datos de impacto de la evaluación del desarrollo sostenible relacionados con la construcción de infraestructuras en cualquier lugar. El artículo utiliza una revisión bibliográfica y un estudio de caso como métodos de investigación: la revisión bibliográfica analiza la importancia, el significado práctico y el estado actual de la investigación en este campo. La aplicación del estudio de caso establece un programa de algoritmos y un modelo del entorno interactivo de optimización de la topología estructural tridimensional. Se analiza la optimización de la curva de influencia del desarrollo sostenible de los puentes atirantados de gran escala de China y de las infraestructuras regionales. Esta investigación llena un vacío al resolver el tedioso y complejo trabajo de las empresas del sector y la evaluación del desarrollo sostenible. Al mismo tiempo, proporciona una base teórica y métodos de cálculo científicos para que los gobiernos y países puedan formular leyes y reglamentos y estudien los efectos climáticos regionales.

El artículo completo lo puedes descargar aquí: https://authors.elsevier.com/sd/article/S2352-0124(22)00409-X

Abstract:

This paper describes a regional optimal model curve equation to measure and calculate sustainable development assessment impact data related to infrastructure construction in any world region. The article uses a literature review and a case study as research methods—the literature review analyses the importance, practical significance, and current research status of this field. The case study application establishes a scientific algorithm program and a three-dimensional structural topology optimization interactive environment research model. The optimality of the influence equation curve and the sustainable development influence curve of China’s large-scale cable-stayed bridges and regional infrastructure is analysed. This research will fill a gap by solving construction industries’ tedious and complicated work and sustainable development assessment. Simultaneously, it will provide a theoretical basis and scientific calculation methods for governments and countries to formulate relevant laws and regulations and study regional climate effects.

Keywords:

Construction; algorithm program; structure; topology; LCA; SIA

Reference:

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Regional sustainable development impact through sustainable bridge optimization. Structures, 41, 1061-1076. DOI: 10.1016/j.istruc.2022.05.047