Alcalá González, Julián2024-11-222024-11-222024-10-24https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44827https://youtu.be/n36RMOfOqa0Los tableros losa de hormigón pretensado son una tipología habitualmente empleada en España para resolver estructuras de pasos superiores. Su optimización presenta un gran interés para conseguir diseños más económicos, que permitan un mayor aprovechamiento de los recursos que requieren. Las contribuciones a esta materia son escasas y han adolecido de un carácter extremadamente teórico que ha dificultado su aplicación por parte de ingenieros proyectistas. El objetivo de este trabajo ha sido el de aplicar técnicas de optimización estructural a esta tipología. Se han empleado técnicas metaheurísticas, puesto que permiten plantear el problema de un modo más complejo, aprovechando par una definición completa de tablero y de todos sus componentes, al tiempo que ha permitido imponer todas las comprobaciones que la normativa exige para este tipo de estructuras. Para definir las características del problema ha sido necesario distinguir entre los tableros aligerados y los macizos, dado que ha resultado imposible considerar a uno un caso particular del otro. Se ha implementado un programa informático que incluye las siguientes funciones: generación aletatoria de un tablero, comprobación automática de un tablero, evaluación de su coste a partir de las mediciones completas de todos sus componentes y tres algoritmos de optimización heurística implementados basados en tres metaheurísticas, pertenecientes a los denominados algoritmos de mejora local. Para la calibración de los algoritmos se han efectuado pruebas con diferentes parametrizaciones. La comparación de los resultados ha permitido descartar el algoritmo OBA pormostrar una menor eficacia para las parametrizaciones ensayadas. Los algoritmos SA y TA, por el contrario, muestran resultados muy similares, por lo que han efectuado pruebas de inferencia estadística consistentes en diferentes test de hipótesis. Los resultados no han sido capaces de determinar la heurística más eficaz de las dos.spaOther