Víctor Yepes Piqueras, José Vicente Martí Albiñana, Julián Alcalá González, Tatiana Garcia Segura
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 emplean 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 centra 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 y económicos. Se considera 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 generan bases de datos de estructuras eficientes bajo múltiples objetivos de sostenibilidad. En tercer lugar, para extraer la información no trivial, se aplican 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 o las redes neuronales. Posteriormente, se analizan y comparan los criterios de diseño sostenible entre los hormigones convencionales y no convencionales, para cada una de las tipologías estructurales.
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 establishment of indicators to assess the contribution of concrete structures to sustainability from many aspects: energetic and natural resources savings, environmental 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 so on.
Finally, sustainable design criteria between conventional and non-conventional concrete will be analyzed and compared for each structural typology.
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