Nel contesto dell’ottimizzazione multi-obiettivo, uno degli approcci più consolidati per l’identificazione di soluzioni ottimali è rappresentato dall’algoritmo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II). Questo algoritmo si basa sulla suddivisione della popolazione in più fronti di Pareto, ordinati secondo il principio di non-dominanza. Quando il numero di soluzioni non dominate nel primo fronte (F1) è inferiore alla dimensione della popolazione (P1), si procede alla selezione da fronti successivi (F2, F3, e così via) fino a raggiungere il numero prefissato di individui (N). Il processo iterativo continua fino al soddisfacimento di un criterio di arresto, che può essere un numero predefinito di iterazioni o la convergenza della popolazione, ovvero l’assenza di soluzioni figlie significativamente differenti dalla generazione precedente. Alla fine dell’esecuzione, il fronte di Pareto risultante rappresenta l’insieme delle soluzioni ottimali, fornendo un panorama completo dei compromessi tra gli obiettivi in gioco.

Un elemento cruciale in questa metodologia è la fase di decision making, che consente di scegliere tra le molteplici soluzioni Pareto-ottime quella ritenuta migliore per il problema specifico. In assenza di priorità esplicite tra gli obiettivi, si adotta il criterio del punto “knee”, ovvero il punto che minimizza la distanza dall’ideale teorico in uno spazio multi-dimensionale degli obiettivi. Tale distanza viene calcolata con la formula euclidea, che considera la differenza quadratica tra i valori di ogni obiettivo della soluzione e quelli dell’ideale, opportunamente standardizzati per garantire comparabilità nonostante le differenti unità di misura.

La standardizzazione è fondamentale poiché gli obiettivi possono avere scale diverse e unità di misura eterogenee; si trasforma ciascun valore originale in un valore normalizzato tra 0 e 1, permettendo così un confronto coerente e affidabile. Al termine dell’ottimizzazione, la soluzione che si trova alla minima distanza dall’ideale rappresenta la scelta raccomandata, un equilibrio ottimale tra tutti gli obiettivi.

L’applicazione di questa metodologia è stata illustrata attraverso uno studio sperimentale di allineamento di una linea di tunnel a Wuhan, in Cina. Nel progetto, tre obiettivi fondamentali sono stati considerati: minimizzazione dell’investimento, minimizzazione dell’intervallo tra i treni (headway) e massimizzazione del comfort per i passeggeri. Il processo decisionale ha coinvolto variabili come il raggio dell’arco del tunnel e la profondità dello scavo, che influenzano la lunghezza totale del tunnel, il costo e l’impatto sulle strutture circostanti.

L’analisi ha evidenziato come la variazione del raggio (compreso tra 200 e 450 metri) impatti significativamente sia sulla profondità necessaria sia sull’interazione con edifici residenziali e commerciali lungo il percorso. La relazione tra raggio, profondità e lunghezza del tunnel è stata espressa mediante formule matematiche che consentono di calcolare il costo totale, combinando parametri geometrici e prezzi unitari medi di costruzione. Questo modello permette una valutazione integrata degli effetti di ogni decisione progettuale, facilitando una selezione consapevole della soluzione ottimale.

La complessità del problema richiede una comprensione approfondita della natura dei compromessi tra obiettivi contrastanti, e il metodo del punto knee emerge come uno strumento efficace per sintetizzare tale complessità in una scelta praticabile. È importante sottolineare che, pur offrendo una soluzione ottimale, questa rappresenta un compromesso che dipende dai pesi impliciti attribuiti a ciascun obiettivo attraverso la distanza dall’ideale.

Ulteriormente, la generalizzazione del metodo NSGA-II e della selezione tramite punto knee si applica a numerosi altri settori ingegneristici e gestionali, soprattutto quando non esistono preferenze a priori o quando si vuole lasciare che i dati guidino la scelta. La robustezza dell’approccio risiede nella sua capacità di preservare diversità nella popolazione delle soluzioni e di mantenere equilibrio tra esplorazione e sfruttamento dello spazio delle soluzioni.

Per comprendere appieno l’importanza di queste metodologie, è essenziale considerare che in scenari reali la molteplicità di obiettivi spesso riflette interessi divergenti di stakeholder differenti; pertanto, la trasparenza nel processo decisionale e la possibilità di visualizzare trade-off espliciti sono fondamentali per favorire il consenso e la responsabilità. Il riconoscimento della necessità di standardizzazione e la definizione di criteri chiari per la valutazione delle soluzioni contribuiscono a trasformare problemi complessi in decisioni gestibili.

Infine, è opportuno sottolineare che la definizione del criterio di arresto, la scelta delle variabili di decisione e l’accuratezza nella modellizzazione delle relazioni tra variabili e obiettivi sono elementi imprescindibili per garantire la validità e l’affidabilità delle soluzioni proposte. Solo attraverso un’accurata integrazione tra teoria e pratica, e mediante l’utilizzo di strumenti evoluti di ottimizzazione, è possibile affrontare efficacemente problemi complessi e multi-obiettivo in ambiti altamente specializzati come l’ingegneria delle infrastrutture urbane.

