Algoritmi per l’identificazione del danno attraverso il monitoraggio strutturale con accelerometri = Damage identification algorithms through structural monitoring with accelerometers

Il tema del monitoraggio dello stato di salute strutturale (SHM) ha guadagnato importanza in molti rami dell'ingegneria negli ultimi decenni, in particolare nei settori automotive, aerospaziale e civile. Ad oggi, sono state implementate diverse tecniche SHM che permettono di indagare, attraverso la loro applicazione, le variazioni del comportamento dinamico del sistema strutturale monitorato. Tutti i metodi basati sull'Analisi Modale Operativa (OMA) hanno suscitato un notevole interesse, soprattutto nel campo dell'ingegneria civile. Infatti, a differenza delle tecniche di Analisi Modale Sperimentale (EMA), basate sulla conoscenza della forzante del sistema strutturale e sulla lettura della sua risposta, i metodi OMA permettono di ottenere risultati affidabili basati sul monitoraggio della sola risposta strutturale del sistema, soggetto a eccitazione ambientale arbitraria. Per quest'ultimo punto, i metodi OMA sono di particolare interesse nel monitoraggio di strutture di ingegneria civile che, a causa della loro grande scala, sono difficilmente eccitabili con una forza controllata. Se da un lato i metodi OMA garantiscono un monitoraggio affidabile e accurato del sistema strutturale in esame, dall’altro presentano una notevole complessità e un elevato onere computazionale, che diventa particolarmente dispendioso per un sistema di monitoraggio in tempo reale. Per questo motivo, metodi SHM più semplici e con un minor onere computazionale hanno suscitato notevole interesse negli ultimi anni. Indubbiamente, l'applicazione delle reti neurali artificiali (ANN) direttamente ai dati grezzi di risposta strutturale rappresenta una delle prospettive più interessanti e studiate negli ultimi decenni. Nel seguente lavoro di tesi, vengono analizzati i dati di un test di laboratorio su due travi tese in alluminio. Le travi sono sottoposte esclusivamente ad eccitazione ambientale arbitraria. Su una delle due travi vengono simulati diversi livelli di danno. Vengono applicati tre diversi metodi OMA di complessità crescente per valutare gli effetti del danno simulato sul comportamento dinamico del sistema. Le differenze nel comportamento dinamico vengono valutate facendo riferimento alle variazioni di frequenza dei modi di vibrare del sistema rispetto alle condizioni nominali. Le condizioni ambientali hanno una notevole influenza sul comportamento dinamico della struttura, sono state considerate con particolare attenzione al fine di valutare correttamente i risultati forniti dai metodi OMA. Sono stati applicati i tre metodi OMA più comunemente usati. Come accennato in precedenza, la complessità dei metodi applicati è progressivamente maggiore al fine di valutare la differenza tra i risultati forniti. Questa prima fase ha l’obiettivo di convalidare i dati campionati e di valutare in modo affidabile gli effetti del danno simulato e i parametri modali. In una seconda fase, dopo aver valutato in modo accurato gli effetti del danno simulato con i metodi OMA, vengono applicati altri strumenti SHM, che da un lato richiedono un minore onere computazionale, presentano una minore complessità e sono di particolare interesse per le applicazioni di monitoraggio in tempo reale; dall'altro lato garantiscono un livello di precisione più limitato rispetto ai metodi OMA. In particolare, risultati di notevole interesse sono stati ottenuti applicando una rete neurale autoencoder direttamente ai dati grezzi forniti dai sensori.