TESIS DOCTORAL
EFICIENCIA E INNOVACIÓN EN ESTRUCTURAS PREFABRICADAS
DE HORMIGÓN: PROPUESTA DE NUEVA UNIÓN Y
DIMENSIONAMIENTO CON REDES NEURONALES ARTIFICIALES
E iciency and inno a ion in p ecas conc e e s uc u es: p oposal o new connec ion and
design by a i icial neu al ne wo ks.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Se illa, 2024
Imagen gene ada con ecnología de DALL E3
TESIS DOCTORAL
E iciencia e inno ación en es uc u as
p e ab icadas de ho migón: P opues a de nue a
unión y dimensionamien o con edes neu onales
a i iciales
E iciency and inno a ion in p ecas conc e e s uc u es:
p oposal o new connec ion and design by a i icial
neu al ne wo ks.
Au o :
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Di ec o es:
P o .a D a. Paloma Pineda Palomo
P o . D . Miguel Ángel Gil Ma í
P o . D . Ka a Venka a amana
P og ama de Doc o ado en A qui ec u a.
Línea de in es igación: Es uc u as en la edi icación y en la ob a ci il.
Uni e sidad de Se illa
Se illa, 2024
ÍNDICE
RESUMEN ................................................................................................................................... 10
ABSTRACT .................................................................................................................................. 12
1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................... 14
2 DEFINICIÓN DE ALCANCE Y OBJETIVOS ................................................................................. 16
3 MÉTODO ............................................................................................................................. 17
4 ESTADO DE LA CUESTIÓN ..................................................................................................... 22
4.1 DISEÑO ESTRUCTURAL DE ELEMENTOS PREFABRICADOS DE HORMIGÓN. ......................................... 23
4.2 MÉTODOS DE CONSTRUCCIÓN. ............................................................................................................ 33
4.3 REDES NEURONALES ARTIFICIALES. ...................................................................................................... 34
5 DISEÑO Y PROPUESTA DE NUEVA UNIÓN. ............................................................................ 47
6 MODELO ESTRUCTURAL DE LA UNIÓN. ................................................................................. 51
6.1 MODELO DE ELEMENTOS FINiTOS: GEOMETRÍA Y CONDICIONES DE CONTORNO. ............................. 51
6.2 ACCIONES. ............................................................................................................................................ 55
7 DISEÑO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA PREDICCIÓN DE TENSIONES EN
ELEMENTOS......................................................................................................................... 57
7.1 SELECCIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA O INPUTS. ............................................................................. 57
7.2 IMPLEMENTACIÓN DE LAS REDES NEURONALES. SELECCIÓN Y DISEÑO DE LOS MODELOS DE Redes
neu onales a i iciales (ANNs). .............................................................................................................................. 61
7.3 VALIDACIÓN DE LAS REDES NEURONALES CREADAS. .......................................................................... 68
8 ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS ............................................................................... 70
8.1 ANÁLISIS ESTRUCTURAL. COMPARATIVA ENTRE LA UNIÓN PREFABRICADA Y LA EQUIVALENTE
EJECUTADA IN SITU. .............................................................................................................................................. 71
8.2 OPTIMIZACIÓN DEL TRABAJO IN SITU E IMPACTO ECONÓMICO. ........................................................ 81
8.2.1 Mediciones de ma e iales ......................................................................................................... 83
8.2.2 Plani icación de la cons ucción. ............................................................................................... 86
8.2.3 Cos e económico ....................................................................................................................... 89
8.3 RESULTADOS OBTENIDOS POR LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES GENERADAS. ........................ 94
9 CONCLUSIONES. ................................................................................................................ 104
10 FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................................. 109
11 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................... 111
12 PUBLICACIONES EN REVISTAS CIENTÍFICAS ......................................................................... 127
Anexo I: VISOR DE RESULTADOS DE LAS REDES NEURONALES .......................................... 131
ÍNDICE DE FIGURAS:
Figu a 1. Diag ama de p oceso del mé odo pa a la elabo ación de la esis. Fuen e: Elabo ación p opia. ...............................20
Figu a 2. Conexión analizada po Hawileh e al. Fuen e: (Hawileh e al., 2009). ......................................................................27
Figu a 3. Dis in as imágenes de la conexión analizada po Bah ami e al.Fuen e: (Bah ami e al., 2017) ................................28
Figu a 4. Conexión p opues a y analizada po Anin haneni e al. .............................................................................................28
Figu a 5. Conexión p opues a y analizada po Shu eng e al. Fuen e: (Shu eng e al., 2018) ..................................................29
Figu a 6. Conexión PC3 p opues a y analizada po Kewei y Yu. ................................................................................................30
Figu a 7. Ejemplos de uniones ígidas dúc iles po plas i icación y po icción. ......................................................................32
Figu a 8. Unión p opues a po Zhang e al. Fuen e: (Zhang e al., 2022) ..................................................................................33
Figu a 9. Esquema de ed neu onal a i icial. Fuen e: elabo ación p opia. ..............................................................................37
Figu a 10. Esquema de neu ona con unción de ac i ación. Fuen e: elabo ación p opia.........................................................37
Figu a 11. Unión analizada po Yan e al. Fuen e: (Yan e al., 2017) .........................................................................................43
Figu a 12. Visualización de los elemen os que componen la unión. .........................................................................................48
Figu a 13. Desc ipción geomé ica de la unión (dimensiones en mm). ....................................................................................49
Figu a 14. Diag ama de ases de mon aje. Fuen e: elabo ación p opia. ...................................................................................50
Figu a 15. Esquema de mallado del modelo de elemen os ini os. ..........................................................................................52
Figu a 16. Modelo FEM. Fuen e: elabo ación p opia. ...............................................................................................................54
Figu a 17. condiciones de con o no pa a ca ga e ical. Fuen e: elabo ación p opia. .............................................................54
Figu a 18. Condiciones de con o no pa a desplazamien o ho izon al. Fuen e: elabo ación p opia. ........................................55
Figu a 19. Desplazamien o aplicado en la ca a supe io del pila . Fuen e: elabo ación p opia. ...............................................56
Figu a 20. Ma iz de combinación de pa áme os. ...................................................................................................................59
Figu a 21. Esquema de con igu ación de Red Neu onal. ..........................................................................................................65
Figu a 22. Diag ama de lujo del algo i mo de la Red Neu onal. ..............................................................................................67
Figu a 23. Dis ibución de ensiones y de o maciones en los modelos numé icos. Análisis compa a i o en e unión
p e ab icada y ejecu ada in si u en e a ca ga e ical. Unidades en MPa. ..................................................................73
Figu a 24. Dis ibución de ensiones y de o maciones en los modelos numé icos. Análisis compa a i o en e unión
p e ab icada y ejecu ada in si u en e a desplazamien o ho izon al. Unidades en MPa. .............................................74
Figu a 25. Ca ga e ical máxima y su equi alen e. Vano de 3m. .............................................................................................75
Figu a 26. Unión p e ab icada Vs Ejecu ada in si u. Resul ados de HD. ...................................................................................76
Figu a 27. PC Vs CiP con la misma VL (0,12 MPa) y HD (7,5 mm). .............................................................................................77
Figu a 28. Fac o de cumplimien o (α) en los elemen os de la unión p e ab icada. ................................................................78
Figu a 29. Modos de ib ación ep esen a i os de la unión p e ab icada. ...............................................................................80
Figu a 30. Desc ipción del edi icio: (a) Plan a gene al y sección; (b) Vis a gene al y de alle de la conexión iga-pila de la
unión in si u; (c) Vis a gene al y de alle de la unión con elemen os p e ab icados. ......................................................82
Figu a 31. Medición en es uc u a de ho migón ejecu ada in si u. ..........................................................................................84
Figu a 32. Mediciones en es uc u as con la unión p e ab icada. ............................................................................................84
Figu a 33. Compa a i a de medición pa a 50 años de ida ú il de la es uc u a. .....................................................................85
Figu a 34. Ho as-homb e y du ación de las a eas. ..................................................................................................................86

Figu a 35. Plani icación de la ejecución con es uc u a de elemen os p e ab icados con y sin pos esado (PC-PT izquie da y
PC de echa). ...................................................................................................................................................................87
Figu a 36. Plani icación de la ejecución con es uc u a adicional y op imizada (CiP a iba y CiPOp abajo). ..........................88
Figu a 37. Cos e acumulado de cons ucción, demolición y eu ilización. CS-1........................................................................92
Figu a 38. Zonas de concen ación de ensiones en el modelo FEM. .......................................................................................95
Figu a 39. Compa ación en e los alo es de ensiones que p edice la ANN ( ojo) y los calculados po mé odos numé icos
(azul). Las con igu aciones (a) a (j) pueden consul a se en la Tabla 4. ...........................................................................97
Figu a 40. E o medio (a) y máximo (b) en la alidación de las ANNs (%)..............................................................................102
Figu a 41. Nue a unión seca iga-pila p opues a en la esis. Fuen e: Elabo ación p opia. ...................................................104
Figu a 42. P oceso pa a la gene ación de las ANNs. Fuen e: Elabo ación p opia. ..................................................................107
Figu a 43. Viso de p edicciones de las ANNs. Valo es de ensiones máximas en los elemen os. ..........................................132
Figu a 44. Viso de p edicciones de las ANNs. G á icas de compa ación en e los alo es de ensiones que p edice la ANN
( ojo) y los calculados po mé odos numé icos (azul). .................................................................................................133
ÍNDICE DE TABLAS:
Tabla 1. Pa áme os de con ol de los ma e iales. ....................................................................................................................53
Tabla 2. Pa áme os gua dados pa a se u ilizados como inpu en las ANNs. ..........................................................................61
Tabla 3. Con igu ación y pa áme os de las edes neu onales diseñadas.................................................................................66
Tabla 4. Valo es de los dis in os pa áme os u ilizados en los modelos de alidación. ............................................................69
Tabla 5. Resul ados del análisis modal. Unión in si u Vs P e ab icada. .....................................................................................79
Tabla 6. Du ación de la cons ucción. .......................................................................................................................................89
Tabla 7. Cos e de cons ucción, demolición y eu ilización. CS-1. ............................................................................................90
Tabla 8. Cos e de cons ucción, demolición y eu ilización. CS-2. ............................................................................................91
Tabla 9. Resumen de alo es medios y máximos en cada una de las ANNs. .............................................................................94
Tabla 10. Compa a i a en e los alo es FEM calculados y las p edicciones de la ANN en el modelo (a) . ..............................98
Tabla 11. Compa a i a en e los alo es FEM calculados y las p edicciones de la ANN en el modelo (d) . ..............................99
LISTA DE ACRÓNIMOS:
ACI. Ame ican Conc e e Ins i u e, Ins i u o Ame ican del Ho migón
BP. Backp opaga ion, Algo i mo de e op op agación
CC. Cons ucción Con encional
CiP. Cons ucción in si u
CiPOp. Ho migonado in si u op imizado
CNNs. Redes Neu onales Con olucionales
CS. Caso de es udio
FEM. Fini e Elemen Me hod, Mé odo de Elemen os Fini os
FIB. In e na ional Fede a ion o S uc u al Conc e e, Fede ación In e nacional del Ho migón Es uc u al
GRU. Unidad Recu en e Ce ada
HD. Desplazamien o Ho izon al
IBS. Sis ema de Cons ucción Indus ializado
LSTM. Memo ia co a a la go plazo
Me . Masa e ec i a
MLP. Pe cep ón mul icapa
MS. Sis ema Mix o
PC. Ho migón P e ab icado
PCI. P ecas Conc e e Ins i u e, Ins i u o de Ho migón P e ab icado
PC-PT. Ho migón P e ab icado Pos esado
PT. Pos esado
RNNs. Redes Neu onales Recu en es
VL. Ca ga Ve ical
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1 INTRODUCCIÓN
El ámbi o de las es uc u as de edi icación es un campo en cons an e e olución, donde la
búsqueda de mé odos inno ado es y e icien es pa a el diseño y cálculo es uc u al es
undamen al.
En las úl imas décadas, el es udio de allado de las uniones p e ab icadas en elemen os de
ho migón a mado ha adqui ido una ele ancia c ecien e debido a su impac o en la e iciencia
cons uc i a, la sos enibilidad y la compe i i idad en la indus ia de la cons ucción (FIB, Bulle in
No43-S uc u al Connec ions on P ecas Conc e e Buildings, 2008). El diseño y cálculo de
uniones p e ab icadas en es uc u as ep esen a un desa ío signi ica i o que equie e un
en oque me iculoso y p eciso. En es e con ex o, la aplicación de ecnologías inno ado as como
las Redes Neu onales A i iciales pueden se una he amien a muy e icaz pa a op imiza el
p oceso de análisis es uc u al y educi el cos e compu acional.
El p esen e abajo se enma ca en la in es igación y desa ollo del diseño de uniones
p e ab icadas, con el p opósi o de abo da los desa íos ac uales y explo a nue as posibilidades
en la ingenie ía es uc u al. A a és de un análisis exhaus i o del es ado de la cues ión, la
aplicación de he amien as numé icas con elemen os ini os y la in eg ación de écnicas
eme gen es como las Redes Neu onales A i iciales, se busca impulsa la op imización del
p oceso de diseño y cálculo en es uc u as p e ab icadas, ace cando su u ilización a los edi icios
de uso esidencial.
A lo la go de es e abajo, se explo a án di e en es pe spec i as y en oques pa a el análisis
de uniones p e ab icadas, incluyendo la compa ación con es uc u as adicionales in si u, la
aplicación de edes neu onales pa a p edeci el compo amien o es uc u al y la e aluación de
posibles mejo as en el p oceso de diseño. Se p e ende no solo a anza en el conocimien o
cien í ico en es e campo, sino ambién omen a la adopción de p ác icas inno ado as que
impulsen el desa ollo en la indus ia de la cons ucción.

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Bajo es as p emisas, en es a esis se p opone el diseño de una nue a unión p e ab icada,
analizando su compo amien o y es ableciendo una compa a i a con su equi alen e ejecu ada
in si u bajo las mismas hipó esis de ca ga y geome ía. Pa a pode e alua la e iciencia del
elemen o p opues o en é minos económicos y de pues a en ob a, se inco po a la unión a un
caso de es udio conc e o ep esen a i o del pa que edi ica o io del su de Eu opa. Se p esen a
un en oque in eg al que aba ca desde la concepción del diseño de la unión has a la
implemen ación de écnicas inno ado as, basadas en edes neu onales a i iciales, con el
obje i o de mejo a la calidad, la du abilidad y la sos enibilidad de las es uc u as p e ab icadas.
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2 DEFINICIÓN DE ALCANCE Y OBJETIVOS
Es a in es igación iene dos obje i os undamen ales:
1- La de inición de una unión nue a en e iga y pila pa a elemen os p e ab icados de
ho migón a mado.
2- Explo a la iabilidad de aplica écnicas inno ado as u ilizando edes neu onales
a i iciales en las ases iniciales diseño y en el pos e io cálculo de la unión.
Obje i os especí icos:
1. Diseña una nue a unión iga-pila de elemen os p e ab icados de ho migón a mado,
con o sin pos esado, que no p ecisen ho migón o lechada in si u pa a consegui un
compo amien o simila al de una unión monolí ica.
2. E alua el compo amien o es uc u al, compa ando las uniones con encionales
ho migonadas in si u con la nue a unión iga-pila de elemen os p e ab icados
median e modelos numé icos.
3. E alua la unión desde el pun o de is a económico y de educción de plazos cuando
se aplica a un caso de es udio conc e o.
4. Explo a opciones pa a implemen a la in eligencia a i icial den o del sec o de la
cons ucción y, en conc e o, en el cálculo es uc u al.
5. Con ibui al diseño óp imo de los componen es es uc u ales p e ab icados median e
el uso de edes neu onales a i iciales.
6. Aumen a la compe i i idad de las es uc u as p e ab icadas en edi icación median e
el uso de nue os elemen os de conexión en e las piezas y nue as ecnologías que
posibili en una mayo acilidad y apidez en el dimensionado de las mismas.
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3 MÉTODO
Es e apa ado p e ende expone el p ocedimien o seguido pa a la ob ención de
esul ados. Es a esis se compone de dos pa es cla amen e di e enciadas:
a- La p ime a pa e es la p opues a de una nue a unión iga-pila seca cuyo
compo amien o sea simila al de su equi alen e en dimensiones ejecu ada in si u.
b- La segunda es la p opues a de un mé odo pa a el uso de edes neu onales a i iciales
en la p edicción de ensiones y de o maciones máximas que puede se u ilizado en
las p ime as e apas de diseño de los elemen os es uc u ales.
A- Nue a unión iga-pila :
Pa a pode diseña una nue a unión el p ime paso es analiza el es ado de la cues ión,
comp obando las uniones u ilizadas p e iamen e y las que es án en es udio. Pa a un mayo
ace camien o, se es udian ambién aquellas que emulan el compo amien o monolí ico y las
u ilizadas en zonas sísmicas, donde la duc ilidad y la ansmisión de momen os se hace más
necesa ia.
Te minado el análisis de la cues ión en es e ámbi o, se diseña la unión y se p ocede al
análisis y e aluación de su compo amien o.
U ilizando mé odos numé icos como el de los elemen os ini os (FEM) se ha analizado su
compo amien o en e a ca gas e icales y ho izon ales, compa ándose pos e io men e con el
de una unión simila ejecu ada in si u median e un sis ema adicional.
Una ez analizados y alidados numé icamen e los esul ados ob enidos, se aplica a un
caso de es udio conc e o, un edi icio de sie e plan as si uado en el su de España. Pa a ello se
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p opone una es uc u a po icada ejecu ada con elemen os p e ab icados de ho migón a mado
que se acoplan en e sí u ilizando la conexión p opues a y, como al e na i a pa a analiza y saca
conclusiones, se compa a con el mismo edi icio diseñado con una es uc u a po icada
adicional ejecu ada in si u. Es e edi icio se analiza desde dis in as pe spec i as o en oques:
elocidad de ejecución, conside ando la eu ilización de los elemen os en o os edi icios y
ambién desde el pun o de is a económico conside ando una ida ú il de 50 o 100 años.
B- Diseño de ed neu onal a i icial:
En la ase de diseño y cálculo de las uniones del edi icio se ha obse ado que, pa a cada
una de las uniones se ía necesa io elabo a o hace uno o a ios modelos especí icos de
elemen os ini os y alida los esul ados pa a así pode dimensiona la unión. Es e p oceso
equie e un eno me iempo de análisis y cálculo compu acional que alen iza el diseño de la
es uc u a inal. Pa a educi dicho iempo y mejo a el p oceso de cálculo en las ases p e ias
de diseño se ha ecu ido al empleo de la In eligencia A i icial (IA) c eando una Red Neu onal
A i icial (ANN) que nos pe mi e p edeci el compo amien o de los elemen os que componen
la unión en unción de la ca ga que debe sopo a .
Pa a el desa ollo de las ANNs se han empleado dos p ocedimien os: expe imen al y de
ap endizaje au omá ico:
- Expe imen al: se han p obado a ias a qui ec u as de ed, algo i mos de op imización
y se han u ilizado dis in os conjun os de da os pa a e alua el endimien o o iabilidad
p edic i a de las edes.
- Ap endizaje au omá ico: Se ha di idido el conjun o de da os en dos subconjun os:
uno se u iliza pa a en ena el modelo y el o o pa a e alua el endimien o. Se han
seguido los siguien es pasos:
• Se ha di idido el conjun o de da os compues o po 32 simulaciones numé icas
en dos subconjun os: 22 modelos pa a el en enamien o y 10 pa a la
alidación.
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• Los 22 modelos de da os se han ido u ilizando pa a el en enamien o de la
ed de o ma p og esi a.
• Se ealizan al ededo de 1,8 millones de i e aciones, e aluándose el e o
cuad á ico medio en cada una de ellas y egis ando el máximo.
La selección de la a qui ec u a de la ANN (núme o de capas, núme o de neu onas po
capa, unción de ac i ación, e c.) es undamen al pa a ob ene un mejo endimien o del
modelo.
En es a in es igación se han u ilizado a ios pe cep ones mul icapa (MLP) pa a p edeci
el alo ensional de los elemen os que componen la unión de o ma que podamos diseña la
misma de ca a a su u ilización en es uc u as eales, e i ando de es a o ma ealiza nume osos
cálculos numé icos a cada unión de una es uc u a pa a op imiza la.
Es as edes neu onales son capaces de ex ae in o mación y analiza cómo a ía el
compo amien o de la unión cuando se modi ican las dimensiones o esis encia de los
elemen os que .la componen. Los pa áme os u ilizados han sido la esis encia mecánica o
dimensiones de los elemen os que o man la unión.
A lo la go del ex o se desc iben los pasos seguidos pa a la de inición de la unión, los
dis in os análisis numé icos ealizados y su es udio o compa ación con la unión ejecu ada in si u.
Su aplicación a un caso conc e o, así como la desc ipción y los pasos seguidos en la con ección
de las edes neu onales: Su elabo ación, los esul ados ob enidos y las conclusiones a las que se
han llegado.
A modo de esumen, en la Fig. 1, puede e se de o ma esquemá ica el diag ama de
p oceso seguido:

