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Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos. (HORSOST)

El objetivo principal del proyecto HORSOST consiste en desarrollar una metodología que permita establecer criterios de diseño eficiente para estructuras de hormigón no convencional de forma que se maximice su contribución a la sostenibilidad. Para ello se emplearán técnicas de análisis inteligente y minería de datos, algoritmos de optimización heurística multicriterio y el análisis del ciclo de la vida. La tipología de estructuras objeto del proyecto son los puentes losa y vigas artesa pretensadas, pilas y estribos de puente, marcos y bóvedas de paso en carreteras. El proyecto se centrará en hormigones de alta resistencia, reforzados con fibras y autocompactantes.

La investigación se inicia con el establecimiento de indicadores que permitan valorar la contribución de las estructuras de hormigón a la sostenibilidad desde múltiples aspectos: ahorro energético y de recursos naturales, aspectos ambientales, sociales y económicos. Se considerará todo el ciclo de vida de la estructura: fabricación y transporte de materiales, procedimientos constructivos, uso y explotación, mantenimiento, desmantelamiento y reciclaje, entre otros. En segundo lugar, se deben generar bases de datos de estructuras eficientes bajo múltiples objetivos de sostenibilidad. En tercer lugar, para extraer la información no trivial, se aplicarán técnicas de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, (“Knowledge Discovery from Databases”, KDD): herramientas procedentes de la minería de datos y del aprendizaje automático como el análisis multivariante, las redes neuronales y las máquinas de soporte vectorial. Para asegurar la consistencia de los resultados, se aplicará un procedimiento convergente de generación de bases de datos (CGD). Posteriormente, se analizarán y compararán los criterios de diseño sostenible entre los hormigones convencionales y no convencionales, para cada una de las tipologías estructurales. Por último, el conocimiento extraído debe transferirse al ámbito científico para su posterior aplicación práctica por parte de los proyectistas.

El proyecto se justifica en el beneficio social esperado procedente de los criterios de diseño que maximicen la sostenibilidad, no siendo suficiente una mera optimización económica. Dicha inquietud se ha empezado a reflejar en el Anejo 13 de la actual instrucción EHE. Además, los hormigones no convencionales permiten ampliar el horizonte de investigación en sostenibilidad; al aumentar las prestaciones y durabilidad del hormigón convencional, de forma que el coste de fabricación y puesta en obra no sea el factor determinante en su elección. Además, se pretende entrar en el campo del diseño eficiente con estos materiales, donde la optimización puede llevar a reducciones muy elevadas en las secciones, lo que implica cambiar las pautas tradicionales de proyecto, más cercano a la de las estructuras metálicas.

Efficient design of non-conventional concrete structures based on multiobjective sustainable criteria using data mining methods. (HORSOST).

The main objective of this research project (HORSOST) is to develop a methodology to establish efficient design criteria for non-conventional concrete structures that maximize their contribution to sustainability. For its success, it will apply intelligent analysis and data mining techniques, multiobjective heuristic optimization algorithms and life cycle analysis. The types of structures covered by the project are prestressed concrete bridges, road vault underpasses and road frame bridges. The project will focus on high strength concrete, fibre-reinforced concrete and self-compacting concrete.

The research starts with the stablishment of indicators to assess the contribution of concrete structures to sustainability from many aspects: energetic and natural resources savings, environmental, social and economic aspects. This implies studying all the phases of the concrete structures life cycle: manufacturing and materials delivery, construction methods, utilization and exploitation, maintenance, dismantlement and reutilization. Secondly, efficient structures databases have to be generated from multiple sustainability objectives. Thirdly, in order to extract non-trivial information, Knowledge Discovery from Databases (KDD) techniques will be applied: data mining and machine learning tools such as multivariate analysis, neural network and support vector machines. A convergence procedure for database generation (CGD) will be applied to ensure consistent results. Next, sustanaible design criteria between conventional and non-conventional concrete will be analysed and compared for each structural tipology. Finally, extracted knowledge should be transferred to scientific community for subsequent practical aplication by the designers.

The justification of this project is based on the social expected benefit from the design criteria that maximize sustainability, where a merely economic optimization it is not sufficient. This concern has begun to reflect on the current instruction EHE Annex 13. In addition, innovations in non-conventional concretes allow for expanding the research horizon in the sustainability field; due to its increase in performance and durability in conventional concrete, so that manufacture and placing costs are not the determining factors in their choice. The idea is to explore a research area related to efficient designing with these materials, where optimization methods can lead to important reductions in structural sections, changing traditional designing criteria leaning towards metallic structures.

Universidad Politécnica de Valencia