optimización – El blog de Víctor Yepes

Diseño optimizado de edificios de pórticos de hormigón armado frente al colapso progresivo mediante metamodelos

El diseño estructural de los edificios plantea importantes retos para garantizar su seguridad y sostenibilidad. El colapso progresivo, provocado por eventos extremos como terremotos o explosiones, puede ocasionar daños catastróficos. Para reducir este riesgo, se propone una metodología de diseño apoyada en metamodelos que combina optimización estructural y criterios de seguridad, y que tiene en cuenta elementos que a menudo se pasan por alto, como los forjados, las pantallas de arriostramiento y la interacción suelo-estructura (SSI, por sus siglas en inglés).

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. También es fruto de la colaboración con investigadores de Brasil y Cuba.

Metodología

Descripción del problema

Se estudiaron cinco edificios de pórticos de hormigón armado con diferentes configuraciones de plantas y luces. Las estructuras incluyen vigas, columnas, forjados y pantallas de arriostramiento. Además, se incorporó el diseño optimizado de cimentaciones, considerando la interacción con el suelo mediante modelos de elasticidad lineal. Las dimensiones de los elementos estructurales se ajustaron siguiendo las normas internacionales de diseño y se consideraron distintas combinaciones de carga para evaluar escenarios críticos.

Se realizaron simulaciones numéricas avanzadas que tuvieron en cuenta escenarios de carga extremos, incluyendo la pérdida de columnas críticas en diversas posiciones. En el análisis se tuvieron en cuenta factores de seguridad, límites de servicio y fallos estructurales para determinar los diseños óptimos. También se tuvieron en cuenta criterios de sostenibilidad y se midieron las emisiones de CO₂ asociadas a cada solución.

Optimización basada en un diseño robusto frente al colapso progresivo (ObRDPC)

La metodología ObRDPC se centra en minimizar las emisiones de CO₂ como función objetivo, garantizando simultáneamente la robustez estructural mediante restricciones de seguridad. Para evaluar el colapso progresivo y simular la pérdida de columnas críticas, así como analizar la redistribución de cargas, se empleó el método de camino alternativo (AP). La metodología incluye la verificación de estados límite últimos y de servicio, lo que garantiza el cumplimiento de los requisitos normativos.

El proceso de optimización incluye la definición precisa de las variables de diseño, como las dimensiones de las vigas, columnas y cimentaciones, así como el tipo de hormigón utilizado. Para maximizar la eficiencia estructural y minimizar los costos ambientales, se aplican técnicas de programación matemática.

Modelización de forjados y pantallas de arriostramiento

Forjados: se modelaron como elementos tipo placa de 12 cm de espesor y se conectaron a las vigas mediante nodos rígidos para asegurar la continuidad estructural. Se realizó una discretización adecuada para representar su comportamiento realista ante cargas verticales y horizontales. El análisis incluyó el comportamiento a flexión, los efectos de cargas concentradas y la interacción con los elementos perimetrales. Se consideraron diferentes configuraciones de refuerzo para maximizar la resistencia y minimizar las deformaciones.
Pantallas de arriostramiento: representadas mediante diagonales equivalentes elásticas, según las especificaciones normativas. Se definieron sus propiedades mecánicas mediante modelos experimentales previos, incluyendo el módulo de elasticidad y la resistencia a compresión. Se estudiaron distintos tipos de mampostería y su influencia en la resistencia general. Las pantallas de arriostramiento también se evaluaron como elementos activos en la redistribución de cargas después de eventos que provocan la pérdida de soporte, lo que mejora la estabilidad global del sistema estructural.

Interacción suelo-estructura (SSI)

Se consideró el asentamiento diferencial de las cimentaciones mediante coeficientes de rigidez calculados según modelos elásticos. El suelo se modeló como un medio elástico semiespacial. En el análisis se incluyó la interacción entre la superestructura y el terreno para capturar los efectos de asentamientos desiguales y su impacto en el estado de esfuerzos y deformaciones.

En el análisis se tuvieron en cuenta diferentes tipos de suelos, desde arcillas de baja resistencia hasta suelos granulares compactados. Se realizaron estudios paramétricos para evaluar la sensibilidad del sistema a variaciones en la rigidez del terreno y el módulo de elasticidad del hormigón.

Cinco estudios de casos que consideran la modelización de cimientos, forjados y pantallas de arriostramiento.

Optimización asistida por metamodelos

Se utilizaron técnicas avanzadas de optimización asistida por metamodelos para reducir la carga computacional. El proceso incluyó un muestreo inicial mediante muestreo hipercúbico latino para cubrir eficientemente el espacio de diseño, seguido de la construcción del metamodelo a través de técnicas de interpolación Kriging para aproximar las respuestas estructurales, evaluando múltiples configuraciones para garantizar la precisión. Posteriormente, se aplicó una optimización global utilizando algoritmos evolutivos, como la Biogeography-based Optimization (BBO), para explorar soluciones factibles y un método iterativo para refinar las soluciones y garantizar su viabilidad en condiciones críticas.