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Figu a 1. Diag ama de p oceso del mé odo pa a la elabo ación de la esis. Fuen e: Elabo ación p opia.
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En esumen, el mé odo seguido en la ealización de la p esen e in es igación ha sido:
- Nue a unión iga-pila :
• Es udio de allado del es ado de la cues ión desde los dis in os en oques que
se aba can en la esis: Uniones p e ab icadas, u ilización de edes neu onales,
e aluación económica y eu ilización de es uc u as p e ab icadas.
• De inición geomé ica y g á ica de la conexión.
• Modelización y análisis numé ico no lineal en e a ca gas e icales y
desplazamien o ho izon al de la conexión p opues a.
• Compa ación del compo amien o de la unión p opues a con su equi alen e
monolí ica.
• Análisis modal de la unión.
• Aplicación de la unión p opues a a un caso conc e o, un edi icio en una zona
de c ecimien o al o en Alme ía.
• Análisis del edi icio p opues o desde los pun os de is a económico y de plazo
de ejecución.
- Diseño de ed neu onal a i icial:
• C eación de un p ocedimien o basado en edes neu onales a i iciales pa a la
p edicción de ensiones y de o maciones en elemen os es uc u ales.
• P opues a de edes neu onales a i iciales pa a la p edicción del
compo amien o y dimensionamien o de la unión en e a di e en es casos
de ca ga.
• Análisis y p epa ación de los a chi os de en ada necesa ios pa a el
en enamien o de las dis in as edes neu onales.
• En enamien o y alidación de las edes neu onales c eadas.
• U ilización de las edes neu onales gene adas a casos conc e os pa a
dimensionamien o de uniones.
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4 ESTADO DE LA CUESTIÓN
El análisis del es ado de la cues ión se ealiza desde di e en es ángulos con el p opósi o
de ob ene una comp ensión in eg al de los di e sos en oques que han sido abo dados en
elación con el diseño y cálculo de las uniones p e ab icadas en es uc u as.
En un sen ido, se p o undiza en la in es igación de las uniones en e elemen os
p e ab icados, abo dando an o aspec os cons uc i os como el compo amien o es uc u al.
Es e en oque p opo ciona una pe spec i a comple a que aba ca desde los mé odos
adicionales has a las úl imas inno aciones en écnicas de ensamblaje, conside ando ac o es
como esis encia, du abilidad y e iciencia cons uc i a.
Po o o lado, se explo a una e ien e inno ado a al in eg a el uso de edes neu onales
a i iciales en el ámbi o del diseño es uc u al. Se busca e alua la iabilidad y e icacia de es as
he amien as compu acionales pa a la es imación y p edicción de ensiones y de o maciones en
es uc u as p e ab icadas. Es e ace camien o no edoso no solo implica un sal o ecnológico,
sino que ambién pe mi i ía o ece soluciones p ecisas y e icien es pa a la e aluación de
ensiones y de o maciones, con ibuyendo así al a ance con inuo en la op imización, no solo de
las ases de diseño, sino del en elemen o p e ab icado en sí.
La con e gencia de es os dos en oques dis in i os no solo en iquece la comp ensión
ac ual del ema, sino que ambién des aca la necesidad de in eg a p ocesos más es anda izados
como los ensayos de modelos en labo a o io o mé odos numé icos adicionales con
inno aciones ecnológicas pa a a anza en el campo de la ingenie ía es uc u al.
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4.1 DISEÑO ESTRUCTURAL DE ELEMENTOS PREFABRICADOS DE HORMIGÓN.
Como a i man Zhang e al (2016) en los mé odos de cons ucción con encionales es
ecuen e encon a algunos aspec os nega i os como la baja p oduc i idad, meno calidad en
los acabados del ho migón con espec o a los p e ab icados y meno iabilidad. También se
puede des aca como ad e so el ele ado consumo de ecu sos y ene gía, los acciden es
labo ales y la con aminación ambien al.
Tan o los edi icios como sus ecnologías asociadas o los p ocedimien os que se emplean
ienen un e ec o c ucial en el medio ambien e, de hecho, el en o no cons uido a ni el mundial
es esponsable de ap oximadamen e el 40% del uso o al de ene gía, un e cio de las emisiones
de gases de e ec o in e nade o, el 30% del uso de ma e ias p imas y el 25% de la gene ación de
esiduos sólidos (Sinha y o os, 2016). Po lo an o, es muy necesa io p omo e sis emas
cons uc i os que combinen las siguien es es ca ac e ís icas de desa ollo sos enible de
mane a equilib ada: Reducción de cos es, bene icio social y bajo impac o medioambien al (De
Ba ba Junio y o os, 2015).
El uso de sis emas de cons ucción ecoe icien es y la eu ilización/ eciclaje de es uc u as
son g andes desa íos pa a la a qui ec u a ac ual y la ingenie ía ci il (González-Kunz y o os,
2017). De hecho, uno de los p incipales e os a los que debe hace en e la indus ia de la
cons ucción es la implan ación de la indus ialización y la p e ab icación con el in de educi
los cos es y el impac o medioambien al. Po an o, la es anda ización del diseño, la
p e ab icación de componen es es uc u ales y la mecanización de las écnicas de cons ucción
in si u son cues iones cla e que deben in eg a se en los mé odos de cons ucción. Además, la
educción del consumo de ene gía y ecu sos u ilizados du an e la cons ucción se puede
inc emen a ecupe ando los esiduos de los edi icios después de su demolición a a és de la
eu ilización y el eciclaje de ma e iales, o la eu ilización de edi icios median e la
decons ucción selec i a y la eu ilización sus elemen os (Asse a & Amble , 2017).
Una de las p incipales p eocupaciones con los elemen os p e ab icados de ho migón
a mado es ga an iza la segu idad y el compo amien o de las uniones en e ellos aco de a las
necesidades esis en es y de se icio de la es uc u a de la que o man pa e, asegu ando la
in eg idad de la misma y una adecuada ansmisión de ca gas en e las piezas que se conec an.
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Figu a 6. Conexión PC3 p opues a y analizada po Kewei y Yu.
Fuen e: (Kewei Ding & Yu Zhang, 2021)
Desde el pun o de is a sísmico, H.H. Ghayeb e al (2020) ealizan un a ículo de e isión
pa a uniones iga-pila ealizadas con anclajes, pe nos o simila es. Ag upan los es udios en
análisis de pó icos esis en es a momen os, uniones a iculadas y uniones ígidas o semi ígidas,
que in en an emula el compo amien o de las uniones monolí icas. Las p incipales á eas
a adas en el a ículo son:
1- Es udios sob e el compo amien o de es uc u as con uniones iga-pila p e ab icadas
en á eas p opensas a e emo os.
2- Es udios sob e el diseño y desa ollo de uniones iga-pila de elemen os p e ab icados
ealizadas con elemen os pasan es como pe nos, o nillos o anclajes.
3- E aluación de compo amien o de las uniones en unción de los elemen os que las
componen.
4- De e minación de las uniones iga-pila p e ab icadas más ap opiadas pa a ca gas
sísmicas, donde conside an o ienen en cuen a la ue za, duc ilidad, disipación de ene gía,
o ación y ó ulas plás icas de jun as en egiones.
También es impo an e conside a o os ipos de uniones, en es e caso, en e igas (beam
o beam connec ions). Pa a es e ipo, con iene señala el a ículo de e isión que ealizan

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K is iyan o e al (2018) donde analizan es as uniones desde el pun o de is a del modelo, los
de alles cons uc i os o de ejecución y su localización: en el cen o del ano o ce ca del pila ,
an o con nudo de ho migón como me álico. También des aca el es udio que Kamil Riedel e al
(2021) ealizan sob e una nue a unión iga- iga donde, en el que se compa an los esul ados
ob enidos median e simulación numé ica y unión ensayada en labo a o io.
Po o o lado, hay dos ins i uciones desde las que se es án ealizando impo an es
inno aciones en el campo de las uniones p e ab icadas de ho migón, an o a ni el no ma i o
como de diseño: El P ecas Conc e e Ins i u e (PCI) y la Fede ación In e nacional de Ho migón
Es uc u al (FIB).
El PCI es uno de los ins i u os más impo an es en elación con el es udio de las uniones
en e elemen os p e ab icados de ho migón. Uno de los análisis más p o undos y ambiciosos de
conexiones bajo ca gas la e ales con mues as eales en odo el mundo es el p og ama de
in es igación PRESSS, cuyo obje i o es desa olla sis emas de ho migón p e ab icado
adecuados pa a su uso en en o nos sísmicos y ecomenda los mé odos de diseño y cons ucción
necesa ios pa a alcanza los en la p ác ica.
La FIB publicó en 2008 un in o me de e isión sob e el diseño sísmico de es uc u as de
edi icación con elemen os p e ab icados de ho migón a mado en su bole ín 27 (FIB, 2003), que
es el documen o y pun o de pa ida más ex enso pa a es e ipo de uniones.
En 2021 Khaleel e al publican un a ículo de e isión sob e uniones iga-pila híb idas con
un compo amien o dúc il en pó icos de elemen os p e ab icados de ho migón en e a ca gas
sísmicas (Khaleel e al., 2021). Es e a ículo ecoge un exhaus i o es udio de es e ipo de uniones
( e algunos ejemplos en igu a 7), cuyo compo amien o y diseño compa e simili udes con la
que se p opone y analiza en es a esis. P ime o ealizan una clasi icación de las uniones aco de
a la no ma i a ACI-318-19 (ACI 318-11) en ígidas y dúc iles y, den o de és as úl imas, en
aquellas que ienen plas i icación de sus elemen os y las que disipan la ene gía po icción en e
ellos.
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Figu a 7. Ejemplos de uniones ígidas dúc iles po plas i icación y po icción.
Fuen e: (Khaleel e al., 2021).
Los au o es de es e es udio ecomiendan, as analiza el es ado de la cues ión en su
a ículo, en e o as:
- Realiza a ias con igu aciones de pó icos, anos, o jados y secciones de igas
u ilizando la unión que se p oponga.
- Conse a el c i e io de esis encia del pila supe io al de la iga.
- An es de expe imen a y ab ica las uniones, se debe e alua su iabilidad en cuan o
a acilidad de mon aje, cos e, du abilidad y aspec os a qui ec ónicos.
- Los disipado es de ene gía suelen queda dañados as un e emo o. Las uniones se
deben desa olla u ilizando elemen os que no equie an epa ación o sus i ución as
un sismo.
Pa a es e ipo de uniones, los au o es concluyen que las uniones híb idas p e ab icadas
pueden ene una esis encia simila a la monolí ica, si bien la de o mación de los pó icos donde
se u ilizan es as uniones es mayo . Las ba as de pos esado con ibuyen a la es i ución de la
es uc u a a su posición inicial cuando la acción ex e io cesa. Los allos en es e ipo de uniones
se suelen concen a en el encuen o de la iga con el pila , donde puede ompe el ho migón a
comp esión o el a mado de la iga.
En es e sen ido ahonda ambién el es udio ealizado po Zhang e al (2022) sob e una
nue a unión seca iga-pila (Fig. 8) donde, as analiza y compa a la con la equi alen e
monolí ica ejecu ada in si u concluyen que las de o maciones son supe io es en la unión
p opues a que en la ejecu ada in si u y la capacidad de disipación de ene gía es meno ,
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concen ándose las de o maciones en los elemen os conec o es que su en la plas i icación.
Adicionalmen e, el daño se concen a en los elemen os de unión, que son ácilmen e
eemplazables.
Figu a 8. Unión p opues a po Zhang e al. Fuen e: (Zhang e al., 2022)
4.2 MÉTODOS DE CONSTRUCCIÓN.
Dependiendo del ni el de p e ab icación, los mé odos de cons ucción pod ían clasi ica se
en es as ca ego ías: cons ucción con encional (CC), sis ema mix o (MS) y sis ema de
cons ucción indus ializado (IBS). IBS es la écnica que u iliza componen es es uc u ales
p e ab icados en alle pa a su pos e io mon aje en ob a en la cons ucción de edi icios. Tan o
el sis ema p e ab icado en gene al, en endido como el p oceso de ensambla elemen os
p e ab icados en una es uc u a, como el IBS, son p ocedimien os econocidos como e icien es
pa a minimiza el iempo y el cos e de la cons ucción del edi icio p oyec ado (Vaghei y o os,
2017). El sis ema mix o es un paso in e medio in e esan e que inco po a nue as écnicas en los
sis emas de cons ucción con encional. Así po ejemplo, Lachimpadi e al. (2012) analiza on y
compa a on las asas e iciencia en el uso de esiduos de cons ucción, la gene ación de esiduos,
la eu ilización y el eciclaje de un sis ema mix o y de un sis ema de cons ucción indus ializado
en e a la cons ucción con encional en Malasia, concluyendo que, desde el pun o de is a
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medioambien al, IBS y MS son las soluciones más en ajosas (po ejemplo, la elación de
gene ación de esiduos del MS es un 37% meno que la de CC).
En cuan o a las ob as de e ue zo y/o ehabili ación, cabe des aca la in es igación de
Fo aboschi (2016). En ese abajo, el au o se cen a en las posibilidades y opo unidades que se
p esen an en los o jados de ho migón a mado e icula es, así como en la selección de la mejo
écnica cons uc i a pa a e i a allos du an e la ida ú il de la es uc u a. El o jado de ho migón
a mado p opues o es á compues o po igas con sección en T de ho migón a mado dispues as
en dos di ecciones en e dos igas planas y igas de bo de en odo el pe íme o. A eno de lo
indicado po es e au o , si la mayo pa e de la ab icación se ealiza en alle con la maquina ia,
la iluminación y las condiciones de abajo adecuados, el iempo y el cos e se educen
signi ica i amen e. A pa i de lo an e io , el ho migón p e ab icado p esen a a ias en ajas,
como son: una mejo calidad, educción del iempo de ejecución, independencia de las
condiciones climá icas, eliminación de andamios y adap abilidad de la plani icación (Vaghei y
o os, 2017). Además, Fo aboschi (2016) ei e a que el p oceso cons uc i o no sólo es una
p ác ica sencilla, sino que ambién debe o ma pa e del p oceso de diseño.
4.3 REDES NEURONALES ARTIFICIALES.
Las ANNs son modelos compu acionales pa a el p ocesamien o de la in o mación
inspi ados en los mecanismos de in e conexión de las neu onas del ce eb o humano. Es os
modelos ma emá icos son capaces de esol e p oblemas complejos, an o lineales como no
lineales, con múl iples a iables y de ob ene elaciones en e di e en es pa ones no ácilmen e
obse ables o p edecibles (Good ellow e al., 2016). T adicionalmen e, las ANNs se han aplicado
en di e en es campos, como el análisis inancie o, el p ocesamien o de imágenes, diagnós ico
de p uebas médicas, con ol de obo s y econocimien o de oz o econocimien o de ex os
(Be zal, 2018). Además de ealiza cálculos complejos, pe mi en econoce pa ones que se
pueden aplica en el p oceso de ap endizaje. Las ANN son especialmen e ap opiadas si el
p oblema iene un p ocedimien o de esolución di ícil o no de inido (Mu a Günaydin & Zeynep
Dogan , 2004).
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El concep o de las edes neu onales se emon a a la década de 1940, cuando el
neu o isiólogo Wa en McCulloch y el ma emá ico Wal e Pi s (1943) desa olla on un modelo
ma emá ico simpli icado de cómo las neu onas biológicas pod ían p ocesa la in o mación. Es e
modelo inicial de ed neu onal se inspi ó en la es uc u a y el uncionamien o del sis ema
ne ioso y sen ó las bases pa a el desa ollo pos e io de las edes neu onales a i iciales. La
idea cen al e a emula el compo amien o de las neu onas biológicas median e la c eación de
nodos in e conec ados que pudie an p ocesa in o mación de mane a simila a como lo hacen
las neu onas en el ce eb o.
Sin emba go, el in e és en el desa ollo de edes neu onales a i iciales no cob ó impulso
has a la década de 1950, cuando el ingenie o de sis emas F ank Rosenbla (Rosenbla , 1957)
p opuso el p ime modelo de ed neu onal llamado pe cep ón. El pe cep ón se concep ualizó
como un modelo de neu ona a i icial y ue diseñado pa a imi a la capacidad de ap endizaje de
una sola capa neu onal. El pe cep ón de Rosenbla ma có el comienzo de la explo ación
sis emá ica de las capacidades de ap endizaje y adap ación de las edes neu onales a i iciales.
A lo la go de las décadas de 1960 y 1970, los in es igado es con inua on desa ollando y
pe eccionando modelos de edes neu onales, abo dando la inclusión de más capas y la
u ilización de algo i mos de en enamien o más so is icados, buscando esol e p oblemas más
complejos al cap u a ep esen aciones je á quicas y ca ac e ís icas más abs ac as en los da os
(Bishop & Nas abadi, 2006).
Un hi o cla e du an e es e pe iodo ue la in oducción del algo i mo de e op opagación
(backp opaga ion) a ines de la década de 1970. Es e algo i mo, desa ollado de mane a
independien e po a ios in es igado es, incluyendo Paul We bos (1974) o Da id Rumelha
(1986), se con i ió en una he amien a undamen al pa a en ena edes neu onales mul icapa.
En la década de 1980 y 1990, se con inuó abajando en el desa ollo de modelos de edes
neu onales más complejos, como las edes neu onales ecu en es (RNNs) y las edes
neu onales con olucionales (CNNs). Las RNNs pe mi ie on el p ocesamien o de secuencias de
da os, mien as que las CNN ue on diseñadas pa a el p ocesamien o de da os en o ma de
ma ices, siendo especialmen e e ec i as en a eas de isión po compu ado a (Good ellow e
al., 2016).

