Esta Tese propõe uma nova ferramenta para Otimização Robusta Multiobjetivo por Análise de Intervalo Não Probabilística (Non-probabilistic Interval Analysis for Multiobjective Robust Design Optimization ou NPIA-MORDO). A ferramenta desenvolvida visa à otimização dos parâmetros concentrados de suspensão em um modelo veicular completo, submetido a uma manobra direcional percorrendo diferentes perfis de pista, a fim de garantir maior conforto e segurança ao motorista. O modelo multicorpo possui 15 graus de liberdade (15-GDL), dentre os quais onze pertencem ao veículo e assento, e quatro, ao modelo biodinâmico do motorista. A função multiobjetivo é composta por objetivos conflitantes e as suas tolerâncias, como a raiz do valor quadrático médio (root mean square ou RMS) da aceleração lateral e da aceleração vertical do assento do motorista, desenvolvidas durante a manobra de dupla troca de faixa (Double Lane Change ou DLC). O curso da suspensão e a aderência dos pneus à pista são tratados como restrições do problema de otimização. As incertezas são quantificadas no comportamento do sistema pela análise de intervalo não probabilística, por intermédio do Método dos Níveis de Corte-α (α-Cut Levels) para o nível α zero (de maior dispersão), e realizada concomitantemente ao processo de otimização multiobjetivo. Essas incertezas são aplicáveis tanto nos parâmetros do problema quanto nas variáveis de projeto. Para fins de validação do modelo, desenvolvido em ambiente MATLAB®, a trajetória do centro de gravidade da carroceria durante a manobra é comparada com o software CARSIM®, assim como as forças laterais e verticais dos pneus. Os resultados obtidos são exibidos em diversos gráficos a partir da fronteira de Pareto entre os múltiplos objetivos do modelo avaliado Os indivíduos da fronteira de Pareto satisfazem as condições do problema, e a função multiobjetivo obtida pela agregação dos múltiplos objetivos resulta em uma diferença de 1,66% entre os indivíduos com o menor e o maior valor agregado obtido. A partir das variáveis de projeto do melhor indivíduo da fronteira, gráficos são gerados para cada grau de liberdade do modelo, ilustrando o histórico dos deslocamentos, velocidades e acelerações. Para esse caso, a aceleração RMS vertical no assento do motorista é de 1,041 m/s² e a sua tolerância é de 0,631 m/s². Já a aceleração RMS lateral no assento do motorista é de 1,908 m/s² e a sua tolerância é de 0,168 m/s². Os resultados obtidos pelo NPIA-MORDO confirmam que é possível agregar as incertezas dos parâmetros e das variáveis de projeto à medida que se realiza a otimização externa, evitando a necessidade de análises posteriores de propagação de incertezas. A análise de intervalo não probabilística empregada pela ferramenta é uma alternativa viável de medida de dispersão se comparada com o desvio padrão, por não utilizar uma função de distribuição de probabilidades prévia e por aproximar-se da realidade na indústria automotiva, onde as tolerâncias são preferencialmente utilizadas. / This thesis proposes the development of a new tool for Non-probabilistic Interval Analysis for Multi-objective Robust Design Optimization (NPIA-MORDO). The developed tool aims at optimizing the lumped parameters of suspension in a full vehicle model, subjected to a double-lane change (DLC) maneuver throughout different random road profiles, to ensure comfort and safety to the driver. The multi-body model has 15 degrees of freedom (15-DOF) where 11-DOF represents the vehicle and its seat and 4-DOF represents the driver's biodynamic model. A multi-objective function is composed by conflicted objectives and their tolerances, like the root mean square (RMS) lateral and vertical acceleration in the driver’s seat, both generated during the double-lane change maneuver. The suspension working space and the road holding capacity are used as constraints for the optimization problem. On the other hand, the uncertainties in the system are quantified using a non-probabilistic interval analysis with the α-Cut Levels Method for zero α-level (the most uncertainty one), performed concurrently in the multi-objective optimization process. These uncertainties are both applied to the system parameters and design variables to ensure the robustness in results. For purposes of validation in the model, developed in MATLAB®, the path of the car’s body center of gravity during the maneuver is compared with the commercial software CARSIM®, as well as the lateral and vertical forces from the tires. The results are showed in many graphics obtained from the Pareto front between the multiple conflicting objectives of the evaluated model. The obtained solutions from the Pareto Front satisfy the conditions of the evaluated problem, and the aggregated multi-objective function results in a difference of 1.66% for the worst to the best solution. From the design variables of the best solution choose from the Pareto front, graphics are created for each degree of freedom, showing the time histories for displacements, velocities and accelerations. In this particular case, the RMS vertical acceleration in the driver’s seat is 1.041 m/s² and its tolerance is 0.631 m/s², but the RMS lateral acceleration in the driver’s seat is 1.908 m/s² and its tolerance is 0.168 m/s². The overall results obtained from NPIA-MORDO assure that is possible take into account the uncertainties from the system parameters and design variables as the external optimization loop is performed, reducing the efforts in subsequent evaluations. The non-probabilistic interval analysis performed by the proposed tool is a feasible choice to evaluate the uncertainty if compared to the standard deviation, because there is no need of previous well-known based probability distribution and because it reaches the practical needs from the automotive industry, where the tolerances are preferable.

