Aplicaciones de Inteligencia Computacional (IC) en análisis y diseño de estructuras.

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1 Segundo Simposio en Ingeniería de Materiales y de Estructuras (2SIME) Aplicaciones de Inteligencia Computacional (IC) en análisis y diseño de estructuras. Oscar Begambre I.C, MSc, PhD Profesor Escuela de Ingenieria Civil Universidad Industrial de Santander Bogotá 27 de octubre de 2014

2 Contenido resumido 1. Introducción - Motivación 2. Procesos de análisis y diseño de estructuras: enfoques actuales 3. Definiciones básicas sobre inteligencia computacional - IC 4. Análisis y diseño empleando IC 5. Aplicaciones de IC en análisis y diseño de estructuras civiles: Ejemplos de aplicaciones realizadas por el Grupo de Investigación INME-UIS 6. La IC y el Diseño Innovador 7. Empleo de IC y de robótica en la construcción de edificaciones 8. Futuro de la IC en la industria de la construcción - Conclusiones

3 1. Introducción Motivación 1 Análisis, Diseño, Construcción, Monitoreo y Mantenimiento de infraestructura civil Arquitectura Concepción del proyecto Estética Confort (acústico, térmico) Habitabilidad Urbanismo Función Forma Material Ingeniería Estructural Hidráulica Eléctrica - Electrónica Mecánica Transporte Métodos Numéricos (no lineales) Materiales y Nuevos materiales Nuevos sistemas estructurales Eficiencia Energética Reciclaje (aguas, solidos) Monitoreo y Salud Estructural Normatividad (códigos construcción) Resistencia al fuego. Otros Capital Gate, Abu Dhabi, 2013 Objetivo: obtener el MÁXIMO beneficio posible Social / Económico (ahorro de materias primas y energía). Mejor DESEMPEÑO Integrar la mayor cantidad de información al inicio de la fase conceptual del proyecto. Administración Planificación Dirección Control Presupuestos Balances Fuentes Financiación Recursos Humanos Capital Intelectual Walt Disney concert Hall, Los Angeles. Frank Ghery, 2003

4 Emplean Inteligencia Artificial - IA No emplean Inteligencia Artificial 2. Procesos de Análisis y diseño de estructuras: enfoques actuales 2 0BJETIVO: Obtener el MÁXIMO beneficio posible Social / Económico Enfoques Métodos Descripción Diseño Basado en Desempeño (Diseño y construcción sísmica) Creatividad, innovación a cargo del especialista (equipo interdisciplinario). Hecho a la medida (Made to order. Estructural - arquitectónico) Modelado de Información para la Construcción Building Information Technology - BIM (diseño, planeación, construcción, administración) Se corre el riesgo de no analizar un número suficiente de posibles soluciones. Riesgo de quedar en un Óptimo Local Software disponible en el mercado (SAP, ETABS, ANSYS, software BIM) Diseño Estocástico Óptimo- Optimización estocástica de objetivo único y de objetivos múltiples Cierta capacidad creativa y potencial innovador embebidos. Interactúa con el especialista. Uso de reglas básicas que imitan fenómenos naturales: por ej. la evolución. Permite una exploración intensiva de posibles soluciones. Busca Óptimo Global Espacio de posibles soluciones Permite Integrar la mayor cantidad de información: Diseño conceptual del proyecto, construcción, ciclo de vida. Software disponible incipiente Mínimo global

5 3. Definiciones básicas sobre inteligencia artificial - IA 3 Inteligencia Artificial -IA 1956: Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de Computo Inteligentes (Wikipedia) Alan Turing ( ) John McCarthy ( ) IA IA Convencional o Clásica. Pensar como humano Actuar como Humano Meta a largo plazo IA Computacional o Inteligencia computacional - IC. Simular pensamiento sin tener que tenerlo (creatividad, aprendizaje, razonamiento). Meta a corto plazo Test de Turing. Sí una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente. Razonamiento, Conocimiento, Aprendizaje, Planeación, Comunicación, Percepción, Capacidad de Movimiento y Manipulación. Se puede Obtener una solución, mediante IC, eficiente/automática/innovadora/creativa para un determinado problema (ingeniería / ingeniería civil) que sea satisfactoria para un especialista en el área?

