Modelli predittivi per il patrimonio architettonico: Assimilazione dei dati di monitoraggio e transfer learning

Quando si parla di monitoraggio strutturale si indica la valutazione continua o periodica delle condizioni di salute di una struttura, o di un insieme di strutture, sulla base di informazioni provenienti da sistemi di sensori, integrati o autonomi, o di altri dati comunque correlati alla conservazione dell’integrità strutturale. Si tratta di un campo ampio e multidisciplinare, i cui progressi derivano da contributi provenienti dalla fisica, dalla chimica, dalla scienza dei materiali, dalla biologia e, in particolare, da varie branche dell’ingegneria (aerospaziale, civile, elettronica, meccanica etc.). L’accezione più moderna, spesso associata al Structural Health Monitoring (SHM), si riferisce a una serie di tecniche intelligenti (smart), nel senso che, oltre a essere non distruttive, siano in grado di scandagliare la struttura in modo globale e ammettano l’acquisizione e l’elaborazione di informazioni in tempo reale. In tal senso, le prime applicazioni dei metodi di SHM appaiono a cavallo tra gli anni Sessanta e Settanta con l’impiego dei metodi vibrazionali nel controllo dell’integrità di elementi strutturali remoti, come pali di fondazione e parti sommerse di piattaforme off-shore. Oggi questo tipo di monitoraggio è impiegato correntemente su aeromobili, veicoli spaziali, navi, elicotteri, automobili, ponti, edifici, infrastrutture civili, centrali energetiche, oleodotti, impianti industriali e persino sistemi biologici. In particolare, i metodi di SHM, grazie anche alla loro non invasività, sono sempre più diffusi nell’ambito del monitoraggio del patrimonio architettonico. Questa memoria analizza i fondamenti teorici e applicativi del monitoraggio strutturale e sismico, con particolare attenzione ai metodi basati sulle vibrazioni naturali e al loro impiego nella diagnosi e nella previsione della risposta strutturale di edifici monumentali.