polito.it
Politecnico di Torino (logo)

Simulazione numerica di prove di eccitazione dinamica su edifici monumentali finalizzate alla riproduzione di dati di monitoraggio strutturale in condizioni danneggiate = Numerical simulation of dynamic excitation tests on monumental buildings aimed at reproducing structural monitoring data in damaged conditions

Cosimo Cirillo

Simulazione numerica di prove di eccitazione dinamica su edifici monumentali finalizzate alla riproduzione di dati di monitoraggio strutturale in condizioni danneggiate = Numerical simulation of dynamic excitation tests on monumental buildings aimed at reproducing structural monitoring data in damaged conditions.

Rel. Rosario Ceravolo, Gaetano Miraglia, Giorgia Coletta. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Civile, 2021

[img]
Preview
PDF (Tesi_di_laurea) - Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (21MB) | Preview
Abstract:

Una delle principali questioni che affliggono il settore dello Structural Health Monitoring (SHM) è l'indisponibilità di dati provenienti da diverse condizioni strutturali. Spesso infatti, le moderne tecniche di damage identification basate sulle vibrazioni sfruttano algoritmi di machine learning per migliorare l'interpretazione della grande mole di dati di monitoraggio. Questi algoritmi vengono “addestrati” su uno specifico dataset (training set) che auspicabilmente contiene dati relativi a più condizioni strutturali possibili, in modo da fornire al classificatore/regressore degli esempi di come la risposta strutturale si modifica a seguito di danneggiamenti. Purtroppo, avere a disposizione un ampio spettro di dati per le strutture civili è piuttosto raro, poichè la raccolta di dati per diversi stati di danno è spesso irrealizzabile o non conveniente: essa teoricamente prevedrebbe il danneggiamento intenzionale della struttura, la raccolta di dati relativi a tale condizione e la successiva riparazione che riporti i parametri diagnostici alle condizioni iniziali. Se immaginare di attuare tale processo è già difficile per strutture civili “ordinarie”, per le opere del patrimonio architettonico diventa completamente irrealistico, poiché oltre ai vincoli tecnico-economici si aggiungerebbero quelli di natura storico-culturale. Negli ultimi anni, questo problema è stato affrontato utilizzando strategie basate sul transfer learning, active learning o ripiegando su procedure fondate su unsupervised learning, che permettono di individuare un’anomalia nei dati ma non di riconoscerne la causa. Questo lavoro di tesi nasce con l’obiettivo di elaborare e ottimizzare un metodo alternativo per ottenere dati relativi a condizioni danneggiate. L’idea è quella di sfruttare la relazione che lega le frequenze di oscillazione della struttura, che possono essere viste come parametri diagnostici, alla massa e alla rigidezza della stessa. L’insorgenza di un danno, accompagnato generalmente da una variazione di rigidezza, potrebbe pertanto essere simulata tramite l’aggiunta di un certo quantitativo di massa in punti specifici del sistema. Il vantaggio evidente è che, differentemente dalla modifica di rigidezza causata da un danno, la variazione controllata di massa è reversibile e non minaccia la conservazione dell’opera. Inoltre, nel caso specifico, la massa è rappresentata da un gruppo di circa 50 persone, che potrebbero essere collocate più facilmente nelle posizioni preposte e con maggiore flessibilità rispetto a un carico inanimato. L’obiettivo del lavoro è quello di progettare la prova sperimentale e creare delle linee guida per la realizzazione prossima dell’esperimento. L’ottimizzazione interessa: la posizione del carico all’interno della struttura, valutata attraverso delle analisi agli elementi finiti (FE), tenendo conto di vincoli di natura tecnico-geometrica e logistica; l’eccitazione dinamica della struttura, progettando movimenti e sequenze che amplifichino l’accelerazione misurata sul layout dei sensori; il periodo di realizzazione dell’esperimento, stimando le condizioni ambientali e operative ideali attraverso uno studio statistico dei dati di anni precedenti. La struttura scelta per l’esperimento è il Santuario di Vicoforte, un caso studio ideale, essendo tra le rare costruzioni storiche dotate di un sistema di monitoraggio statico e dinamico permanente, oltreché di un modello FE accuratamente calibrato.

Relators: Rosario Ceravolo, Gaetano Miraglia, Giorgia Coletta
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 227
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Civile
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-23 - CIVIL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/19328
Modify record (reserved for operators) Modify record (reserved for operators)