Nel contesto dell’escavazione meccanizzata con TBM (Tunnel Boring Machine), la gestione della pressione nei cilindri idraulici rappresenta una delle variabili più critiche per garantire la stabilità meccanica e la sicurezza operativa. L'approccio proposto in questo capitolo si basa su una doppia funzione obiettivo per assicurare una ridistribuzione della pressione che sia non solo efficiente, ma anche meccanicamente coerente con la realtà del sistema.

La prima funzione obiettivo (Y₁) è la varianza della pressione tra i cilindri idraulici dopo la ridistribuzione. Minimizzando questa varianza, si ottiene una distribuzione più omogenea della pressione tra i vari attuatori, evitando così carichi eccessivi su singoli cilindri che potrebbero compromettere la stabilità strutturale o causare usura precoce. Tuttavia, l’uniformità da sola non è sufficiente. È essenziale anche limitare il cambiamento di pressione rispetto allo stato originale, poiché modifiche troppo drastiche richiedono uno sforzo maggiore al sistema di controllo e aumentano la complessità operativa.

Per questo motivo, viene introdotta una seconda funzione obiettivo (Y₂), basata sulla distanza euclidea tra i vettori di pressione pre- e post-ottimizzazione. Questo secondo criterio garantisce che la soluzione ottimale sia vicina allo stato iniziale, riducendo il carico computazionale e la necessità di regolazioni meccaniche significative. Tra due configurazioni con varianza identica, quella che implica minori variazioni assolute nelle pressioni individuali è preferibile.

La definizione delle funzioni è la seguente:

Y₁ = Var(X) = (1/n) ∑ (xᵢ − x̄)²
Y₂ = (1/n) ∑ (xᵢ − x₀ᵢ)²

dove xᵢ rappresenta la pressione nel cilindro i-esimo dopo ottimizzazione, x̄ la media delle pressioni, e x₀ᵢ il valore originario.

Per mantenere la coerenza meccanica, vengono introdotti vincoli fisici fondati sulla conservazione della forza e del momento. Questi vincoli garantiscono che lo stato meccanico della TBM resti inalterato dopo l’ottimizzazione. In particolare, la somma delle forze e dei momenti orizzontali e verticali deve rimanere costante. Tali vincoli vengono formalizzati considerando i contributi angolari e radiali di ogni cilindro, assumendo una distribuzione circolare con intervalli di 22,5° tra ciascun cilindro, su un raggio definito.

La pressione ottimizzata deve soddisfare le seguenti condizioni:

∑ xᵢ + Fᵃₐdd = ∑ x₀ᵢ + Fᵇₐdd
∑ xᵢ·r·sin(i·θ) + Mₓᵃₐdd = ∑ x₀ᵢ·r·sin(i·θ) + Mₓᵇₐdd
∑ xᵢ·r·cos(i·θ) + Mᵧᵃₐdd = ∑ x₀ᵢ·r·cos(i·θ) + Mᵧᵇₐdd

Tutti i termini aggiuntivi Fₐₐdd, Fᵦₐdd, Mₓₐₐdd, Mₓᵦₐdd, Mᵧₐₐdd e Mᵧᵦₐdd rappresentano le forze e i momenti generati dall’ambiente circostante e sono considerati invarianti durante il processo di ottimizzazione, trattandosi di una trasformazione istantanea del sistema.

Per l’effettiva ottimizzazione delle due funzioni obiettivo, viene adottato un algoritmo evolutivo ad alta adattività e velocità di convergenza: l’AOA (Arithmetic Optimization Algorithm). Questo metodo sfrutta operatori aritmetici e si articola in due fasi: esplorazione e sfruttamento. L’esplorazione si concentra sull’individuazione delle regioni dove potrebbero esserci soluzioni ottimali locali, mentre lo sfruttamento raffina la ricerca entro queste regioni.

Una delle innovazioni fondamentali introdotte in questo approccio è l’aggiornamento online dell’AOA. A differenza della versione tradizionale, incapace di adattarsi in tempo reale, l’algoritmo proposto si aggiorna dinamicamente durante l’azione dei cilindri. Nei primi dieci secondi di funzionamento, i dati di pressione vengono raccolti in tempo reale per elaborare una soluzione ottimizzata. Tale ottimizzazione viene immediatamente applicata, consentendo al sistema di adattarsi senza interrompere l’assemblaggio dei conci.

