- -

Optimal Deep Learning Assisted Design of Socially and Environmentally Efficient Steel Concrete Composite Bridges under Constrained Budgets

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

  • Estadisticas de Uso

Optimal Deep Learning Assisted Design of Socially and Environmentally Efficient Steel Concrete Composite Bridges under Constrained Budgets

Show full item record

Martínez Muñoz, D. (2023). Optimal Deep Learning Assisted Design of Socially and Environmentally Efficient Steel Concrete Composite Bridges under Constrained Budgets [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/195967

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/195967

Files in this item

Item Metadata

Title: Optimal Deep Learning Assisted Design of Socially and Environmentally Efficient Steel Concrete Composite Bridges under Constrained Budgets
Author: Martínez Muñoz, David
Director(s): Martí Albiñana, José Vicente Yepes Piqueras, Víctor
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil - Departament d'Enginyeria de la Construcció i de Projectes d'Enginyeria Civil
Read date / Event date:
2023-07-19
Issued date:
Abstract:
[ES] El diseño de infraestructuras está fuertemente influido por la búsqueda de soluciones que tengan en cuenta el impacto en la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos criterios están muy relacionados con la ...[+]


[CAT] El disseny d'infraestructures està fortament influït per la cerca de solucions que tinguen en compte l'impacte en l'economia, el medi ambient i la societat. Aquests criteris estan molt relacionats amb la definició ...[+]


[EN] Infrastructure design is strongly influenced by the search for solutions considering the impact on the economy, the environment, and society. These criteria were strongly related to the definition of sustainability ...[+]
Subjects: Optimización , Métodos matemáticos , Puentes mixtos acero-hormigón , Infraestructuras , Evaluación del ciclo de vida , Sostenibilidad , Metaheurística , Teoría de juegos , Redes neuronales , Aprendizaje automático , Steel-concrete composite bridges , Design , Life cycle assessment , Sustainability , Metaheuristics , Game theory , Neural networks , Machine learning , Infrastructures , Mathematical methods , Optimization
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/195967
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Project ID:
info:eu-repo/grantAgreement/ //FPU18%2F01592//AYUDA PREDOCTORAL FPU-MARTINEZ MUÑOZ/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-117056RB-I00/ES/OPTIMIZACION HIBRIDA DEL CICLO DE VIDA DE PUENTES Y ESTRUCTURAS MIXTAS Y MODULARES DE ALTA EFICIENCIA SOCIAL Y MEDIOAMBIENTAL BAJO PRESUPUESTOS RESTRICTIVOS/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/BIA2017-85098-R/ES/DISEÑO Y MANTENIMIENTO OPTIMO ROBUSTO Y BASADO EN FIABILIDAD DE PUENTES E INFRAESTRUCTURAS VIARIAS DE ALTA EFICIENCIA SOCIAL Y MEDIOAMBIENTAL BAJO PRESUPUESTOS RESTRICTIVOS/
Description: Tesis por compendio
Thanks:
I would like to thank the Spanish Ministry of Science and Innovation. This research would not have been possible without the support of grant FPU-18/01592, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, "ESF invests in your ...[+]
Type: Tesis doctoral

recommendations

 

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record