L’elaborato propone lo sviluppo di un modello predittivo basato su reti neurali convoluzionali, CNN, per simulare la risposta dinamica del carrello tranviario a partire dalle accelerazioni indotte dal contatto ruota–rotaia. Il veicolo è stato strumentato con accelerometri posizionati in corrispondenza del supporto boccola, per misurare le sollecitazioni dinamiche trasmesse dal binario alla sovrastruttura del carrello, in esercizio nel contesto urbano della città di Torino. I segnali sperimentali ottenuti sono impiegati per l’addestramento di un modello a parametri concentrati, impostato con iter operativo inverso rispetto alla loro rilevazione: nella rilevazione il flusso di dati si muove dal contatto cerchione/rotaia verso gli accelerometri posizionati sul supporto boccola; il modello ha in input i valori di accelerazione sul modello del supporto boccola e vengono trasmessi in cascata fino al cerchione, per osservarne la risposta dinamica.