The laboratory is equipped to mechanically characterize the behavior of solids and structures using high-tech high-precision technologies, monitoring instruments and advanced numerical simulation systems.
Laboratory head: Prof. Angelo Marcello Tarantino
Other personnel pertaining to the laboratory:
Last updated 29.07.2024
Nell’ambito del bando FAR 2023 – Fondo di Ateneo per la Ricerca 2023, Bando per il finanziamento di progetti di ricerca interdisciplinari – Linea FOMO, è risultato vincitore il progetto dal titolo:
“Vision-based approaches for the structural health monitoring of existing bridges (VIS4SHM)”.
L’attività di ricerca prevede la collaborazione tra unità di personale afferenti al Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, coordinato dal prof. Loris Vincenzi, e un gruppo di ricerca del Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche, coordinato dal prof. Nicola Capodieci.
L’obiettivo del progetto è esplorare nuove tecnologie in grado di migliorare lo stato dell’arte nella pratica del monitoraggio della salute strutturale di ponti e infrastrutture esistenti. In questo contesto, il progetto propone l’impiego di approcci basati sull’elaborazione delle immagini, che rappresentano un’alternativa potente ed economicamente vantaggiosa rispetto ai dispositivi di monitoraggio convenzionali.
Nel dettaglio, verranno sviluppati algoritmi di image processing per il rilevamento delle fessure, mediante la combinazione di tecniche di machine learning, reti neurali e fotogrammetria, al fine di definire un flusso di lavoro semi-automatico per l’individuazione, l’identificazione e la misurazione dei quadri fessurativi.
Saranno inoltre sviluppati algoritmi per la stima degli spostamenti di strutture e infrastrutture basati sull’analisi di video acquisiti mediante fotocamere commerciali. Le tecniche di identificazione dinamica saranno implementate attraverso l’elaborazione dei video, combinando algoritmi di computer vision e strategie di data fusion con i dati accelerometrici acquisiti sulle strutture monitorate.
Infine, verrà implementata una metodologia integrata per la gestione dei dati e per la valutazione multilivello della sicurezza delle infrastrutture. A partire dal riconoscimento dei quadri fessurativi, verrà identificato il livello di danno degli elementi strutturali ed effettuata una valutazione qualitativa preliminare. I dati di spostamento e le proprietà dinamiche derivate dall’elaborazione delle immagini, in presenza di forzanti dinamiche o carichi statici, saranno utilizzati per valutare la variazione della rigidezza strutturale nel tempo, anche mediante il confronto con simulazioni numeriche.
L’applicazione a casi di studio reali consentirà di verificare l’accuratezza delle misure, la risoluzione e la robustezza degli approcci proposti.
In prospettiva, l’installazione di fotocamere che inquadrano il traffico sull’infrastruttura permetterà di correlare una stima dei carichi con gli effetti in termini di spostamento dell’impalcato o variazione di apertura delle fessure monitorate tramite camere, fornendo informazioni preziose per la valutazione dello stato di salute di ponti e viadotti. L’obiettivo finale del progetto è promuovere l’impiego di sensori a basso costo combinati con strategie basate sull’intelligenza artificiale, favorendo la transizione digitale nell’ingegneria civile e introducendo una significativa innovazione nelle pratiche di valutazione della sicurezza. Il progetto contribuirà inoltre in modo concreto alla diffusione di un approccio preventivo nella gestione e nella pianificazione della manutenzione delle infrastrutture esistenti.
Il progetto ha ricevuto un finanziamento da parte della Fondazione di Modena pari a € 64.689,00.