6 3. Definiciones básicas sobre Inteligencia Computacional - IC 4 Respuesta afirmativa en general para múltiples áreas del conocimiento Número de Artículos científicos, publicados por año en los últimos 40 años, cuyo titulo contiene las palabras Computational Intelligence en todas la áreas del conocimiento: 7804 Años Artículos publicados Total 7804 En los últimos tres años se ha publicado el 47% de lo publicado en la década pasada

7 3. Definiciones básicas sobre inteligencia computacional - IC 5 Respuesta afirmativa para la ingeniería en general Porcentaje de Artículos científicos, publicados por año, en los últimos 40 años, cuyo titulo contiene las palabras Computational Intelligence y que pertenecen al área de ingeniería: 19,6% Numero de Artículos científicos, publicados por año y por país, en los últimos 40 años, cuyo titulo contiene las palabras Computational Intelligence y que pertenecen al área de ingeniería: los 10 primeros clasificados (usando SCOPUS)

8 3. Definiciones básicas sobre inteligencia computacional - IC 6 Respuesta afirmativa para la ingeniería civil en particular Revista: Advances in ingeenering software. SNIP:2,118. Impact Factor 1,422 Titulo del Articulo Numero de citaciones Técnica de IC usada JMetal: A Java framework for multi-objective optimization Volume 42, Issue 10, October 2011, Pages Juan José Durillo Antonio Jesús Nebro A hybrid Particle Swarm Optimization - Simplex algorithm (PSOS) for structural damage identification Volume 40, Issue 9, September 2009, Pages Oscar Begambre José Elias Laier Optimización Multi-objetivo Optimización con PSO (enjambre de partículas) Generalized Regression Neural Networks and Feed Forward Neural Networks for prediction of scour depth around bridge piers Volume 40, Issue 8, August 2009, Pages Mahmut Firat Mahmud Güngör Fractional differential equations in electrochemistry Volume 41, Issue 1, January 2010, Pages 9-12 Keith B. Oldham Redes Neuronales NA Prediction of building energy consumption by using artificial neural networks Volume 40, Issue 5, May 2009, Pages Betül Bektaş Ekici Ufuk Teoman Aksoy 38 Redes Neuronales Tres de los cinco artículos más citados en esta revista son sobre IC aplicada a la resolución problemas de Ingeniería civil y cuatro, de los cinco mas citados, emplean técnicas de IC

9 3. Definiciones básicas sobre inteligencia computacional - IC 7 Respuesta afirmativa para la ingeniería civil en particular Artículos publicados que tienen en el título las palabras Inteligencia computacional y la palabra Ingeniería Civil en el texto: 16 de 2004 a (Material ESCASO, según la búsqueda indicada)

10 4. Análisis y Diseño empleando IC 8 Es posible Obtener, empleando IC, una solución eficiente/automática/innovadora/creativa de un determinado problema de ingeniería civil que sea satisfactoria para un especialista en el área? Respuesta: Sí, pero Qué herramientas podemos usar? Emplear Técnicas de IC. Optimización Estocástica de objetivo único y de objetivos múltiples (Diseño conceptual del proyecto, construcción, ciclo de vida) Se fundamentan en adaptar procesos naturales (físicos, biológicos, sociales) para la solución de problemas de optimización : por ej. la evolución (C. Darwin). Ventaja: para encontrar soluciones optimas no necesitan calcular derivadas. Se pueden aplicar a problemas discontinuos, con múltiples puntos críticos. Desventaja: en problemas grandes se deben implementar en paralelo. Vista isométrica Curvas de nivel Encontrar el punto más alto/bajo de la figura. Representación matemática del problema: Función objetivo y sus restricciones

11 4. Análisis y Diseño empleando IC 9 Algunas Técnicas de IC para Optimización estocástica de objetivo único y de objetivos múltiples Algoritmos Genéticos Genetic Algorithms (GA) Optimización por enjambre de partículas Particle Swarm Optimization (PSO) Recocido Simulado Simulated Annealing (SA) Redes Neurales Artificiales Artificial Neural Network (ANN) Optimización por Colonia de Hormigas Ant Colony Optimization (ACO) Algoritmos Híbridos Hybrid Algorithms - (HA) Mínimo global Mínimo global

12 4. Análisis y Diseño empleando IC. Genetic Algorithms 10 Analogía con transmisión de información genética y Evolución de las especies de Chales Darwin ( ) John Henry Holland ( ) selección cruce mutación Pinzones Diagrama de flujo básico 8. Finalizar 7. Convergencia?