Resultados

Impacto de forjados y pantallas de arriostramiento

La inclusión de forjados y pantallas de arriostramiento mejoró significativamente la redistribución de cargas y la resistencia al colapso progresivo. El análisis mostró una reducción del 11 % en el impacto ambiental para diseños resistentes al colapso, en comparación con modelos que solo consideran vigas y columnas.

Se observó una mejora notable en la capacidad de redistribución de cargas después de la pérdida de columnas críticas. Las pantallas de arriostramiento actuaron como elementos resistentes adicionales, mitigando fallos en los elementos primarios y reduciendo los desplazamientos globales.

Comparación de enfoques de diseño

Se observó que aumentar el número de niveles incrementa la robustez estructural debido a la mayor redundancia de elementos. Sin embargo, el incremento de la longitud de las luces de las vigas reduce esta capacidad, por lo que es necesario utilizar secciones más robustas y aplicar mayores refuerzos.

Los modelos con luces de 8 m presentaron un aumento del 50 % en las emisiones de CO₂ cuando no se incluyeron forjados ni pantallas de arriostramiento. Al incorporarlos, se consiguió reducir este incremento a la mitad.

Recomendaciones prácticas para el diseño estructural

Incluir forjados y pantallas de arriostramiento: Su integración mejora significativamente la resistencia al colapso progresivo, particularmente en edificios con luces amplias.
Optimizar secciones estructurales: Diseñar secciones de vigas y columnas equilibrando rigidez y eficiencia económica.
Evaluar diferentes tipos de cimentaciones: Incorporar análisis de interacción suelo-estructura para definir bases óptimas.
Aplicar análisis paramétricos: Evaluar la sensibilidad de los diseños a variaciones en la resistencia del hormigón y las condiciones geotécnicas.
Considerar combinaciones de carga extremas: Simular múltiples fallos para garantizar diseños robustos y seguros.

Conclusión

La optimización basada en un diseño robusto frente al colapso progresivo (ObRDPC) permite diseñar estructuras resistentes al colapso progresivo con menor impacto medioambiental. El uso de metamodelos y la consideración de forjados, pantallas de arriostramiento y la interacción suelo-estructura mejoran significativamente la seguridad estructural y la sostenibilidad del diseño. Se recomienda ampliar esta investigación a otros tipos de estructuras y condiciones geotécnicas complejas para validar y perfeccionar la metodología propuesta.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementation. Engineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

El artículo os lo podéis descargar gratuitamente, hasta el 1 de febrero de 2025, en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1kFtRW4G4f7uC

Modelización y métodos de optimización aplicados al consumo energético en los ferrocarriles

El sector ferroviario, reconocido por su eficiencia energética, sigue siendo objeto de investigación para mejorar su sostenibilidad. Pese a representar solo el 2 % del consumo energético del transporte en Europa, su relevancia en el transporte de mercancías y pasajeros impulsa la investigación para reducir su huella de carbono. La necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mejorar la competitividad económica ha llevado a realizar estudios exhaustivos centrados en el consumo energético ferroviario.

Modelización del consumo energético

El modelado del consumo energético permite evaluar y simular el rendimiento de los trenes sin necesidad de realizar pruebas experimentales. Las técnicas de modelado se clasifican principalmente en modelos deterministas y métodos alternativos, como redes neuronales y modelos estocásticos. Estos enfoques permiten analizar múltiples escenarios operativos y optimizar las decisiones estratégicas y operativas.

Modelos deterministas

El enfoque predominante utiliza ecuaciones basadas en la ecuación de Davis, que describe la resistencia al movimiento del tren en función de factores como la velocidad, la masa y la fricción. Su modularidad permite incluir características como frenos regenerativos y sistemas de almacenamiento a bordo. Aunque estos modelos son fiables, requieren numerosos parámetros técnicos, algunos de los cuales son difíciles de obtener debido a su complejidad técnica y a la necesidad de realizar mediciones precisas.

La ecuación de Davis se amplía con frecuencia para incorporar factores como la inclinación de la vía, la resistencia aerodinámica y la fricción en curvas. Estas ampliaciones permiten crear simuladores más detallados que evalúan trayectorias específicas y condiciones operativas complejas. Algunos estudios incluyen incluso el consumo de sistemas auxiliares, como el aire acondicionado y la iluminación, lo que mejora la precisión.

Además, el modelado detallado permite tener en cuenta aspectos como la variación de la masa del tren debida a la carga de pasajeros o mercancías, así como las condiciones meteorológicas y la interacción entre trenes en redes densas. Gracias a estas mejoras, los simuladores no solo evalúan el consumo energético, sino también el impacto de distintas estrategias operativas.

Alternativas al enfoque determinista

Los modelos basados en redes neuronales (Neural Networks) y en técnicas estocásticas (Stochastic Methods) han sido menos explorados, pero ofrecen flexibilidad y pueden manejar incertidumbres como retrasos y cambios en la carga de pasajeros. Las redes neuronales permiten entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de datos operativos, lo que les permite aprender patrones complejos que los modelos deterministas podrían pasar por alto. Sin embargo, estos métodos requieren grandes volúmenes de datos y procesos de entrenamiento complejos.