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A mediados de los años 90 el in e és en las edes neu onales disminuyó debido a la al a
de soluciones e ec i as pa a algunos p oblemas, la di icul ad pa a en ena edes p o undas y la
disponibilidad limi ada de da os y pode compu acional, así como a la popula idad de o as
écnicas de ap endizaje au omá ico.
Sin emba go, en la década de 2000, con el aumen o del pode de p ocesamien o y la
disponibilidad de g andes conjun os de da os, el in e és en las edes neu onales esu gió y se
desa olla on nue os modelos y algo i mos más a anzados que pe mi ie on en ena con éxi o
edes neu onales p o undas. Es e pe íodo ma có el inicio de la e a mode na del ap endizaje
p o undo.
La p incipal en aja de u iliza edes neu onales es su capacidad pa a ap ende de la
expe iencia, haciendo ex apolaciones y gene alizaciones a nue os casos basadas en si uaciones
an e io es y di e enciando la in o mación esencial de aquella que esul a i ele an e pa a el
p oblema que se abo da. Las ANNs son capaces de ep esen a y ap ende elaciones lineales y
no lineales di ec amen e a pa i de los da os (Mohd Suhai il e al., 2012).
Exis en múl iples desc ipciones de la es uc u a in e na de las edes neu onales
a i iciales, incluyendo sus elemen os y componen es (Gup a & Sha ma, 2011; Chandan y o os,
2017). Cen ándose en las pa es undamen ales, el pe cep ón o neu ona y la capa o ni el son
los componen es p incipales. El pe cep ón es el elemen o más básico de la ANN y unciona
como la unidad de p oceso. Hay es ipos di e en es:
- Neu onas de en ada pa a ecibi los da os ex e nos que p opo ciona el usua io.
- Neu onas de salida pa a gene a los esul ados.
- Neu onas ocul as, donde la en ada y la salida de da os es án den o del sis ema o
son gene ados po la p opia ANN.
La capa o ni el es un g upo de neu onas donde la en ada es p opo cionada po la misma
uen e (neu onas de en ada o po una capa an e io ) y la salida a al mismo des ino (salida o
siguien e capa) (G aupe, 2013; Shanmugana han & Sama asinghe, 2016).
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Figu a 9. Esquema de ed neu onal a i icial. Fuen e: elabo ación p opia.
Las dis in as neu onas de una capa se conec an con las neu onas de la capa siguien e
p opo cionándole un da o de en ada. Cada uno de es os da os es á ponde ado, asignándole un
peso que indica la impo ancia que la in o mación de esa neu ona iene en el esul ado inal o,
lo que es lo mismo, qué po cen aje de e o in oduce en el sis ema la in o mación que ansmi e
esa neu ona. Ese peso se ajus a du an e el en enamien o de la ed buscando la minimización
del e o en la p edicción y se p ocesa a a és de la unción de ac i ación:
Figu a 10. Esquema de neu ona con unción de ac i ación. Fuen e: elabo ación p opia.
Las unciones de ac i ación son unciones ma emá icas que se aplican a la en ada de una
neu ona en una ed neu onal a i icial pa a de e mina su salida. La unción de ac i ación se usa
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pa a modela la ac i ación o inac i ación de una neu ona en unción de su en ada, y puede se
in e p e ada como un modelo de la unción de ansmisión de una neu ona biológica. La unción
de ac i ación se añade pa a ayuda a la ed a ap ende pa ones complejos en los da os ya que,
dependiendo de la unción de ac i ación que se u ilice, se in oduce en la ed la no linealidad
necesa ia pa a esol e de e minados p oblemas y apo a así soluciones o p edicciones. Las
unciones de ac i ación ambién pe mi en conse a los alo es de salida de las neu onas den o
de un cie o lími e, según necesi emos. Es o cob a mayo impo ancia cuan o más p o unda es
la ed o, lo que es lo mismo, cuan o más capas y neu onas iene donde pueden exis i millones
de pa áme os. Las unciones de ac i ación deben se di e enciables y con el menos cos e
compu acional posible pues se aplica después de cada capa y puede calcula se millones de
eces.
Exis en a ios ipos de unciones de ac i ación, cada una con sus p opias p opiedades y
aplicaciones. A con inuación se p esen an los ipos más comunes (T. Hagan e al., 2014)
(Good ellow e al., 2016) (Be zal, 2018):
- Sigmoide: La unción sigmoide es una unción logís ica, con inua y de i able, que oma
un alo eal y p oduce una salida en el in e alo (0, 1). Es a unción es comúnmen e u ilizada
en edes neu onales de clasi icación bina ia y es adecuada pa a modela la p obabilidad de una
clase en pa icula .
- Tangen e hipe bólica: La unción angen e hipe bólica es simila a la sigmoide, es
con inua, de i able pe o sus alo es de salida es án en el in e alo (-1 y 1). Es a unción es
comúnmen e u ilizada en p oblemas de eg esión y es adecuada pa a modela elaciones no
lineales en e las en adas y las salidas.
- ReLU: Función ec i icada lineal con pendien e 1. También con inua y de i able. Tiene
alo 0 pa a alo es nega i os y lineal con pendien e 1 pa a posi i os. Es a es la más u ilizada en
capas ocul as, no en las de salida, debido a su simplicidad y apidez de cálculo.
La elección de la unción adecuada depende del p oblema a esol e y del modelo
especí ico.
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Po an o, como se ha mencionado, la es uc u a de las ANNs consis e en capas de
neu onas conec adas en e sí. En es e sen ido, los pa áme os undamen ales son el núme o de
capas y el de neu onas po capa, el g ado de conec i idad y el ipo de conexiones en e
neu onas. Siguiendo lo indicado po algunos au o es (Bishop & Nas abadi, 2006) (Good ellow e
al., 2016) y as la expe iencia en el desa ollo de es a in es igación, es con enien e dedica un
iempo en la selección adecuada de sus ca ac e ís icas y es uc u a pa a op imiza el p oceso de
cálculo.
El mecanismo de ap endizaje (Rumelha e al., 1986) es el p oceso en el que la ed
neu onal modi ica los pesos en espues a a la in o mación de en ada. Los cambios que se
p oducen du an e es e p oceso son la des ucción, modi icación o c eación de conexiones en e
neu onas. La c eación de una nue a conexión signi ica que el peso de la conexión cambia a un
alo dis in o de ce o y una conexión se des uye cuando su peso es ce o. Se puede deci que el
p oceso de ap endizaje se ha comple ado cuando los alo es de los pesos pe manecen es ables
en di e en es i e aciones (Se ano e al., 2009).
Aunque los pe cep ones indi iduales son limi ados en su capacidad de modela
p oblemas complejos, los modelos de edes neu onales más a anzados, como las edes
eed o wa d y las edes ecu en es, han e olucionado a pa i de la idea básica de un
pe cep ón y se u ilizan ampliamen e en la ac ualidad pa a una a iedad de a eas.
En 1969, Minsky and Pape (Minsky & Pape , 1969) p opusie on que la combinación de
pe cep ones simples pod ía esol e algunos p oblemas no lineales. Un pe cep ón mul icapa
(MLP) es un ipo de ed neu onal a i icial que cons a de múl iples capas de neu onas conec adas
en e sí. Cada neu ona de una capa es á conec ada a odas las neu onas de la capa siguien e y
la in o mación se p opaga a a és de la ed a medida que las en adas pasan po cada capa de
p ocesamien o. La salida inal de la ed se p oduce en la úl ima capa, y puede se usada pa a
ealiza una a ea especí ica, como la clasi icación o la eg esión. El é mino pe cep ón
mul icapa se e ie e a que la ed es á o mada po múl iples capas de pe cep ones, donde un
pe cep ón es un ipo de neu ona a i icial que se compo a de mane a simila a una neu ona
biológica. Sin emba go, a di e encia de un solo pe cep ón, una ed mul icapa puede modela
elaciones no lineales en e las en adas y las salidas, lo que la hace más adecuada pa a abo da
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Es impo an e indica que la aplicación de ANNs en las ases de diseño y e i icación de
elemen os o conexiones de p e ab icados de ho migón es un campo de in es igación aun po
desa olla . De hecho, ni la p edicción de ensiones no lineales y de o maciones ni su uso en la
e apa de diseño han sido ampliamen e analizados.

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5 DISEÑO Y PROPUESTA DE NUEVA UNIÓN.
En es a in es igación se p opone, diseña y analiza una unión compues a po los siguien es
elemen os (Fig. 12):
- Vigas y pila como elemen os p e ab icados de ho migón a mado de sección
ans e sal 40 x 40 cm, con esis encia a iable en e 25 y 40 MPa con inc emen os
de 5 MPa.
- Chapa de ace o S355 de esis encia y espeso desde los 15 a los 40 mm con
inc emen os de 5 mm.
- To nillos de diáme o (12, 16, 20, 22 y 24 mm) y esis encias a iables, 4.6, 5.6, 6.8,
8.8 y 10.9, donde el p ime alo indica la esis encia a o u a y el segundo el
po cen aje donde se si úa el lími e elás ico (AENOR, 2015).
- Tendón de ace o pos esado (PT) ubicados en el cen o geomé ico de las igas en oda
su longi ud, cuya ca ga de pos esado a ía desde los 0 kN has a los 200 kN con
inc emen os de 50 kN.
En base a las clasi icaciones indicadas en los pun os an e io es, la unión que se p opone
se puede clasi ica como unión seca iga-pila , híb ida y ejecu ada en egión c í ica si es u iese
en una es uc u a ubicada en zona sísmica.
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Figu a 12. Visualización de los elemen os que componen la unión.
Fuen e: elabo ación p opia.
Es os elemen os es án diseñados pa a unciona como una unión seca emulando a una
ejecu ada in si u, es deci , capaces de esis i momen os lec o es. El PT p opo ciona esis encia
a co an e en la in e az iga-pila y pe mi e cie a ue za de es au ación o es i ución de la
unión cuando cesa la ca ga ac uan e, disminuyendo así la de o mación en la misma. Los o nillos
que c uzan las placas y el pila es án diseñados pa a disipa ene gía po plas i icación de los
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mismos. La ubicación del PT, en el cen oide de la iga, pe mi e disminui la plas i icación de los
o nillos cuando o a la iga al some e se a ca gas ho izon ales. Además, al disminui la
de o mación global, ambién minimiza su de o mación p opia.
En la igu a siguien e (Fig. 13) se mues a la de inición geomé ica de la conexión. El
pos esado ha sido modelado como un cilind o sólido con un diáme o equi alen e al del á ea
o al del co dón. Los o nillos se modelan como un cilind o sólido, pasan es en el pila y, po
an o, sin con ac o con el ho migón del mismo.
Figu a 13. Desc ipción geomé ica de la unión (dimensiones en mm).
Fuen e: elabo ación p opia.
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El a mado pasi o, an o longi udinal como ans e sal se ha calculado p e iamen e pa a
las solici aciones máximas a las que se a a some e la unión siguiendo el Eu ocódigo 2 con los
desplazamien os y ca gas p e is as has a o u a del ho migón.
El p oceso de ab icación y mon aje an o en alle como en ob a de las piezas que
componen la unión se compone de las siguien es ases (Fig. 14):
Figu a 14. Diag ama de ases de mon aje. Fuen e: elabo ación p opia.
- 1: Se p epa an los enco ados de las igas y el pila . El disposi i o de ace o diseñado
que a embebido en el pila se coloca en el in e io del enco ado, así como los ubos
o ainas pa a aloja el co dón de pos esado. El disposi i o de ace o pe mi e man ene
la dis ancia en e los o i icios de los o nillos y en e las ca as opues as del pila . Pa a
las igas se coloca la placa de ace o con el e ue zo soldado que queda á embebido
en las mismas.
- 2: Después de e i a el enco ado, se sueldan pequeñas placas de ace o en la pa e
in e io de la placa embebida en el pila . Es as piezas se u ilizan pa a acili a un ápido
apoyo empo al de las igas sob e el pila en ob a, minimizando el uso de g úas y
acele ando la ejecución de los abajos de mon aje.
- 3: Cuando las igas es án co ec amen e ubicadas sob e las pequeñas placas, se
colocan los o nillos que conec an los elemen os p e ab icados.
- 4: El endón de pos esado se inse a en la aina y se aplica la ca ga.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 51
6 MODELO ESTRUCTURAL DE LA UNIÓN.
6.1 MODELO DE ELEMENTOS FINITOS: GEOMETRÍA Y CONDICIONES DE
CONTORNO.
En el desa ollo de la esis se han ealizado di e en es modelos numé icos pa a la
simulación del compo amien o de la unión bajo dis in as hipó esis de ca ga y a iando las
dimensiones de los dis in os elemen os que la componen, como el diáme o de los o nillos o el
espeso de las placas o modi icando la esis encia de los elemen os como el ho migón en igas
y ace o. Es a amplia a iación de esis encias o dimensiones pe mi e ealiza un es udio
pa amé ico del compo amien o y op imiza el diseño de la misma. En es e apa ado se
desc iben los di e en es modelos y sus condiciones de con o no.
Los modelos de elemen os ini os (FEM) de la unión se desa ollan ep esen ando con
p ecisión la con igu ación geomé ica, dimensiones y condiciones de con o no, así como los
de alles de a mado conside ando los ma e iales y geome ía indicados p e iamen e.
Pa a la modelización y cálculo se ha ecu ido al so wa e de elemen os ini os Ansys
(ANSYS V. 1., 2004). Pa a modela el ho migón ecu imos al elemen o Solid65. Es e elemen o
iene ocho nodos con es g ados de libe ad en cada nodo en las aslaciones de los ejes X, Y y
Z. Es e elemen o es ap o pa a ep oduci o modela la de o mación plás ica, isu ación en es
di ecciones o ogonales y aplas amien o. Pa a modela el a mado den o de los elemen os de
ho migón u ilizamos Link180, conside ando la geome ía y sección de cada una de las ba as.
El elemen o SOLID185 se ha u ilizado pa a los elemen os de ace o como placas, co dón
de pos esado o o nillos, incluidas las ue cas. Es e elemen o iene ocho nodos con es g ados
de libe ad en cada nodo, las aslaciones en las di ecciones x, y y z.

Jo ge Domingo Na a o Rubio
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Pa a ep esen a el con ac o en la in e az en e ho migón y ace o se ecu e a los
elemen os Ta ge170 y Con a173. Ambos son capaces de simula la exis encia de p esión en e
los elemen os cuando hay con ac o y el acío cuando el con ac o no exis e. Es os elemen os
ambién ienen en cuen a la icción y la cohesión en e los componen es (ANSYS, 1998).
La malla cons a de 37.631 elemen os en el modelo de unión p e ab icada (PC) y 33.829
elemen os en el caso de la ejecu ada in si u (CiP).
Se conside a un compo amien o en ango no lineal an o pa a el ma e ial como pa a la
geome ía en el desa ollo de los dis in os modelos de cálculo pa a pode e alua el
compo amien o de la unión p oyec ada compa ada con la misma ejecu ada in si u.
Figu a 15. Esquema de mallado del modelo de elemen os ini os.
Fuen e: elabo ación p opia.
En elación a los ma e iales u ilizados en los di e en es modelos, se conside an los
siguien es:
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 53
- Ho migón con di e en es esis encias, a iando desde 25 MPa has a los 40 MPa con
inc emen os de 5 MPa,
- Ace o co ugado.
- Ace o en chapas
- Ace o en o nillos con di e en es calidades: 4.6, 5.6, 6.8, 8.8 y 10.9.
- Ace o pos esado.
Los pa áme os de con ol se han asignado siguiendo el Eu ocódigo 2 (Eu opean
Commission, EN 1992-1-1:2004-Eu ocode 2: Design o conc e e s uc u es - Pa 1-1: Gene al
ules and ules o buildings, 2004). Los alo es es án indicados en la abla 1:
Tabla 1. Pa áme os de con ol de los ma e iales.
Ma e ial
Resis encia a
comp esión
Fck (MPa)
Resis encia
a acción
F (MPa)
Resis encia
plás ica
Fy (MPa)
Resis encia
úl ima
Fu (MPa)
Coe .
Poisson
Módulo
de Young
E (MPa)
Coe . de
ozamien o
Ho migón C25/30
25
2,560
--
33
0,2
27.264
Ace o-Ace o
Ho migón C30/35
30
2.897
--
38
0.2
28,577
0,3
Ho migón C55/40
35
3.210
--
43
0.2
29,779
Ho migón C40/45
40
3.509
--
48
0.2
30,891
Ace o co ugado B500SD
--
--
500
580
0,3
200.000
PT (1860S3)
--
--
1.674
1.860
0,3
200.000
Ho m-Ace o
Ace o en placas (S355)
--
--
355
490
0,3
200.000
0,5
To nillos 4.6
240
600
0.3
200,000
To nillos 5.6
300
600
0.3
200,000
To nillos 6.8
480
800
0.3
200,000
To nillos 8.8
640
800
0.3
200,000
To nillos 10.9
900
900
0.3
200,000
En cuan o a las condiciones de con o no, se han de inido dos si uaciones de los modelos
de elemen os ini os (Fig. 16), una pa a cada uno de los casos de ca ga, e ical y ho izon al:
Jo ge Domingo Na a o Rubio
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- Cuando se ealiza la simulación con ca ga e ical en la ca a supe io de las igas se
conside a la base del pila empo ada y la ca a ex e io de las igas iene lib e el
desplazamien o sal o en la di ección longi udinal de la misma, de o ma que el
modelo ep esen e la ca a de la iga con de o mación e ical y, po an o, sea eje de
sime ía de la de o mación de una hipo é ica iga con el doble de la longi ud (Fig. 17).
Figu a 16. Modelo FEM. Fuen e: elabo ación p opia.
Figu a 17. condiciones de con o no pa a ca ga e ical. Fuen e: elabo ación p opia.
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Página 55
- Cuando aplicamos un desplazamien o ho izon al en la cabeza del pila las coacciones
son impedi el desplazamien o ho izon al en la base y el desplazamien o e ical del
eje en el ex emo de la iga, simulando igualmen e el eje de an isime ía de una iga
con el doble de longi ud (Fig. 18).
En el desa ollo de la esis se han ealizado 32 simulaciones numé icas seleccionando de
o ma alea o ia los ma e iales indicados en la Tabla 1 mos ada an e io men e, la geome ía de
la unión (diáme o de o nillos, espeso es de la placa) y la ca ga de pos esado. En cada caso
expues o y pa a mayo cla idad, se expond án los ma e iales u ilizados.
6.2 ACCIONES.
Se conside an dos ipos de acciones aplicadas a la unión. Po un lado, ca ga e ical
ubicada en la ca a supe io de las igas. Se es ablecen di e en es escalones de ca ga c ecien e
desde 0 MPa has a 0.20 MPa, con un inc emen o en las ca gas o s ep de 0.02 MPa. Con es e
ango se p e enden cub i los casos de ca ga más comunes en edi icación. Debe ene se en
Figu a 18. Condiciones de con o no pa a desplazamien o ho izon al. Fuen e: elabo ación p opia.
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pa a p oblemas en los que no exis en dependencias empo ales o secuenciales en e los da os.
En cambio, pa a p oblemas que in oluc an se ies empo ales, como análisis de señales
empo ales o p onós ico, las edes neu onales ecu en es (RNNs) y sus a ian es, como las
LSTM (Long Sho -Te m Memo y) y GRU (Unidad Recu en e Ce ada), son más ap opiadas
debido a su capacidad pa a maneja dependencias a lo la go del iempo.
Da os de en ada: El ipo y la can idad de da os de en ada ambién son c uciales en la
elección de la ed neu onal. Di e en es ipos de da os equie en en oques dis in os pa a su
p ocesamien o. Po ejemplo, en el caso de abaja con da os de imágenes, como en
econocimien o de obje os o segmen ación de imágenes, se ecomienda el uso de edes
neu onales con olucionales (CNNs), que pueden de ec a pa ones locales y je a quías isuales
en las imágenes. Po o o lado, si los da os son abula es, como bases de da os es uc u adas o
conjun os de da os numé icos, las edes neu onales eed o wa d pueden se más adecuadas, ya
que pueden cap u a elaciones en e las di e en es ca ac e ís icas de los da os.
Recu sos disponibles: Es esencial ene en cuen a los ecu sos disponibles, como la
capacidad de p ocesamien o y memo ia del ha dwa e, al selecciona una ed neu onal. Modelos
más g andes y complejos pueden eque i mayo es ecu sos compu acionales, an o pa a el
en enamien o como pa a la in e encia. Si los ecu sos son limi ados, puede se necesa io op a
po modelos más pequeños o conside a écnicas de op imización pa a educi el amaño y
complejidad de la ed sin comp ome e signi ica i amen e el endimien o.
Requisi os de iempo: El iempo disponible pa a en ena la ed neu onal y ob ene
esul ados ambién es un ac o de e minan e. Redes neu onales más g andes y complejas
pueden eque i un iempo signi ica i o pa a su en enamien o, lo que puede se p oblemá ico
en aplicaciones en iempo eal o donde se equie e una espues a ápida. Po lo an o, es
necesa io encon a un equilib io en e la complejidad del modelo y el iempo de
en enamien o.
Cos o compu acional: El cos o compu acional asociado con el en enamien o y la
in e encia de la ed neu onal debe se conside ado, especialmen e si se despliega el modelo en
sis emas con ecu sos limi ados. Un al o cos o compu acional puede se p ohibi i o pa a cie os

Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 63
escena ios, lo que puede eque i una e isión de la a qui ec u a de la ed o el uso de écnicas
de op imización.
Una ez que se han conside ado es os ac o es, se puede p oba di e en es ipos de edes
neu onales pa a encon a la que o ezca los mejo es esul ados. Es impo an e ene en cuen a
que el en enamien o y la op imización de una ed neu onal pueden se un p oceso i e a i o, y
que puede se necesa io p oba di e en es con igu aciones de la ed an es de encon a la mejo
solución.
En el diseño de la ANN, un ac o cla e es ob ene una ed que sea lo más simple posible
y que no incluya da os no ele an es. Vale la pena des aca que oda la in o mación que se
ob iene en los cálculos del modelo FEM se ía lo su icien emen e al a como pa a hace que la ed
sea in iable.
En es e abajo, dado que el modelo FEM iene en cuen a implíci amen e la elación
ensión-de o mación, es posible elimina o desp ecia la posición del nodo en el modelo así
como la elación o dis ancia en e los nodos adyacen es. El obje i o p incipal es p edeci cuándo
a a colapsa o plas i ica alguno de los elemen os de la ANN. Una ez analizado cada elemen o
pa a ambos ma e iales (ho migón y ace o), el p incipal in e és es localiza paso a paso el nodo
más ca gado y compa a lo con su alo lími e. De es a mane a, la ed ap ende el inc emen o de
ensión que p oduce en los elemen os, el cual depende de la ca ga aplicada. Po lo an o, c ea
una ANN pa a cada elemen o de la unión (placa, iga, e c) nos pe mi e p edeci el alo ensional
máximo al que a a es a some ida an e una de e minada ca ga. Además, la ed diseñada
ap ende cómo una a iación de pa áme os in luye en los alo es de ensión de los nodos, es
deci , como a ían las ensiones al cambia la esis encia del ho migón o de los o nillos pa a un
mismo es ado de ca ga. Po lo an o, la ed se pod ía en ena y aplica a cualquie cambio
pa amé ico, po ejemplo, un aumen o en las dimensiones de los elemen os es uc u ales.
Además, es e p ocedimien o no depende del núme o de nodos del modelo numé ico pues
analizamos el alo máximo de cada s ep o subs ep. En el caso de que no hubiésemos ealizado
la simpli icación, se debe ía man ene el núme o y nomb e de cada nodo, esul ando un
inc emen o exponencial en el núme o de da os y la complejidad de la ed. Po an o, una de las
p incipales p eocupaciones de inicio en el desa ollo de la ed e a ene cla os los da os
eque idos y cómo localiza los.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
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La e apa inicial del diseño de la ANN consis e en de ini la a qui ec u a de ed. Las edes
neu onales más comunes incluyen una capa de en ada, una capa ocul a y una capa de salida,
ya que con es os elemen os es su icien e pa a esol e la mayo ía de los p oblemas (Yan e al.,
2017). En es a in es igación, odas las ANNs ienen la misma es uc u a básica: un pe cep ón
mul icapa desa ollado en C# median e Visual S udio Communi y 2019 (Mic oso , 2020). Se
implemen a un algo i mo simple de backp opaga ion (Rumelha e al., 1986). La capa de
en ada iene seis neu onas que son las a iables de en ada: S eps, diáme o del o nillo,
esis encia del ho migón, esis encia del o nillo, ca ga PT y espeso de la placa (Figu a 21). En
cuan o a las capas ocul as, en gene al, una capa ocul a es su icien e. Sin emba go, cuando el
núme o de neu onas en una sola capa aumen a, la e iciencia p edic i a no lo hace y, pa a
p oblemas complejos, se pod ían eque i dos capas ocul as (Mu ali K ishna e al., 2020) (Yan e
al., 2017).
Después de lle a a cabo una ase de ensayo y e o con una capa ocul a y aumen a el
núme o de neu onas, se encon ó que las edes neu onales diseñadas no con e gían
adecuadamen e. Po ello se op ó po la inclusión de una nue a capa ocul a pa a log a una
con e gencia más ápida y un endimien o mejo ado.
El núme o de neu onas en la capa ocul a es un ac o c í ico y depende de la complejidad
del modelo de ANN, el cual se e in luenciado po a ios aspec os, como el núme o de en adas
y salidas del p oblema y la con inuidad de la a iable de en ada. Algunos es udios p e ios
(Ma ai e al., 2009) han demos ado que la elección adecuada del núme o de neu onas en la
capa ocul a es esencial pa a ob ene un endimien o óp imo en la ed.
Pa a minimiza el e o de salida y acele a el p oceso de ap endizaje es necesa io ene
un núme o mínimo de neu onas en las capas ocul as. También es undamen al ga an iza la
es abilidad de la ed neu onal. La es abilidad asegu a que el modelo se compo a á de mane a
p edecible y cohe en e en di e en es si uaciones, lo que es c ucial en aplicaciones p ác icas
como la que nos ocupa en es a in es igación.
En cuan o a la a qui ec u a de la ed, la capa de salida cons a de una sola neu ona que
ep esen a la p edicción de la ensión máxima en cualquie nodo o elemen o del sis ema
es uc u al. Es a neu ona es esponsable de p oduci el esul ado inal de la ed.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 65
En la igu a 21, que ep esen a el esquema de con igu ación de la ANN, podemos
isualiza la disposición de las capas y las conexiones en e las neu onas. En es e caso, se han
op ado po dos capas ocul as pa a mejo a la con e gencia del modelo y se ha ajus ado el
núme o de neu onas en cada capa de acue do con la complejidad del p oblema y la dispe sión
de los da os de en ada.
Figu a 21. Esquema de con igu ación de Red Neu onal.
En la de inición de la opología ANN, se equie e un p oceso de ensayo y e o en
di e en es e apas ( (Yan e al., 2017) (Chop a, Palika e al., 2018) (Ma ai e al., 2009) (Hasançebi
& Dumlupına , 2013) (Ja adi e al., 2009) (Alhassan e al., 2020)):
- en la de inición de neu onas en las capas ocul as,
- en el p oceso de p ueba y ap endizaje, y
- en la selección de los pesos alea o ios.
Es os p ocedimien os de ensayo y e o hacen posible ob ene una ed adecuada y
es able. El ensayo y e o puede ex ende se a la cons ucción de a ias edes, de eniéndolas y
p obándolas en di e en es e apas de ap endizaje e inicializando la ed con di e en es pesos
alea o ios. Cada ed de las p oyec adas debe se p obada y analizada, y la ed más adecuada
Jo ge Domingo Na a o Rubio
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se á la elegida en cada p oyec o. En es a in es igación, el p oceso seguido equi ió i e aciones
de ensayo y e o en cada ed pa a ob ene una buena con e gencia y es abilidad. El núme o de
neu onas en las capas ocul as se inc emen ó g adualmen e pa a alcanza la con e gencia y la
es uc u a de cada ANN es la mínima eque ida pa a alcanza ese obje i o. La con igu ación inal
y los pa áme os de las dis in as ANNs diseñadas se esumen en la Tabla 3.
Tabla 3. Con igu ación y pa áme os de las edes neu onales diseñadas.
RED NEURONAL
Placa
To nillos
Vigas
PT
Núme o de nodos de en ada
6
Núme o de capas ocul as
2
Núme o de neu onas en la capa ocul a #1
20
12
25
8
Núme o de neu onas en la capa ocul a #2
12
8
15
4
Núme o de nodos en la capa de salida
1
Función de ac i ación en los nodos ocul os
Tangen e hipe bólica
Coe icien e inicial de ap endizaje
0.0001
Coe icien e inal de ap endizaje
0.000002
Rango de pesos
desde -0.5 a +0.5
Volumen de da os en ap endizaje
2.126.000
Volumen de da os en alidación
1.200.000
Debido a la a iabilidad del campo de ensiones en los nodos de las placas y igas (en el
mismo elemen o se localizan alo es de acción y comp esión de o ma simul ánea y ambién
a ían o cambian de signo las ensiones en cada nodo a lo la go de los di e en es s eps), las ANNs
equie en capas ocul as adicionales pa a ga an iza una buena con e gencia.
Pa a una mejo comp ensión de la con igu ación de ANNs, en la siguien e igu a se
mues a el diag ama de lujo del algo i mo:
Jo ge Domingo Na a o Rubio
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Figu a 22. Diag ama de lujo del algo i mo de la Red Neu onal.
Una de las p incipales en ajas de implemen a el uso de ANNs en las p ime as e apas del
diseño de elemen os es uc u ales es la disminución signi ica i a en el iempo de compu ación
eque ido si se compa a con los análisis FEM con encionales (po ejemplo, los ealizados
exclusi amen e a a és de FEM). De hecho, una ez que la ANNs ha supe ado el p oceso de
ap endizaje, la es imación se p opo ciona inmedia amen e pa a cualquie nue a con igu ación.
En es e es udio, el iempo consumido en el p oceso de ap endizaje ue de 16 ho as pa a cada
ANN, u ilizando un equipo con un p ocesado Ryzen 9 3900X con 16 GB de RAM, donde ue on
necesa ias ap oximadamen e 1,8 millones de i e aciones. La ANN p opues a p edice la ma iz
de igidez esuel a en el modelo FEM, p opo cionando la máxima ensión en los nodos espe ada
pa a cada elemen o: placas, o nillos, igas o endones. Se debe esal a que la esolución de
esa ma iz es uno de los pasos que más iempo lle a en los análisis de FEM. Además, el iempo
de compu ación aumen a exponencialmen e en los análisis no lineales. La p edicción de da os
la p opo ciona la ANN inmedia amen e as da le los da os de en ada pa a cualquie alo de

Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 68
ca ga aplicada en la ca a supe io de la iga. Además, la ANN puede p edeci el compo amien o
no lineal (en é minos de ma e ial y geome ía) de la conexión diseñada.
Cada s ep del modelo FEM iene una elación di ec a con la ca ga aplicada po lo que se
pod ía ob ene ácilmen e la elación en e la ca ga aplicada y las ensiones del elemen o.
7.3 VALIDACIÓN DE LAS REDES NEURONALES CREADAS.
La alidación de una ed neu onal es un p oceso impo an e pa a de e mina su e icacia
y su capacidad de gene alización en p oblemas nue os. Hay a ias écnicas comunes pa a alida
una ed neu onal, incluyendo las siguien es (Good ellow e al., 2016) (Be zal, 2018):
Validación c uzada: En es e p oceso, se di ide el conjun o de da os de en enamien o en
a ios subconjun os, y se en ena la ed neu onal en uno de ellos mien as se e alúa en los
demás. Es o se epi e a ias eces, usando un subconjun o di e en e como conjun o de
alidación en cada i e ación. La alidación c uzada pe mi e e alua la capacidad de
gene alización de la ed neu onal y p e eni el sob eajus e.
Validación holdou : En es e p oceso, se di ide el conjun o de da os de en enamien o en
dos pa es: una pa e se u iliza pa a en ena la ed neu onal, mien as que la o a se u iliza
como conjun o de alidación pa a e alua la e icacia de la ed.
Validación po boo s apping: En es e p oceso, se c ean a ios subconjun os alea o ios de
da os de en enamien o, y se en ena y e alúa la ed neu onal en cada uno de ellos. La alidación
po boo s apping pe mi e e alua la ince idumb e en los esul ados y la es abilidad de la ed
neu onal.
Es impo an e ene en cuen a que la alidación es un p oceso c í ico pa a ga an iza la
calidad de los esul ados ob enidos po una ed neu onal. La alidación ayuda a p e eni el
sob eajus e y a ga an iza que la ed neu onal pueda gene aliza de mane a e ec i a a
p oblemas nue os.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 69
En la alidación de cada ANN se han u ilizado la écnica holdou con un o al 1.2 millones
de da os de en ada. Esas en adas se dis ibuyen en 40 a chi os, 10 pa a cada una de las ANNs,
ob enidos a iando alea o iamen e los pa áme os. Se han ealizado diez simulaciones o
cálculos numé icos adicionales, compa ando s ep a s ep los esul ados de las ensiones máximas
en los nodos de los elemen os del modelo FEM con las p edicciones ealizadas po cada ANN.
Los pa áme os que se han aplicado en la alidación se esumen en la Tabla 4. Los modelos se
han elegido alea o iamen e po lo que los pa áme os que componen cada unión ambién han
sido seleccionados de o ma alea o ia.
Tabla 4. Valo es de los dis in os pa áme os u ilizados en los modelos de alidación.
Diáme o de
o nillo
SD
Resis encia del
ho migón
Fck
Resis encia del
o nillo
SS
Ca ga de pos esado
PT-Load
Espeso de placa
PTh
(a)
20
25
5.6
100
20
(b)
20
25
8.8
50
20
(c)
20
25
8.8
50
20
(d)
20
25
8.8
100
30
(e)
20
30
8.8
100
20
( )
22
25
8.8
0
20
(g)
24
40
6.8
100
40
(h)
16
30
4.6
150
30
(i)
24
30
6.8
200
15
(j)
12
35
10.9
50
35
Los esul ados ob enidos en las dis in as ANNs gene adas en es a in es igación se
exponen en el apa ado 8.4. Resul ados ob enidos po las edes neu onales a i iciales
gene adas.
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8 ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS
En es e apa ado se analiza án los esul ados ob enidos a lo la go de oda la in es igación.
Pa a ello y de ca a a la e aluación del compo amien o de la unión se ha p ocedido a desa olla :
- Compa a i as del compo amien o de la unión diseñada con su equi alen e ejecu ada
in si u.
- Aplicación de la unión a un caso de es udio de un edi icio, e aluando no solo ac o es
es uc u ales sino o os aspec os como los económicos, cons uc i os y
medioambien ales.
- Po úl imo, se analizan los esul ados ob enidos u ilizando las edes neu onales
a i iciales pa a el dimensionamien o en las p ime as ases del diseño de las uniones.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
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8.1 ANÁLISIS ESTRUCTURAL. COMPARATIVA ENTRE LA UNIÓN PREFABRICADA Y LA
EQUIVALENTE EJECUTADA IN SITU.
Como se ha comen ado, una o ma de pode e alua el compo amien o de la unión
p opues a de elemen os p e ab icados de ho migón (PC) es compa a el compo amien o
es uc u al de la misma con su equi alen e ejecu ada in si u (CiP). Pa a de e mina el
compo amien o es uc u al de la nue a unión que se p opone se han ealizado análisis
es á icos y dinámicos en dos modelos de allados de elemen os ini os idimensionales
some iendo a ambas uniones a di e en es es ados de ca ga con las mismas condiciones de
con o no. Se ealizan simulaciones en e a ca ga e ical (VL), desplazamien o ho izon al (HD)
y análisis modal (MA). La ca ga e ical se aplica sob e la ca a supe io de las igas mien as que
el desplazamien o ho izon al se aplica a la a is a supe io del pila . En ambos casos la esis encia
del ho migón es de 25 MPa y, pa a la iga, se u iliza un alo es ánda o medio en los elemen os:
20 mm de espeso de la chapa, ca ga de pos esado de 100 kN y o nillos de diáme o 20 y
esis encia 8.8.
Pa a e i ica los es ados lími e se ealizan análisis elás icos lineales bajo ca ga
inc emen al. Los modelos numé icos asumen un compo amien o lineal pa a elemen os de
ho migón y ace o y un compo amien o no lineal en el con ac o en e supe icies y en el
pos esado. El análisis no lineal es la e e encia pa a es udios más exhaus i os, sin emba go, el
en oque que se sigue en es e abajo pe mi e ob ene da os cuali a i os signi ica i os (Pineda y
o os, 2017). O os au o es (Fo aboschi P. , 2016) han u ilizado con éxi o el modelo lineal-
elás ico, no conside ando la isu ación y la inelas icidad median e el uso de igidez no isu ada
pa a la de o mación a co o plazo e inc emen ando la des iación ins an ánea pa a la des iación
a la go plazo.
En las igu as 23 y 24 pueden obse a se los es ados ensionales y las de o maciones que
se ob ienen al aplica a ambos modelos las ca gas y de o maciones impues as. En la igu a 23 se
mues a el caso de la VL y en la 23 el HD.
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El ac o de cumplimien o α o coe icien e de segu idad se ha abo dado siguiendo las
p esc ipciones del Eu ocódigo 2 (Eu ocode 2: Design o conc e e s uc u es, 2004). Como se
mues a en la Figu a 28, se ob iene el α mínimo (1,56) pa a la iga en el análisis del
desplazamien o ho izon al en la pa e supe io del pila (HD). Los coe icien es de segu idad pa a
el desplazamien o ho izon al son meno es que los ob enidos pa a la ca ga e ical excep o en el
caso del pila que es lige amen e supe io .
Figu a 28. Fac o de cumplimien o (α) en los elemen os de la unión p e ab icada.
Po o o lado, el análisis modal se desa olla conside ando los 20 p ime os modos de
ib ación en cada di ección. Los alo es de los pe íodos y la masa e ec i a, así como la di e encia
en e ambas conexiones, se incluyen en la Tabla 5.

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T as el análisis, se concluye que los modos p incipales en cada di ección, X, Y y Z, son
simila es con pequeñas di e encias, in e io es al 2%.
Tabla 5. Resul ados del análisis modal. Unión in si u Vs P e ab icada.
A con inuación, se analizan los p ime os cinco modos (Fig. 29), así como los modos con
una masa e ec i a supe io al 1% en cualquie di ección. Los modos o sionales son el 14 y 15
con una Me ep esen a i a en di ección Y. En ambas o mas modales las igas son los
elemen os a ec ados. Es os modos deben ene se en cuen a en u u os análisis dinámicos.
Sólo el modo 2 p esen a compo amien os de lexión ue a del plano de la conexión,
a ec ando a las igas y el pila . Los modos con la masa e ec i a más al a o ep esen a i a
mo ilizada son el 1 pa a la di ección X, el 2 pa a la Y y el 5 pa a la Z, en odos los casos cada
modo es el p incipal en la di ección conside ada.
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Modo 1
Modo 2
Modo 4
Modo 5
Modo 9
Modo 14
Modo 15
Modo 16
Modo 17
Figu a 29. Modos de ib ación ep esen a i os de la unión p e ab icada.
A modo de conclusión, se puede a i ma que el endimien o es uc u al de la nue a
unión es in e io al de la equi alen e ejecu ada in si u, en é minos de de o mación e ical (3.9
mm. Vs 2.1 mm.), desplazamien o ho izon al (11.25 mm. Vs a 9.38 mm.) y máxima esis encia a
la ca ga e ical (0.12 MPa Vs 0.20 MPa, lími e supe io de ca ga u ilizado, no se alcanzó la o u a
de la unión in si u). Sin emba go, la unión p e ab icada puede cumpli los lími es es ablecidos
en los códigos es uc u ales pa a las es uc u as de edi icación, siendo posible su uso en es e
ipo de es uc u as.
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8.2 OPTIMIZACIÓN DEL TRABAJO IN SITU E IMPACTO ECONÓMICO.
Pa a alo a la op imización de los abajos de cons ucción se analizan los siguien es
aspec os: can idad de ma e iales consumidos, plani icación de la cons ucción o du ación, y
cos e económico. Con el in de analiza la ac ibilidad de educi los iempos de abajo, la unión
p opues a se aplica a un edi icio conc e o ep esen a i o del pa que edi icado en el con ex o
u bano del su de Eu opa: un edi icio de sie e plan as con pó icos de ho migón a mado y
o jados ealizados con chapa colabo an e. Pa a pode analiza el impac o económico es
necesa io que el edi icio enga una ubicación especí ica siendo, en es e caso, Alme ía, España.
La igu a 30 p opo ciona la desc ipción geomé ica del edi icio.
El edi icio que se es udia se analiza con dos con igu aciones di e en es, CS-1 y CS-2, que
dependen del ni el de op imización de las dimensiones del elemen o es uc u al: (i) CS-1,
op imización máxima de las dimensiones de los elemen os p e ab icados y de la es uc u a
ejecu ada in si u con dimensiones iguales a la de los elemen os p e ab icados; (ii) CS-2,
op imización máxima an o pa a los elemen os p e ab icados como pa a la es uc u a ejecu ada
in si u sin que las dimensiones sean iguales. La op imización de las dimensiones se ha ob enido
después de ealiza un análisis numé ico de la espues a es uc u al, median e el uso del
so wa e come cial CYPECAD (CYPE Ingenie os, 2018).
Se conside an los siguien es da os y condiciones de ca ga, siguiendo las p esc ipciones del
Eu ocódigo (Eu opean Commission, EN 1991-1-1:2002 Eu ocode 1, 2002; Eu opean
Commission, EN 1998-1:2004 Eu ocode 8: Design o s uc u es o ea hquake esis ance – Pa
1: Gene al ules, seismic ac ions and ules o buildings , 2004; Eu opean Commission, EN 1991-
1-4:2005 Eu ocode 1: Ac ions on s uc u es - Pa 1-4: Gene al ac ions - Wind ac ions, 2005): (i)
Acciones g a i a o ias: el peso p opio del o jado (SW) es igual a 2,35 kN / m2, la ca ga mue a
(DL) es igual a 2 kN / m2, la sob eca ga (LL) es igual a 2 kN / m2; (ii) Acción eólica: la elocidad
del ien o de e e encia es igual a 26 m/s, la ca ego ía de e eno es III y se conside a una
o og a ía de e eno llano; (iii) Acción sísmica: se ha ealizado un análisis espec al modal
dinámico, conside ando un sis ema es uc u al egula de baja duc ilidad, ipo de suelo C y clase
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de impo ancia II. El ac o de compo amien o (q) es 3,6, y la acele ación máxima del e eno
de e e encia (agR) es igual a 0,14 g m/s2.
Figu a 30. Desc ipción del edi icio: (a) Plan a gene al y sección; (b) Vis a gene al y de alle de la conexión
iga-pila de la unión in si u; (c) Vis a gene al y de alle de la unión con elemen os p e ab icados.
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Se conside an los siguien es elemen os es uc u ales especí icos den o de cada
con igu ación:
- CS-1:
o PC-PT: la unión seca iga-pila p e ab icada que se p opone en es a
in es igación, incluidos los endones p e ensados;
o PC: la conexión iga-pila p e ab icada p opues a, sin endones pos esados;
o CiP: la es uc u a de ho migón a mado ejecu ada in si u con iguales
dimensiones de igas y pila es que la an e io .
- CS-2:
o PC-PT;
o PC;
o CiPOp, la es uc u a ejecu ada in si u se ha op imizado en é minos de
dimensiones y can idad de ace o.
En cuan o a la du abilidad, los pe íodos de ida ú il son de 50 y 100 años.
8.2.1 Mediciones de ma e iales
Se han ob enido las mediciones o can idades de ma e ial necesa io pa a cada
con igu ación (ho migonado in si u, ho migonado in si u op imizado, p e ab icado de ho migón
pos esado y sin pos esa ) ( igs. 31 a 33). En los modelos de es uc u a de ho migón ejecu ada in
si u, CiP y CiPOp, cuando la ida ú il es de 100 años se ob iene un mínimo aumen o del ace o de
e ue zo. Compa ando el modelo op imizado CiPOp en e a CiP, el ho migón y los enco ados
su en una disminución signi ica i a (21,4% y 29,4%, espec i amen e), y, como se ha
mencionado an e io men e, el consumo de ma e ial se man iene es able an o pa a 50 como
pa a 100 años.