13 4. Análisis y Diseño empleando IC Particle Swarm Optimization 11 Analogía con Comportamiento social de Enjambres (Kennedy y Eberhart 1995) v i k+1 = X[v i k + c1. rand 1. pbest i x i k + c2. rand 2. gbest x i k ] x i k+1 = x i k + v i k+1 b a Diagrama de flujo básico Definir posición y velocidad inicial de las partículas Evaluar la función objetivo con las partículas iniciales Identificar y actualizar la mejor particula local y global Actualizar velocidad y posición de las partículas Ver ecuación (a) y (b), respectivamente Evaluar la función objetivo con las partículas actualizadas Cumple el criterio de parada? No Si Solución: Mejor partícula global

14 4. Análisis y Diseño empleando IC Simulated Annealing 12 Temple simulado o Recocido simulado: Analogía con Comportamiento físico del templado de metales (Kirkpatrick y Gelatti 1983) Proceso de Recocido Diagrama de flujo básico

15 5. Aplicaciones de IC en análisis y diseño de estructuras civiles: Ejemplos de aplicaciones realizadas por el Grupo de Investigación INME-UIS: 13

16 Radiación horaria (KW/m^2) Creatividad. Adaptación 5.1 Optimización geométrica de cubiertas tipo cascarón para minimizar / maximizar la intensidad de la radiación solar mediante PSO 14 Obtención de la forma del cascarón sujeta a la función radiación solar Evaluación de la Radiación Solar OGMIRS Generación Automática de Geometría Algoritmo de Optimización Estructura inicial obtenida con IC Uso de superficies NURBS S u, v = n i=0 n i=0 m j=0 m j=0 N i,p u N j,q v w i,j P i,j, N i,p u N j,q v w i,j Cálculo del componente de radiación solar directa y difusa Solución final obtenida con IC 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Hora Distribución de la radiación (global) solar horaria para el solsticio de verano en la ciudad de Bucaramanga, Colombia Trabajo de Grado. Alumno: Olman Rincón Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre y L. Moreno De Luca

17 Aprendizaje. Innovación 5.2 Generación Geométrica automática de una estructura DIAGRID - PSO 15 Aplicación para la determinar el ángulo óptimo del módulo DIAGRID (estructura para soporte de cargas horizontales en edificios de gran altura) Vista modelo 3D edificios θ Plantas edificio Pre diseño Edificio de 60 pisos PISO V [KN] M[Kn.m] Ad. [Momento] Ad. [Cortante] ,0071 0, ,0201 0, ,0376 0, ,0586 0, ,0822 0, ,1075 0, ,1340 0, ,1612 0, ,1886 0, ,2161 0,0338 Trabajo de Grado. Alumno: Karen Moreno y Leidy Leon Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre y L. Moreno De Luca

18 5.3 Diseño de Redes de Distribución de Agua (RDA) empleando el Algoritmo Colonia de Hormigas ACO Número de nodos 32 Número de tuberías 34 Depositos 1 Mejoramiento 16 Desde el punto de vista computacional se ha demostrado que el diseño óptimo de RDA es un problema de complejidad NP-hard, con múltiples puntos óptimos y variables discretas. Se realizó una aplicación de ACO para diseño de sistemas de distribución que trabajen por gravedad (muy comunes en nuestro país). Minimizar costo de excavación, tubería Red de Hanoi Problema de Benchmark ACO Matlab + EPANET 2.0 Problema combinatorio Determinar rutas mas cortas Diametros comerciales Costo (US$/m) mm mm mm mm mm mm F.O. (Costos US $) 16 x x Resultado del ACO d=0.005 Pbest= iteraciones Número de iteraciones Trabajo de Grado. Alumno: Jessika Ortiz Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre y M. Garcia

19 Mejoramiento 5.4 Análisis y diseño optimo de cerchas 3D optimización de tamaño. PSO y GA 17 Aplicación para obtener una cercha, con forma definida, que tenga el mínimo peso posible cumpliendo con todas las exigencias de diseño para este tipo de estructuras Planta Isométrica Determinación de áreas Óptimas (variables discretas: áreas de las secciones) Perfil 4800 Resultado del PSO 4800 Resultado del AG Trabajo de Grado. Alumno: Jorge Molina y Eduardo Paez Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre

20 Adaptación. Aprendizaje 5.5 Monitoreo de la salud estructural durante el ciclo de vida de estructuras metálicas. SL-PSO. 18 Aplicación en la solución del problema Detección de Daños en Pórticos- Problema de referencia IASC-ASCE Algoritmo de IC SL-PSO Respuesta vibración estructura real (Labview) Identificación de daño (Modelo 120 grados de libertad) Matlab Tesis de Maestria. Alumno: Fredy Sotelo Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre

21 Razonamiento físico 5.6 Optimización Topológica de Estructuras - SA 19 Encontrar la distribución óptima de material para que la estructura tenga la mínima energía de deformación Pseudocódigo del SA Solución encontrada por la IC Empleo en estructuras aeronáuticas Tesis de maestría. Alumno: Carlos Millán Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre Solución encontrada por la IC

22 Aprendizaje. Predicción 5.7 Estimación de propiedades mecánicas de Shales. ANN 20 Aplicación del análisis multivariado y redes neuronales artificiales para estimar el módulo de Young y la resistencia a compresión axial en shales a partir de datos de porosidad, resistividad, velocidad de onda compresional. Evitar costo y dificultad del ensayo de compresión axial. Modelo Computacional de la red de neuronas Resistividad Porosidad Velocidad de onda Módulo de Elasticidad E. Resistencia a Compresión Obtención de Gas. Red de Neuronas Real ANN pueden obtener coeficientes de variación mejores que el análisis multivariado Aprendizaje por entrenamiento Datos reales de diversas formaciones colombianas Tesis de maestría. Alumno: Juan Pablo Espinosa Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre y Jenny Carvajal

23 Etapas del diseño automático Decisión. Aprendizaje Diagrama de flujo usado 5.8 Morfogénesis de cubiertas - UPSO 21 Aplicación de IC en el diseño de una estructura de cubierta, de forma libre, que cumple simultáneamente con los siguientes requisitos conflictivos: Mínima Energía de deformación, mínimo peso y distribución uniforme de la intensidad de sonido (fuente estática). Del proceso puede surgir un objeto arquitectónico agradable (creatividad) Planta Diseño final obtenido Museo de la Biodiversidad, durante su construcción, Panamá. Frank Ghery, 2011 Aparición, Distribución y Organización de los elementos Museo de la Biodiversidad. Frank Ghery, 2011 Tesis de maestría. Alumno: Leonardo Moreno Universidad Industrial de Santander Director: O. Begambre

24 novedad 6. La IC y el Diseño Innovador 22 La innovación es la imposición de una novedad técnica u organizacional en el proceso de producción y no simplemente el correspondiente invento. Joseph Schumpeter Diseño actual: SECUENCIAL: Aparición de conflictos en fase de construcción. Pocas posibilidades de optimizar. Diseño futuro: INTEGRADO PARALELO: Minimizar conflictos en fase constructiva. Enfocado a la optimización. Posibilidades de la IC Forma Material Función Integrarse a la tradición. Nuevos diseños con alto desempeño, desarrollados en menor tiempo. con valor agregado. Ventaja competitiva: Mínimo material. Configuración geométrica dinámica (nuevas formas) Surgimiento de nuevos sistemas estructurales Control energético. Aparición de nuevos sistemas constructivos Todo posible gracias a la integración de forma, función y material desde el inicio del proyecto años de análisis, diseño y construcción de estructuras Edificio Burj Khalifa, 828 m d.c. Pirámide de Guiza, 140 m a.c.

25 7. Empleo de IC y de robótica en la construcción de edificaciones 23 Problemas actuales (según J. Zhang y B. Khoshnevis, 2013): Baja Eficiencia del trabajo (manual) Alta Accidentalidad en los sitios de construcción (mayor que la minería muertos por año en USA) Baja calidad por dificultad de control in situ Construcción de estructuras, es en gran parte, un proceso manual. Aproximadamente 1000`000,000,000,000 de personas sin hogar. Sistema constructivo de Impresión por capas (Contour Crafting) Impresora 3D Control óptimo de trayectorias de impresión (minimizar tiempos) con IC. Integración de diseño IC con CC: Nuevas posibilidades (instalaciones ) Aplicaciones Imágenes y datos tomados de: Optimal machine operation planning for construction by contour crafting. J. Zhang., B. Khoshnevis. Automation in construction 29(2013)

26 Ventajas 7. Empleo de IC y de robótica en la construcción de edificaciones 24 Sistema constructivo de Impresión por capas (Contour Crafting) - Robot suspendido por cables Comparación: Robot Cables Vs Tradicional en USA mayor rendimiento a casi igual costo Colocación y vibrado de concreto para un muro de 0,3 m de espesor, 20 m largo y 4 m de alto Nuevos materiales: Concreto auto-compactado Concreto extruido HPC Materiales: hasta 30% menor Flexibilidad Arquitectónica. Financiero: hasta 25% menor Mano de obra: hasta 55% menor Emisiones de CO2 Imágenes y datos tomados de: Cable-suspended robotic contour crafting system. P Bosscher., R. Williams., L.S. Bryson., D. Castro-Lacouture. Automation in construction 179(2007) Building components for an outpost on the lunar soil by means of a novel 3D printer technology. G. Cesaretti et.al. Acta Astronautica 93(2014)

