Nel campo dell'ingegneria strutturale, la corretta identificazione delle forme modali dei ponti è essenziale per la valutazione delle loro prestazioni dinamiche. Le forme modali sono legate al comportamento vibratorio di una struttura, che può essere influenzato da diversi fattori, tra cui il damping (smorzamento) del ponte, la posizione di un veicolo fermo sulla struttura e il damping del veicolo stesso. Ogni di questi elementi può alterare la risposta dinamica del ponte, ma ci sono metodi precisi per compensare tali effetti e ottenere una rappresentazione accurata delle modalità di vibrazione.

L'analisi delle frequenze del ponte evidenzia due frequenze principali, le quali possono essere chiaramente identificate nelle condizioni ideali. Tuttavia, quando il ponte è sottoposto a un effetto di smorzamento, la seconda frequenza, indicata come fbD,2f_{bD,2}, perde ampiezza, mentre la prima frequenza mantiene una maggiore visibilità. Questo comportamento è dovuto alla natura decrescente dell'ampiezza causata dallo smorzamento del ponte. Più alto è il coefficiente di smorzamento, più rapidamente diminuiscono le ampiezze delle frequenze principali, rendendo necessaria l'adozione di metodi che possano compensare tale attenuazione.

Nel caso di ponti soggetti a diverse percentuali di smorzamento, uno degli approcci più efficaci per il recupero delle prime forme modali è l'utilizzo di un metodo che riduce l'effetto di distorsione causato dallo smorzamento. Ad esempio, è stato possibile confrontare i risultati ottenuti con metodi che non correggono l'effetto dello smorzamento con quelli ottenuti tramite l'uso di tecniche più avanzate di analisi. Le modalità di vibrazione recuperate con il metodo aggiornato mostrano valori di correlazione (MAC) molto elevati, che evidenziano l'efficacia del metodo nel ridurre gli errori di identificazione, anche quando il ponte è soggetto a smorzamento. I valori di MAC, che indicano il grado di somiglianza tra le modalità modali identificate, rimangono superiori a 0.99, anche con smorzamenti significativi.

Allo stesso tempo, la posizione di un veicolo fermo sulla struttura gioca un ruolo fondamentale nell'accuratezza della misura. Quando il veicolo è posto troppo vicino ai supporti del ponte, l'accuratezza dell'identificazione delle forme modali diminuisce. Un'analisi delle diverse posizioni di un veicolo fermo ha dimostrato che la migliore identificazione delle modalità si ottiene quando il veicolo è posizionato a una distanza adeguata dal supporto, evitando di interferire con le risposte dinamiche fondamentali della struttura. Distanze troppo brevi, come nel caso di un veicolo posizionato a 1/6 della lunghezza del ponte, non consentono una risposta sufficiente per il confronto, portando a una riduzione della qualità del recupero delle forme modali.

Il damping del veicolo stesso è un altro parametro importante che influisce sulla capacità di identificare le forme modali del ponte. In genere, i veicoli progettati per i test vibratori hanno un damping ridotto, proprio per migliorare la trasmissibilità delle vibrazioni dalla struttura. Tuttavia, anche veicoli con damping più elevato (fino al 20%) non influenzano significativamente l'efficacia del metodo utilizzato per il recupero delle modalità modali, poiché i valori di MAC rimangono ancora molto alti.

Un altro aspetto rilevante è la velocità del veicolo in movimento. Nel contesto dell'identificazione delle forme modali, è stato esaminato l'effetto della velocità del veicolo sulla qualità dei dati raccolti. La velocità di un veicolo che viaggia a 2,5 m/s, 5 m/s o 10 m/s non altera in modo significativo il recupero delle modalità modali, sebbene un incremento della velocità comporti una leggera diminuzione dei valori di MAC. Questo suggerisce che, per garantire l'accuratezza dell'identificazione, è preferibile mantenere la velocità del veicolo entro limiti moderati, evitando velocità troppo elevate che potrebbero compromettere la qualità dei dati registrati.

Infine, la struttura del ponte stesso, in particolare il numero di campate, può avere un impatto notevole sulla difficoltà e sull'accuratezza del recupero delle forme modali. Mentre i ponti a campata singola sono relativamente facili da analizzare, l'analisi dei ponti multi-campata richiede un'attenzione maggiore. I modelli numerici hanno mostrato che, all'aumentare del numero di campate, la difficoltà nel recupero delle modalità aumenta, con un conseguente abbassamento dei valori di MAC. Tuttavia, anche per ponti a più campate, il metodo proposto rimane efficace, sebbene con una riduzione della precisione man mano che cresce il numero di campate.