La strategia online è attivata sincronicamente all’azione dei cilindri e termina al completamento della posa del concio attuale. Ogni fase dell’AOA – dalla generazione delle soluzioni iniziali, al calcolo della fitness, all’aggiornamento dei parametri e delle posizioni delle soluzioni – è governata da parametri adattivi (α, μ) e dalla casualità controllata degli operatori matematici.

Il valore dell’ottimizzazione online risiede nella sua capacità di reagire in tempo reale alle variazioni del sistema meccanico, garantendo non solo una migliore distribuzione delle pressioni, ma anche una maggiore resilienza operativa. In questo modo si evitano discontinuità, si riduce il rischio di guasti, e si migliora l’efficienza complessiva dell’intero processo di scavo e assemblaggio.

È importante comprendere che, al di là dell'efficienza computazionale, l'interazione tra i vincoli meccanici e le funzioni obiettivo implica una lettura profonda del comportamento del sistema. Il rispetto rigoroso delle leggi della fisica – in particolare la conservazione della forza e del momento – non è solo una formalità teorica, ma una condizione imprescindibile per evitare fenomeni di instabilità o sovraccarico locale che potrebbero compromettere l'integrità della TBM

Come si valuta e aggiorna il rischio nelle gallerie sotterranee tramite dati dinamici e fusione di informazioni?

L'analisi del rischio in gallerie sotterranee si basa sull'estrazione e la valutazione di variabili critiche che influenzano la sicurezza delle diverse sezioni del tunnel. Le variabili misurate, come la pressione (C1), l'angolo (C2), la resistenza (C3), la permeabilità (C4) e le profondità di copertura (C5, C6), insieme ad altri parametri (C7, C8), forniscono dati quantitativi da elaborare. Per ogni sezione del tunnel, si ottengono valori specifici di questi fattori, che vengono utilizzati come base per calcolare gli indicatori di rischio mediante l’analisi delle probabilità basate sulle evidenze (BPA). Questi indicatori vengono poi integrati attraverso regole di fusione delle informazioni per determinare un rischio complessivo, permettendo una classificazione delle sezioni secondo livelli di rischio: da livello I (sicuro) a livelli più elevati (rischio basso o moderato).

L'applicazione di tecniche di defuzzificazione consente di trasformare i risultati fuzzy ottenuti dai BPAs in valori netti, facilitando così l’interpretazione e la classificazione del rischio. Ad esempio, sezioni con profondità di copertura minore tendono a mantenere uno stato di sicurezza elevata, mentre sezioni con coperture più profonde mostrano un aumento del rischio. Questi risultati, validati da esperti in cantiere, evidenziano come i dati e il modello matematico si accordino con la realtà delle condizioni costruttive.

Un elemento rilevante è l'identificazione dell'origine del rischio: il difetto nei parametri di progettazione emerge come la causa principale che incrementa il livello di pericolo nelle sezioni a rischio più elevato, più di quanto non facciano le variabili geologiche. Questo suggerisce che la sicurezza del tunnel non dipende solo dalle condizioni naturali, ma è fortemente influenzata dalla qualità del progetto e delle scelte ingegneristiche.

La visualizzazione dinamica dei dati di rischio tramite strumenti come Dynamo permette di monitorare in tempo reale l’evoluzione dello stato di sicurezza lungo l’intero percorso della galleria. Tale rappresentazione grafica aiuta nel processo decisionale, evidenziando con colori specifici le diverse zone di rischio e consentendo interventi tempestivi.

L’aspetto innovativo di questa metodologia è la capacità di aggiornare i livelli di rischio in modo continuo e adattativo con l’arrivo di nuove informazioni. Attraverso regole basate sulla teoria bayesiana e il modello di fusione dell’informazione, il sistema può ricalcolare la probabilità di rischio combinando dati precedenti e nuove evidenze. Questo approccio dinamico supera la staticità delle valutazioni tradizionali e permette un controllo più preciso e reattivo delle condizioni di sicurezza.

È cruciale comprendere che la percezione del rischio nelle opere sotterranee non è un valore fisso ma una grandezza in continua evoluzione, influenzata da fattori sia ambientali che progettuali e dalla qualità dei dati raccolti. La capacità di integrare diverse fonti informative e di aggiornare tempestivamente le valutazioni rappresenta un avanzamento significativo per la gestione del rischio in ingegneria civile.

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