Los modelos estocásticos integran factores aleatorios, como fallos en el sistema y condiciones meteorológicas. Su uso es particularmente relevante en redes ferroviarias densas, donde las interacciones entre trenes generan escenarios difíciles de prever mediante métodos deterministas. Los estudios actuales sugieren que estas técnicas podrían aplicarse a la gestión en tiempo real de las redes ferroviarias para mejorar la eficiencia global.

Métodos de optimización

La optimización del consumo energético ferroviario implica resolver problemas complejos, desde la gestión de perfiles de velocidad hasta la distribución de tiempos de espera y la configuración de infraestructuras. Estos estudios buscan minimizar el consumo energético sin comprometer los tiempos de viaje ni la capacidad operativa.

La formulación de problemas de optimización se basa en variables como los tiempos de viaje, los perfiles de velocidad, el consumo energético y la utilización de las infraestructuras, y su enfoque varía en función de si se optimiza un solo tren o un sistema completo. Las metodologías utilizadas incluyen la optimización unidimensional, que se centra en variables individuales como, por ejemplo, minimizar el tiempo de viaje o el consumo energético, y la optimización multidimensional, que aborda simultáneamente varios factores como el tiempo, el consumo energético, los costos operativos y las emisiones contaminantes. Los problemas de optimización pueden ser estáticos, donde se consideran condiciones fijas, o dinámicos, que ajustan decisiones en tiempo real con datos operativos actualizados.

Los métodos de optimización incluyen la búsqueda directa, que evalúa todas las soluciones posibles y es adecuada para problemas simples con pocos parámetros, y el análisis de principios máximos, que obtiene soluciones exactas mediante ecuaciones matemáticas avanzadas, aunque para ello sea necesario realizar simplificaciones y hacerlos computacionalmente viables. Las metaheurísticas, inspiradas en procesos naturales, se utilizan ampliamente por su capacidad para gestionar espacios de solución complejos. Entre ellas destacan los algoritmos genéticos, que han demostrado su versatilidad y eficacia en numerosos estudios. También se emplean técnicas como la optimización por enjambre de partículas y la optimización por colonias de hormigas, que son útiles en problemas específicos como, por ejemplo, la asignación de horarios y rutas óptimas. Además, la optimización basada en aprendizaje combina aprendizaje individual y colectivo para mejorar los resultados en contextos operativos cambiantes.

Los métodos de optimización también incluyen técnicas como la programación lineal, la programación dinámica y los algoritmos híbridos, que combinan diferentes enfoques para superar las limitaciones de cada uno de ellos. Las técnicas más avanzadas integran sistemas de inteligencia artificial y algoritmos de predicción para ajustar dinámicamente los parámetros operativos.

Discusión y análisis estadístico

Un análisis estadístico muestra que los modelos deterministas predominan debido a su precisión y facilidad para incluir múltiples factores. En optimización, los algoritmos genéticos son ampliamente preferidos, aunque métodos como la optimización por enjambre de partículas han demostrado ser eficaces en ciertos problemas.

Estudios recientes sugieren la posibilidad de combinar diferentes algoritmos para cubrir todo el espacio de soluciones y abordar problemas complejos que incluyen interacciones entre múltiples trenes y redes ferroviarias completas. Estas estrategias son esenciales para implementar operaciones ferroviarias completamente autónomas y sostenibles.

Además, el uso de análisis estadísticos avanzados, como el análisis de correspondencias y el modelado predictivo, permite identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los modelos y algoritmos utilizados.

Conclusión

La combinación de modelos deterministas y técnicas complementarias podría mejorar la precisión de los estudios. En optimización, el desarrollo de enfoques híbridos que combinen diferentes algoritmos metaheurísticos podría suponer un gran avance en la gestión energética ferroviaria. La integración de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning Techniques) podría revolucionar el campo y llevar a sistemas ferroviarios más sostenibles y eficientes.

Referencia:

MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA-SANCHÍS, I.; YEPES, V.; INSA-FRANCO, R. (2019). A review of modelling and optimisation methods applied to railways energy consumption. Journal of Cleaner Production, 222:153-162. DOI:10.1016/j.jclepro.2019.03.037

Os dejo la versión autor del artículo, para su consulta.

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Tesis doctoral: Optimización social y ambiental de estructuras prefabricadas de hormigón armado bajo presupuestos restrictivos

De izquierda a derecha: Julián Alcalá, Tatiana García, Andrés Ruiz, Salvador Ivorra, Antonio Tomás y Víctor Yepes

Ayer, 4 de diciembre de 2024, tuvo lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Andrés Ruiz Vélez, titulada “Optimal design of socially and environmentally efficient reinforced concrete precast modular road frames under constrained budgets”, dirigida por los profesores Víctor Yepes Piqueras y Julián Alcalá González. La tesis recibió la calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

La infraestructura de transporte es esencial para el desarrollo humano, ya que impulsa el crecimiento industrial y promueve la evolución social al mejorar la interacción y la conectividad. Su construcción actúa como un catalizador de transformaciones socioeconómicas, puesto que fomenta las economías locales y facilita el flujo de recursos y de la fuerza laboral. Sin embargo, la creciente concienciación sobre los impactos negativos de las prácticas insostenibles en la ingeniería de la construcción exige una transición hacia métodos más responsables. Históricamente, la viabilidad económica ha sido el enfoque principal en ingeniería estructural. No obstante, en la actualidad se otorga mayor relevancia a la evaluación de los impactos a lo largo del ciclo de vida de los proyectos. Aunque este enfoque supone un avance en la integración del diseño estructural con los objetivos de desarrollo sostenible, todavía no abarca plenamente la complejidad y diversidad que implica la sostenibilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras.

