Nel contesto dell’analisi delle condizioni geologiche durante lo scavo meccanizzato, l’efficacia dei metodi di clustering dipende fortemente dalla capacità di trattare serie temporali eterogenee, incomplete e ad alta variabilità. In questo scenario complesso, gli algoritmi DTW-Kmedoids e softDTW-Kmedoids emergono come soluzioni robuste e versatili. Entrambi operano sulla base del Dynamic Time Warping, una misura di similarità progettata per dati sequenziali che permette di confrontare time series di diversa lunghezza o con elementi temporali sfalsati.

Il valore informativo delle variabili usate nel clustering rivela una netta differenza tra i parametri operativi della TBM e i parametri di pressione. I primi – come x3, x4 e x5 – si dimostrano significativamente più efficaci nel guidare una segmentazione geologicamente coerente, mentre i secondi offrono un contributo marginale, al punto da poter essere considerati secondari nella percezione geologica automatizzata. In particolare, la rimozione dei parametri di pressione riduce drasticamente gli indici di valutazione Rand (RI) e Fowlkes-Mallows (FMI), raggiungendo i valori minimi rispettivamente di 0.677 e 0.443. Al contrario, l’impiego esclusivo dei parametri operativi della TBM conserva una qualità di clustering accettabile, dimostrando che, in condizioni di raccolta dati limitata, essi rappresentano una scelta preferibile.

La robustezza degli algoritmi è ulteriormente confermata da esperimenti condotti su dati affetti da alti tassi di mancanza. Anche in presenza del 50% di valori mancanti, DTW-Kmedoids mantiene livelli di performance accettabili (RI = 0.704, FMI = 0.531), con prestazioni costantemente superiori rispetto a softDTW-Kmedoids. Tale resilienza si traduce in una capacità di estrarre pattern significativi anche in dataset incompleti, una condizione frequente nei progetti di ingegneria sotterranea dove l’accesso continuo ai dati non è garantito.

Un ulteriore aspetto critico riguarda la quantità di dati necessari per una segmentazione efficace. I risultati sperimentali evidenziano che l’uso di 40 punti precedenti per ogni ciclo TBM è sufficiente per ottenere performance paragonabili a quelle ottenute utilizzando l’intera sequenza di osservazione. Oltre questa soglia, i miglioramenti diventano marginali, suggerendo un punto ottimale per bilanciare tempestività e accuratezza. Ad esempio, l’RI cresce da 0.685 (con 10 dati precedenti) a 0.737 (con 64 dati), ma già con 40 si raggiunge 0.734, una differenza trascurabile.

Nel contesto dinamico delle operazioni di scavo, l’adozione di un meccanismo di apprendimento online si rivela cruciale. A differenza dell’approccio offline, che dipende interamente da un set di dati statico e completo, il clustering online aggiorna iterativamente i centroidi in base ai nuovi dati in arrivo. Questo consente all’algoritmo di adattarsi in tempo reale alle variazioni del terreno, riducendo l’inerzia decisionale e migliorando l’efficacia dell’identificazione delle condizioni geologiche. Inoltre, questo approccio rende possibile un adeguamento tempestivo dei parametri operativi della TBM, con benefici tangibili in termini di sicurezza e rendimento.

Nel confronto tra i due approcci, emerge che il meccanismo online, con aggiornamento continuo dei centroidi, offre un vantaggio strategico nella gestione dell’incertezza. L’evoluzione della percezione geologica non avviene più come un’analisi retrospettiva ma come un processo continuo e reattivo, supportando un’azione ingegneristica più consapevole. L’approccio si dimostra particolarmente adatto quando la disponibilità di dati è ritardata o discontinua, come spesso accade nei grandi progetti di scavo.

È importante sottolineare che, mentre le metriche come Rand Index e Fowlkes-Mallows Index forniscono un quadro quantitativo della performance di clustering, esse non catturano completamente l’utilità ingegneristica del risultato. In scenari reali, il valore di un algoritmo risiede nella sua capacità di anticipare condizioni critiche del terreno, permettendo un intervento preventivo. Inoltre, l’adattabilità dell’algoritmo al variare delle caratteristiche del terreno rappresenta un vantaggio competitivo che va oltre la semplice accuratezza statistica.

Infine, l’integrazione del clustering con apprendimento online e con un numero limitato ma selezionato di parametri informativi configura un nuovo paradigma per il monitoraggio intelligente delle operazioni di tunneling. In un contesto dove i dati arrivano in modo frammentario, dove le condizioni geologiche sono spesso imprevedibili, e dove le decisioni devono essere rapide e ben informate, la capacità di apprendere in tempo reale rappresenta non solo un’innovazione metodologica, ma una necessità operativa.

