Innovative model updating procedure for dynamic identification and damage assessment of structures

La procedura di model updating è una tecnica alquanto datata che permette di comprendere il comportamento dinamico di un sistema e il suo stato di danno. Negli ultimo anni, il monitoraggio strutturale ha incrementato la sua applicabilità grazie al ridotto costo dei sensori e al miglioramento della potenza computazionale. Sempre più strutture sono oggi strumentate per valutare i loro danni e capire il comportamento dinamico stesso. La valutazione in tempo reale dei parametri strutturali e dello stato di danno è oggigiorno non più irraggiungibile. La valutazione delle incertezze sui parametri è, inoltre, richiesta ai moderni algoritmi di model updating. La combinazione della valutazione in tempo reale e dell'incertezza possono portare a un giudizio di situazioni potenzialmente pericolose in strutture esistenti con possibile evacuazione e messa in sicurezza delle strutture stesse. Questa valutazione è sempre più richiesta ai sistemi di monitoraggio strutturale. L'algoritmo sviluppato in questo lavoro è incentrato su questi aspetti, in particolare sulla rapida valutazione dei parametri strutturali e delle relative incertezze. La velocità dell'algoritmo permette l'uso dello stesso per il monitoraggio in tempo reale delle strutture. L'algoritmo è basato su una procedura innovativa a due fasi, con valutazione dell'incertezza, risolvendo un problema inverso agli autovalori. La prima fase è risolta con formulazione chiusa del problema (senza considerare le equazioni ai determinanti). Se la soluzione non soddisfa delle soglie prefissate per i parametri di controllo, la seconda fase, iterativa, deve essere eseguita in modo da migliorare la corrispondenza tra risultati sperimentali e numerici. La procedura permette, inoltre, di scrivere le derivate parziali del problema stesso, rispetto ai risultati sperimentali, in formulazione chiusa; pertanto le incertezze sui parametri sono calcolate mediante la teoria della propagazione degli errori. Una seconda procedura è sviluppata affrontando il problema completamente in forma iterativa, usando un algoritmo genetico con superfici di risposta.