Esta tesis doctoral desarrolla de manera sistemática un marco de diseño que integra la sostenibilidad en la construcción de infraestructuras de transporte. Se propone un enfoque modular y prefabricado para proyectos de estructuras viales, que se posiciona como una alternativa más eficiente y atractiva frente a los métodos tradicionales de hormigonado in situ. El diseño estructural, junto con los procesos ambientales y sociales asociados al ciclo de vida de la estructura, se modela mediante un enfoque matemático avanzado. Este modelo permite aplicar técnicas de optimización monoobjetivo y multiobjetivo, combinadas con algoritmos multicriterio de toma de decisiones. Dada la complejidad y la diversidad de variables involucradas, el uso de métodos exactos de optimización no es viable. Por ello, la investigación adopta metaheurísticas híbridas y basadas en entornos para minimizar el coste final de la estructura desde una perspectiva monoobjetivo. Entre las técnicas evaluadas, las metaheurísticas de recocido simulado y aceptación por umbrales, calibradas con cadenas de mayor longitud, ofrecen resultados de alta calidad, aunque con un considerable esfuerzo computacional. En contraste, una versión híbrida del recocido simulado enriquecida con un operador de mutación común en algoritmos basados en poblaciones alcanza soluciones de calidad comparable con un menor esfuerzo computacional. La hibridación de metaheurísticas se presenta como una estrategia eficaz para ampliar las capacidades exploratorias de estos algoritmos, optimizando el equilibrio entre la calidad de los resultados y la eficiencia computacional.

El análisis del ciclo de vida de diferentes configuraciones de marcos con un coste óptimo revela claras ventajas ambientales del enfoque modular prefabricado en comparación con la construcción convencional in situ. Sin embargo, las implicaciones sociales son más complejas y destacan la relevancia de incorporar los impactos del ciclo de vida como funciones objetivo en el proceso de optimización. Este hallazgo subraya la necesidad de emplear técnicas multicriterio para evaluar y clasificar eficazmente las alternativas. De este modo, se garantiza un equilibrio adecuado entre los impactos ambientales y sociales, y se asegura una toma de decisiones más integral y sostenible dentro del marco del diseño y la planificación.

Esta investigación desarrolla operadores de cruce, mutación y reparación diseñados para discretizar eficazmente el problema de optimización, dotando así a los algoritmos genéticos y evolutivos de la capacidad necesaria para abordar la complejidad del proceso de optimización multiobjetivo. En particular, el operador de reparación estadístico muestra un buen rendimiento cuando se combina con los algoritmos genéticos NSGA-II y NSGA-III, así como con el algoritmo evolutivo RVEA. Aunque existen diferencias metodológicas entre estas técnicas, la herramienta de toma de decisiones FUCA produce clasificaciones equivalentes a las obtenidas mediante el método de ponderación aditiva simple. Esta coherencia también se observa con técnicas como TOPSIS, PROMETHEE y VIKOR. Para garantizar la imparcialidad en la ponderación de criterios, se aplica un proceso de cálculo basado en la teoría de la entropía, lo que proporciona un enfoque metódico a las técnicas de decisión multicriterio. La integración de algoritmos de optimización multiobjetivo con herramientas de decisión multicriterio en un marco de diseño fundamentado en modelos matemáticos permite identificar y clasificar diseños óptimos no dominados. Estos diseños logran un equilibrio integral entre las dimensiones económica, ambiental y social, y promueven la sostenibilidad del ciclo de vida de la estructura.

Referencias:

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

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Enhancing Robustness in Precast Modular Frame Optimization: Integrating NSGA-II, NSGA-III, and RVEA for Sustainable Infrastructure. Mathematics, 12(10):1478. DOI:10.3390/math12101478

RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Sustainable Road Infrastructure Decision-Making: Custom NSGA-II with Repair Operators for Multi-objective Optimization. Mathematics, 12(5):730. DOI:10.3390/math12050730

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

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

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Perspectiva social de un marco modular óptimo: Análisis integral del ciclo de vida. Revista CIATEC-UPF, 15(1):1-19. DOI:10.5335/ciatec.v15i1.14974

RUIZ-VÉLEZ, A.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2022). Optimización de marcos articulados prefabricados de hormigón armado mediante recocido simulado. Revista CIATEC-UPF, 14(3):41-55. DOI:10.5335/ciatec.v14i3.14079

Predimensionamiento óptimo de tableros de puentes losa pretensados aligerados

Figura 1. Vista aérea de paso superior. Google Maps.

El artículo de investigación presentado en el 28th International Congress on Project Management and Engineering por los autores Yepes-Bellver, Martínez-Pagán, Alcalá, y Yepes es un análisis integral del predimensionamiento de los tableros de puentes losa pretensados aligerados.

