Riassunto analitico
Le tecniche più avanzate per l’identificazione dinamica e del danno strutturale prevedono l’uso di un sistema di acquisizione per il controllo del comportamento strutturale durante l’intera vita della struttura. Queste sono basate sullo sviluppo di efficienti tecniche numeriche e sullo sviluppo di strumentazioni sempre più sofisticate ed affidabili che permettono alte prestazioni e costi relativamente contenuti. La qualità delle informazioni ottenute però dipende significativamente dal numero di sensori e dalla loro posizione sulla struttura; pertanto risulta di fondamentale importanza la ricerca di una configurazione ottimale per un ridotto numero di sensori, compatibile con i vincoli economici e spaziali, al fine di ottenere il maggior numero di informazioni dai dati misurati e per garantire allo stesso tempo una stima affidabile dei parametri di interesse. La tesi vuole investigare il problema della ricerca della posizione ottimale dei sensori nell’ambito del monitoraggio strutturale e definire il ruolo degli errori di modello e delle incertezze nei parametri di input sul set-up ottimale. Nella prima parte del lavoro sono state analizzate differenze ed analogie tra diversi metodi presenti in letteratura quali il Kinetic Energy, l’ Effective Independence, il Driving Point Residue e l’Information Entropy per la determinazione della posizione ottimale dei sensori attraverso esempi numerici, facendo ricorso a casi benchmark come una trave ed un telaio spaziale, oltre che ad una passerella pedonale. I risultati ottenuti dipendono considerevolmente dalla matrice di covarianza dell'errore stimato (legata alle forme modali) e dalla correlazione del segnale (legata alla distanza tra i sensori); pertanto, si sono confrontate definizioni della correlazione del segnale già presenti in letteratura e si è proposta una nuova funzione obiettivo che dipende sia dalla distanza tra i sensori che dalla matrice di forma modale. Per confrontare numericamente la qualità dei risultati ottenuti, sono stati utilizzati diversi criteri, indipendenti uno dall'altro: il determinante della matrice di Fisher, il Modal Assurance Criterion ed il numero di condizionamento. Il posizionamento dei sensori è uno studio a priori che utilizza dati analitici ottenuti da modelli predittivi del comportamento strutturale quali modelli agli elementi finiti. Nel problema di posizionamento dei sensori, quindi, la soluzione ottimale è affetta da errori ed incertezze, principalmente causati dai limiti del modello numerico nel rappresentare il reale comportamento della struttura (errori di modello) e dall'errore di misura. Questi errori possono modificare la soluzione e quindi limitare l'efficienza del sistema di monitoraggio. Nella seconda parte del lavoro si è quindi analizzato il ruolo delle incertezze parametriche e di modello nella ricerca della configurazione ottimale dei sensori valutando l'affidabilità e la robustezza della funzione di correlazione proposta precedentemente e confrontandola con le altre metodologie. Sono riportati a titolo esplicativo diversi casi benchmark e un'applicazione su una struttura reale. Si è considerata una passerella pedonale in acciaio a Correggio (RE), di 168m, composta da 5 campate in semplice appoggio di sezione scatolare. Viene mostrato che la funzione di correlazione proposta è in grado di considerare facilmente una correlazione tra le informazioni dei sensori anche per strutture spaziali; inoltre, i risultati sui casi studio effettuati mostrano che la proposta è in grado di cogliere in modo più accurato anche i modi superiori eventualmente identificabili oltre a quelli definiti in input; può inoltre limitare la variabilità dei risultati nel caso di incertezze nei parametri del modello.
|
Abstract
Modern technologies for structural safety, system identification and damage detection require controlling systems which monitor the structural behaviour during the whole operating life. These systems are based on the development of efficient numerical techniques for structural identification and on the adoption of increasingly reliable sensors that conjugate limited costs with performance suitable for monitoring purposes. However, the quality of the obtained information significantly depends on the sensor number and position. Several sensor positions can be selected, although economic constraints and spatial restrictions tend to limit the experimental set-up. Thus, it is necessary to optimize the position of a limited number of sensors, in order to obtain the maximum amount of information from the measured data and to assure a reliable evaluation of the parameters of interest.
This work investigates optimal sensor placement problem for structural health monitoring (SHM) and modal testing; the role of model errors and parametric uncertainties in the input data is also considered.
First, a comparison among several sensor placement procedures is presented. Results obtained with reference to numerical examples and case studies such as a simply supported beam, a spatial frame and a real footbridge are reported. Kinetic Energy, Effective Independence, Driving Point Residue and Information Entropy methods are applied. Since results of optimization and placement process considerably depend on both the covariance matrix of prediction error (mode shape dependent) and on the definition of signal correlation (sensor distance dependent), different proposal of the definition of covariance matrix are compared. Then a new proposal depending from both the distance and modal vectors is presented, and results are critically commented.
A measure of the quality of the sensor configurations is necessary in order to numerically compare the obtained results. Independent assessment criteria are then selected to evaluate the suitability of sensor position, such as the determinant of Fisher Information Matrix, a criterion based on the Modal Assurance Criterion, and the so called Condition Number.
As a matter of fact, sensor placement is a priori problem where only analytical data are available, obtained through a Finite Element Model. In a general sensor placement procedure, the optimal positioning estimate is sensitive to errors and uncertainties, mainly due to limitations of the adopted numerical model to represent the behaviour of the real structure (model errors) and the presence of uncertainties in measures whether experimental data are used (measurement errors). Both these uncertainties can alter the optimal locations of sensors and limit the monitoring systems efficiency. Therefore, the role of parametric and model uncertainties in sensor placements is investigated. The reliability and the robustness of the proposed correlation function in the case of model error is tested forcing an alteration (distortion) in a constraint condition, and comparing set-up obtained from different methods. Benchmark examples and an application to a real footbridge are reported. This steel footbridge in Correggio (RE) is 168 m long and it is composed of 5 simple-supported spans. The structure has a box cross-section 3.00 x 2.85 m composed of truss girders.
Results show that the proposed correlation function easily takes into account the spatial correlation in 3D structures; moreover, it allows to identify also higher modes (not given to find the optimal set-up) and it could reduce the variability of results in the case of model uncertainties.
|