• autoregressivo
• danno
• dinamica
• identificazione
• strutturale

Scopo di questa tesi è valutare l'affidabilità di un metodo per l'identificazione del danno strutturale basato su algoritmi autoregressivi. Il monitoraggio dell'integrità strutturale ha avuto una rapida espansione negli ultimi anni, interessando sempre più il campo dell'ingegneria civile. Nonostante questo suo sviluppo, non è ancora arrivato a maturazione un metodo robusto per l'individuazione di un danno strutturale. In letteratura sono stati proposti diversi metodi per l'individuazione del danno strutturale basati su tecniche di identificazione dinamica nel dominio del tempo e delle frequenze. Partendo dallo studio di metodi già proposti da diversi autori, in questo lavoro di tesi ci si concentra su metodi basati su algoritmi autoregressivi, valutandone l'affidabilità nell'identificazione del danno strutturale. In tali metodi la stima del danno è basata sulla variazione dei coefficienti autoregressivi o di parametri da essi derivati. I problemi riscontrati su questa procedura sono la ridotta sensibilità ai danni locali dei parametri identificati mediante un'analisi globale della struttura nonché l'elevata sensibilità di questi ultimi al livello di rumore presente nelle misure.

This thesis aims at evaluating the reliability of a structural damage identification method based on autoregressive algorithms . Structural health monitoring (SHM) has had a rapid expansion over the last few years, affecting especially civil engineering. Despite this development, a robust method to identify structural damage hasn't been found yet. In the literature have been proposed different methods for structural damage identification based on dynamic identification techniques in time-domain or frequency-domain. Starting from the study of methods proposed by various authors, in this thesis study we focus on autoregressive methods, evaluating damage identification reliability. In those methods damage estimation is based on variation of autoregressive coefficient or parameters derived. Problems found in this procedure are the weak sensitivity to local damage of parameters identified from global analysis as well as high sensitivity of this to the noise level which is in the measurements.