Este informe detalla su importancia y sugiere mejoras en el diseño estructural mediante la optimización con métodos avanzados como el modelo Kriging y algoritmos de optimización heurística.

El trabajo se enmarca dentro de los proyectos de investigación HYDELIFE y RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

1. Contexto del empleo de los puentes losa pretensados aligerados

Los puentes de losa pretensada son fundamentales en las infraestructuras de carreteras y vías ferroviarias debido a su capacidad para cubrir luces de entre 10 y 45 metros, lo que los hace más resistentes, duraderos y adaptables a distintos diseños geométricos. El coste de estos puentes suele representar entre un 5 % y un 15 % de los gastos totales de una infraestructura de transporte. Además, los puentes losa ofrecen una mayor flexibilidad y una apariencia estética superior, ya que eliminan las juntas de calzada, lo que mejora la comodidad y reduce el desgaste del tablero al tráfico.

Principales ventajas de los puentes losa pretensados:

Resistencia y durabilidad: estos puentes ofrecen una alta resistencia a la torsión y la flexión, por lo que son ideales para soportar cargas variables y condiciones climáticas adversas.
Versatilidad en el diseño: gracias a su construcción in situ, es posible adaptarlos a terrenos irregulares o a condiciones complejas, como curvas pronunciadas y anchos variados, lo que permite construirlos con rasantes bajas.
Ahorro de materiales y costes: Al diseñarse sin juntas y con posibilidades de aligeramiento, su mantenimiento resulta menos costoso en comparación con otras tipologías.

2. Predimensionamiento y limitaciones en los métodos actuales

El predimensionamiento es esencial en la fase preliminar del diseño de puentes con losas pretensadas. Tradicionalmente, los ingenieros utilizan reglas empíricas basadas en la experiencia para definir parámetros geométricos iniciales, como el espesor de la losa, la relación entre el canto y la luz y la cantidad de armadura activa y pasiva. Sin embargo, estos métodos tradicionales tienen limitaciones en cuanto a eficiencia y sostenibilidad, ya que no optimizan el uso de materiales ni reducen el impacto ambiental.

Desventajas de los métodos convencionales de predimensionamiento:

Rigidez en el diseño: los métodos empíricos pueden ser inflexibles, lo que limita las opciones de diseño y hace que la estructura no se adapte eficientemente a los criterios de optimización moderna.
Ineficiencia económica y ambiental: al no tener en cuenta factores de sostenibilidad y costes, estos métodos pueden provocar un uso excesivo de materiales, lo que aumenta la huella de carbono y el consumo energético.

3. Propuesta de optimización con modelos Kriging y metaheurísticas

La propuesta de los investigadores consiste en aplicar una optimización bifase mediante modelos Kriging combinados con el recocido simulado, un algoritmo heurístico. Esta técnica permite reducir el tiempo de cómputo en comparación con los métodos de optimización tradicionales sin perder precisión. La optimización se centra en tres objetivos clave:

Minimización del coste
Reducción de emisiones de CO₂
Disminución del consumo energético

El Kriging, un tipo de metamodelo, facilita la interpolación de datos en una muestra determinada, lo que permite que los valores estimados sean predictivos y evite el alto coste computacional que conllevan las simulaciones estructurales completas. Para implementar esta técnica, se usa un muestreo de hipercubo latino (LHS), que permite generar variaciones en el diseño inicial de los puentes y proporciona una base sobre la que se aplica el modelo Kriging para ajustar las alternativas optimizadas de diseño.

4. Resultados y comparación con diseños convencionales

A continuación, se exponen los principales hallazgos del estudio, basados en la optimización de puentes reales y en la comparación con métodos empíricos:

Esbeltez y espesor de la losa: la investigación recomienda que aumentar la relación entre el canto y la luz mejora la sostenibilidad del diseño. Los puentes optimizados presentan relaciones de hasta 1/30, en comparación con el rango usual de 1/22 a 1/25.
Volumen de hormigón y armaduras: los resultados muestran una disminución del volumen de hormigón y del número de armaduras activas necesarias, mientras que aumenta el número de armaduras pasivas. Este ajuste permite reducir tanto el coste como las emisiones.
Uso de materiales de construcción: se recomienda el uso de hormigón de resistencia entre 35 y 40 MPa para obtener una combinación óptima entre coste y sostenibilidad. La cantidad de aligeramientos interiores y exteriores también contribuye significativamente a la reducción del peso total sin comprometer la resistencia.

Comparativa de materiales:

Cuantía de hormigón: entre 0,55 y 0,70 m³ por m² de losa. La optimización reduce el consumo a 0,60 m³ para puentes económicos y a 0,55 m³ para priorizar la reducción de emisiones.
Armadura activa: la cantidad recomendada es inferior a 17 kg/m² de tablero. Esto representa una reducción significativa en comparación con los diseños tradicionales, que promedian alrededor de 22,64 kg/m².
Armadura pasiva: se debe aumentar la cuantía hasta 125 kg/m³ para proyectos de alta sostenibilidad, en contraste con los valores convencionales.