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Figu a 31. Medición en es uc u a de ho migón ejecu ada in si u.
Figu a 32. Mediciones en es uc u as con la unión p e ab icada.
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Figu a 33. Compa a i a de medición pa a 50 años de ida ú il de la es uc u a.
La di e encia cuan i a i a en mediciones en e los modelos de elemen os de ho migón
p e ab icado, PC-PT y PC, es á asociada al uso del pos esado. De es a o ma, se ob iene un
aumen o mínimo de ho migón en el caso de PC, y un aumen o de 6175.96 kg en el peso del
ace o (PT-ace o). En los modelos p e ab icados no se p oducen cambios en las dimensiones del
ho migón o de los e ue zos con una ida ú il de 50 y 100 años. En la medición pa a 50 años de
ida ú il, Fig. 33, se ob iene una educción del o al de ace o has a un 41% en e PC-PT y CiP,
p o ocado undamen almen e po el uso de las chapas y elemen os de unión en e los
elemen os p e ab icados. Po o o lado, se obse a un aumen o en el enco ado en e los
modelos p e ab icados y CiP (33.33%), y un cambio mínimo (3%) en compa ación con CiPOp. Sin
emba go, la educción del ho migón es has a del 16.50% en el modelo CiPOp, mien as que no
son des acables las a iaciones en e las can idades de los modelos p e ab icados y CiP (2.25%
máximo). Como se indicó p e iamen e, la epe cusión de la ida ú il en el dimensionamien o de
es as es uc u as no es des acable.
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8.2.2 Plani icación de la cons ucción.
Se ealiza una es imación de la plani icación de la ejecución de la es uc u a, adop ando
da os de la indus ia local (P e ab icados Ci e a, 2018), la base de da os o icial de cons ucción
(Jun a de Andalucía, 2017) y las mediciones ob enidas en el apa ado an e io . Los elemen os
de cons ucción que se conside an son igas, enco ados de pila es y o jados. Se ienen en
cuen a el núme o de días pa a cada paso, así como la dependencia empo al du an e el mon aje.
Se asume que los equipos an o ma e iales y humanos mínimos necesa ios pa a la co ec a
ejecución es án en ob a o en el alle , es deci , se supone que hay un núme o mínimo de
pe sonas po ac i idad, y que no hay más pe sonas que las necesa ias ealizando la misma a ea.
Después de e alua el endimien o de cada una de las a eas y las ho as-homb e eque idas pa a
lle a las a cabo, se ob iene la du ación pa a cada caso (Fig. 34):
Figu a 34. Ho as-homb e y du ación de las a eas.
Cuando se usa el sis ema p e ab icado, se ob iene una educción signi ica i a del iempo
de abajo en é minos de ho as-homb e y de du ación de las a eas pa a la cons ucción de
pila es y igas (Fig. 34). En es e sen ido, en lo que espec a a pila es, los ejecu ados con la unión
que se p opone acumulan una disminución del 81,58% en la du ación de la a ea. En lo que
espec a a las igas, ambién se ob iene una disminución signi ica i a (83,99% con endón
p e ensado y 87,16 sin él). Sin emba go, pa a los o jados no se obse a ninguna a iación. Los
esul ados mues an que las a iaciones debidas a la ida ú il son insigni ican es. A pa i de los
da os ob enidos, es posible es ima la plani icación global de la ejecución, siendo necesa io
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 87
ob ene únicamen e la du ación de la ac i idad po ni eles o o jados (Figs. 35 y 36). Pa a cada
plan a se conside an las siguien es a eas comunes: colocación de e ue zo, colocación y
e i ada de enco ado y e ido de ho migón. Con espec o a la du abilidad, no se espe an
cambios en la p og amación en e la es uc u a ejecu ada con la unión p e ab icada y la
ejecu ada in si u, po lo que solo se conside a la ida ú il de 50 años. Después de de e mina la
p og amación pa a ejecu a cada plan a, así como el iempo exac o en el que se pod ía inicia la
cons ucción del siguien e ni el, se ob iene una p og amación y du ación global.
Figu a 35. Plani icación de la ejecución con es uc u a de elemen os p e ab icados con y sin pos esado
(PC-PT izquie da y PC de echa).
PC-PT
Colocación de pila es
Colocación de igas
Colocación del pos esado 1
Colocación de chapa colabo an e y ho migonado
Colocación de pila es 1
Colocación de igas 1
Colocación de chapa colabo an e y ho migonado
1
Fo jado 1
Fo jado 2
Fo jado 3
Fo jado 4
Fo jado 5
Fo jado 6
Fo jado 7
Case ón
3 D
4 D
Fo jado (x7)
Case ón
4 D
(2.4 Semanas)
85 D - 17 Semanas
PC
Colocación de pila es
Colocación de igas
Colocación de chapa colabo an e y ho migonado
Colocación de pila es 1
Colocación de igas 1
Colocación de chapa colabo an e y ho migonado
1
Fo jado 1
Fo jado 2
Fo jado 3
Fo jado 4
Fo jado 5
Fo jado 6
Fo jado 7
Case ón
Case ón
78 D - 15.6 Semanas
Fo jado (x7)
3 D
4 D
4 D
(2.2 Semanas)
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Página 94
8.3 RESULTADOS OBTENIDOS POR LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
GENERADAS.
Tal y como se ha indicado en el apa ado 7, se han gene ado a ias ANNs pa a p edeci
las ensiones y de o maciones de la unión obje o de es a in es igación. Las cua o ANNs
pe mi en diseña y dimensiona la unión en las e apas p e ias del dimensionamien o de una
es uc u a, lo que educe de o ma signi ica i a el iempo de cálculo de la misma.
Tal y como se ha explicado p e iamen e, una ez diseñada la a qui ec u a de la ed,
ob enido el da ase necesa io pa a el en enamien o y de inido el p oceso de ap endizaje, se
some e cada una de ellas a su alidación, u ilizando los da os ese ados pa a es e in. Pa a ello
se compa a el alo que p opo ciona la cu a de ajus e de la ANN que se es á e aluando y, de
esa compa a i a, podemos ob ene el e o máximo y el medio. La Tabla 9 esume el alo del
e o medio en odos los s eps y subs eps. La máxima di e encia en e las ensiones ob enidas
del cálculo po elemen os ini os y las p onos icadas en cada nodo pa a odos los s eps y
subs eps ambién se p opo ciona en po cen aje.
El alo de e o medio segui ía educiéndose monó onamen e con la misma en ada en
caso de que se hicie an más i e aciones en el p oceso de ap endizaje. Sin emba go, hay un pun o
en el que su educción después de muchas i e aciones es insigni ican e, es deci , se uel e
asin ó ica. Si se u iliza an más en adas, se ía necesa io un nue o p oceso de ap endizaje, y se ía
espe able un meno e o inal que el ob enido.
Tabla 9. Resumen de alo es medios y máximos en cada una de las ANNs.
ANN
E o Medio
E o Máximo
Placa
8.36%
9.16%
To nillos
6.45%
6.84%
Vigas
7.25%
6.11%
Co dón PT
5.69%
6.89%
Como puede obse a se, se de ec a un e o máximo del 9,16% en las placas, mien as
que el e o medio es del 8,36%. Una ez analizado el modelo FEM, se e i ica que exis en

Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 95
alo es al os en algunos nodos que se encuen an en á eas de concen ación de ensiones, o en
s eps que es án ce ca del lími e de esis encia del ma e ial p o ocando esas des iaciones (Figu a
38). Resul ados simila es se de ec an en o nillos, igas y endones de pos esado. Po ello exis e
esa di e encia en e alo es medios y máximos.
Figu a 38. Zonas de concen ación de ensiones en el modelo FEM.
Se han desa ollado cua o ANNs di e en es pa a p edeci los esul ados del elemen o:
iga, placa, endones y o nillos. Pa a cada modelo FEM, se han ealizado cua o compa aciones
(Fig. 39), una pa a cada ANN. En las compa aciones, se p opo cionan las ensiones nodales
máximas en cada elemen o ( iga, placa, PT o o nillos) po s ep y se compa an (en ojo) con la
ensión nodal máxima de cada paso del análisis numé ico FEM (en azul). Pa a el ho migón, la
ensión máxima se compa a con la ensión p incipal máxima (σx−σy). En los elemen os de ace o,
se u iliza el c i e io de ensión de Von Misses pa a la compa ación de ensiones. Los alo es de
ca ga oscilan en e 0 y el máximo ob enido en el co espondien e análisis FEM. Se indican
ambién los e o es máximo y medio.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 96
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
( )
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 97
(g)
(h)
(i)
(j)
Figu a 39. Compa ación en e los alo es de ensiones que p edice la ANN ( ojo) y los calculados po
mé odos numé icos (azul). Las con igu aciones (a) a (j) pueden consul a se en la Tabla 4.
Beam: Viga; PT Load: Pos - Tension Load; Pla e: Placa; Sc ews: To nillos
En cuan o a los alo es numé icos las ablas 10 y 11 ecogen, paso a paso, la compa ación
del alo de máxima ensión calculada en el modelo FEM con aquella que a oja la ANN. Solo
hemos indicado algunos alo es pues o que el da ase con iene millones de ellos.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 98
Tabla 10. Compa a i a en e los alo es FEM calculados y las p edicciones de la ANN en el modelo (a)
de inido en la abla 4.
CARGA
TORNILLLOS
CARGA PT
PLACA
VIGA
MPa
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
0.052000
58.36
56.29
3.53
768.82
763.39
0.71
62.08
61.10
1.58
15.22
15.11
0.74
0.056500
61.28
59.34
3.17
768.79
763.24
0.72
65.25
64.51
1.13
16.08
15.75
2.10
0.060000
63.63
61.74
2.96
768.79
763.13
0.74
67.72
67.15
0.83
16.52
16.24
1.67
0.062000
65.09
63.13
3.02
768.83
763.07
0.75
68.87
68.65
0.32
16.59
16.53
0.38
0.064000
66.48
64.52
2.95
768.83
763.01
0.76
70.24
70.14
0.14
16.92
16.82
0.60
0.065500
67.49
65.57
2.84
768.82
762.97
0.76
71.44
71.26
0.26
17.19
17.03
0.92
0.065594
67.55
65.64
2.84
768.82
762.97
0.76
71.51
71.33
0.26
17.21
17.05
0.94
0.065688
67.62
65.70
2.83
768.82
762.97
0.76
71.58
71.40
0.26
17.23
17.06
0.97
0.065828
67.70
65.80
2.81
768.82
762.96
0.76
71.63
71.50
0.18
17.25
17.08
1.00
0.066040
67.81
65.95
2.73
768.82
762.96
0.76
71.61
71.66
0.06
17.29
17.11
1.06
0.066356
67.99
66.17
2.67
768.82
762.95
0.76
71.83
71.89
0.08
17.35
17.16
1.14
0.066592
68.14
66.34
2.64
768.81
762.95
0.76
71.94
72.06
0.17
17.40
17.19
1.19
0.066608
68.14
66.35
2.63
768.81
762.95
0.76
71.95
72.08
0.18
17.40
17.19
1.18
0.066622
68.16
66.36
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1.19
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Jo ge Domingo Na a o Rubio
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0.23
20.42
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0.72
94.03
93.51
0.56
23.06
21.66
6.09
Tabla 11. Compa a i a en e los alo es FEM calculados y las p edicciones de la ANN en el modelo (d)
de inido en la abla 4.
CARGA
TORNILLLOS
CARGA PT
PLACA
VIGA
MPa
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
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MPa
E o
%
Tens.
Calc.
MPa
Tens.
P ed.
MPa
E o
%
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Jo ge Domingo Na a o Rubio
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4.72
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0.89
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104.02
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6.50
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25.06
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6.42
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25.74
4.12
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102.20
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6.42
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728.93
735.79
0.94
104.30
110.49
5.93
26.83
25.75
4.03
0.116626
98.39
102.24
3.91
728.93
735.79
0.94
104.24
110.49
6.00
26.84
25.75
4.06
0.116630
98.38
102.24
3.93
728.93
735.79
0.94
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110.49
6.06
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25.75
4.11
0.116634
98.40
102.25
3.90
728.93
735.79
0.94
104.24
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6.00
26.84
25.75
4.07
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98.44
102.25
3.87
728.93
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0.94
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5.90
26.83
25.75
4.00
0.116652
98.45
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3.86
728.93
735.79
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5.87
26.83
25.75
4.00
0.116668
98.47
102.27
3.86
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735.79
0.94
104.41
110.52
5.85
26.83
25.75
4.00
0.116690
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3.85
728.93
735.79
0.94
104.48
110.53
5.79
26.83
25.76
4.01
0.116724
98.51
102.30
3.85
728.93
735.79
0.94
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5.76
26.84
25.76
4.01
0.116776
98.55
102.33
3.84
728.93
735.80
0.94
104.57
110.59
5.76
26.85
25.76
4.02
0.116854
98.60
102.38
3.83
728.93
735.80
0.94
104.61
110.64
5.76
26.86
25.77
4.04
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 101
0.116972
98.67
102.45
3.83
728.93
735.81
0.94
104.69
110.72
5.76
26.88
25.78
4.07
0.117146
98.78
102.55
3.81
728.92
735.82
0.95
104.81
110.83
5.75
26.91
25.80
4.13
0.117410
98.95
102.71
3.80
728.92
735.83
0.95
104.95
111.00
5.76
26.96
25.83
4.21
0.117804
99.20
102.94
3.77
728.92
735.86
0.95
105.22
111.26
5.74
27.04
25.87
4.33
0.118198
99.46
103.18
3.74
728.92
735.88
0.95
105.39
111.51
5.81
27.11
25.90
4.44
0.118788
99.86
103.53
3.67
728.92
735.92
0.96
105.94
111.90
5.62
27.21
25.96
4.61
0.119676
100.43
104.05
3.61
728.92
735.98
0.97
106.54
112.46
5.56
27.39
26.04
4.90
0.120000
100.63
104.24
3.59
728.92
736.01
0.97
106.73
112.67
5.56
27.45
26.07
5.03
Cuando las ca gas aplicadas se an inc emen ando y el ho migón es á ce ca del lími e de
esis encia, se ob ienen las des iaciones máximas en e las ensiones p onos icadas y las
soluciones FEM. Po debajo de 0,08 MPa, la di e encia es in e io al 3%. Teniendo en cuen a que
la ensión máxima en ho migón cuando se aplica una ca ga de 0,08 MPa es de 19,69 MPa y que
debido a las aplicaciones de ac o es de segu idad pa ciales, como exigen los Códigos (Eu opean
Commission, EN 1992-1-1:2004-Eu ocode 2: Design o conc e e s uc u es - Pa 1-1: Gene al
ules and ules o buildings, 2004; Comisión Pe manen e del Ho migón, 2008), la ensión
máxima de ho migón que se espe a en las es uc u as eales suele se ce cana al 50% del lími e
de esis encia, es deci , del o den de 12.5 MPa pa a un ho migón de 25 MPa. Po lo an o, el
ango de alo es donde nos mo emos en es uc u as eales es su icien emen e sa is ac o io,
cumpliendo con los equisi os del Eu ocódigo y co obo ando que el ANNs son he amien as de
diseño e icien e.
En el p oceso de alidación, se han u ilizado diez combinaciones de pa áme os di e en es
del análisis FEM ( e abla 4). Los e o es medios y máximos ob enidos al compa a el esul ado
del modelo numé ico con la p edicción ealizada po la ANN en cada elemen o se esumen en la
Figu a 40.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 102
Figu a 40. E o medio (a) y máximo (b) en la alidación de las ANNs (%).
Como se puede obse a , se ob iene un e o máximo del 9,16% en el peo de los casos.
Los e o es máximos se ob ienen en los pasos inales de cada cálculo debido a las
concen aciones de ensiones o cuando se p oduce la isu ación en el ho migón. Como es a
si uación es una anomalía en la cu a de ensiones c ecien e, la ANN iene di icul ades pa a
ap ende y p edeci esos alo es. Teniendo en cuen a la aplicación de coe icien es de segu idad
en los p ocedimien os de diseño y cálculo es uc u al, las ensiones con las que solemos abaja
se si úan al ededo del 50 % de la esis encia máxima del elemen o, como ya se ha comen ado
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 103
an e io men e, en el caso del ho migón. Como se obse a en las Tablas 10 y 11 y en la Figu a 40,
los e o es máximos apa ecen al inal de la compa ación, cuando el ho migón es á ce ca del
lími e de esis encia. Cabe señala que pa a el PT, el e o máximo es bajo, 0.79%.
Como el e o p omedio es in e io al 8,38% en odos los casos de alidación, se puede
a i ma que las edes diseñadas son he amien as con iables pa a la p edicción y el diseño de
las ensiones. Las di e encias en e los alo es que p edice la ANN y los del modelo FEM en las
pa es ensadas (es deci , o nillos o endón PT) pe manecen es ables. Se de ec an más
di e encias en las igas (1,47%-6,11%) y placas (0,33%-8,38%), aunque las ensiones se
man ienen den o de angos acep ables.
Teniendo en cuen a la dispe sión ob enida en los alo es y la ubicación del s ep inal (que
es án ce ca de la esis encia lími e del ho migón), así como el lími e de esis encia del ho migón
que se u iliza en las es uc u as eales, se puede a i ma que las ANNs p opues as son adecuadas
pa a el diseño de elemen os es uc u ales en ases iniciales. Se puede conclui que las ANNs
diseñadas son una he amien a e icien e y ú il pa a se u ilizada en las e apas de diseño de
componen es es uc u ales.
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 110
eco e . Uno de ellos es el desa ollo de edes neu onales que pe mi an y agilicen el
cálculo de es uc u as, desde elemen os simples has a es uc u as complejas.
- La in es igación y p ocedimien os aquí ealizados pueden aslada se a elemen os
me álicos, cuyo compo amien o elás o-plás ico pe mi i ía ene un da ase con un
meno uido en las zonas de o u a del ma e ial, po lo que el en enamien o y
alidación se e ían bene iciados y se pod ían ob ene esul ados p ome edo es.
- En u u as in es igaciones las ANNs p opues as pod ían combina se con algo i mos
de op imización (po ejemplo, me aheu ís icos) pa a en ena y desa olla de o ma
más e icien e las edes neu onales.
- Se pod ía aplica el p ocedimien o desc i o y las edes neu onales c eadas en el
diseño y op imización de di e en es elemen os p e ab icados o es uc u as
ejecu adas in si u. Un campo especialmen e in e esan e pod ía se la aplicación en
conexiones de es uc u as p e ab icadas de ho migón pa a edi icios indus iales, así
como en conexiones iga – pila de dis in os ipos de in aes uc u as.

Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 111
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Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 127
12 PUBLICACIONES EN REVISTAS CIENTÍFICAS
A con inuación se p esen an las publicaciones a las que ha dado luga el desa ollo de
es a esis.
ARTÍCULO 1:
Tí ulo: Sus ainabili y, p e ab ica ion and building op imiza ion unde di e en du abili y and
e-using scena ios: Po en ial o d y p ecas s uc u al connec ions
Au o es: Na a o Rubio, Jo ge; Pineda, Paloma ; Ga cía-Ma ínez, An onio
Indexación: JCR Q1
Re is a: SUSTAINABLE CITIES AND SOCIETY (2210-6707 / 2210-6715)
Año de Publicación: 2019
Volumen: 44
Páginas: 614 - 628
DOI: h ps://doi.o g/10.1016/j.scs.2018.10.045
Jo ge Domingo Na a o Rubio
Página 128
ARTÍCULO 2:
Tí ulo: E icien s uc u al design o a p e ab conc e e connec ion by using a i icial neu al
ne wo ks
Au o es: Na a o-Rubio, Jo ge; Pineda, Paloma; Na a o-Rubio, Robe o
Indexación: JCR Q2
Re is a: SUSTAINABILITY (2071-1050)
Año de Publicación: 2020
Volumen: 12
Núme o: 19
Núme o de a ículo: 8226
DOI: h ps://www.scopus.com/ eco d/display.u i?eid=2-s2.0-
85092644683&o igin= esul slis
Jo ge Domingo Na a o Rubio
ARTÍCULO 1:
Sus ainabili y, p e ab ica ion and building op imiza ion unde
di e en du abili y and e-using scena ios: Po en ial o d y
p ecas s uc u al connec ions
Con en s lis s a ailable a ScienceDi ec
Sus ainable Ci ies and Socie y
jou nal homepage: www.else ie .com/loca e/scs
Sus ainabili y, p e ab ica ion and building op imiza ion unde diffe en
du abili y and e-using scena ios: Po en ial o d y p ecas s uc u al
connec ions
Jo ge Na a o-Rubio
a
, Paloma Pineda
b,⁎
, An onio Ga cía-Ma ínez
c
a
NR P oyec os –Enginee ing and A chi ec u al Consul ing, Alme ía, Spain
b
Depa men o Building S uc u es and Geo echnical Enginee ing, Uni e sidad de Se illa, A da. Reina Me cedes, 2, 41012 Se ille, Spain
c
Depa men o Building Cons uc ion, Uni e sidad de Se illa, A da. Reina Me cedes, 2, 41012 Se ille, Spain
ARTICLE INFO
Keywo ds:
Li e Cycle Assessmen (LCA)
P e ab ica ion
D y p ecas conc e e
Building op imiza ion
Re-using
Du abili y
ABSTRACT
Eco-efficiency and building op imiza ion po en ial o p e ab ica ed s uc u es o be used in new buildings a e
s udied, ocusing on he analysis o a no el d y p ecas beam-column connec ion unde diffe en du abili y and
e-using scena ios. The analyses include s uc u al esponse ( ia nume ical models), op imiza ion po en ial
(ma e ial ake off, building schedule and economic cos ) and en i onmen al impac ( ia Li e Cycle Assessmen ,
LCA). The connec ion is applied o a case s udy which is ep esen a i e o common buildings: a se en-s o y
conc e e s uc u e wi h ames and deck slabs. The s uc u al esponse o he connec ion accomplishes he
Eu ocode sa e y p esc ip ions. Man-hou s and ask du a ion dec ease a ound 80%, and he global schedule
unde goes 60% diminu ion. Focusing on economic issues, when he p e ab ica ed s uc u al elemen s a e eused
he accumula ed economic cos significan ly dec eases. LCA shows ha du abili y, in e ms o se ice li e, is
di ec ly ela ed o he en i onmen al impac . Howe e , o he design op ions, such us e-using, ha e less e-
pe cussion in he impac ca ego ies (i.e. Global Wa ming Po en ial and Embodied Ene gy), and in he global cos .
Resul s om his esea ch could con ibu e o he implemen a ion o p e ab ica ed elemen s in he building s ock
p omo ing eco-efficiency.
1. In oduc ion
Mos o he s uc u al wo ks wi hin he a chi ec u al buil en-
i onmen apply cas -in-place echniques, ollowing con en ional p o-
cedu es. Bu , as s a ed by Zhang, Long, L , and Xiang (2016) con en-
ional cons uc ion me hods a e di ec ly ela ed o some nega i e issues
such us low field p oduc i i y, un eliable quali y, high esou ce and
ene gy consump ion, wo kplace acciden s and en i onmen al pollu ion.
Bo h buildings and hei associa ed echnologies ha e a c ucial effec on
he en i onmen . Indeed, he buil en i onmen is esponsible o abou
40% o he o al ene gy use, one hi d o g een house gas emissions,
30% o aw ma e ials use and 25% o solid was e gene a ion (Sinha,
Lenna sson, & F os ell, 2016). Thus, i is highly necessa y o p omo e
cons uc i e sys ems ha combine he ollowing h ee ea u es o sus-
ainable de elopmen in a balanced way: economic, social and en-
i onmen al (De Ba ba Junio , de Oli ei a Gomes, & Fe ei a San os
Bas os de Lace da, 2015). The use o eco-efficien building sys ems and
he e-use/ ecycling o s uc u es a e g ea challenges o he p esen -
day a chi ec u e and ci il enginee ing (González-Kunz, Pineda, B as, &
Mo illas, 2017). In ac , one o he main challenges ha he cons uc-
ion indus y has o ace is he implemen a ion o indus ialisa ion and
p e ab ica ion, in o de o educe cos s and en i onmen al impac .
The e o e, s anda diza ion o design, p e ab ica ion o s uc u al com-
ponen s and mechaniza ion o on-si e cons uc ion echniques a e key
issues ha should be in eg a ed in he building me hods. In addi ion,
educ ion in ene gy and esou ce consump ion can be achie ed by e-
co e ing building was es a e demoli ion h ough ma e ial euse and
ecycling, o building epu posing h ough selec i e decons uc ion and
building sys em euse (Asse a & Amble , 2017).
F om he a o emen ioned, i can be concluded ha p e ab ica ed
conc e e elemen s ha e a s ong po en ial wi hin he buil en i onmen ,
especially due o issues ha a e di ec ly ela ed o he building s age
(speed o assembly and easy e ec ion). As a as he en i onmen al
impac is conce ned, mo e esea ch is equi ed, especially i du abili y
and e-using a e also coupled a iables.
The main objec i e o his esea ch is six- old:
h ps://doi.o g/10.1016/j.scs.2018.10.045
Recei ed 11 July 2018; Recei ed in e ised o m 7 Oc obe 2018; Accep ed 28 Oc obe 2018
⁎
Co esponding au ho .
E-mail add ess: [email p o ec ed] (P. Pineda). Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628A ailable online 01 No embe 20182210-6707/ © 2018 Else ie L d. All igh s ese ed.T
1 To design a no el d y-p ecas conc e e beam o column connec ion
(wi h and wi hou pos - ensioning), ocusing on educing cos s and
wo king imes, gua an eeing he adequa e s uc u al pe o mance.
The union will be used in new buildings;
2 To assess he s uc u al pe o mance, compa ing con en ional cas -
in-place connec ions wi h he no el p e ab ica ed elemen s, by
means o nume ical models.
3 To assess he en i onmen al impac , unde diffe en s uc u al sce-
na ios, compa ing con en ional cas -in-place connec ions wi h he
no el p e ab ica ed p oposals.
4 To assess he en i onmen al impac , unde diffe en du abili y
condi ions, assuming wo se ice li e pe iods (50 and 100 yea s), o
bo h he cas -in-place and he p e ab ica ed elemen s;
5 To assess he en i onmen al impac when he p e ab ica ed elemen
a e e-used in a new building.
6 To analyse and compa e he di ec cos o bo h cas -in-si u and
p ecas conc e e elemen s.
In o de o achie e he objec i es, a e designing he p e ab ica ed
connec ion, he s uc u al pe o mance o he no el elemen is analysed
by means o h ee-dimensional fini e elemen models. The nume ical
models assume linea beha iou o conc e e and s eel elemen s and
nonlinea beha iou in he con ac be ween su aces, and in he pos -
ensioning. A e pe o ming inc emen al s a ic analysis, weakness and
s eng hens a e ob ained om a s uc u al sa e y pe spec i e. As a main
conce n o his s udy is o assess he ac ual easibili y o educing
wo king imes and en i onmen al impac , he p oposed connec ion is
applied o a case s udy which is ep esen a i e o he building s ock in
he Sou h Eu opean u ban con ex : a se en-s o y conc e e building wi h
ames and deck slabs. The Li e Cycle Assessmen is he selec ed me hod
o analyse eco-efficiency. The building op imiza ion po en ial is s udied
a e analysing he ma e ial ake off, he building schedule and he
economic cos .
The p oposed no el connec ion as well as he hyb id design me hod
(as a combina ion o en i onmen al, s uc u al and building op imiza-
ion ac o s) will allow o inc easing compe i i eness wi hin he con-
s uc ion indus y. Thus, a p oduc i i y inc ease du ing he cons uc-
ion phase could be eached, as well as a educ ion o wo king imes
and en i onmen al impac .
1.1. Backg ound
1.1.1. Backg ound and oppo uni ies om he building me hods
Depending on he p e ab ica ion le el, he cons uc ion me hods
could be classified in o hese ca ego ies: Con en ional Cons uc ion
(CC), Mixed Sys em (MS) and Indus ialized Building Sys em (IBS). IBS
is he echnique ha uses p e ab ica ed s uc u al componen s, which
a e manu ac u ed off-si e, o he assembly and cons uc ion o build-
ings. P ecas sys em, which is he p ocess o assembling p ecas ele-
men s in o a s uc u e, as well as IBS, a e ecognized as efficien p o-
cedu es o minimize ime and cos o p ojec cons uc ion (Vaghei,
Hejazi, Tahe i, Jaa a , & Aziz, 2017). The Mixed Sys em is an in e -
es ing in e media e s ep ha inco po a es new cons uc ion echniques
in he Con en ional Cons uc ion. Lachimpadi, Pe ei a, Taha, and
Mokh a (2012) analyse and compa ed he cons uc ion was e usage
efficiency, was e gene a ion, euse and ecycling a es o Mixed Sys em
and IBS s. Con en ional Cons uc ion in Malaysia, concluding ha ,
om an en i onmen al poin o iew, IBS and MS we e he mos ad-
an ageous solu ions ( o ins ance, he was e gene a ion a io o MS is
37% less han ha o CC).
As a as s eng hening and/o e u bishmen wo ks is conce ned, i
is ema kable he esea ch by Fo aboschi (2016b). In ha wo k, he
au ho ocuses on he capabili ies and oppo uni ies o wo-way RC
floo s, coupled wi h he selec ion o he bes building echnique o
a oid se iceabili y ailu es. The p oposed RC floo comp ises T-sec ion
RC jois s a anged in wo-di ec ions be ween wo fla -beams and edge-
beams along he en i e bounda ies. The s uc u al solu ion also includes
a pe manen mold wi h subs an ial bea ing capaci y.
As s a ed by Fo aboschi (2016a), i he bulk o he ab ica ion is
done in wo kshop wi h he igh machine y, ligh ing and wo k condi-
ions, ime and cos a e significan ly educed. F om he a o emen-
ioned, p ecas conc e e exhibi s se e al ad an ages, such as be e
quali y, imely e ec ion, independence om wea he condi ions, elim-
ina ion o scaffolding and schedule adap abili y (Vaghei e al., 2017). In
addi ion, he cons uc ion echnique is no only plain p ac ice bu is
also pa o he design p ocess (Fo aboschi, 2016b).
1.1.2. Backg ound and oppo uni ies om he s uc u al design o p ecas
conc e e elemen s
One o he main conce ns o his ype o elemen s is o gua an ee he
sa e y o he connec ion, ensu ing he s uc u al in eg i y and he
adequa e load ans e be ween s uc u al pa s. The s uc u al pe o -
mance and sa e y esponse o p ecas conc e e ames a e di ec ly e-
la ed o he ype o connec ions. Connec ions mus ans e e ical and
ans e se ho izon al shea , axial ension and comp ession and bending
momen and, occasionally, o sion be ween p ecas elemen s. Besides,
as he s iffness o p ecas conc e e buildings is, in gene al, less han ha
o cas in-si u buildings, unde seismic loading i is c ucial o p o ide
enough duc ili y and edundancy. As a as he ype o connec ion is
conce ned, diffe en classifica ions a e p o ided om he li e a u e and
Codes (e.g. FIB, 2003; Neg o & Toniolo, 2012). One o he mos
common is o classi y hem as: as pinned, hyb id o emula ing cas in
si u bu as we connec ions (Ka aoka, Fe ei a, & Debs, 2012) wi h a sub
classifica ion o each i em in we o d y. Se e al s udies ha e been
de eloped in ela ion o pinned, hyb id o emula ed cas in si u as we
connec ions using conc e e o g ou ing in he las case (e.g. Choi, Choi,
& Choi, 2013;Hawileh, Rahman, & Taba abai, 2009;Kulka ni, Li, &
Yip, 2008).
Du ing he las wo decades, se e al esea che s ha e ocused on he
s uc u al pe o mance and design o p ecas conc e e buildings, (e.g.
FIB- he In e na ional Fede a ion o S uc u al Co, 2003,2008). Bu , as
s a ed by Bou nas, Neg o, and Molina (2013), he beha iou o p ecas
conc e e s uc u es is an open esea ch field whe e mo e s udies a e
equi ed. As a as he ecen ad ances on p ecas momen esis an
ames a e conce ned, mos s udies ocus on we connec ions (e.g.
Guan, Jiang, Guo, & Be, 2018;Lu e al., 2018;Pa as esh, Haji asouliha,
& Ramezani, 2014;Rodge s e al., 2008). In hose elemen s, on-si e
g ou ing o conc e e is used o ob ain a igid beha iou o he join .
O he esea che s p opose he use o s eel elemen s o inc ease he
flexu al s eng h (Hamad Ghayeb, Abdul Razak, & Ramli Sulong, 2017;
Kulka ni e al., 2008;Moghadasi & Kadi Ma sono, 2014;Song, Guo, &
Chen, 2013;Wang, Ma ino, Pan, Liu, & Nie, 2018). Mixed solu ions,
combining on-si e g ou ing and s eel elemen s ha e also been de el-
oped (Bou nas e al., 2013;Choi e al., 2013;Hawileh e al., 2009;Issa
Saqan, 1995;Yan, Chen, & Xie, 2018). Koshikawa (2017) analyses he
momen and ene gy dissipa ion o a pos - ensioned p ecas connec ion
using a ic ion de ice. Bah ami, Madhkhan, Shi mohammadi, and
Nazemi (2017) and de Lima A aújo, Pe ei a P ado, and Bueno da Sil a
(2018) p opose s eel elemen s ha a e embedded in o he column o
empo a ily suppo beams un il he assembly p ocess is comple ed.
Rega ding d y momen esis an p ecas conc e e connec ions, ecen
ad ances ha e been de eloped. Thus, Anin haneni, Dhakal, Ma shall,
and Bo ha a (2018) p opose a sys em o wo pai s o s eel pla es which
a e loca ed in he p ecas conc e e beam ends –one embedded and he
o he one bol ed o he p ecas conc e e column-. S iffene s a e welded
o he beam. A e pe o ming nume ical and expe imen al es s on
ames, he au ho s conclude ha he hys e e ic beha iou o he p o-
posed connec ion is simila o ha o he monoli hic ame. The e-
sea che s emphasize ha he p oposed d y connec ion is emo able.
Shu eng e al. (2018) design an end pla e connec ion wi h welded e-
in o cemen s and ods. The ods c oss he p ecas column o connec
beams and column. A welded pla e is used o ancho pos - ensioned
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628615

