Nel contesto della simulazione numerica, sono stati utilizzati il veicolo di prova e le risposte dinamiche del ponte curvo smorzato, modellati mediante il metodo agli elementi finiti (FEM). Poiché le risposte dei veicoli anteriori e posteriori risultano molto simili, vengono presentate solo quelle relative al veicolo anteriore come strumento esemplificativo. In particolare, sono state analizzate le accelerazioni verticali, oscillanti e laterali (radiali) del veicolo anteriore, così come i relativi spettri. Nelle figure seguenti, le frequenze del ponte sono indicate in rosso, mentre quelle del veicolo in nero.

Dallo spettro delle risposte verticali e oscillanti del veicolo anteriore, come mostrato nelle figure 13.5(b) e 13.6(b), è possibile identificare chiaramente le prime due frequenze verticali (f_bvD,1 e f_bvD,2) del ponte curvo, mentre dalla risposta radiale del veicolo (figura 13.7(b)) si può identificare la prima frequenza radiale (f_brD,1). Queste frequenze risultano identiche a quelle analitiche riportate nella tabella 13.2. Oltre alle frequenze del ponte, nello spettro delle accelerazioni del veicolo sono evidenti anche le sue frequenze proprie, che appaiono come picchi distintivi nelle figure 13.6(b) e 13.7(b). In particolare, le frequenze di oscillazione e radiali del veicolo sono fortemente visibili nei rispettivi spettri, ma tendono ad interferire con la visibilità delle frequenze del ponte.

Per migliorare l'identificabilità delle frequenze del ponte e ridurre l'influenza delle frequenze del veicolo, un approccio pratico consiste nell'utilizzare le risposte dei punti di contatto (CP) veicolo-ponte, invece di fare affidamento sulle risposte del veicolo isolate. In effetti, le risposte radiali del veicolo, benché minori rispetto a quelle verticali, possono essere misurate separatamente tramite sensori specifici, e non vengono trattate congiuntamente nel processo di identificazione delle proprietà dinamiche del ponte. Quando si misura la risposta radiale del veicolo, è fondamentale soddisfare la condizione ω_bn/ω < 2 (dove ω rappresenta la frequenza angolare del sistema veicolo-ponte) per ottenere una trasmissione ottimale della risposta. Questo implica l'uso di un sistema di sospensione del veicolo con una maggiore rigidità laterale.

Oltre a migliorare la trasmissione della risposta dinamica, tecniche aggiuntive, come il traffico casuale o l'uso di shaker extra, possono essere impiegate per amplificare la risposta e facilitare l'identificazione delle frequenze del ponte. Come precedentemente accennato, le risposte calcolate tramite la formula unificata di contatto (equazione 12.59) vengono utilizzate per esaminare i parametri dinamici del ponte, poiché questa formula non è influenzata dalle frequenze del veicolo. Pertanto, è stata condotta una verifica dell'accuratezza delle risposte di contatto ottenute con questa formula, confrontandole con i risultati analitici e quelli direttamente generati dal FEM.

Per semplicità, è stata considerata solo la risposta di contatto del veicolo anteriore nel punto di contatto sinistro, dato che non vi è una distinzione significativa tra le risposte dei punti di contatto sinistro e destro del veicolo anteriore o posteriore, se non nei casi di irregolarità superficiali del pavimento. Le figure 13.8 e 13.9 mostrano rispettivamente le risposte verticali e laterali di questo punto di contatto, calcolate tramite i tre approcci (formula unificata, soluzione analitica e FEM). Come è evidente, le risposte verticali e radiali di contatto ottenute dalla formula unificata mostrano un notevole accordo con i risultati analitici e FEM, sia nel dominio del tempo che in quello delle frequenze.

L'accuratezza della formula unificata di contatto nell'identificare le risposte dinamiche verticali e laterali del ponte curvo è quindi confermata dai dati sperimentali. Un aspetto interessante emerso dalle simulazioni è l'osservazione che, durante i primi 0.5 secondi, si verificano oscillazioni ad alta frequenza, attribuibili alle seconde e terze frequenze verticali del ponte, come mostrato nella figura 13.8(b). Questi componenti ad alta frequenza sono eccitati dall'ingresso repentino dei veicoli sul ponte e si smorzano rapidamente dopo il primo mezzo secondo. Un altro punto degno di nota è che la seconda frequenza verticale del ponte curvo, f_bvD,2, che è appena visibile nelle risposte verticali e oscillanti del veicolo (figure 13.5(b) e 13.6(b)), diventa chiaramente distinguibile nella risposta di contatto del veicolo anteriore (figura 13.8(b)).

La verifica delle risposte di contatto attraverso la formula unificata evidenzia l'importanza di un'accurata modellazione delle interazioni dinamiche tra il veicolo e il ponte, particolarmente in presenza di curve e smorzamento. L'adozione di tecniche avanzate di simulazione numerica e l'analisi approfondita delle risposte dinamiche consente di ottenere una comprensione più precisa delle frequenze strutturali del ponte e delle loro interazioni con il veicolo.