Esta Tese propõe uma nova ferramenta para Otimização Robusta Multiobjetivo por Análise de Intervalo Não Probabilística (Non-probabilistic Interval Analysis for Multiobjective Robust Design Optimization ou NPIA-MORDO). A ferramenta desenvolvida visa à otimização dos parâmetros concentrados de suspensão em um modelo veicular completo, submetido a uma manobra direcional percorrendo diferentes perfis de pista, a fim de garantir maior conforto e segurança ao motorista. O modelo multicorpo possui 15 graus de liberdade (15-GDL), dentre os quais onze pertencem ao veículo e assento, e quatro, ao modelo biodinâmico do motorista. A função multiobjetivo é composta por objetivos conflitantes e as suas tolerâncias, como a raiz do valor quadrático médio (root mean square ou RMS) da aceleração lateral e da aceleração vertical do assento do motorista, desenvolvidas durante a manobra de dupla troca de faixa (Double Lane Change ou DLC). O curso da suspensão e a aderência dos pneus à pista são tratados como restrições do problema de otimização. As incertezas são quantificadas no comportamento do sistema pela análise de intervalo não probabilística, por intermédio do Método dos Níveis de Corte-α (α-Cut Levels) para o nível α zero (de maior dispersão), e realizada concomitantemente ao processo de otimização multiobjetivo. Essas incertezas são aplicáveis tanto nos parâmetros do problema quanto nas variáveis de projeto. Para fins de validação do modelo, desenvolvido em ambiente MATLAB®, a trajetória do centro de gravidade da carroceria durante a manobra é comparada com o software CARSIM®, assim como as forças laterais e verticais dos pneus. Os resultados obtidos são exibidos em diversos gráficos a partir da fronteira de Pareto entre os múltiplos objetivos do modelo avaliado Os indivíduos da fronteira de Pareto satisfazem as condições do problema, e a função multiobjetivo obtida pela agregação dos múltiplos objetivos resulta em uma diferença de 1,66% entre os indivíduos com o menor e o maior valor agregado obtido. A partir das variáveis de projeto do melhor indivíduo da fronteira, gráficos são gerados para cada grau de liberdade do modelo, ilustrando o histórico dos deslocamentos, velocidades e acelerações. Para esse caso, a aceleração RMS vertical no assento do motorista é de 1,041 m/s² e a sua tolerância é de 0,631 m/s². Já a aceleração RMS lateral no assento do motorista é de 1,908 m/s² e a sua tolerância é de 0,168 m/s². Os resultados obtidos pelo NPIA-MORDO confirmam que é possível agregar as incertezas dos parâmetros e das variáveis de projeto à medida que se realiza a otimização externa, evitando a necessidade de análises posteriores de propagação de incertezas. A análise de intervalo não probabilística empregada pela ferramenta é uma alternativa viável de medida de dispersão se comparada com o desvio padrão, por não utilizar uma função de distribuição de probabilidades prévia e por aproximar-se da realidade na indústria automotiva, onde as tolerâncias são preferencialmente utilizadas. / This thesis proposes the development of a new tool for Non-probabilistic Interval Analysis for Multi-objective Robust Design Optimization (NPIA-MORDO). The developed tool aims at optimizing the lumped parameters of suspension in a full vehicle model, subjected to a double-lane change (DLC) maneuver throughout different random road profiles, to ensure comfort and safety to the driver. The multi-body model has 15 degrees of freedom (15-DOF) where 11-DOF represents the vehicle and its seat and 4-DOF represents the driver's biodynamic model. A multi-objective function is composed by conflicted objectives and their tolerances, like the root mean square (RMS) lateral and vertical acceleration in the driver’s seat, both generated during the double-lane change maneuver. The suspension working space and the road holding capacity are used as constraints for the optimization problem. On the other hand, the uncertainties in the system are quantified using a non-probabilistic interval analysis with the α-Cut Levels Method for zero α-level (the most uncertainty one), performed concurrently in the multi-objective optimization process. These uncertainties are both applied to the system parameters and design variables to ensure the robustness in results. For purposes of validation in the model, developed in MATLAB®, the path of the car’s body center of gravity during the maneuver is compared with the commercial software CARSIM®, as well as the lateral and vertical forces from the tires. The results are showed in many graphics obtained from the Pareto front between the multiple conflicting objectives of the evaluated model. The obtained solutions from the Pareto Front satisfy the conditions of the evaluated problem, and the aggregated multi-objective function results in a difference of 1.66% for the worst to the best solution. From the design variables of the best solution choose from the Pareto front, graphics