Resumen
Esta tesis utiliza técnicas de modelización sustitutiva para optimizar los costes económicos y medioambientales en puentes losa de hormigón postesado hormigonado in situ. El objetivo principal es desarrollar una metodología sistemática que permita optimizar el diseño de puentes, reduciendo los costes, las emisiones de CO¿ y la energía necesaria para construir este tipo de puentes sin comprometer la viabilidad estructural. El marco de optimización propuesto consta de dos fases secuenciales: la primera se centra en ampliar el espacio de búsqueda y la segunda intensifica la búsqueda de soluciones óptimas. El metamodelo basado en Kriging realiza una optimización heurística que da como resultado un diseño con emisiones de CO¿ significativamente menores que los diseños convencionales. El estudio revela que una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 arroja resultados óptimos, ya que se reduce el consumo de material y se mantiene la integridad estructural. Además, el aumento de la armadura pasiva compensa la reducción de hormigón y armadura activa, resultando un diseño más sostenible. Además, se identifica una compensación entre costes y emisiones que muestra que un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO¿ (más del 2 %), lo que demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable.
La investigación explora la optimización de la energía incorporada en la construcción anuladas mediante el uso de muestreo por hipercubo latino y optimización basada en Kriging. La metodología permite identificar los parámetros críticos de diseño para mejorar la eficiencia energética. Aunque en el estudio se emplearon Kriging y redes neuronales artificiales (RNA), Kriging demostró ser más eficaz. Esto manifiesta la eficacia de los modelos sustitutos a la hora de orientar las decisiones de diseño sostenible.
En el contexto de la optimización de costes, el estudio demuestra el potencial del modelado sustitutivo combinado con la simulación del recocido. Los resultados muestran que el método de optimización basado en Kriging conduce a una reducción de costes del 6,54 %, principalmente mediante la minimización del uso de materiales, manteniendo la integridad estructural y la capacidad de servicio del puente.
El estudio también evalúa la forma de optimizar las emisiones de CO¿. Se identifican los parámetros óptimos de diseño, como grados de hormigón entre C-35 y C-40 MPa, profundidades del tablero entre 1,10 y 1,30 m, y anchuras de base entre 3,20 y 3,80 m. La RNA mostró las predicciones más precisas entre los modelos predictivos analizados, con los errores medios absolutos y cuadrados medios más bajos. Estos resultados subrayan la importancia de seleccionar el modelo predictivo adecuado para optimizar las emisiones de CO¿ en el diseño de puentes y destacan el valor de utilizar modelos sustitutivos para mejorar la sostenibilidad.
Por último, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio con la optimización basada en Kriging para evaluar y optimizar los diseños de puentes en relación con objetivos económicos, medioambientales y estructurales. Este enfoque permite evaluar exhaustivamente las alternativas de diseño al tener en cuenta las compensaciones entre coste, impacto ambiental y rendimiento estructural.
En conclusión, esta tesis demuestra que el modelado sustitutivo, que utiliza explícitamente el Kriging y redes neuronales artificiales, es un enfoque práctico para optimizar las dimensiones medioambiental y económica del diseño de puentes. El marco de optimización en dos fases que aquí se presenta proporciona una metodología eficiente desde el punto de vista computacional que permite identificar soluciones de diseño óptimas y sostenibles que cumplen las restricciones estructurales y económicas. Los resultados sugieren que la metodología es aplicable a proyectos de infraestructuras a gran escala y sentarán las bases para futuras investigaciones.