Qual è il metodo più efficace per identificare la frequenza e la forma modale di un ponte utilizzando veicoli in movimento?

Nel contesto della monitorizzazione delle infrastrutture stradali, la rilevazione e l'analisi dei parametri dinamici dei ponti è un aspetto cruciale per garantire la loro sicurezza e la gestione ottimale. L'identificazione delle frequenze naturali e delle forme modali dei ponti è un elemento fondamentale per rilevare possibili danni o cambiamenti nelle condizioni strutturali. Tra i metodi più promettenti e innovativi, quello che impiega veicoli in movimento per raccogliere dati dai ponti si sta rivelando particolarmente efficace.

Le tecniche di monitoraggio dinamico indirette, come quelle che utilizzano veicoli in transito, offrono una soluzione pratica ed economica rispetto ai metodi tradizionali che richiedono il posizionamento di sensori direttamente sulla struttura del ponte. Gli studi condotti da Liu et al. (2023) e Malekjafarian et al. (2022) hanno esplorato l'uso dei dati derivanti dalla risposta dinamica di veicoli a due assi o smartphone integrati nei veicoli in movimento per identificare la frequenza di vibrazione dei ponti. Questi metodi non solo permettono di raccogliere informazioni sulla salute strutturale dei ponti, ma anche di monitorare in tempo reale senza la necessità di interruzioni al traffico.

Una delle tecniche più interessanti riguarda l'uso della risposta dinamica dei veicoli in movimento per identificare le modalità di vibrazione dei ponti. Secondo la ricerca di Liu et al. (2023a), l'identificazione delle frequenze di un ponte può essere ottenuta misurando lo spostamento relativo tra l'asse del veicolo e il punto di contatto del pneumatico con la superficie del ponte, utilizzando anche monitoraggio della pressione dei pneumatici. Questo approccio consente una rilevazione accurata delle frequenze naturali dei ponti, anche in condizioni di traffico variabile, e può essere applicato anche a ponti con geometrie complesse.

Un ulteriore passo avanti è stato fatto con l'introduzione dei sistemi basati su smartphone. Come mostrato da Matarazzo et al. (2018), l'uso dei sensori presenti negli smartphone, come accelerometri e giroscopi, integrati in una rete di veicoli in movimento, ha permesso di sviluppare una metodologia di crowdsensing per il monitoraggio delle vibrazioni del ponte. Questi dispositivi, a basso costo e ampiamente diffusi, possono fornire dati di alta qualità per l'identificazione delle condizioni strutturali dei ponti, riducendo la necessità di sensori fissi costosi e difficili da mantenere.

La ricerca di Malekjafarian et al. (2020) ha dimostrato che è possibile ottenere risultati affidabili utilizzando tecniche di machine learning per analizzare i dati raccolti durante il passaggio di veicoli. Questi approcci consentono non solo di monitorare lo stato di salute di un ponte, ma anche di identificare anomalie strutturali, come danni o deformazioni, attraverso l'analisi dei segnali dinamici emessi dai veicoli in movimento. In particolare, le tecniche di analisi spettrale e decomposizione delle frequenze, come quelle impiegate da Malekjafarian e O'Brien (2014), sono fondamentali per estrarre informazioni sulle modalità di vibrazione del ponte e per confrontare queste informazioni con i modelli teorici della struttura.

Il vantaggio principale di queste tecniche rispetto ai metodi tradizionali è che non richiedono il posizionamento di dispositivi costosi e difficili da gestire sui ponti. Inoltre, i veicoli in movimento possono coprire una vasta area in tempi brevi, fornendo dati su numerosi ponti in un singolo percorso, senza interruzioni significative del traffico. Questo approccio consente anche di monitorare i ponti in tempo reale, rendendo possibile l'identificazione tempestiva di problemi strutturali e la pianificazione delle necessarie riparazioni.

Tuttavia, l'implementazione di tali tecniche non è priva di sfide. Come sottolineato da Lu et al. (2023), la presenza di variabili esterne, come le condizioni atmosferiche e il carico variabile dei veicoli, può influire sulla precisione dei dati raccolti. È pertanto essenziale sviluppare modelli avanzati di calibrazione e tecniche di filtraggio per garantire che i dati ottenuti siano accurati e affidabili. Inoltre, la qualità dei sensori dei veicoli, in particolare degli smartphone, deve essere adeguata per ottenere misurazioni precise delle vibrazioni.

Un altro aspetto fondamentale è l'interpretazione dei dati raccolti. L'uso di algoritmi complessi per analizzare i segnali provenienti dai veicoli in movimento può richiedere competenze avanzate in signal processing e in machine learning. In questo contesto, la collaborazione tra ingegneri strutturali e specialisti in tecnologie digitali diventa cruciale per ottimizzare l'efficacia dei sistemi di monitoraggio.