Come rilevare lo stato dei cilindri idraulici e ottimizzare la pressione nel montaggio sincrono dei segmenti

Nel contesto del montaggio sincrono dei segmenti durante lo scavo meccanizzato, la gestione precisa dello stato dei cilindri idraulici è un elemento cruciale per garantire la stabilità strutturale, ridurre le concentrazioni di tensione e prevenire estensioni o ritrazioni inefficaci dei cilindri. Ogni scenario di montaggio comporta una diversa combinazione di cilindri attivi o retratti, il che rende necessaria un’accurata classificazione dello stato operativo di ciascun cilindro in funzione del segmento in fase di installazione.

Ad esempio, durante l’assemblaggio del segmento B-1, si retraggono i cilindri n. 9, 10, 11 e 12. Per il segmento B-2, i cilindri coinvolti sono il 6, 7, 8 e 9. Il processo continua con il segmento B-3 che richiede la retrazione dei cilindri 13, 14, 15, 16 e nuovamente il 6, che resta in stato retratto per facilitare l’assemblaggio del successivo segmento L-1. Quest’ultimo richiede la retrazione dei cilindri 3, 4, 5, 6 e, per analogia, anche il 16. Il segmento L-2 comporta la retrazione dei cilindri 16, 1, 2 e 3, mentre per il segmento finale, K, viene retratto solamente il cilindro n. 3. In ciascuna di queste fasi, il numero di cilindri in funzione può variare da 11 a 16.

La complessità operativa impone dunque la progettazione di un algoritmo in grado di classificare lo stato dei cilindri per ciascuno scenario, al fine di ottimizzare i valori di pressione ed evitare sovraccarichi localizzati. La rilevazione accurata dello stato di ciascun cilindro rappresenta il prerequisito essenziale per qualsiasi procedura di ottimizzazione.

Per affrontare il problema come una questione di classificazione multiclasse, viene adottato il modello XGBoost, noto per la sua efficienza computazionale, potenza predittiva e capacità di gestire problemi con elevata dimensionalità e correlazioni non lineari. Il cuore del modello si basa sulla minimizzazione di una funzione di costo regolarizzata che combina l’errore di previsione con la complessità strutturale dell’albero decisionale.

L’espressione generale della funzione obiettivo di XGBoost è:

Obj(n) = ∑ₘ F(vᵢ, vᵢ⁽ⁿ⁾) + ∅(hₙ)

dove F rappresenta la funzione di perdita, vᵢ il valore reale dello stato del cilindro e vᵢ⁽ⁿ⁾ la previsione effettuata dal modello. Il termine ∅(hₙ) regola la complessità del modello attraverso il numero di nodi foglia e i pesi associati a ciascun nodo. L’ottimizzazione degli iperparametri del modello XGBoost viene ulteriormente perfezionata con l’algoritmo di ottimizzazione bayesiana (BO), che esplora lo spazio dei parametri apprendendo iterativamente la funzione obiettivo e convergendo verso una configurazione globale ottimale.

Il flusso completo dell’algoritmo BO-XGBoost prevede una suddivisione del dataset cilindri in un set di addestramento (80%) e uno di test (20%), su cui viene costruito il modello predittivo. Vengono adottati criteri di valutazione standard: accuratezza, precisione, richiamo e F1-score, calcolati come media sui sette scenari di classificazione previsti.

Dopo aver identificato con precisione lo stato operativo dei cilindri, si passa all’ottimizzazione della pressione. Il modello di ottimizzazione della pressione di ridistribuzione è costituito da variabili decisionali, funzioni obiettivo e vincoli. Le variabili rappresentano i livelli di pressione assegnati ai cilindri attivi e sono direttamente determinate in funzione dello scenario corrente.

Per scenari diversi, il numero di variabili è adattato come segue:

X = [x₁, x₂, ..., xₙ], con n =
11 per gli scenari 1, 2, 5
12 per gli scenari 3, 4
15 per lo scenario 6

L’obiettivo dell’ottimizzazione è la ridistribuzione omogenea delle pressioni tra i cilindri coinvolti, al fine di minimizzare le disuniformità di carico e ridurre i rischi meccanici sull’anello in costruzione. La funzione obiettivo può essere progettata come una combinazione ponderata di criteri di bilanciamento della forza, minimizzazione dello sforzo massimo e mantenimento della stabilità strutturale. La selezione del punto ottimo di Pareto viene eseguita secondo un metodo online che consente l’adattamento dinamico del modello ai dati in tempo reale.

L’intero framework consente non solo un controllo più preciso delle fasi di assemblaggio, ma anche una significativa riduzione dei rischi strutturali legati al malfunzionamento dei cilindri. Tuttavia, è essenziale comprendere che la qualità dei dati in ingresso è fondamentale: senza una corretta calibrazione iniziale dei sensori, l'intero modello di classificazione e ottimizzazione perde di efficacia. Inoltre, l'integrazione con il sistema di controllo automatico deve essere progettata in modo da supportare l'esecuzione rapida dei cicli di retrazione e pressione senza introdurre ritardi operativi.