endons inside he beams. Thus, only he beams a e unde pos - en-
sioning. Xiao, Ding, and Zhang (2017) p opose a beam o beam con-
nec ion ha welds he s eel a bo h ends o he ein o ced conc e e
beams, and co e s he a ea wi h pos -cas conc e e. The a o emen ioned
esea ch highligh s he ad an age when s uc u al disman ling is e-
qui ed.
1.1.3. Backg ound and oppo uni ies om en i onmen al assessmen s
The impo ance o conside ing en i onmen al issues is ema ked by
some o he wo ks (e.g. Xiao e al. (2017)) and he op ion o emo al
and e-using is also highligh ed (e.g. Anin haneni e al., 2018;Xiao
e al., 2017).
F om an en i onmen al con ex , ecen s udies ocus on he eco-
efficiency o p e ab ica ed s uc u al sys ems. De Ba ba Junio e al.
(2015) de eloped a esea ch on sus ainabili y in con en ional and in-
dus ialized sys ems buil in B azil. They concluded ha , in o de o
imp o e he economic pe o mance, he pe cen age o ma e ials ex-
ac ed, p ocessed o manu ac u ed wi hin a maximum ange o 300 km
should be inc eased. The au ho s also highligh ha e-using o com-
ponen s and minimiza ion o esidues gene a ed du ing he wo k should
be p omo ed. Du ing he las decades, se e al au ho s ha e analysed he
applica ion o he Li e Cycle Assessmen (LCA) o building s uc u es.
Thus, acco ding o he classifica ion p oposed by Ele he iadis, Duffou ,
and Mumo ic (2018), he e a e ou main ac i e esea ch a eas ha
ocus on he ollowing s uc u al pa s o ela ed issues: (i) s uc u al
ames; (ii) walls; (iii) floo s; and (i ) ma e ial p ope ies. Rega ding
s uc u al ames, some ele an s udies ha e been ca ied ou , ocusing
on he building le el. Dimoudi and Tompa p o ide he LCA o a con-
c e e s uc u al ame (Dimoudi & Tompa, 2008). Dijk, Blom, Sale , and
Ma inus (2014) p opose a pa ame ic model o in e ela e s uc u al
inpu pa ame e s o conc e e componen s and embodied en i onmen al
impac s. Sang Cho, Kim, Hong, and Kim (2012) compa e diffe en
s uc u al b acing sys ems in high- ise s eel buildings om he pe -
spec i e o LCA. Pajch owski, Noskowiak, Lewandowska, and
S ykowski (2014) conduc he LCA o ou single- amily dwellings
unde he p emise o p omo ing in ensifica ion o wood usage. Se e al
au ho s ha e also compa ed s eel and conc e e s uc u es (Vi ale,
Spagnuolo, Lub i o, & A ena, 2018;Xing, Xu, & Jun, 2008). Also
conc e e and imbe s uc u es ha e been analysed and compa ed
(Gua digli, Mona i, & B agadin, 2011;Gus a sson & Sa h e, 2006;
Sinha, Lenna sson, & F os ell, 2016;Skulles ad, Bohne, & Lohne, 2016;
Teshnizi, Pilon, S o ey, Lopez, & F oese, 2018). Thus, Bolin and Smi h
compa e imbe and s eel s uc u es (Bolin & Smi h, 2011) and con-
c e e, s eel and imbe s uc u es ha e been also compa ed (John,
Nebel, Pe ez, & Buchanan, 2008;Pé ez, Bai d, & Buchanam, 2008).
Takano e al. (2015) apply he LCA me hodology o analyse diffe en
s uc u al op ions: c oss-lamina ed imbe , ein o ced conc e e, ai -
c e e, b ick, s eel and ligh weigh imbe . As a as walls a e conce ned,
a numbe o ecen LCA s udies ha e been conduc ed. Fo ins ance,
Kahha e al. (2009) ca y ou he en i onmen al assessmen o diffe en
wall sys ems: conc e e block, insula ed conc e e, pou ed-in-place con-
c e e, wood ames, s eel s ud and s uc u al insula ed panels. Puskás
and Moga compa e a conc e e s uc u e wi h a mason y load- bea ing
s uc u e (Puskás & Moga, 2016). Mo e ecen ly Balasbaneh and Ma-
so no pe o m a LCA o six diffe en wall-based s uc u es Balasbaneh
and Bin Ma sono (2017) and D’Alessand o, Bianchi, Baldinelli, Ro ili,
and Schia oni (2017) compa e he en i onmen al impac o s aw bale
cons uc ions wi h diffe en building ma e ials. Focusing on he global
s uc u al sys em, Oma , Doh, Panuwa wanich, and Mille (2014)
compa e he en i onmen al pe o mance o p e-cas panels and e-
in o ced conc e e. Venka a ama Reddy and Jagadish (2003) ocus on
load-bea ing mason y walls. Diffe en op ions o load-bea ing walls
( ammed ea h, b ick and conc e e blocks) a e analysed by Galán-
Ma ín, Ri e a-Gómez, and Ga cía-Ma ínez (2015). Recen ly, A igoni
e al. (2018) ha e s udied he en i onmen al impac o diffe en
ammed ea h walls, which inco po a e ecycled conc e e agg ega e.
Wi h ega d o he analysis o he en i onmen al impac o s uc u al
slab, ecen ele an ad ances ha e been p o ided (e.g. hose o p o-
ided by he esea ch eams o Fiala and Hajek (2007)) and Mille , Doh,
and Mul ey (2015) ocusing on ein o ced and pos - ensioned conc e e
floo s). Fo aboschi, Me canzin, and T abucco (2014) compa e a ious
floo configu a ions: s eel composi e, ein o ced conc e e and ou ypes
o ligh weigh ein o ced conc e e slabs. F aile-Ga cia, Fe ei o-
Cabello, Ma inez-Cama a, and Jimenez-Macias (2016), F aile-Ga cia,
Fe ei o-Cabello, Ma inez-Cama a, and Jimenez-Macias, (2017),
Fe ei o-Cabello, F aile-Ga cia, Ma inez-Cama a, and Pe ez-de-la-
Pa e (2017) p opose a me hodology o find and selec op imal e-
in o ced conc e e solu ions. Ano he esea ch field ocuses on he e-
la ion be ween physical-chemical p ope ies and he en i onmen al
pe o mance o s uc u al building ma e ials, especially conc e e
(Ga cez, Rohden, & G aupne de Godoy, 2018;Lee, Pa k, & Lee, 2013;
Tae, Baek, & Shin, 2011). In addi ion, he ela ion be ween LCA and
Building In o ma ion Modelling (BIM) in building s uc u es is also an
ac i e field o s udy (e.g. Ele he iadis, Duffou , & Mumo ic, 2018).
2. Desc ip ion o he no el d y-p ecas conc e e beam o column
connec ion
The p oposed connec ion comp ises he ollowing elemen s: (i)
P ecas ein o ced conc e e elemen s, RC; (ii) Bol ed s eel pla es, in-
cluding non-con ac elemen ; (iii) S eel pla es inside he column; and
(i ) Pos - ensioned s eel endons, PT, in he middle posi ion o he
beam. Those elemen s a e designed o pe o m as emula ing cas in-si u.
The PT p o ides shea esis ance in he beam-column in e ace, and i is
no bounded o allow o es o ing o ce. Sc ews c ossing pla es and
column a e designed o dissipa e ene gy by means o yielding. The lo-
ca ion o he PT, nea he beam cen oid, dec eases he op ion o
yielding due o he beam o a ion. Addi ionally, i also minimizes he
PT s ain, as he global de o ma ion dec eases.
In Fig. 1, he geome ic defini ion o he connec ion is shown. The
un-bonded pos - ensioning s ands ha e been modelled as one solid
cylinde , and an equi alen diame e ep esen s he o al s and a ea.
Bol s a e modelled using a solid cylinde . Bol s a e un-bonded inside he
column.
Rega ding he s uc u al ma e ials, fi e diffe en componen s a e
conside ed: conc e e, ein o cing s eel, s eel in pla es, s eel in sc ews
and pos - ensioning s eel. The con ol pa ame e s ha e been assigned
acco ding o he Eu ocode 2 p esc ip ions (Eu opean Commission,
2004a). Those alues a e shown in Table 1.
The connec ion wo kshop ab ica ion and he on-si e ab ica ion
p ocess comp ise he ollowing s eps (Fig. 2):
•S ep No 1: The column and beam o mwo ks a e buil . The s eel
de ice o he column is loca ed inside he o mwo k, as well as he
ube o he pos - ensioning endon. The s eel de ice allows o
main aining he dis ance be ween he holes o he sc ews, and be-
ween he sides o he column. Fo he beams, a s eel pla e wi h he
inne welded ein o cemen is placed in he con ac wi h he
column.
•S ep No 2: A e emo ing he o mwo k, small s eel pla es a e
welded a he bo om o he pla e ha is embedded in he column.
They a e used o immedia ely suppo he beams on-si e, minimizing
he use o c anes and speeding up he building wo k du a ion.
•S ep No 3: When he beam is co ec ly loca ed o e he small pla es,
he sc ews a e as ened o connec he p ecas elemen s.
•S ep No 4: The s ands a e aken in o he ube and pos - ensioning is
applied.
3. S uc u al pe o mance
In o de o de e mine he s uc u al pe o mance o he no el con-
nec ion, inc emen al s a ic analyses a e ca ied ou on wo de ailed
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628616
h ee-dimensional fini e elemen models: (i) he cas -in-si u connec ion,
CiP, and (ii) he no el d y-p ecas connec ion, PC. The fini e elemen
model was buil o accu a ely ep esen he geome ic configu a ion,
dimensions and ein o cemen de ails o he designed connec ion
(Fig. 3). The Ansys (V. 1. ANSYS, 2004)fini e elemen so wa e is used
o build he model, and h ee-dimensional, 3D, eigh node solid ele-
men s, Solid 65, a e employed o conc e e ma e ial. The elemen
Link180 is u ilized o model eba s inside conc e e. The s eel pa s and
he pos - ensioned s ands a e modelled by means o he elemen
Solid185. The elemen s Ta ge170 and Con a173 a e used o model he
con ac be ween conc e e-s eel and beam-column in e ace. Those ele-
men s a e able o simula e p essu e unde con ac , as well as ee o-
lume when he e is no con ac . The elemen s also ake in o accoun
ic ion and cohesion be ween componen s. The mesh consis s o
37,631 elemen s (PC) and 33,829 elemen s (CiP).
In o de o e i y he Limi S a es, linea elas ic analyses (unde
inc emen al loading) a e pe o med. The nume ical models assume
linea beha iou o conc e e and s eel elemen s and nonlinea beha-
iou in he con ac be ween su aces, and in he pos - ensioning. The
non-linea analysis is he e e ence o comp ehensi e s udies, howe e ,
he app oach ha is ollowed in his wo k makes possible o ob ain
significan quali a i e da a (Pineda, Ga cía-Ma ínez, & Cas izo-
Mo ales, 2017). Conside ing he main goal o his esea ch, he quali-
a i e da a ha a e ela ed o he global s uc u al esponse a e o
special in e es . O he au ho s (Fo aboschi, 2016b) ha e success ully
used linea -elas ic model, neglec ing c acking and inelas ici y by using
unc acked s iffness o sho - e m deflec ion, and magni ying he in-
s an aneous deflec ion o long- e m deflec ion. Rega ding he ma e ial
con ol pa ame e s, hose o p o ided in Table 1 a e applied. As a as
bounda y condi ions and loadings a e conce ned wo diffe en si ua-
ions a e analysed, VL and HD: (i) in he VL hypo hesis, he base o he
column is comple ely cons ained and he ex e nal sides o he beams
a e conside ed as axis o symme y (only he e ical displacemen , z, o
hei nodes is possible). The nume ical analysis VL is ca ied ou ap-
plying a e ical load a he op le el o he beam, anging om 0 MPa
up o 0.20 MPa, wi h a s ep-load o 0.02 MPa; (ii) in he HD hypo hesis,
he column is simply suppo ed a he cen e line o he base, and he
beams a e simply suppo ed, ha is, hey p e en he mo emen e -
ically bu no ho izon ally. In HD, an imposed displacemen a he op
o he column is applied, anging om 0 m up o 0.075 m, which is
equi alen o 2.5% ho izon al d i (Fig. 4). The applied loadings a e
i e a ed by using he New on-Raphson me hod.
In mos o he s uc u al Codes, e ical loads a e conside ed as
su ace loadings (kN/m
2
). In o de o ob ain a e e ence alue, sui able
o he compa ison wi h he ones imposed by Codes, and aking in o
accoun he building geome y (3 × 6 m span), a su ace loading ha is
equi alen o VL is ob ained (Fig. 5(a)). Tha load is ob ained a e
e alua ing he maximum e ical load (VL) ha is applied o he con-
nec ion, be o e he fi s elemen eaches he limi s eng h.
In he case o VL (Fig. 5(a)), a maximum S3 o 21.14 MPa is ob-
ained when he maximum load (0.20 MPa) is applied, ha is, he
connec ion is able o inc ease he load o he conc e e s eng h limi has
no been eached. In he p ecas conc e e model, S3 is eached in beams
when VL is equal o 0.12 MPa. Ne e heless, 0.12 MPa on he op ace o
he beam is equi alen o 16 kN/m
2
in 3 m span. Tha alue is sui able
in common a chi ec u al s uc u es, accomplishing Eu ocode 2 p e-
sc ip ions. The VL limi s o conc e e in column and s eel in pla es o
sc ews a e highe han hose o beams (0.144, 0.17 and 0.20 MPa e-
spec i ely). This kind o analysis, compa ing VL in beam wi h he
equi alen su ace loading, helps designe s o imp o e he s uc u al
beha iou . Tha is, he designe s could g aphically iden i y he elemen
ha equi es an imp o emen (in e ms o dimension o ma e ial) i he
Fig. 1. Geome ic desc ip ion o he connec ion (dimensions in mm).
Table 1
Ma e ial con ol pa ame e s.
Ma e ial Comp essi e s eng h, F
ck
(MPa)
Tensile s eng h, F
(MPa)
Yield s eng h, F
y
(MPa)
Ul ima e s eng h, F
u
(MPa)
Poisson a io,
ν
Young Modulus, E
(MPa)
In e nal
F ic ion
Conc e e C25/30 25 2.56 –33 0.2 27,264 S eel-S eel
Reba s eel B500SD ––400 480 0.3 200,000 0.3
PT S eel (1860S3) ––1,674 1,860 0.3 200,000 Conc - S eel
S eel in pla es (S355) ––355 490 0.3 200,000 0.5
Sc ews 8.8 640 800 0.3 200,000
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628617
esponse is no adequa e. Rega ding HD, he conc e e (CiP) eaches he
limi when a 0.01163 m displacemen is imposed on he op o he
column. In PC, he limi (0.00938 m) is eached in he conc e e o he
beam. Also in PC, he HD limi is highe han he one ob ained o he
conc e e in beam. Finally, in a second s age o he FEM analysis, a
p essu e o 0.12 MPa and a ho izon al displacemen o 0.0075 m a e
applied in bo h cases. Fo he no el connec ion he beam s esses a e
highe in bo h cases VL and HD. Rega ding he columns, he s ess o
he cas -in-place connec ion (HD scena io) is highe . Tha is due o a
high ansmission coefficien o o join igidi y. The e ical
de o ma ion (VL scena io) is 85% highe in he PC connec ion
(0.0021–0.0039m).
Unde inc emen al s a ic loading o unde imposed displacemen ,
he s uc u al pe o mance o he no el connec ion is less sa is ac o y
han ha o he in-si u solu ion. Tha conclusion is ob ained a e
analysing he fi s elemen ha eaches he yield s ess in he linea
ange (Fig. 5(a) and (b)). Unde e ical loading, al hough he
equi alen loading is 60% less in he p ecas connec ion, i is a sa-
is ac o y alue in building s uc u es (16 kN/m2). Rega ding ho -
izon al displacemen s, he alue o he no el elemen only exhibi s
16.62% dec ease. The analysis o he single s uc u al elemen s (beams,
column, pla es and sc ews) allows o p edic ing he non-linea beha-
iou . I is also possible o single ou which elemen equi es mod-
ifica ion o e-dimensioning in o de o each he equi alen e ical
loading (EVL). Thus, unde hypo he ical VL inc ease, he conc e e
s eng h o he beams could be inc eased. The collapse sequence in he
p e ab ica ed sys em is beam-connec ion-column, which is sa is ac o y
i duc ile beha iou is equi ed. Wi h ega d o he maximum e ical
de o ma ion, L/1530 is ob ained (0.00392 m), neglec ing heological
ea u es (Fig. 5(c)). The compliance ac o αis ob ained, ollowing he
Eu ocode 2 (Eu opean Commission, 2004a) p esc ip ions. As shown in
Fig. 6, he minimum α(1.56) is ob ained o he beam in he d i
analysis (HD). The compliance ac o s o he maximum d i a e less
han he ob ained o he e ical loading excep in he case o he
column ha is sligh ly highe .
Fig. 7 depic ed he s ess-s ain dis ibu ion in he nume ical model.
As expec ed, he p incipal s esses S1 and S3 a e loca ed in he
uppe and lowe ace o he beam, espec i ely, and close o he
column. As he s esses d ama ically dec ease in he di ec ion o he
beam, i is also expec ed ha he majo damages appea in his a ea. S1
is o e he conc e e limi , and eba s eel will be needed in he fi s
loading s ages. The conc e e in he PC beam eaches he comp essi e
limi when he loading le el is 0.12 MPa. In he cas in place, he limi
has no been eached o he limi alue o 0.20 MPa. Shea s esses a e
concen a ed a ound he join , and wi h he highes alues in XZ di-
ec ion. In he p ecas conc e e connec ion, a shea concen a ion be-
ween sc ews and pla e is obse ed. As in S1 case, i is also expec ed
ha eba s eel will be necessa y in he fi s s ages.
As a way o conclusion, i could be assessed ha he s uc u al
pe o mance o he no el connec ion is lowe han ha o he in-si u
ones, in e ms o deflec ion, ho izon al d i and maximum e ical
loading esis ance. Howe e hose alues accomplish he es ablished
limi s o building s uc u es.
Fig. 2. Design p ocess diag am.
Fig. 3. (a) FEM model; (b) Bounda y condi ions in VL analysis; (c) Bounda y
condi ions in HD analysis.
Fig. 4. Displacemen a he op o he column.
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628618
4. Building Op imiza ion Analysis and Li e Cycle Assessmen
(LCA) o he no el connec ion
In o de o analyse he easibili y o educing wo king imes, as well
as he en i onmen al impac , he p oposed connec ion is applied o a
case s udy which is ep esen a i e o he building s ock in he Sou h
Eu opean u ban con ex : a se en-s o y conc e e building wi h ames
and deck slabs. As he economic impac and he LCA a e analysed, i is
necessa y o assume a specific loca ion (in his case, Alme ía, Spain).
Fig. 8 p o ides he geome ic desc ip ion o he building.
The case s udy comp ises wo diffe en configu a ions, CS-1 and CS-
2, which depends on he op imiza ion le el o he s uc u al elemen
dimensions: (i) CS-1, maximum op imiza ion o he p e ab ica ed ele-
men s and cas -in-place elemen dimensions equal o hose o he p e-
cas ones; (ii) CS-2, maximum op imiza ion o bo h p e ab ica ed and
cas -in-place elemen s. The dimension op imiza ion has been ob ained
a e pe o ming nume ical analysis on he s uc u al esponse, by using
he comme cial so wa e CYPECAD (CYPECAD S.A., 2018). Following
he Eu ocode p esc ip ions (Eu opean Commission, 2004b,2002;
Eu opean Commission, 2005), he nex loading da a and condi ions
ha e been conside ed, (i) G a i y load: deck slab sel -weigh (SW) is
equal o 2.35 kN/m
2
, dead load (DL) is equal o 2 kN/m2, li e load (LL)
is equal o 2 kN/m
2
; (ii) Wind load: e e ence wind speed is equal o
26 m/s, he e ain ca ego y is III and plain e ain o og aphy is con-
side ed; (iii) Seismic loading: a dynamic modal spec al analysis has
been pe o med, conside ing a egula s uc u al sys em wi h low
duc ili y, ype C soil, and impo ance class II. The beha iou ac o (q)
is 3.6, and he e e ence peak g ound accele a ion (a
gR
) is equal o
0.14 g m/s
2
.
The ollowing specific s uc u al elemen s a e conside ed wi hin
each configu a ion:
•CS-1:
○PC-PT: he p oposed d y-p ecas conc e e beam o column con-
nec ion, including he pos - ensioned endons;
○PC: he p oposed d y-p ecas conc e e beam o column connec-
ion, wi hou pos - ensioned endons;
○CiP: he cas -in-place s uc u e is equal o he p e ab ica ed ele-
men s in e ms o dimensions.
•CS-2
•PC-PT;
•PC;
•CiPOp, he cas -in-place s uc u e is op imized in e ms o di-
mensions and quan i y o s eel.
Rega ding du abili y, he se ice li e pe iods a e 50 and 100 yea s.
Fig. 5. (a) Maximum e ical loading and equi alen e ical loading; (b)
P ecas conc e e s. cas in place unde ho izon al displacemen ; (c) P ecas
conc e e s. cas -in-place, (VL 0.12 MPa and HD 0.0075 m).
Fig. 6. Compliance ac o (α) in p ecas conc e e connec ion elemen s.
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628619
2 Unde equi alen e ical loading (as in eg a ed elemen o a
building ame) he no el connec ion accomplishes he Eu ocode
compliance ac o s (in e ms o deflec ion, ho izon al d i and
e ical loading esis ance).
F om he building op imiza ion analyses, i is concluded ha :
1 Man-hou s and ask du a ion exhibi a ound 80% dec ease when he
no el connec ion is used.
2 The global schedule unde goes 60% dec ease by using he no el
connec ion.
3 The se ice li e pe iod (50 s. 100 yea s) does no impac he global
building schedule, bo h conside ing in-si u and he p e ab ica ed
sys ems.
4 The se ice li e pe iod (50 s. 100 yea s) does no impac he con-
s uc ion cos , bo h conside ing in-si u and he p e ab ica ed sys-
ems.
5 In he p e ab ica ed elemen s, he use o s eel pla es and sc ews
leads o a MTO inc ease. Howe e , he eba s eel is 18% less in he
no el connec ion han in he in-si u elemen s.
6 Re-using he p e ab ica ed elemen s significan ly educes he accu-
mula ed economic cos .
F om he Li e Cycle Analysis esul s, i is concluded ha :
Table 5
In en o y lis .
Componen ID Name (Ecoin en ) Uni Global Wa ming Po en ial 100a CML
2001 kg CO2-eq
Embodied Ene gy Cumula i e Ene gy
Demand MJ
Building ma e ials
Conc e e in beams 504 conc e e, no mal, a plan m3 265.2200 1447.2335
S eel in beams 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
Wood in beam o mwo k 2507 sawn imbe , so wood, kiln d ied, a plan m3 −713.1300 12792.1890
S eel in beam mould 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
Conc e e in column 504 conc e e, no mal, a plan m3 265.2200 1447.2335
S eel in column 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
S eel in column o mwo k 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
S eel in column mould 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
Conc e e in slabs 504 conc e e, no mal, a plan m3 265.2200 1447.2335
S eel in slabs 1141 ein o cing s eel, a plan kg 1.3442 20.9352
T anspo a ion and cons uc ion p ocess
T anspo C16 1915 anspo , lo y 16 km 0.3202 5.2735
T anspo C32 1943 anspo , lo y 32 km 0.1663 2.8149
Diesel (Cons -Dem) 559 diesel, bu ned in building machine MJ 0.0910 1.3799
Elec ici y (Cons -Dem) 698 elec ici y mix kWh 0.5004 10.9038
Final disposal p ocesses
Conc e e final disposal 2.007 disposal, building, cemen (in conc e e), o
final disposal
kg 0.0148 0.3217
Conc e e final disposal 2.007 disposal, building, cemen (in conc e e), o
final disposal
kg 0.0148 0.3217
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Wood final disposal 2.052 disposal, building, was e wood, un ea ed, o
final disposal
kg 1.4743 0.2038
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Conc e e final disposal 2.007 disposal, building, cemen (in conc e e), o
final disposal
kg 0.0148 0.3217
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Conc e e final disposal 2.007 disposal, building, cemen (in conc e e), o
final disposal
kg 0.0148 0.3217
Recycling ein o cemen s eel 2.156 disposal, building, ein o cemen s eel, o
ecycling
kg 0.0569 0.8638
Fig. 13. En i onmen al impac : (Le ) Global Wa ming Po en ial (GWP) 100a (Kg CO2-eq) o each connec ion; (Righ ) Cumula i e Ene gy Demand (MJ-eq) o each
connec ion.
J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628626