Oltre alle tecniche di identificazione delle frequenze e delle modalità di vibrazione, è importante considerare il ruolo delle tecnologie emergenti, come l'Internet delle cose (IoT) e i sensori intelligenti, nell'evoluzione del monitoraggio delle infrastrutture. L'integrazione di sensori intelligenti nei veicoli o lungo le reti di ponti potrebbe fornire dati ancora più dettagliati, permettendo una sorveglianza costante e in tempo reale.

L'uso dei veicoli in movimento per il monitoraggio della salute dei ponti, sebbene promettente, richiede un continuo miglioramento delle tecniche di analisi e una maggiore comprensione dei fattori che influenzano la risposta dinamica delle strutture. In questo senso, i progressi nella tecnologia dei sensori, nelle tecniche di elaborazione dei segnali e nell'intelligenza artificiale potrebbero ulteriormente potenziare l'efficacia di queste metodologie, aprendo nuove possibilità per una gestione più efficiente e sicura delle infrastrutture stradali.

Come il Sistema di Amplificatori Doppia Funzione Migliora la Rilevazione delle Frequenze dei Ponti Utilizzando Veicoli di Test

Nel contesto delle indagini strutturali sui ponti, l'utilizzo di veicoli di test per scansionare le proprietà modali di queste infrastrutture sta diventando una tecnica sempre più diffusa. A differenza dei metodi tradizionali che richiedono sensori fissati direttamente sul ponte, il metodo di scansione tramite veicolo (Vehicle Scanning Method, VSM) offre un approccio indiretto, efficace e meno invasivo. Tuttavia, uno degli ostacoli principali che può ostacolare l'efficacia di questa tecnica riguarda le frequenze del veicolo stesso, che possono sovrapporsi o mascherare le frequenze proprie del ponte. In presenza di superfici stradali irregolari, questo problema diventa ancora più complesso, poiché le vibrazioni generate dal veicolo possono essere amplificate o distorte, influenzando i dati raccolti.

Per superare questa sfida, è stato proposto un sistema di amplificatori a doppia funzione, capace di potenziare la risposta del ponte e, al contempo, sopprimere l'influenza delle frequenze del veicolo. Questo sistema, testato in condizioni pratiche, ha dimostrato di essere efficace nel rilevare le prime frequenze del ponte, anche in presenza di pavimentazioni irregolari. Sebbene la tecnica permetta di identificare le frequenze del ponte durante i test preliminari, si è osservato che è possibile ottenere stime più accurate delle frequenze principali attraverso un test pre-impostato, che consenta al veicolo di attraversare il ponte un paio di volte. Ciò consente di identificare un intervallo di frequenze target, che può essere successivamente affinato utilizzando il sistema di amplificatori.

L'introduzione di un veicolo a due assi per la scansione delle modalità del ponte ha ulteriormente affinato la metodologia. Un'analisi più dettagliata ha rivelato che il veicolo a due assi, manipolato opportunamente, è in grado di eliminare l'effetto delle frequenze del veicolo stesso, isolando le risposte del ponte. Le risposte di contatto derivate dai movimenti verticali e rotazionali del veicolo vengono analizzate attraverso tecniche avanzate come la Modal Decomposition (VMD) e la Hilbert Transform (HT), permettendo di estrarre forme modali del ponte in modo robusto, anche con variabili come la velocità del veicolo e il suo smorzamento. Questi approcci si sono rivelati efficaci non solo per ponti a campata singola, ma anche per quelli a più campate, migliorando significativamente la qualità dei dati raccolti.

Oltre a migliorare la qualità della scansione delle frequenze del ponte, la tecnica a due assi è anche particolarmente utile per ridurre gli effetti della rugosità della pavimentazione, una sfida che storicamente ha reso difficile l’identificazione precisa delle proprietà modali in scenari reali. La capacità di separare le risposte dei singoli assi del veicolo ha dimostrato di essere determinante nel migliorare la precisione delle misurazioni, consentendo una valutazione più accurata delle condizioni strutturali del ponte.

Anche se il metodo di scansione tramite veicolo a due assi ha mostrato notevoli vantaggi, è fondamentale comprendere che la rilevazione accurata delle proprietà modali di un ponte non dipende solo dall'uso di tecniche avanzate come VMD e HT, ma anche dalla qualità dei dati iniziali raccolti. La combinazione di un test preliminare e l'applicazione di amplificatori a doppia funzione non è solo una questione di tecnologia, ma richiede anche una corretta progettazione dei test e un'accurata interpretazione dei dati. La precisione delle misurazioni dipende in gran parte dal controllo delle variabili esterne, come la velocità del veicolo, le condizioni del ponte e la natura della superficie stradale.

La crescente applicazione di queste tecniche è un riflesso dell'importanza che la salute delle infrastrutture riveste per la sicurezza pubblica e la sostenibilità del traffico. I ponti, come collegamenti vitali per il trasporto, devono essere monitorati regolarmente per prevenire guasti strutturali che potrebbero avere conseguenze gravi. L'adozione di metodi innovativi come il VSM, supportato da tecniche avanzate di analisi dei dati, rappresenta un passo significativo verso una manutenzione predittiva più efficace e meno costosa.

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