are created for each degree of freedom, showing the time histories for displacements, velocities and accelerations. In this particular case, the RMS vertical acceleration in the driver’s seat is 1.041 m/s² and its tolerance is 0.631 m/s², but the RMS lateral acceleration in the driver’s seat is 1.908 m/s² and its tolerance is 0.168 m/s². The overall results obtained from NPIA-MORDO assure that is possible take into account the uncertainties from the system parameters and design variables as the external optimization loop is performed, reducing the efforts in subsequent evaluations. The non-probabilistic interval analysis performed by the proposed tool is a feasible choice to evaluate the uncertainty if compared to the standard deviation, because there is no need of previous well-known based probability distribution and because it reaches the practical needs from the automotive industry, where the tolerances are preferable.

Tesis por compendio / [EN] Currently, there is a trend towards sustainability, especially in developed countries, where the concerns of society about environmental degradation and social problems have increased. Following this trend, the construction sector is one of the most influential sectors due to its high economic, environmental, and social impacts. At the same time, there is an increase in the demand for transport, which drives a need to develop and maintain the necessary infrastructure for this purpose. Taking all these factors into account, bridges become a key structure and therefore assessment of sustainability throughout their whole life-cycle is essential. The main objective of this thesis is to propose a methodology that allows assessment of the sustainability of a bridge under uncertain initial conditions (subjectivity of the decision-maker or variability of initial parameters) and optimization of the design to obtain a robust optimal bridge. To this end, an extensive bibliographic review of all the works that perform assessments of the sustainability of bridges through the valuation of criteria related to their main pillars (economic, environmental, or social) has been carried out. In this review, it has been observed that the most comprehensive way to evaluate the environmental and social pillars is through the use of life-cycle impact assessment methods. These methods allow sustainability assessment to be performed for the whole life-cycle of the bridge. This process provides valuable information to decision-makers for the assessment and selection of the most sustainable bridge. However, the decision-makers' subjective assessments of the relative importance of the criteria influence the final assessment of sustainability. For this reason, it is necessary to create a methodology that reduces the associated uncertainty and seeks robust solutions according to the opinion of decision-makers. In addition, for bridges, the design and decision-making are conditioned by the initially defined parameters. This leads to solutions that may be sensitive to small changes in these initial conditions. A robust optimal design makes it possible to obtain optimal solutions and structurally stable designs under variations of the initial conditions as well as sustainable designs that are not influenced by the preferences of the stakeholders who are part of the decision-making process. Thus, obtaining a robust optimal design becomes a probabilistic optimization process that has a high computational cost. For this reason, the use of metamodels has been integrated into the proposed methodology. Specifically, Latin hypercube sampling is used for the definition of the initial sample and a kriging model is used for the definition of the mathematical approximation. In this way, kriging-based heuristic optimization reduces the computational cost by more than 90% with respect to conventional heuristic optimization while obtaining very similar results. This thesis provides, first of all, an extensive bibliographic review of both the criteria used for the assessment of sustainability of bridges and the different methods of life-cycle impact assessment to obtain a complete profile of the environmental and social pillars. Subsequently, a methodology is defined for the full assessment of sustainability, using life-cycle impact assessment methods. Likewise, an approach is proposed that makes it possible to obtain structures with little influence from the structural parameters, as well as from the preferences of the different decision-makers regarding the sustainability criteria. The methodology provided in this thesis is applicable to any other type of structure. / [ES] Actualmente existe una tendencia hacia la sostenibilidad, especialmente en los países desarrollados donde la preocupación de la sociedad por el deterioro ambiental y los problemas sociales ha aumentado. Siguiendo esta tendencia, el sector de la construcción es uno de los sectores