Oltre a questi fattori, è fondamentale comprendere che l'interazione tra il veicolo e il ponte non è un processo statico, ma dinamico. La risposta del ponte alle vibrazioni dipende non solo dalle caratteristiche fisiche del ponte stesso, ma anche dalle condizioni del traffico, dalle caratteristiche del veicolo e dalla risposta del sistema a differenti condizioni ambientali, come la temperatura o l'umidità. La capacità di un ponte di adattarsi a diverse condizioni di carico e vibrazione è cruciale per la progettazione di ponti più sicuri e durevoli.

L'effetto della Damping del Veicolo, Eccentricità, Velocità e Ruvidità della Superficie sulla Rilevazione delle Modalità di Vibrazione di un Ponte

La capacità di identificare le modalità di vibrazione di un ponte tramite risposte da veicoli in movimento è un metodo efficace che si basa sulla trasmissione delle vibrazioni dal ponte al veicolo. Tale approccio, in grado di offrire informazioni cruciali sulla dinamica strutturale di un ponte, è influenzato da numerosi fattori. Tra questi, i più significativi sono la damping del veicolo, l'eccentricità del veicolo, la sua velocità e la ruvidità della superficie stradale. L’analisi di ciascuno di questi fattori consente di comprendere meglio la precisione e l'affidabilità della procedura di identificazione delle modalità del ponte, nonché le limitazioni e i miglioramenti necessari per ottimizzare la tecnica.

Damping del Veicolo

Il damping del veicolo gioca un ruolo fondamentale nel trasferimento delle vibrazioni dal ponte al veicolo stesso. In pratica, il damping è una proprietà inevitabile nei veicoli di prova, e può influenzare in modo significativo l’efficacia del metodo di rilevazione delle modalità. In uno studio condotto, sono stati considerati quattro coefficienti di damping, variabili da 0 a 8 kN·s/m, per verificare l’affidabilità della tecnica nel recupero delle modalità del ponte. I risultati hanno mostrato che, mentre le modalità verticali e torsionali del ponte restano molto precise con un damping del veicolo compreso tra 0 e 4 kN·s/m, i valori del Modal Assurance Criterion (MAC) diminuiscono leggermente quando il coefficiente di damping aumenta. Questo implica che un damping più basso è preferibile per una migliore identificazione delle modalità del ponte.

Eccentricità del Veicolo

L'eccentricità del veicolo, che si riferisce alla posizione laterale dei punti di contatto del veicolo con la superficie stradale, può influire sull’identificazione delle modalità. In un ambiente reale, un ponte può avere più corsie, con il veicolo che può occupare posizioni diverse all'interno di ciascuna corsia. Diversi test hanno mostrato che le modalità verticali e torsionali del ponte rimangono quasi identiche a vari livelli di eccentricità del veicolo, con valori MAC che confermano una buona coerenza tra le modalità. Tuttavia, l'intensità delle vibrazioni torsionali aumenta con l'aumento dell'eccentricità del veicolo, il che suggerisce che la rilevazione della modalità torsionale sia più accurata quando il veicolo si trova più vicino al bordo del ponte.

Velocità del Veicolo

La velocità del veicolo è un altro fattore determinante nell’efficacia del recupero delle modalità del ponte. L’aumento della velocità del veicolo comporta la divisione delle frequenze del ponte, complicando così l’identificazione precisa delle stesse. Per evitare l’effetto di spostamento delle frequenze, che aumenta con la velocità, è stato osservato che le velocità più elevate non sono raccomandabili, soprattutto per la rilevazione delle frequenze del ponte. A velocità più basse, come quella di 2.5 m/s, la risposta torsionale del ponte può risultare meno evidente a causa di un insufficiente trasferimento di energia dal veicolo. Tuttavia, il miglioramento della tecnica può essere ottenuto utilizzando traffico casuale o shaker aggiuntivi, che possono contribuire a stimolare le vibrazioni torsionali anche a bassa velocità.

Ruvidità della Superficie Stradale

Infine, la ruvidità della superficie stradale è un aspetto che non può essere trascurato, poiché la presenza di irregolarità influisce negativamente sulla qualità del recupero delle modalità. Le irregolarità della superficie, sebbene inevitabili, possono essere compensate tramite l’utilizzo del traffico esistente, che può aumentare le risposte dinamiche del ponte grazie all’integrazione di energia supplementare. In pratica, l'utilizzo di una superficie stradale con una certa ruvidità, unita al passaggio di veicoli, può amplificare le vibrazioni e migliorare l'accuratezza della tecnica di rilevazione.

In sintesi, il recupero delle modalità di vibrazione di un ponte attraverso il monitoraggio delle risposte di un veicolo è un metodo promettente ma sensibile a vari fattori operativi. Il controllo dei coefficienti di damping del veicolo, l’eccentricità, la velocità e la qualità della superficie stradale sono essenziali per ottimizzare le misurazioni e ottenere risultati affidabili. La ricerca suggerisce che una gestione attenta di questi parametri può migliorare notevolmente l’efficacia della tecnica e contribuire alla realizzazione di un sistema di monitoraggio dinamico più preciso e utile per la valutazione strutturale dei ponti.

