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Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging

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

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

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

Palabras clave:

Optimización; energía; puentes; Kriging; metamodelos; sostenibilidad

Agradecimientos:

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

Referencia:

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

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

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

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

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

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

Abstract:

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

Keywords:

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

Reference:

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

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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

Evaluación del ciclo de vida de un puente en ambiente marino con ayuda de métodos no destructivos de detección de daños

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Marine Science and Engineering, revista indexada en el JCR. Se trata de la evaluación del coste del ciclo de vida con ayuda de métodos no destructivos de 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.

  • El artículo evalúa el uso de métodos no destructivos de detección de daños, específicamente la técnica de densidad espectral de potencia (PSD), para reducir el impacto ambiental durante la reparación y el mantenimiento de un puente costero de hormigón. Los resultados muestran una reducción del 23% en los impactos ambientales cuando se utiliza el enfoque PSD durante la vida útil del puente.

  • La investigación evalúa las capacidades no destructivas y el enfoque dinámico de la técnica PSD para predecir la cantidad y la ubicación de los daños en la evaluación del ciclo de vida (LCA) del puente. Esta evaluación ayuda a los especialistas e ingenieros en el campo de la seguridad y el mantenimiento de los puentes.

Abstract:

Recently, using economic damage identification techniques to ensure the safety of bridges has become essential. But investigating the performance of those techniques for various conditions and environments and, in addition, a life cycle assessment (LCA) through these methods depending on the situation and during the life of a structure could help specialists and engineers in this field. In these regards, analyzing the implementation of a technique for the restoration and maintenance stages of costly structures such as bridges can illustrate the effect of each damage detection method on the LCA. This research assessed non-destructive abilities and a dynamic approach to predict the amount and location of damages in the LCA. For this purpose, the power spectral density (PSD) technique’s performance by different approaches in identifying corrosion damages for a coastal bridge and the effectiveness of using this technique on reducing the environmental impact compared with a conventional method were evaluated. The results demonstrate a reduction of the environmental impacts by approximately 23% when using the PSD during the bridge’s service life. In conclusion, the PSD approach does well in anticipating the damage quantity and location on a coastal bridge, which reduces the environmental impacts during the repair and maintenance.

Keywords:

Sustainability; non-destructive damage identification technique; life cycle assessment (LCA); environmental impacts assessment; concrete coastal bridge; corrosion; power spectral density method (PSD)

Reference:

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Life Cycle Assessment of a Coastal Concrete Bridge Aided by Non-Destructive Damage Detection Methods. Journal of Marine Science and Engineering, 11(9):1656. DOI:10.3390/jmse11091656

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

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

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

Abstract:

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

Keywords:

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

Reference:

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

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

Descargar (PDF, 1.07MB)

Optimización sostenible de marcos prefabricados articulados

Acaban de publicarnos un artículo en Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se han optimizado las emisiones de CO₂ de un marco prefabricado articulado, de sección en U, empleando para ello varias metaheurísticas. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El desarrollo sostenible requiere mejoras en el uso de los recursos naturales. El objetivo principal del presente estudio es optimizar la utilización de materiales en la construcción de pórticos articulados prefabricados de hormigón armado. Se desarrolló un software propio en el lenguaje de programación Python. Esto permitió el cálculo, verificación y optimización de la estructura mediante la aplicación de técnicas metaheurísticas. El coste final es una representación directa del empleo de materiales. Así, se aplicaron tres algoritmos para resolver la optimización económica de la estructura. Mediante la aplicación de los algoritmos de recocido simulado, aceptación de umbrales y algoritmo del solterón, se consiguieron diseños sostenibles y no tradicionales. Estos hacen un empleo óptimo de los recursos naturales, manteniendo un coste final muy restringido. Para evaluar la mejora del impacto ambiental, se estudiaron las emisiones asociadas al dióxido de carbono y se compararon con una estructura de hormigón armado in situ de referencia. Los resultados mostraron diseños con una profundidad reducida de la losa superior y los muros laterales y un refuerzo pasivo denso. Con ellos se consiguió reducir hasta un 24% el coste final de la estructura, así como más del 30% de las emisiones asociadas.

