José Adolfo Sainz-Aja
Contacto
Responsable de Modelado Numérico
José Adolfo Sainz-Aja Guerra es Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos por la Universidad de Cantabria (2014), Máster Internacional en Tecnología, Rehabilitación y Gestión de la Edificación (2015) y Máster en Integridad y Durabilidad de Materiales, Componentes y Estructuras (2019). Obtuvo el título de Doctor en Modelos en Ingeniería Civil por la Universidad de Cantabria (2021), con la tesis Reciclado de vía tradicional para la fabricación de vía en placa, calificada Sobresaliente Cum Laude, con Mención Internacional y Premio Extraordinario de Doctorado.
Desde enero de 2015 desarrolla su labor como investigador en LADICIM, participando en diversos proyectos centrados en hormigones especiales, integridad estructural, análisis mediante elementos finitos y la aplicación de inteligencia artificial. Su investigación se enfoca en la mejora de la durabilidad de materiales, la sostenibilidad en la construcción, la optimización estructural y la mitigación del impacto del cambio climático en la industria y las infraestructuras.
Ha publicado 39 artículos en revistas indexadas en JCR (20 en Q1 y 17 en Q2), 6 capítulos de libro y ha realizado 27 contribuciones a congresos científicos. Su índice h es de 16 y acumula más de 1.000 citas, reflejando un impacto significativo en la comunidad científica. Su experiencia internacional incluye un Erasmus de 10 meses en la FEUP (Portugal), una estancia predoctoral de 3 meses en Heriot-Watt University (Reino Unido) y la obtención de la Beca Postdoctoral Augusto González Linares, donde desarrolló modelos predictivos de comportamiento mecánico mediante machine learning.
Líneas de Investigación
- Desarrollo de hormigones sostenibles y reciclados a partir de materiales de desecho industrial.
- Aplicación de inteligencia artificial y machine learning en la predicción de fragilización neutrónica en entornos nucleares.
- Simulación numérica avanzada de infraestructuras ferroviarias combinando elementos finitos y técnicas de machine learning.
- Optimización estructural para la mejora del ciclo de vida de infraestructuras.
- Análisis de durabilidad de materiales frente a condiciones ambientales extremas.
Publicaciones destacadas
- ‘Parametric analysis of railway infrastructure for improved performance and lower life-cycle costs using machine learning techniques.’ Sainz-Aja, J.A., Ferreño, D., Pombo, J., Carrascal, I., Casado, J., Diego, S., Castro, J.. Advances in Engineering Software, 2023, 175, 103357.
- ‘Macro- and micro- properties of multi-recycled aggregate concrete.’ Thomas, C., de Brito, J., Cimentada, A., Sainz-Aja, J.A.. Journal of Cleaner Production, 2020, 245, art. no. 118843.
- ‘Self-compacting recycled aggregate concrete using out-of-service railway superstructure wastes.’ Sainz-Aja, J.A., Carrascal, I., Polanco, J.A., Thomas, C., Sosa, I., Casado, J., Diego, S.. Journal of Cleaner Production, 2019, 230, art. no. 104386.
- ‘Dynamic calibration of slab track models for railway applications using full-scale testing.’ Sainz-Aja, J.A., Pombo, J., Tholken, D., Woodward, P.. Computers and Structures, 2020, 228, art. no. 106180.
- ‘Aging of recycled aggregates mortars by drying-wetting cycles.’ Sainz-Aja, J.A., Carrascal, I., Polanco, J.A., Cimentada, A., Thomas, C., de Brito, J.. Construction and Building Materials, 2021, art. no. 124934.
Proyectos ACTIVOS