27 8. Futuro de la IC en la industria de la construcción - Conclusiones 25 El problema central del diseño radica en lograr un nivel adecuado de desempeño. El desempeño Involucra factores como: confort, seguridad, durabilidad, estética, sostenibilidad, economía entre otros. Es obligatorio definir, en la etapa inicial del proceso, los objetivos de desempeño (problema de optimización) que se desean satisfacer (junto con sus restricciones). Teniendo en cuenta que estos objetivos deben satisfacerse simultáneamente y que la mayoría de las veces son conflictivos, la conclusión de esta presentación es que, en el futuro cercano, se deben desarrollar herramientas de diseño que integren la IC para cumplir con los niveles de desempeño, cada vez mas altos, exigidos por la sociedad (SOSTENIBILIDAD). Las técnicas de IC abordadas imitan, en los problemas analizados, las siguientes funciones : Aprendizaje de la experiencia, Auto organización Adaptación de su respuesta a ambientes dinámicos y Razonamiento físico. Los métodos constructivos emergentes, como la impresión 3D, se podrán acoplar con el diseño INTEGRADO para entregar productos de muy alta calidad. Gracias por su atención.

28 Trabajos publicados en IC 26 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, "Multi-objective Heuristic Computation Applied to Architectural and Structural Design: a review". En: Gran Bretaña International Journal Of Architectural Computing, (Int. J. Archit. Comput.) ISSN: ed: v.11 fasc.4 p ,2013 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, "A HYBRID PARTICLE SWARM OPTIMIZATION - SIMPLEX ALGORITHM (PSOS) FOR STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION". En: Inglaterra Advances In Engineering Software ISSN: ed: Elsevier Applied Science. v.40 fasc.9 p ,2009 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, JOSE E LAIER, RODRIGO CORREA CELIS, "Deteccion de daño empleando el vector de fuerza residual modificado y el algoritmo simulated annealing (SA)". En: Colombia. Revista Ingenierías Universidad De Medellín ISSN: ed: Sello Editorial Universidad De Medellin. v.9 fasc.16 p.25-35,2010 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, "Propuesta y validación de un algoritmo Simulated annealing modificado para la solución de problemas de optimización (ACEPTADO PARA PUBLICACIÓN)". En: España. Revista Internacional De Métodos Numéricos Para Calculo Y Diseno En Ingenieria ISSN: X ed: v.n/a fasc.n/a p.1-10,2014 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, JOSE E LAIER, "DAMAGE DETECTION USING THE SIMULATED ANNEALING ALGORITHM (SAA)." En: Estados Unidos Evento: 2005 joint ASME/ASCE/SES conference of mechanics and materials Ponencia: Libro:of the 2005 joint ASME/ASCE/SES conference of mechanics and materials, ASCE/ASME/SES Edited by George Z.Voyiadjis & Robert J. Dorgan, p.1-4, OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, PEDRO SALAZAR "Structural health monitoring by an auto-configured micro Particle Swarm Optimization algorithm" En: Portugal Evento: The First International Conference on Soft Computing Technology in Civil, Structural and Environmental EngineeringPonencia:Structural health monitoring by an auto-configured micro Particle Swarm Optimization algorithm Libro:,, p.1-9, v.1 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, "Evolutionary Algorithms Approach to the solution of Damage Detection Problems" En: Grecia Evento:International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics -ICNAAM 2010 Ponencia:Evolutionary Algorithms Approach to the solution of Damage Detection Problems Libro:International Conference On Numerical Analysis And Applied Mathematics, American Institute Of Physics Aip Conference Proceedings, p , v.1281 OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, JOSE E LAIER, "STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION USING PARTICLE SWARM OPTIMIZATION" En: España Evento: Fith International Conference on Engineering Computational Technology Ponencia: Libro:Proceedings Of The Fith International Conference On Engineering Computational Technology,, p.1-16, OSCAR JAVIER BEGAMBRE CARRILLO, JOSE E LAIER, "PROCEDIMENTO DE OTIMIZAÇÃO PARA AJUSTE DA MATRIZ DE RIGIDEZ UTILIZANDO ALGORITMO SIMULATED ANNEALING (SA) E DADOS MODAIS" En: Brasil Evento: XXXII Jornadas Sulamericanas de Engenharia Estrutural Ponencia:Libro:Anais Das Xxxii Jornadas Sulamericanas De Engenharia Estrutural,, p