1 Inc easing he du abili y o he s uc u es significan ly educes hei
associa ed en i onmen al impac s.
2 Re-using o s uc u al elemen s has a mino influence on he as-
sessed impac ca ego ies, i.e. Global Wa ming Po en ial and
Embodied Ene gy.
The a o emen ioned insigh s could be used o p omo e he use o
p e ab ica ed s uc u al sys ems wi hin he buil en i onmen , p o-
mo ing he combina ion o en i onmen al, s uc u al and building op-
imiza ion ac o s.
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J. Na a o-Rubio e al. Sus ainable Ci ies and Socie y 44 (2019) 614–628628
Jo ge Domingo Na a o Rubio
ARTÍCULO 2:
E icien s uc u al design o a p e ab conc e e connec ion by
using a i icial neu al ne wo ks
sus ainabili y
A icle
E icien S uc u al Design o a P e ab Conc e e
Connec ion by Using A ificial Neu al Ne wo ks
Jo ge Na a o-Rubio 1, Paloma Pineda 2,* and Robe o Na a o-Rubio 1
1NR P oyec os—Enginee ing and A chi ec u al Consul ing, Calle Cons an ino nº 49 1º I,
04700 Alme ía, Spain; jo gena a [email p o ec ed] (J.N.-R.); [email p o ec ed] (R.N.-R.)
2Depa men o Building S uc u es and Geo echnical Enginee ing, Uni e sidad de Se illa, A da,
Reina Me cedes, 2, 41012 Se ille, Spain
*Co espondence: [email p o ec ed]
Recei ed: 7 Sep embe 2020; Accep ed: 4 Oc obe 2020; Published: 6 Oc obe 2020
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Abs ac :
In he buil en i onmen , one o he main conce ns du ing he design s age is he selec ion
o adequa e s uc u al ma e ials and elemen s. A a ional and sensible design o bo h ma e ials and
elemen s esul s no only in economic benefi s and compu ing ime educ ion, bu also in minimizing
he en i onmen al impac . Nowadays, A ificial Neu al Ne wo ks (ANNs) a e showing hei po en ial
as design ools. In his esea ch, ANNs a e used in o de o os e he implemen a ion o e icien
ools o be used du ing he ea ly s ages o s uc u al design. The p oposed ne wo ks a e applied o a
d y p ecas conc e e connec ion, which has been modelled by means o he Fini e Elemen Me hod
(FEM). The pa ame e s a e: s eng h o conc e e and sc ews, diame e o sc ews, pla e hickness,
and he pos ensioning load. The ANN inpu da a a e he pa ame e s and nodal s esses ob ained
om he FEM models. A mul ilaye pe cep on combined wi h a backp opaga ion algo i hm is used
in he ANN a chi ec u e, and a hype bolic angen unc ion is applied as an ac i a ion unc ion.
Compa ing he ob ained p edic ed s esses o hose o he FEM analyses, he di e ence is less han
9.16%. Those esul s alida e hei use as an e icien s uc u al design ool. The main ad an age o he
p oposed ANNs is ha hey can be easily and e ec i ely adap ed o di e en connec ion pa ame e s.
In addi ion, hei use could be applied bo h in p ecas o cas in si u conc e e connec ion design.
Keywo ds:
e icien s uc u al design; a ificial neu al ne wo ks; d y p ecas conc e e connec ion;
a ificial in elligence; sus ainable buil en i onmen
1. In oduc ion
In di e en enginee ing fields, he use o A ificial Neu al Ne wo ks (ANNs) is gaining a no iceable
posi ion in he ma e ial design and selec ion s ages. These compu a ional models a e powe ul ools
ha allow o no only educing compu ing imes, bu also designing adequa e shapes and educing
he amoun o aw ma e ials used. As a consequence, ANNs ha e he po en ial o significan ly educe
bo h economic cos and en i onmen al impac .
A ificial Neu al Ne wo ks (ANNs) a e biologically inspi ed compu a ional models ha a e based
on he in e connec ion mechanisms o he human b ain’s neu ons. These ma hema ical models a e
able o sol e complex mul i a iable linea o nonlinea p oblems and o ob ain ela ionships be ween
di e en pa e ns. ANNs ha e been adi ionally applied o di e en fields, such as financial analysis,
image p ocessing (e.g., a ge ecogni ion and image comple ion), medical es diagnosis, obo con ol,
and speech ecogni ion. In addi ion o pe o ming complex compu a ions, hey allow o ecognizing
pa e ns ha can be applied in he lea ning compu a ion p ocess. ANNs a e especially app op ia e i
he p oblem has a di icul o non-defined sol ing p ocedu e [1].
Sus ainabili y 2020,12, 8226; doi:10.3390/su12198226 www.mdpi.com/jou nal/sus ainabili y
Sus ainabili y 2020,12, 8226 2 o 18
The main ad an age o using neu al ne wo ks is hei abili y o lea n om expe ience, gene alizing
om p e ious si ua ions o new cases and di e en ia ing essen ial in o ma ion om ha which is
i ele an . ANNs a e able o ep esen and lea n bo h linea and non-linea ela ionships di ec ly om
he da a [2].
Since 1986, he use o ANNs was sp ead due o he easibili y o de eloping an e o
back-p opaga ion aining algo i hm, which was based on a g adien -descen op imiza ion echnique [
3
].
In addi ion, ANNs ha e gained a ele an posi ion in sol ing indus ial design p oblems. I is wo h
men ioning ha he iden ifica ion o he op imum design wi hin an indus ial p ocess is no always
possible due he size o he p oblem and lack o knowledge, as he design s age is essen ial [
2
]. Howe e ,
ANNs a e able o pe o m cons ain checks, equi ing less compu ing ime o p o ide adequa e esul s.
Focusing on ci il enginee ing, i is wo h men ioning ha al hough ANNs we e de eloped in
he se en ies [
4
], hei applica ions in ci il and s uc u al enginee ing da e om 1989 [
5
]. In 2001,
Hojja published a e iew on Neu al Ne wo ks in Ci il Enginee ing [
5
], whe e he use o ANN
om 1989 o 2001 in ci il, s uc u al, and building enginee ing fields was analyzed. Gup a e al [
6
]
analyzed he easibili y o using ANNs in s uc u al analysis and building design om 1990 o 2011.
Amezqui a-Sanchez e al. [
7
] published a e iew pape analyzing he ANNs’ applica ions in ci il
in as uc u es. Tha esea ch ocused on s uc u al sys em iden ifica ion, s uc u al heal h moni o ing,
s uc u al ib a ion con ol, s uc u al design and op imiza ion, p edic ion applica ions, cons uc ion
enginee ing, and geo echnical enginee ing.
In ci il enginee ing, ANNs ha e been success ully used in au oma ion and op imiza ion [
2
,
5
,
8
], in
ma e ial o mula ion [
9
], and in sys em iden ifica ion and moni o ing [
10
,
11
]. In s uc u al analysis and
design, he ollowing applica ions could be highligh ed [
2
,
6
,
12
]: s uc u al analysis o sys ems wi h
la ge deg ees o eedom, size op imiza ion o s uc u al membe s, join loca ion, shape op imiza ion
o s uc u al ypes (e.g., uss geome y), opology op imiza ion (based on dele ion o ine ec i e
s uc u al membe s), and maximum s ess iden ifica ion and loca ion. Focusing on he applica ion o
specific s uc u al p oblems, In elligen Fini e Elemen Analysis (IFEA), which combines he Fini e
Elemen Me hod (FEM) oge he wi h an ANN, has been used o simula ing o p edic ing cons i u i e
models [
13
–
15
]. Waszczyszyn and Ziemianski [
16
] applied a hyb id ANN o analyze elas oplas ic
beams oge he wi h he Fini e Di e ence and Fini e Elemen me hods. Neu al Ne wo ks ha e been also
applied in s uc u al analysis pa e n ecogni ion [
17
,
18
]. Rega ding p edic ion applica ions o ANNs,
Lee [
19
] and De-Cheng e al. [
20
] analyzed hei use o p edic ing he conc e e s eng h; Yan Cao e al.
(2020) analyzed hei applica ion in he beha io o beam- o-column connec ions;
Van Dao e al. [21]
applied hese compu a ional models in he comp essi e s eng h p edic ion o conc e e mixed wi h
geopolyme ; and Abamb es e al. [
22
] p edic ed he a igue s eng h o conc e e. S o el e al. [
23
]
p oposed an ANN o p edic de o ma ions in non-linea me al pla es, while Kamga e al. [
24
] designed
a eed- o wa d back-p opaga ion neu al ne wo k (FFBPNN) o be used o p opose a new o mula ion
o p edic ing he comp essi e s eng h o fibe - ein o ced polyme (FRP)-confined conc e e cylinde s,
and Komleh and Maghsoudi [
25
] applied an Adap a i e Neu o-Fuzzy In e ence Sys em (ANFIS) and
mul iple eg ession analysis in he p edic ion o he cu a u e duc ili y ac o o FRP-s eng hened
ein o ced high-s eng h conc e e beams. Focusing on he use o me aheu is ic op imiza ion algo i hms
o op imize s uc u es, he wo ks by Kaleh e al. [
26
] and by Kaleh and Dad as [
27
] a e ema kable.
Focusing on economic issues, Kamga e al. [
8
] p oposed a uzzy in e ence sys em o e alua e he
building design codes om an economic poin o iew.
I is wo h no ing ha he use o ANNs in p ecas conc e e elemen s o connec ions is an open
esea ch field. In ac , nei he he p edic ion o complex nonlinea s uc u al s esses and de o ma ions
no hei use in he design s age has been widely analyzed.
The main objec i e o his esea ch is h ee old:
•To con ibu e o he op imal design o p ecas s uc u al componen s by using ANNs;
•To minimize he compu a ion ime in s uc u al analyses by means o ANNs;
•To con ibu e o he implemen a ion o ANNs wi hin he building sec o .

Sus ainabili y 2020,12, 8226 3 o 18
2. Ma e ials and Me hods
In o de o accomplish he a o emen ioned objec i es, his wo k ocuses on he s uc u al design
o a specific d y beam–column connec ion, which has been ecen ly p oposed and analyzed by
Na a o-Rubio e al. [
28
]. Fou ANNs a e designed o p edic he s uc u al esponse o he connec ion,
aiming a designing he ma e ials in an e ec i e way. Each ANN is ained by using nume ical da a
ha a e ob ained om Fini e Elemen analyses (FEM). These analyses a e pe o med wi h Ansys FEM
so wa e [
29
]. The inpu da a include: (i) ma e ial pa ame e s, (ii) ela ions be ween adjacen s esses
in nodes, and (iii) de o ma ions. All he FEM model pa ame e s a e implici ly conside ed in he ANN
inpu du ing he lea ning p ocess. Fou Mul ilaye Pe cep ons (MLPs) a e p oposed o p edic he
beha io o he elemen s using a Hype bolic Tangen Func ion (HTF) as he ac i a ion unc ion.
Due o he s esses’ a iabili y in he p ecas conc e e connec ion (e.g., nodal s esses a e posi i es
and nega i es in he same elemen , in he beam o pla e) he HTF unc ion is he mos adequa e.
This unc ion p o ides a as e con e gence and lowe e o han hose o he sigmoidal one. A e
analyzing he esul s, he p oposed ANNs a e alida ed o be used as a design ool, aiming a educing
compu a ion ime, and making easie he s uc u al design s age. The main ad an age o he designed
ANNs is he easy and e ec i e adap a ion o di e en connec ion pa ame e s, as well as he easibili y
o being used bo h in p ecas o cas in si u conc e e connec ions. In gene al, he nume ical so wa e
sol es one model o each pa ame e configu a ion; i is a ime-consuming p ocess i many di e en
pa ame e combina ions a e equi ed. Ac ually, in common p ac ice, a conside able numbe o elemen
connec ions a e expec ed, and defining he app op ia e design o each connec ion would demand
significan compu a ional imes. The main eason o de eloping an ANN is ha once i is p ope ly
ained, i can be used o sol ing he design p oblem o any se o inpu pa ame e s in a highly
e icien manne and wi h lowe compu a ional imes (i compa ed o common nume ical p ocedu es).
In he ollowing subsec ions, he analyzed case s udy (including he main cha ac e is ics o he
FEM model) is desc ibed. The disc e e op imiza ion me hod ha has been used is also p esen ed.
2.1. Desc ip ion o he Case S udy
In o de o s udy bo h he easibili y and he po en ial o using ANNs o he design o s uc u al
ma e ials and elemen s, his esea ch ocuses on a single case s udy, he analysis o a d y p ecas
conc e e connec ion ha has been ecen ly designed and analyzed by Na a o-Rubio e al. [28].
The connec ion is designed as ollows: P ecas conc e e beams a e connec ed o a p ecas conc e e
column wi h bol ed s eel pla es (Figu es 1and 2); non-con ac ubes inside he column a e added o
he sc ew yielding (Figu e 1e). A pos - ensioned endon is loca ed in he middle o he beam (Figu es
1a and 2).
The connec ion elemen s a e ab ica ed in he wo kshop and connec ed on-si e. In he wo kshop,
a e he o mwo k is buil , he s eel elemen s and eba s a e loca ed in he final posi ion inside he
connec ion. The final elemen s a e composed o p ecas conc e e beams o columns, wi h s eel pla es
o ubes o sc ews o endons inside hem o achie e a as e on-si e cons uc ion. A e emo ing he
o mwo k, small pla es a e welded a he bo om o he column’s s eel de ice. The on-si e ab ica ion
s eps a e he ollowing: (i) To place he beams o e small pla es, he use o c anes is minimized and he
on-si e cons uc ion imes a e educed. (ii) Once he beam is placed in he final posi ion, he sc ews a e
as ened o connec p ecas elemen s. (iii) Finally, he endon is pu inside he s and, and he elemen s
a e pos ensioned.
Sus ainabili y 2020,12, 8226 4 o 18
Figu e 1.
(
a
) Th ee-dimensional concep ual model. (
b
) Th ee-dimensional iew o he Fini e Elemen
Me hod (FEM) model mesh and loads applied. (
c
) S eel pla e inside beam. (
d
) Th ee-dimensional iew
o he connec ion. (e) S eel de ice inside column.
Figu e 2. Geome ic desc ip ion (dimensions in mm) and loads applied.
Focusing on he ad an age o his connec ion, wo main ea u es can be highligh ed: he as e
on-si e cons uc ion s age and he easibili y o achie ing a monoli hic beha io wi hou cas -in-place
conc e e. In addi ion, due o he configu a ion o he elemen s, i p o ides be e esis ance unde
ho izon al loading. An in-dep h discussion on he de ails o he connec ion design and i s ad an ages
is p esen ed in Na a o-Rubio e al. (2019).
Sus ainabili y 2020,12, 8226 5 o 18
The connec ion s uc u al esponse is analyzed by means o nume ical simula ions. A h ee-
dimensional Fini e Elemen Model (FEM) is de eloped by using he comme cial so wa e Ansys [
29
].
The conc e e elemen s a e modelled by means o eigh node solid elemen s (Solid 65), while linea
Link180 elemen s a e used o model eba s inside he conc e e. These elemen s a e commonly used in
s uc u al analyses (e.g., [
30
]). Solid s eel elemen s, such as pla es and endons, ha e been modelled
wi h he elemen Solid 185. To model he con ac be ween elemen s (conc e e–s eel in he beam–column
in e ace), he Ta ge 170 and Con a173 elemen s a e used. Those elemen s can simula e p essu e unde
con ac , as well as ee olume when he e is no con ac . The elemen s also conside ic ion and
cohesion. The mesh comp ises 37,631 elemen s (Figu e 1b).
Focusing on he ma e ials, a nonlinea beha io is assumed o conc e e and o con ac a eas.
Table 1p o ides he ma e ial con ol pa ame e s acco ding o he Spanish Conc e e Code EHE-08 [
31
],
whe e he ul ima e s eng h is Fu=Fck +8 and Young’s modulus is E =8500 3
√Fu.
Table 1. Ma e ial con ol pa ame e s acco ding o Spanish Conc e e Code.
Ma e ial
Comp essi e
S eng h,
Fck (MPa)
Tensile
S eng h,
F (MPa)
Yield
S eng h,
Fy(MPa)
Ul ima e
S eng h,
Fu(MPa)
Poisson
Ra io, ν
Young’s
Modulus,
E (MPa)
In e nal
F ic ion
Conc e e C25/30 25 2.56 – 33 0.2 27,264 S eel–S eel
Conc e e C30/35 30 2.897 – 38 0.2 28,577 0.3
Conc e e C35/40 35 3.210 – 43 0.2 29,779
Conc e e C40/45 40 3.509 – 48 0.2 30,891
Reba s eel B500SD – – 400 480 0.3 200,000
PT S eel (1860S3) – – 1674 1860 0.3 200,000
Conc–S eel
S eel in pla es (S355) – – 355 490 0.3 200,000 0.5
Sc ews 4.6 240 600 0.3 200,000
Sc ews 5.6 300 600 0.3 200,000
Sc ews 6.8 480 800 0.3 200,000
Sc ews 8.8 640 800 0.3 200,000
Sc ews 10.9 900 900 0.3 200,000
The D ucke –P age (DP) pe ec ly plas ic c i e ion [
32
] and he Willam–Wa ncke (WW) ailu e
su ace [
33
] a e he heo ies ha a e applied o define he beha io o he conc e e. As is well known,
bo h heo ies yield accu a e esul s on solid 3D models. Th ee-dimensional c acking is pe mi ed
in ension and c ushing in comp ession. In a fi s s age, he ma e ial is iso opic, un il ei he he
ensile o he comp essi e s eng h is exceeded. As he yield su ace does no change wi h p og essi e
yielding, he e is no ha dening ule, and he ma e ial beha es as elas ic—pe ec ly plas ic. The alues
o cohesion, equal o 6.5 MPa, and ic ion angle, equal o 35
◦
, ha e been selec ed o ob ain a good
ma ch wi h uniaxial s eng h in ension and comp ession. The dila ancy angle,
ψ
, is equal o 35
◦
.
Two shea ans e coe icien s o open and closed c acks,
β
equal o 0.85 and
β
c equal o 0.15, a e
also included. Wi h ega d o he s eel elemen s, elas oplas ic models a e applied o sc ews, pla es,
endons, and eba s.
Rega ding he bounda y condi ions, he base o he column is comple ely cons ained, and bo h
ex e nal sides o he beams a e pa ially cons ained, allowing only e ical displacemen (bu nei he
ho izon al no nodal o a ion a e allowed), ac ing as a symme y axis.
Nonlinea elas ic analyses (unde inc emen al loading) a e pe o med. The loading has been
g adually applied on he op ace o he beams. The loading s eps ange om 0 o 0.20 MPa, wi h a
s ep load o 0.02 MPa. A comp ession load in he beams is also applied by means o he pos ensioned
endon (PT-Load). No o he load has been applied in he s uc u al elemen s. The i e a ion me hod is
ha o New on–Raphson. The con ols, o ce, and displacemen ole ances a e ac i a ed [
30
] wi h a
limi o 0.05. The calcula ion finishes when an elemen join eaches i s s eng h limi .
As he main ocus o he analysis is he ma e ial design, di e en FEM models a e buil , a ying
hese pa ame e s: (i) conc e e s eng h, (ii) sc ew diame e s, (iii) pla e hickness, (i ) PT-Load, and ( )
Sus ainabili y 2020,12, 8226 6 o 18
sc ew s eng h. The pa ame e a ia ion is defined in he ollowing sec ion. The esul s o each s ep
and sub-s ep a e eco ded and used as inpu o he ANNs.
2.2. E icien Design
In s uc u al analyses, one o he mos ele an objec i es wi hin design p ocedu es is minimizing
he weigh o he used ma e ials [
2
]. I is wo h no ing ha in o de o ob ain he bes and minimal
solu ion ha op imizes a s uc u al elemen o pa (e.g., join o connec ion), di e en ma e ial and
pa ame e combina ions should be compa ed. Focusing on FEM analyses, he mos common and
con en ional nume ical me hods equi e bo h high p e-p ocessing and compu ing imes.
The applied design and s a e a iables and he objec i e unc ion a e:
(1) Design a iables:
- DT: Diame e o he sc ew: 12, 16, 20, 22, and 24 mm;
- EC: Thickness o he beam pla e: 15, 20, 25, 30, 35, and 40 mm;
- PT: Pos ensioning load applied: 0, 50, 100, 150, and 200 kN;
- Conc e e s eng h: 25, 30, 35, and 40 MPa;
-
Sc ew s eel s eng h: 4.6, 5.6, 6.8, 8.8, and 10.9, whe e A.B ep esen s he yield (A
×
B
×
10 MPa)
and ul ima e s eng h (B ×100 MPa), espec i ely.
(2) S a e a iables: The main ocuses a e he s ess field dis ibu ion and he deflec ion in he
ex e nal ace o he beam, whe e he maximum deflec ion is expec ed. The e ical su ace load
inc eases in each s ep, while he ma e ial s eng h in he connec ion keeps unde he s ess limi s.
(3) Objec i e unc ion: This is he maximum ma e ial nodal s ess in he connec ion acco ding o
he design a iables, as indica ed in poin numbe 1.
By using he p oposed ANNs, he esul s o he di e en combina ions a e immedia ely ob ained,
and i is easie and as e o compa e he di e en s uc u al design configu a ions.
3. Resul s and Discussion
The main esul o his esea ch is he p oposal o an ANN-based p ocedu e o be used in he ea ly
design s ages o s uc u al ma e ials and elemen s. In o de o gua an ee ha he designed ANNs a e
eliable ools, a alida ion o he ne wo k is also equi ed. In he ollowing subsec ion, he ANN inpu
and he design, selec ion, and alida ion p ocedu e a e desc ibed and explained in de ail.
3.1. The FEM Model as ANN Inpu
As indica ed p e iously, some o he pa ame e combina ions a e used in he ANN lea ning
p ocess. I all he combina ions we e used, he ne wo k does no lea n; in ac , i only would p o ide
he gi en da a. In ANN design, he lea ning s age is ca ied ou wi h a ep esen a i e sample, and
he alida ion is pe o med by using da a ha ha e no been applied in he lea ning s age. Once he
alida ion is done, he ne wo k will be eady o use.
Fo he inpu lea ning p ocess, he FEM model, as desc ibed in Sec ion 2(desc ip ion o he case
s udy), has been implemen ed. The pa ame ic calcula ions ha e been ca ied ou by using di e en
alues o he a iables (Sec ion 2). Figu e 3summa izes he pa ame e combina ions and hose used in
he lea ning p ocess.
A main conce n is o pe o m a p ope selec ion o he lea ning p ocess da a. Fo his eason, in his
esea ch, he selec ed sample is ep esen a i e o all he possible a iables, bu i is aken in o accoun
ha mos o he pa ame e s (pla e hickness, sc ew diame e and s eng h, and conc e e s eng h) a e
no con inuous, as hey a e no malized and s anda dized disc e e indus ial alues; o ins ance, sc ew
diame e s a e 12, 16, 20 mm, e c., bu no decimal alues a e used. The only con inuous alue could
be he pos - ensioning load. Howe e , ollowing he ac ual p ac ice in cons uc ion wo ks, common
disc e e alues a e also selec ed o he PT-Load. The numbe o a iables includes he design a iables
defined in Sec ion 2.2 and p o ided in Figu e 3: (i) six o he pla e hickness (15, 20, 25, 30, 35, and