La coerenza tra rilevamento dello stato e strategia di ottimizzazione è il cuore del sistema: ogni disallineamento tra previsione e realtà comporta effetti amplificati su strutture in fase di assemblaggio. Un'ulteriore attenzione dovrebbe essere rivolta alla verifica costante del comportamento predittivo del modello nel tempo, attraverso aggiornamenti periodici del dataset e procedure di re-training supervisionato per mantenere le prestazioni predittive allineate alla realtà operativa.

Qual è la soluzione ottimale quando gli obiettivi di progetto sono in conflitto?

Nel contesto della progettazione dell’allineamento delle linee metropolitane, la definizione di una soluzione "ottimale" non è mai assoluta, bensì relativa a una serie di compromessi tra obiettivi spesso in conflitto. La metodologia proposta introduce un approccio multi-obiettivo che permette di costruire un insieme di soluzioni ottimali, noto come frontiera di Pareto. Ogni punto di questa frontiera rappresenta una combinazione di parametri per la quale nessun obiettivo può essere migliorato senza peggiorarne almeno un altro. In tale configurazione, il decisore non è vincolato a un’unica scelta, ma può selezionare tra una pluralità di alternative ottimali, ognuna delle quali riflette priorità diverse.

Questa flessibilità è di fondamentale importanza in fase decisionale. Quando non viene assegnata una priorità esplicita a uno degli obiettivi – ad esempio minimizzare l’investimento, ridurre l’headway (intervallo tra i treni), o massimizzare il comfort – viene suggerita una soluzione di riferimento basata sulla sua vicinanza al punto ideale. Tuttavia, il contesto progettuale reale spesso impone vincoli specifici. Ad esempio, la disponibilità di budget può limitare l'investimento massimo, oppure le esigenze operative possono richiedere un intervallo minimo tra i treni. In questi casi, la metodologia si adatta introducendo vincoli o variabili decisionali aggiuntive.

L’estendibilità dell’approccio viene dimostrata proprio nella capacità di adattarsi a scenari progressivamente più complessi. Inizialmente, le variabili decisionali si limitavano a parametri geometrici del tracciato (r, d), ma con l’aumento della complessità sono state introdotte variabili operative come la dimensione della flotta (fleet size), influenzando significativamente l’efficienza del sistema. Anche gli obiettivi vengono trattati come vincoli: in certi scenari l’investimento massimo è prefissato, in altri l’headway è contenuto entro intervalli specifici, e in scenari più restrittivi entrambi i vincoli vengono imposti simultaneamente.

L’evoluzione dei tre scenari analizzati mostra come l’inclusione di vincoli alteri la configurazione del fronte di Pareto e porti a soluzioni diverse. In uno scenario con vincolo solo sull’investimento, ad esempio, l’headway si riduce a 4.07 minuti con un livello di comfort pari a 0.8763 e un investimento di 561.30 milioni CNY. Quando invece il vincolo riguarda l’headway, la soluzione ottimale presenta un intervallo di 4.50 minuti e comfort leggermente superiore (0.8781). Infine, lo scenario più restrittivo, con vincoli su entrambi i fronti, porta a un headway di 3.38 minuti, un comfort di 0.8529 e un investimento massimo di 559.31 milioni.

L’approccio, dunque, non si limita a fornire una soluzione, ma costruisce un insieme di possibilità, ciascuna corrispondente a una configurazione ottimale sotto specifici vincoli. Questa caratteristica è particolarmente preziosa nei contesti urbani, dove le priorità possono mutare in base alla politica locale, alle esigenze degli utenti o a condizioni economiche variabili. L’adozione del concetto di frontiera di Pareto nella progettazione infrastrutturale introduce una visione flessibile e robusta dell’ottimizzazione, che permette di incorporare nuovi vincoli o variabili senza compromettere la qualità della decisione.

È fondamentale comprendere che la presenza di soluzioni non dominate non implica l’equivalenza tra esse: ciascuna soluzione rappresenta un compromesso unico, e la scelta finale deve riflettere valori, vincoli e contesto operativo specifico. In altre parole, l’ottimizzazione non elimina il ruolo del decisore, ma al contrario ne potenzia la capacità di scegliere in modo informato.

Ciò che risulta essenziale è l'integrazione tra modellazione quantitativa e interpretazione qualitativa: il miglioramento di un obiettivo tecnico, come la riduzione dell’investimento, deve essere valutato in relazione alle sue implicazioni su aspetti più difficilmente quantificabili, come l’esperienza dell’utente o l’affidabilità operativa. Inoltre, la capacità dell’approccio di adattarsi a sistemi complessi e vincolati dimostra il suo potenziale per l’applicazione in scenari futuri, come le reti metropolitane interconnesse, dove le decisioni locali hanno effetti sistemici.

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