5. Herramientas prácticas para los proyectistas: nomogramas para el predimensionamiento

Uno de los aportes más valiosos del estudio es la creación de nomogramas que permiten a los ingenieros realizar predimensionamientos precisos con un mínimo de datos. Los nomogramas se desarrollaron mediante modelos de regresión múltiple y ofrecen una forma rápida de estimar:

La cantidad de hormigón necesaria.
El espesor de la losa.
La armadura activa en función de la luz del puente y los aligeramientos aplicados.

Estos nomogramas son útiles en las primeras fases de diseño, ya que permiten obtener valores cercanos a los óptimos de manera rápida y eficiente. Los gráficos incluyen secuencias de cálculo específicas con ejemplos de puentes con luces de 34 m y aligeramientos medios (interior de 0,20 m³/m² y exterior de 0,40 m³/m²), lo que facilita un proceso de diseño preliminar que cumple con criterios de sostenibilidad.

Figura 2. Nomograma para estimar el canto del tablero (m). Fuente: Yepes-Bellver et al. (2024)

6. Recomendaciones para el diseño sostenible de puentes losa pretensados aligerados

Basándose en los resultados de optimización, el estudio recomienda ajustar ciertos parámetros de diseño para mejorar la sostenibilidad y reducir los costes:

Aumento de la relación canto/luz: se debe aumentar la relación a 1/26 o incluso 1/30 para conseguir diseños sostenibles.
Reducción del hormigón utilizado: limitar el uso de hormigón a 0,60 m³/m², o menos si la prioridad es reducir las emisiones.
Cuantía de armaduras: para la armadura pasiva, se recomienda un mínimo de 125 kg/m³, mientras que la armadura activa debe reducirse a 15 kg/m² de losa.
Aligeramientos amplios: utilizar aligeramientos significativos (interior de 0,20 m³/m² y exterior de 0,50 m³/m²) para reducir el peso estructural y minimizar el material empleado.

7. Conclusión: innovación en el diseño de infraestructuras sostenibles

El uso de modelos predictivos, como el Kriging, y de técnicas de optimización avanzada en el diseño de puentes supone un gran avance hacia la construcción de infraestructuras sostenibles y eficientes. Estos métodos permiten reducir costes y minimizar el impacto ambiental, dos factores críticos en la ingeniería moderna. Al promover estos enfoques, la investigación allana el camino hacia políticas de infraestructura más responsables y sostenibles, un objetivo alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

8. Perspectivas futuras: expansión de la metodología de optimización

Los autores proponen continuar esta línea de investigación aplicando el modelo Kriging y otros metamodelos a diversas estructuras de ingeniería civil, como marcos de carretera, muros de contención y otros tipos de puentes. Esta expansión podría sentar las bases para nuevos estándares en el diseño de infraestructuras sostenibles.

Este estudio se presenta como una herramienta esencial para ingenieros y proyectistas interesados en mejorar el diseño estructural mediante métodos modernos de optimización, ya que ofrece un enfoque práctico y avanzado para lograr una ingeniería civil más sostenible.

Os dejo la presentación que se hizo en el congreso:

Como está publicado en abierto, os dejo la comunicación completa a continuación:

Descargar (PDF, 1.98MB)

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Análisis del predimensionamiento de tableros óptimos de puentes losa pretensados aligerados y su incidencia en el proyecto estructural. 28th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 3-4 de julio, Jaén (Spain), pp. 407-419. DOI:10.61547/2402010

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

Impacto social y económico de los resultados previstos del proyecto de investigación RESILIFE

Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En varios artículos anteriores ya presentamos muchos de los aspectos que justifican el 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 queremos resaltar la línea de trabajo del grupo de investigación y las razones por las cuales este proyecto supone un salto cualitativo.

Entre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para 2030, destaca la necesidad de construir infraestructuras resilientes. Entre 2003 y 2013, los desastres naturales y humanos causaron más de 1,1 millones de muertes, afectaron a más de 2000 millones de personas y generaron pérdidas de 1,5 billones de dólares. Los apagones en las redes eléctricas por condiciones meteorológicas adversas costaron entre 18 000 y 33 000 millones de dólares entre 2003 y 2012. Los errores de construcción y diseño indujeron el 65 % de los casos de colapso progresivo. En Europa, solo la mitad de las reparaciones de los edificios de hormigón fueron efectivas, a pesar de que los costes de rehabilitación suponen casi la mitad de las inversiones anuales en construcción. El mercado mundial de construcción de infraestructuras, valorado en 2,242 mil millones de dólares en 2021, se proyecta a 3,267 mil millones para 2027, con un crecimiento anual del 6,48 %.