que mayor influencia tiene debido a su alto impacto económico, ambiental y social. Al mismo tiempo, existe un incremento en la demanda de transporte que provoca la necesidad de desarrollo y mantenimiento de las infraestructuras necesarias para tal fin. Con todo esto, los puentes se convierten en una estructura clave, y por tanto, la valoración de la sostenibilidad a lo largo de toda su vida es esencial. El objetivo principal de esta tesis es proponer una metodología que permita valorar la sostenibilidad de un puente bajo condiciones iniciales inciertas (subjetividad del decisor o variabilidad de parámetros iniciales) y optimizar el diseño para obtener puentes óptimos robustos. Para ello, se ha realizado una extensa revisión bibliográfica de todos los trabajos en los que se realiza un análisis de la sostenibilidad mediante la valoración de criterios relacionados con sus pilares principales (económico, medio ambiental o social). En esta revisión, se ha observado que la forma más completa de valorar los pilares medioambientales y sociales es mediante el uso de métodos de análisis de ciclo de vida. Estos métodos permiten llevar a cabo la valoración de la sostenibilidad durante todas las etapas de la vida de los puentes. Todo este procedimiento proporciona información muy valiosa a los decisores para la valoración y selección del puente más sostenible. No obstante, las valoraciones subjetivas de los decisores sobre la importancia de los criterios influyen en la evaluación final de la sostenibilidad. Por esta razón, es necesario crear una metodología que reduzca la incertidumbre asociada y busque soluciones robustas frente a las opiniones de los agentes implicados en la toma de decisiones. Además, el diseño y toma de decisiones en puentes está condicionado por los parámetros inicialmente definidos. Esto conduce a soluciones que pueden ser sensibles frente a pequeños cambios en dichas condiciones iniciales. El diseño óptimo robusto permite obtener diseños óptimos y estructuralmente estables frente a variaciones de las condiciones iniciales, y también diseños sostenibles y poco influenciables por las preferencias de los decisores que forman parte del proceso de toma de decisión. Así pues, el diseño óptimo robusto se convierte en un proceso de optimización probabilística que requiere un gran coste computacional. Por este motivo, el uso de metamodelos se ha integrado en la metodología propuesta. En concreto, se ha utilizado hipercubo latino para la definición de la muestra inicial y los modelos kriging para la definción de la aproximación matemática. De esta forma, la optimización heurística basada en kriging ha permitido reducir más de un 90% el coste computacional respecto a la optimización heurística conveniconal obteniendo resultados muy similares. Esta tesis proporciona en primer lugar, una amplia revisión bibliográfica, tanto de los criterios utilizados para la valoración de la sostenibilidad en puentes como de los diferentes métodos de análisis de ciclo de vida para obtener un perfil completo de los pilares ambientales y sociales. Posteriormente, se define una metodología para la valoración completa de la sostenibilidad, usando métodos de análisis de ciclo de vida. Asimismo, se propone un enfoque que permite obtener estructuras poco influenciables por los parámetros estructurales, así como por las preferencias de los diferentes decisores frente a los criterios sostenibles. La metodología proporcionada en esta tesis es aplicable a cualquier otro tipo de estructura. / [CA] Actualment existeix una tendència cap a la sostenibilitat, especialment en els països desenrotllats on la preocupació de la societat pel deteriori ambiental i els problemes socials ha augmentat. Seguint aquesta tendència, el sector de la construcció és un dels sectors que major influència té a causa del seu alt impacte econòmic, ambiental i social. Al mateix temps, existeix un increment en la demanda de transport que provoca la necessitat de desenrotll i manteniment de les infraestructures necessàries per a tal fi. En tot açò, els ponts es converteixen en una estructura clau, i per tant, la valoració de la sostenibilitat al llarg de tota la seua vida és essencial. L'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral és proposar una metodologia que permeta valorar la sostenibilitat d'un pont baix condicions inicials incertes (subjectivitat del decisor o variabilitat dels paràmetres inicials) i optimitzar el disseny per a obtenir ponts òptims robusts. Per a això, s'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica de tots els treballs en els quals es realitza un anàlisis de la sostenibilitat mitjançant la valoració de criteris relacionats amb els seus pilars principals (econòmic, ambiental o social). En aquesta revisió s'ha observat que la forma més completa de valorar els pilars ambientals i socials és mitjançant l'ús de mètodes d'anàlisis de cicle de vida. Aquests mètodes permeten