Come possono i Digital Twin ottimizzare lo scavo meccanizzato di tunnel?

L’impiego dei Digital Twin (DT) nello scavo meccanizzato di tunnel rappresenta una delle applicazioni più avanzate dell’ingegneria digitale nel settore delle costruzioni sotterranee. L’integrazione di sensori IoT a basso consumo energetico, tecnologie LiDAR, UAV e algoritmi di apprendimento automatico sta trasformando radicalmente il modo in cui vengono gestiti i dati operativi delle Tunnel Boring Machine (TBM). I DT non si limitano a replicare in tempo reale il comportamento fisico della macchina: essi costituiscono un ecosistema informativo dinamico, capace di apprendere, adattarsi e migliorare l’efficienza operativa in base ai dati acquisiti.

Le tecniche di visione artificiale e le reti neurali profonde vengono impiegate per il controllo qualità e la manutenzione predittiva. Ad esempio, l’utilizzo congiunto di reti neurali artificiali (ANN) e macchine a vettori di supporto (SVM) ha già dimostrato la propria efficacia nell’identificare anomalie nei componenti meccanici ed elettrici, riducendo i tempi morti e ottimizzando le operazioni di manutenzione. L'integrazione dei DT con il reinforcement learning permette inoltre di ottimizzare l'allocazione dei compiti tra macchine automatizzate, incrementando l'efficienza fino al 36%, come dimostrato da studi recenti.

Nel contesto dello scavo meccanizzato, la vera svolta si concretizza con l’implementazione di piattaforme digitali tridimensionali che riproducono in tempo reale le condizioni operative delle TBM. Queste piattaforme non solo visualizzano parametri critici come la spinta del cutterhead, la coppia applicata, la pressione nella camera di scavo e le deviazioni di traiettoria, ma offrono anche una rappresentazione visiva completa dei componenti fondamentali: dal cutterhead stesso, al sistema di spinta, alla coclea e al nastro trasportatore. Il passaggio dalla semplice raccolta dati a una visualizzazione immersiva e interattiva consente un’analisi più intuitiva e tempestiva delle prestazioni della macchina.

Attraverso un processo di riflessione fisico-digitale, le condizioni operative registrate dai sensori vengono elaborate da modelli predittivi avanzati, costruiti utilizzando reti neurali ibride che combinano Graph Convolutional Networks (GCN) e Long Short-Term Memory (LSTM). Questa architettura consente di cogliere simultaneamente le relazioni spaziali e temporali tra i parametri operativi, rendendo possibile una previsione accurata delle performance della TBM e l’identificazione preventiva di condizioni operative subottimali.

L’integrazione di un modulo intelligente all’interno del DT consente di raffinare costantemente i modelli previsionali attraverso un aggiornamento online dei dati in tempo reale. Ciò è reso possibile dall’impiego dell’algoritmo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), che agisce come funzione di fitness per ottimizzare in modo multi-obiettivo (MOO) le prestazioni operative della TBM. Questa metodologia, tuttavia, richiede una preparazione meticolosa dei dati: eliminazione del rumore, normalizzazione, rilevamento di outlier tramite lo Z-score e conversione dei dati in matrici temporali multidimensionali sono passaggi imprescindibili per garantire la precisione del modello.

Attualmente, le applicazioni dei DT nello scavo di tunnel sono focalizzate prevalentemente sulla previsione delle prestazioni e sul monitoraggio strutturale, ma trascurano in larga parte le possibilità di ottimizzazione in tempo reale delle operazioni sotterranee. Questo rappresenta un limite significativo, considerando il potenziale latente di miglioramento continuo offerto dall'intelligenza artificiale. È quindi fondamentale spostare l’attenzione dalla mera previsione alla regolazione attiva delle operazioni: un DT non deve essere solo uno specchio digitale, ma un’entità intelligente capace di interagire e intervenire in modo proattivo sul sistema fisico.

In questo contesto, il controllo intelligente della pressione nella camera di scavo rappresenta un esempio emblematico. La stabilità del fronte di scavo è influenzata direttamente dalla pressione esercitata, regolata dall’equilibrio tra inflow e outflow della terra scavata. Una regolazione automatica e predittiva di questi flussi, basata sui dati in tempo reale e modellata da algoritmi di apprendimento profondo, può minimizzare il rischio di sovra-scavo e migliorare l’integrità strutturale del tunnel.

È importante comprendere che l’efficacia dei DT dipende non solo dalla qualità del modello digitale, ma soprattutto dalla capacità di integrare dati multisorgente, elaborare pattern complessi e restituire azioni correttive nel ciclo decisionale. Le sfide future non riguardano più la disponibilità dei dati, bensì la loro interpretazione semantica e la trasformazione di tali interpretazioni in strategie operative.

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