Come il movimento dei veicoli può rilevare le frequenze delle strutture dei ponti: approccio e applicazioni

Il monitoraggio delle frequenze di vibrazione di ponti e strutture ferroviarie è un tema cruciale nella sicurezza e nella manutenzione delle infrastrutture. I metodi tradizionali di valutazione delle vibrazioni si basano su sensori posti direttamente sulla struttura, ma recentemente è emerso un approccio innovativo che sfrutta i veicoli in movimento per ottenere informazioni sulle frequenze naturali e sullo stato di salute delle strutture. Questo approccio, noto come metodo di scansione veicolare, è in grado di rilevare le vibrazioni attraverso la risposta dinamica di un veicolo in movimento lungo un ponte, analizzando la risposta dei punti di contatto tra il veicolo e la struttura.

Le tecniche sviluppate da ricercatori come Yang et al. (2025), Zhan et al. (2021), e altri, si concentrano sulla misurazione delle frequenze torsionali, flessionali e di accoppiamento tra modalità, utilizzando i veicoli come strumenti di rilevamento dinamico. La risposta del veicolo, in particolare le vibrazioni percepite nei punti di contatto, permette di dedurre le caratteristiche strutturali del ponte, incluse le frequenze naturali, i moduli di rigidità e, in alcuni casi, anche la presenza di danni o irregolarità.

Un aspetto fondamentale di queste tecniche è la loro capacità di funzionare in tempo reale, senza la necessità di interrompere il traffico o effettuare misurazioni invasive. L'analisi delle vibrazioni attraverso veicoli in movimento fornisce un metodo altamente efficiente e poco costoso rispetto agli approcci convenzionali. Ad esempio, il modello sviluppato da Yang et al. (2021b), che utilizza un veicolo a quattro ruote per sondare la modalità torsionale e flessionale, consente di estrarre informazioni sulle proprietà dinamiche di strutture complesse, come i ponti stradali e ferroviari.

L'accuratezza di queste misurazioni dipende dalla precisione con cui viene rilevata la risposta ai carichi dinamici. Ciò significa che è fondamentale considerare la calibrazione dei sensori, le condizioni del veicolo e le caratteristiche specifiche della superficie del ponte, come la rugosità. La tecnica di Yang et al. (2020a), che identifica la rugosità della superficie del ponte attraverso le linee di influenza del dislocamento, dimostra come i veicoli possano essere utilizzati anche per monitorare le condizioni del pavimento stradale o ferroviario, con applicazioni che spaziano dalla manutenzione predittiva alla progettazione di nuovi ponti.

Inoltre, la combinazione di modelli teorici e dati reali provenienti dai veicoli ha portato allo sviluppo di metodi avanzati per identificare danni strutturali. Gli studi di Yang et al. (2020b) e Zhan et al. (2021a) esplorano come la risposta dinamica dei veicoli in movimento possa essere utilizzata per rilevare danni nei ponti, come fratture o deformazioni nei supporti elastici, senza la necessità di ispezioni fisiche complesse. Questi metodi possono essere applicati anche a ponti con geometrie complesse, come quelli curvi orizzontalmente, dove le modalità di vibrazione possono risultare difficili da identificare con metodi tradizionali.

Va sottolineato che, sebbene questi approcci siano altamente promettenti, la loro efficacia dipende da una serie di fattori. La qualità dei dati dipende fortemente dalla tipologia di veicolo utilizzato, dalle condizioni del traffico e dalla calibrazione dei sensori. Le tecniche di analisi dei dati, come la trasformata di Fourier o le tecniche di analisi modale, sono essenziali per estrarre informazioni utili dalle vibrazioni registrate.

In futuro, l'integrazione di tecnologie come l'intelligenza artificiale e il machine learning potrebbe migliorare ulteriormente l'affidabilità di questi metodi, consentendo di rilevare danni nascosti o anomalie nei ponti in tempo reale. Ad esempio, l'uso di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i segnali provenienti dai sensori potrebbe ridurre significativamente gli errori di misurazione e migliorare l'identificazione delle frequenze e dei danni.

È importante comprendere che l'approccio del veicolo in movimento non è solo un'alternativa ai metodi tradizionali, ma un complemento che può essere utilizzato per fornire una visione più completa delle condizioni strutturali dei ponti. La possibilità di eseguire misurazioni continue e non invasive in situ consente di ottenere dati accurati senza necessità di sospendere il traffico o fare interventi invasivi, riducendo i costi e aumentando la sicurezza delle infrastrutture.