Ante este panorama, un diseño adecuado y medidas preventivas locales son cruciales para salvar vidas e infraestructuras, pero, además de reducir el riesgo, son una fuente de creación de empleo especializado que debe formarse en estas técnicas. Por tanto, se espera un impacto social y económico relevante del proyecto RESILIFE. Publicaciones previas del grupo de investigación centradas en la optimización multiobjetivo (sin considerar la toma de decisiones multicriterio derivada de la participación social) muestran ahorros de entre el 10 y el 50 % en costes, ahorro de materiales, reducción de emisiones de CO₂ y consumo de energía. Por otra parte, en proyectos anteriores se hizo hincapié en los aspectos sociales de la optimización de las infraestructuras. Ello supuso incluir aspectos relativos a la seguridad de las personas, la equidad social intergeneracional, aspectos relacionados con la salud, la educación, la integración del análisis de género, etc., que ahora se incluyen en este proyecto. El grupo dispone de la metodología para su inclusión en la construcción industrializada modular y las estructuras híbridas. En este sentido, la construcción modular industrializada (también llamada off-site) ofrece ventajas significativas, ya que permite ahorros de hasta el 50 % en los plazos, reduce el desperdicio, se fabrica con tolerancias estrictas y mejora la seguridad al estandarizar los procesos en fábrica. Permite ahorros de hasta el 50 % en los plazos, reduce el desperdicio, se fabrica con tolerancias estrictas y mejora la seguridad al estandarizar los procesos en fábrica. Además, la pandemia ha demostrado, por ejemplo, en la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en solo 12 días, que este tipo de construcción modular puede solucionar graves problemas de alto impacto social y económico en situaciones de crisis futuras. También, existe una creciente demanda social de vivienda que, en países como Suecia o Japón, ha utilizado la construcción modular de forma masiva.

Los resultados del proyecto RESILIFE pretenden profundizar en las ventajas sociales y económicas. Basta con observar cómo los desastres naturales y, por desgracia, los conflictos bélicos actuales están destruyendo las viviendas e infraestructuras de forma masiva, afectando principalmente a las mujeres y los niños. El esfuerzo por diseñar estructuras capaces de resistir alguno de estos eventos extremos, o en su caso, facilitar la reparación de forma rápida y eficaz, permite reducir considerablemente el sufrimiento de las personas. Además, optar por soluciones que minimicen el colapso progresivo de los edificios y mejoren la eficiencia de la rehabilitación puede tener un impacto significativo. Mejorar el diseño resiliente de las infraestructuras para reducir el impacto en un 10 % supondría una disminución de al menos 15 000 millones de dólares y 10 000 muertes anuales a nivel mundial. Asimismo, los resultados obtenidos por la optimización resiliente vendrían a completar la línea de investigación realizada en el ICITECH por el profesor José M. Adam y su equipo para evitar el colapso progresivo de las estructuras, investigación que cuenta con una fuerte inversión en modelización física y numérica. Esta especialización en la investigación del ICITECH sitúa a nuestro país en una posición tecnológica de gran importancia en el ámbito de la construcción.

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

Salto cualitativo del proyecto de investigación RESILIFE respecto a resultados previos

Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) — Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

El equipo de investigación presenta una trayectoria que respalda su capacidad para abordar este nuevo reto, con experiencia en proyectos previos. En efecto, el IP1 del proyecto RESILIFE también fue IP en los 4 proyectos anteriores y dirigió 17 tesis doctorales relacionadas. El IP2 participó en todos estos proyectos. Los resultados obtenidos han sido consistentemente significativos y progresivos. El proyecto HORSOST (BIA2011-23602) generó 15 artículos JCR, 5 Q1, y de ellos, 2 D1. BRIDLIFE (BIA2014-56574-R) produjo 20 artículos JCR, 15 de ellos en la categoría Q1 y, de estos, 7 en la categoría D1. DIMALIFE (BIA2017-85098-R) produjo 33 artículos JCR, 20 de ellos Q1 y, de estos, 12 D1. HYDELIFE (PID2020-117056RB-I00) ha producido hasta ahora 42 artículos JCR, 26 de ellos Q1 y 15 D1. En estos proyectos se concedieron cuatro contratos predoctorales, tres de los cuales culminaron con éxito y el último está en ejecución. También existe una patente (Alcalá y Navarro, 2020) sobre vigas en cajón mixtas de acero y hormigón.

Objetivos y resultados ya alcanzados en proyectos previos

Antes de resumir los resultados de proyectos previos, queremos destacar que nuestra línea de investigación va más allá de la simple optimización económica del hormigón estructural, un objetivo atractivo a corto plazo para las empresas constructoras o de prefabricados. En proyectos anteriores, se abordó el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales, utilizando criterios sostenibles multiobjetivo y técnicas de minería de datos. También se analizó la toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados, priorizando la eficiencia social y medioambiental con presupuestos ajustados. Para ello, se emplearon metamodelos, diseño óptimo robusto y fiabilidad para generar diseños automáticos de puentes e infraestructuras, considerando hormigones con baja huella de carbono y abordando aspectos de durabilidad, consumo energético, huella de carbono y seguridad a lo largo del ciclo de vida. Se utilizaron técnicas de decisión multicriterio para elegir la mejor tipología constructiva de un puente y decidir entre las opciones resultantes de la frontera de Pareto. Se incorporaron técnicas emergentes de aprendizaje profundo (DL) en la hibridación de metaheurísticas y se exploró la construcción industrializada modular en edificación y obra civil. Además, se analizaron en detalle puentes mixtos y estructuras híbridas frente a soluciones de hormigón en un análisis de ciclo de vida completo que incluye la sostenibilidad social y medioambiental.