Marco prefabricado articulado. https://forte.es/productos/marcos-articulados/

Abstract:

Sustainable development requires improvements in the use of natural resources. The main objective of the present study was to optimize the use of materials in the construction of reinforced concrete precast hinged frames. Proprietary software was developed in the Python programming language. This allowed the structure’s calculation, verification, and optimization by applying metaheuristic techniques. The final cost is a direct representation of the use of materials. Thus, three algorithms were applied to solve the economic optimization of the frame. By applying simulated annealing, threshold accepting, and old bachelor’s acceptance algorithms, sustainable, non-traditional designs were achieved. These make optimal use of natural resources while maintaining a highly restricted final cost. The carbon-dioxide-associated emissions were studied and compared with a reference cast-in-place reinforced concrete frame to evaluate the environmental impact improvement. The results showed designs with reduced upper slab and lateral wall depth and dense passive reinforcement. These were able to reduce up to 24% of the final cost of the structure, as well as over 30% of the associated emissions.

Keywords:

Reinforced concrete; precast; hinged frame; metaheuristic; optimization; sustainability.

Reference:

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimal design of sustainable reinforced concrete precast hinged frames. Materials, 16(1):204. DOI:10.3390/ma16010204.

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Desarrollo regional sostenible de la construcción basada en la teoría de la entropía

Acaban de publicarnos un artículo en Sustainability, revista indexada en el segundo cuartil del JCR. Se trata de aplicar la teoría de la entropía para evaluar el desarrollo sostenible de la construcción en una región determinada, en este caso, en China. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La humanidad se enfrenta actualmente al problema cada vez más urgente de la contaminación del medio ambiente. Para gestionar de forma rigurosa el medioambiente, los distintos gobiernos nacionales deberían basarse en bases científicas prácticas para ajustar y formular políticas y medidas legales basadas en el análisis de los datos existentes. En este trabajo se realiza un análisis basado en la teoría de la entropía de la innovación para evaluar el impacto de ocho provincias chinas, incluyendo los impactos ambientales, los económicos y los sociales. Los resultados muestran que los impactos en China deberían crecer desde 2021 hasta 2044 aproximadamente. Después de 2045, se estabilizarían, habiendo un crecimiento negativo en un corto período. La evaluación global del ciclo de vida (ECV) y la evaluación del impacto social (EIS) siguen siendo positivas. No habrá crecimiento negativo en los datos agregados y las emisiones serán nulas o negativas antes de 2108. Los datos finales de la investigación se presentan en forma de emisiones anuales, que proporcionan una base teórica para que el gobierno formule normativas y planes medioambientales a medio y largo plazo.

Abstract:

Human beings are now facing the increasingly urgent problem of global ecological environment pollution. To verify the scientific nature of environmental governance by governments of various countries, researchers need to provide a scientific basis and practical support for governments to adjust and formulate new policies and regulatory measures at any time through data analysis. This paper applies visual literature, aggregate analysis, engineering data programming, advanced mathematical science algorithms, and innovation entropy theory, and through this study, obtains sustainable impact data from eight Chinese provinces in the 21st century, including environmental, economic, and social impacts. The results show that China’s sustainable data should grow from 2021 to about 2044. After 2045, it will be stable, and there will be negative growth in a short period. The overall life cycle assessment (LCA) and social impact assessment (SIA) remain positive. There will be no negative growth in aggregate data and zero or negative emissions before 2108. The final research data are accurately presented in the form of annual emissions, which provide a scientific and theoretical basis for the government to formulate medium- and long-term ecological regulations and plans.

Keywords:

life cycle cost (LCC); life cycle assessment; social impact assessment; environment; bridge; carbon emissions

Reference:

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Research on Sustainable Development of the Regional Construction Industry Based on Entropy Theory. Sustainability, 14(24): 16645. DOI:10.3390/su142416645

Como el artículo está publicado en abierto, os lo podéis descargar aquí mismo:

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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

Descargar (PDF, 1.92MB)

Proceso analítico en red para valorar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos

Durante los días 11 a 12 de julio de 2022 tuvo lugar el International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI/SUSI 2022. La reunión permitió el intercambio de ideas y la interacción entre investigadores, diseñadores y académicos de la comunidad para compartir los avances en los campos científicos relacionados con los temas de la conferencia. Todas las ponencias de la conferencia se archivan en la biblioteca electrónica del Instituto Wessex (www.witpress.com/elibrary), donde están disponibles de forma fácil y permanente en formato de acceso abierto para la comunidad internacional.

Dentro de este congreso, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo de investigación sobre la aplicación del Proceso Analítico en Red (ANP) para valorar la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación completa (está en abierto) por si os resultara de interés.

Referencia:

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Group Analytic Network Process for the sustainability assessment of bridges nearshore. WIT Transactions on The Built Environment, 209: 143-154. DOI:10.2495/HPSU220131. ISSN 1743-3509 (on-line)

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