Infine, la capacità di applicare questi metodi a una varietà di strutture – dai ponti stradali ai ponti ferroviari e alle passerelle sospese – rende queste tecnologie particolarmente versatili e rilevanti per il futuro della gestione delle infrastrutture.

Come i Metodi di Elaborazione del Segnale Possono Rilevare Danni nelle Strutture dei Ponti

Nel campo dell'ingegneria strutturale, la rilevazione dei danni ai ponti attraverso l'analisi dei segnali è diventata una delle tecniche più promettenti, grazie all'evoluzione delle tecnologie di elaborazione dei segnali e dei metodi di ottimizzazione. Diversi approcci basati su segnali hanno dimostrato di essere efficaci nell'individuare e localizzare i danni nei ponti, sfruttando risposte dinamiche come vibrazioni, accelerazioni e deflessioni indotte dal traffico veicolare.

Un esempio significativo di questa evoluzione è l'approccio proposto da Li e Au (2014), che ha combinato la metodologia basata sull'energia di deformazione modale con un algoritmo genetico (GA) per il rilevamento dei danni. Il metodo stima la posizione del danno utilizzando un indicatore derivato dalle frequenze misurate nelle condizioni di ponte integro e danneggiato. Successivamente, il problema di identificazione viene trasformato in un problema di ottimizzazione globale, risolto tramite il GA, una tecnica che permette di esplorare ampie aree di soluzioni possibili in modo efficiente. Questo approccio è stato ulteriormente perfezionato per ponti con superfici irregolari, dove è stato impiegato un metodo basato su GA guidato (Li e Au, 2015), dimostrando una notevole capacità di localizzazione del danno in modo numerico.

Altri metodi, come quelli basati sulle wavelet, sono stati anche ampiamente utilizzati per la localizzazione e l’identificazione dei danni. Hester e González (2017) hanno esaminato le onde madre più adatte per la perdita di rigidezza localizzata, evidenziando come ondelet trasformate in dominio tempo-frequenza possano rivelare informazioni cruciali sui danni. Inoltre, Tan et al. (2020a) hanno combinato la trasformata continua di wavelet (CWT) con l'entropia di Shannon per inferire la posizione e l'entità dei danni, rivelando come l'energia delle wavelet risponda in modo sensibile alla gravità del danno. Altri studi, come quello di Lei et al. (2024), hanno applicato le wavelet per identificare danni da erosione del fondale, utilizzando risposte di deflessione residua come indicatori di danno.

Un'altra tecnica di elaborazione del segnale che ha suscitato molto interesse è la decomposizione dei segnali mediante il metodo EMD (Empirical Mode Decomposition), come illustrato da O'Brien et al. (2017a). Questo metodo scompone i segnali di accelerazione in componenti principali, consentendo di rilevare i danni confrontando i segnali tra strutture integre e danneggiate. La combinazione di EMD e altre tecniche come la filtrazione di Kalman permette di affrontare anche le difficoltà di segnali rumorosi o incompleti.

Le recenti ricerche hanno visto anche l'impiego di tecniche avanzate di machine learning (ML), come i reti neurali artificiali (ANN) e l'apprendimento profondo (DL), per migliorare ulteriormente l'efficacia dei metodi di rilevamento. Malekjafarian et al. (2019) hanno proposto un approccio in due fasi: la prima fase prevede l'addestramento di una rete neurale con le risposte di veicoli su un ponte sano, mentre la seconda fase identifica le variazioni nei segnali predetti per localizzare danni anche in presenza di rumore. Inoltre, Corbally e Malekjafarian (2022a, 2024a) hanno sviluppato algoritmi di deep learning in grado di identificare la presenza, la posizione e la gravità dei danni nei ponti senza la necessità di dati di addestramento predefiniti, sfruttando l'effetto della velocità del veicolo come caratteristica sensibile al danno.

In particolare, uno degli aspetti chiave nell'uso di questi metodi è l'adattamento alle caratteristiche specifiche di ciascun ponte. Liu et al. (2021) hanno introdotto un framework di adattamento del dominio che permette di trasferire un modello di diagnosi dei danni da un ponte a un altro, superando le difficoltà derivanti dalle differenze nei dati raccolti da strutture diverse. Questo tipo di adattamento è cruciale per applicazioni pratiche in cui non è sempre possibile avere un grande set di dati predefiniti per ogni ponte.

Al di là delle tecniche specifiche, è fondamentale comprendere che la corretta applicazione delle metodologie di rilevamento dei danni richiede una buona comprensione dei parametri strutturali del ponte, come la rigidezza, la geometria e le caratteristiche del traffico. Ogni ponte ha peculiarità che possono influenzare significativamente la risposta ai carichi e la propagazione delle vibrazioni, motivo per cui la calibrazione e la personalizzazione dei modelli è essenziale per ottenere risultati affidabili.

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