La producción científica de estos proyectos fue significativa (ver algunos artículos en las referencias aportadas). Se abordó la optimización multiobjetivo (coste, CO₂ y energía) en puentes con vigas artesa y cajón, así como en el mantenimiento de puentes y redes de pavimento. También se exploró la sostenibilidad social de las infraestructuras y se aplicaron metodologías innovadoras, como la lógica neutrosófica y las redes bayesianas en la toma de decisiones. La optimización se respaldó en metamodelos de redes neuronales, modelos kriging y análisis de fiabilidad. Se propusieron indicadores para evaluar la sostenibilidad social y ambiental. Además, se aplicó diseño robusto a puentes, se analizó la resiliencia de las infraestructuras y se realizaron análisis del ciclo de vida para estructuras óptimas. Se obtuvo la patente «Viga en cajón mixta de acero y hormigón, P202030530».

Sin embargo, para avanzar es necesario abordar las limitaciones y el alcance de estos proyectos. El proyecto RESILIFE busca dar un salto cualitativo en nuestra línea de investigación y superar algunas de las limitaciones actuales en cuanto al alcance. Para respaldar la innovación propuesta y plantear este nuevo proyecto, nuestro grupo llevó a cabo seis estudios sobre el estado del arte en relación con BIM en estructuras (Fernández-Mora et al., 2022), la aplicación de la inteligencia artificial a la construcción (García et al., 2022), sobre estructuras modulares (Sánchez-Garrido et al., 2023), sobre estructuras prefabricadas frente a sismo (Guaygua et al., 2023), sobre estructuras híbridas de acero (Terreros-Bedoya et al., 2023) y sobre metamodelos (Negrín et al., 2023). Esto ha permitido detectar la oportunidad de optimizar el ciclo de vida de las estructuras incorporando, desde el diseño, la ocurrencia de eventos extremos, de forma que dichas estructuras pudieran recuperar su funcionalidad en el menor tiempo posible y con el menor coste social y ambiental. Tanto las estructuras híbridas de acero como las basadas en MMC tienen el potencial de mejorar la resiliencia estructural, siendo estos campos de investigación fecundos y de gran repercusión social. Además, el uso de la inteligencia artificial, la toma de decisiones multicriterio que consideran incertidumbres, el uso de metamodelos, la incorporación de la teoría de juegos en la optimización multiobjetivo y el empleo del BIM y la realidad virtual en la modelización suponen barreras que superar en la investigación de estas estructuras. A ello hay que añadir el uso de técnicas no destructivas para detectar daños en dichas estructuras (Hadizadeh-Bazaz et al., 2023), así como tecnologías de reparación eficiente de estructuras (Ortega et al., 2018).

Por tanto, RESILIFE pretende superar una serie de limitaciones en la investigación:

Análisis del ciclo de vida de estructuras híbridas de acero basadas en Modernos Métodos de Construcción (MMC) ante situaciones extremas (aumento de temperatura, explosiones, seísmos, etc.), de forma que aumente la resiliencia.
En el diseño óptimo, prever la reparación y el mantenimiento de las MMC ante eventos extremos, de forma que los elementos estructurales no se dañen o se puedan reparar de manera eficiente y rápida, centrándose en los problemas sociales y ambientales.
Utilizar metaheurísticas híbridas basadas en la inteligencia artificial, metamodelos y la teoría de juegos para mejorar la calidad de las soluciones al incorporar el aprendizaje profundo en la base de datos generada en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros con la incorporación del diseño óptimo resiliente y basado en fiabilidad para evitar que los proyectos reales optimizados sean infactibles ante pequeños cambios.
Profundizar en el estudio de la distribución de los impactos sociales y ambientales en las estructuras MMC.
Analizar la sensibilidad de las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras.

Lo indicado hasta ahora se podría sintetizar en los siguientes aspectos:

El tema de la investigación se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, de acuerdo con los objetivos previstos.
Los estudios anteriores se basaban en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida, el diseño robusto y basado en la fiabilidad y la incorporación del aprendizaje profundo. Ahora es el momento de ampliar la investigación a nuevas construcciones industrializadas modulares y estructuras híbridas optimizando su resiliencia ante eventos extremos.

Referencias

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

Metodología del proyecto de investigación RESILIFE

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

GUAYGUA, B.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES, V. (2023). A systematic review of seismic-resistant precast concrete buildings. Structures, 58; 105598.
KELES, M.; ARTAR, M.; ERGÜN, M. (2024). Investigation of temperature effect on the optimal weight design of steel truss bridges using Cuckoo Search Algorithm. Structures, 59:105819.
NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023a). Design optimization of welded steel plate girders configured as a hybrid structure. J Constr Steel Res, 211:108131.
NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023b). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631.
NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023c). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Struct., 293:116657
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2023). A systematic literature review on Modern Methods of Construction in building: an integrated approach using machine learning. Build. Eng., 73:106725
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.

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

Objetivos del proyecto de investigación RESILIFE

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

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Hipótesis de partida del proyecto de investigación 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

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: a literature review. Structures, 52:609-631.
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2023). A systematic literature review on Modern Methods of Construction in building: an integrated approach using machine learning. Build. Eng., 73:106725.
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.

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

Justificación del proyecto de investigación RESILIFE

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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