realitzar la valoració de la sostenibilitat al llarg de totes les etapes de la vida dels ponts. Tot aquest procediment proporciona informació molt valuosa als decisors per a la valoració i selecció del pont més sostenible. No obstant això, les valoracions subjectives dels decisors sobre la importància dels criteris influeixen en l'avaluació final de la sostenibilitat. Per aquesta raó, és necessari crear una metodologia que reduïsca la incertesa associada i busque solucions robustes enfront de les opinions dels agents implicats en la presa de decisions. A més, el disseny i la presa de decisions en ponts està condicionat pels paràmetres inicialment definits. Açò condueix a solucions que poden ser sensibles front a menuts canvis en les dites condicions inicials. El disseny òptim robust permet obtenir dissenys òptims i estructuralment estables front a variacions de les condicions inicials, i també dissenys sostenibles i poc influenciables per les preferències dels decisors que formen part del procés de presa de decisió. D'aquesta manera, el disseny òptim robust es converteix en un procés d'optimització probabilística que requereix un gran cost computacional. Per aquest motiu, l'ús de metamodels s'ha integrat en la metodologia proposta. En concret, s'ha utilitzat l'hipercub llatí per a la definició de la mostra inicial i els models kriging per a la definició de l'aproximació matemàtica. D'aquesta forma, l'optimització heurística basada en kriging ha permés reduir més d'un 90% el cost computacional respecte a l'optimització heurística convencional obtenint resultats molt similars. Aquesta tesi doctoral proporciona en primer lloc, una ampla revisió bibliogràfica, tant dels criteris utilitzats per a la valoració de la sostenibilitat en ponts com dels diferents mètodes d'anàlisis de cicle de vida per a obtenir un perfil complet dels pilars ambientals i socials. Posteriorment, es defineix una metodologia per a la valoració completa de la sostenibilitat, utilitzant mètodes d'anàlisis de cicle de vida. Així mateix, es proposa un enfocament que permet obtenir estructures poc influenciables pels paràmetres estructurals, així com per les preferències dels diferents decisors enfront dels criteris sostenibles. La metodologia proporcionada en aquesta tesi doctoral és aplicable a qualsevol altre tipus d'estructura. Nº de páginas: / I would like to acknowledge the economic support of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, formerly called Spanish Ministry of Science and Innovation. This thesis has been possible thanks to the FPI fellowship and the financially support of BRIDLIFE (Research Project BIA2014-56574-R) and DIMALIFE (Project BIA2017-85098-R). / Penadés Plà, V. (2020). Life-cycle sustainability design of post-tensioned box-girder bridge obtained by metamodel-assisted optimization and decision-making under uncertainty [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/147480 / TESIS / Compendio

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This research effort develops a comprehensive computational framework to support the parametric optimal design of uncertain dynamical systems. Uncertainty comes from various sources, such as: system parameters, initial conditions, sensor and actuator noise, and external forcing. Treatment of uncertainty in design is of paramount practical importance because all real-life systems are affected by it; not accounting for uncertainty may result in poor robustness, sub-optimal performance and higher manufacturing costs. Contemporary methods for the quantification of uncertainty in dynamical systems are computationally intensive which, so far, have made a robust design optimization methodology prohibitive. Some existing algorithms address uncertainty in sensors and actuators during an optimal design; however, a comprehensive design framework that can treat all kinds of uncertainty with diverse distribution characteristics in a unified way is currently unavailable. The computational framework uses Generalized Polynomial Chaos methodology to quantify the effects of various sources of uncertainty found in dynamical systems; a Least-Squares Collocation Method is used to solve the corresponding uncertain differential equations. This technique is significantly faster computationally than traditional sampling methods and makes the construction of a parametric optimal design framework for uncertain systems feasible. The novel framework allows to directly treat uncertainty in the parametric optimal design process. Specifically, the following design problems are addressed: motion planning of fully-actuated and under-actuated systems; multi-objective robust design optimization; and optimal uncertainty apportionment concurrently with robust design optimization. The framework advances the state-of-the-art and enables engineers to produce more robust and optimally performing designs at an optimal manufacturing cost. / Ph. D.