Robustness of structural systems is still a debated concept in the scientific community and has not reached yet a well-established and accepted definition. Quantification of the robustness properties of structures is a complex issue since it depends on the definition of representative damage scenarios of the system. This includes sudden changes in the structural system, such as a member loss, and the effects of accidental actions, such as explosions or impacts. Additionally, structural damage may also occur slowly over time due to aging of materials and components and/or exposure to aggressive environmental agents. In this context, identifying key elements and damage patterns that may lead over time to progressive structural collapse is also of prominent importance. Therefore, it is of great interest to properly quantify damage of structural systems and identify the worst damage scenarios to assess their robustness under continuous deterioration over the structural lifetime. This problem is investigated in the thesis by means of a novel approach to damage quantification and robustness measure of deteriorating structural systems under the worst damage scenarios. Damage is described at the system level by means of a dimensionless energy-based index associated with prescribed patterns of continuous deterioration of the cross-sections at the member levels. Furthermore, the optimal selection of the worst damage scenario is formulated as a multi-objective optimization problem considering structural performance, global damage, and structural robustness as objective functions to be minimized under multiple constraints. The Pareto solution of the optimization problem is found using genetic algorithms. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through different applications to robustness assessment of beams, truss systems, frame structures, and arch bridges exposed to progressive degradation under the worst damage scenario. The role of uncertainties in the robustness assessment is also discussed for a portal frame under corrosion based on a probabilistic modeling.
La robustezza dei sistemi strutturali è un concetto molto dibattuto nella comunità scientifica e non ha ancora raggiunto una definizione consolidata e condivisa. La quantificazione delle proprietà di robustezza delle strutture è un problema complesso, in quanto dipende dagli scenari di danno considerati. La sua valutazione richiede di considerare brusche variazioni del sistema strutturale, come la crisi di un elemento, e gli effetti di azioni accidentali, come esplosioni o impatti. Inoltre, occorre considerare che il degrado strutturale si può verificare anche lentamente nel tempo a causa dell'invecchiamento di materiali e componenti e a seguito dell'esposizione ad agenti ambientali aggressivi. Risulta quindi di fondamentale importanza l’individuazione degli elementi critici di una struttura e degli scenari di danno più gravosi che possono portare col tempo a un collasso strutturale progressivo. In questo contesto è pertanto di grande interesse lo sviluppo di concetti e metodi per la quantificazione della robustezza strutturale e l’identificazione degli scenari di danno più gravosi in presenza di un degrado progressivo nel corso della vita utile dell’opera. La tesi è dedicata allo studio di questa problematica e propone un nuovo approccio alla quantificazione del danno e alla misura della robustezza di sistemi strutturali soggetti agli scenari di danno progressivo più gravosi. Il danno è descritto a livello di struttura mediante un indice adimensionale, basato sull'energia di deformazione, associato ad assegnate forme di degrado delle sezioni degli elementi strutturali. La scelta ottimale degli scenari di danno più gravosi viene formulata come un problema di ottimizzazione vincolata multi-obiettivo considerando come funzioni da minimizzare le prestazioni strutturali, il danno globale e la robustezza del sistema. La soluzione di Pareto del problema multi-obiettivo viene ricercata mediante algoritmi genetici. L'efficacia dell'approccio proposto viene mostrata attraverso diverse applicazioni relative alla valutazione della robustezza di travi, sistemi reticolari, strutture a telaio e ponti ad arco in presenza di degrado progressivo dei singoli componenti secondo gli scenari di danno maggiormente critici. Si propone infine una prima impostazione del problema in ambito probabilistico, con l’applicazione ad una struttura telaio soggetta a corrosione, per mostrare il ruolo delle incertezze nella valutazione della robustezza strutturale.
Damage modelling and multi-objective optimization for robustness assessment of deteriorating structural systems
COLMENARES HERRERA, DANIEL JOSÉ;ANGHILERI, MATTIA
2017/2018
Abstract
Robustness of structural systems is still a debated concept in the scientific community and has not reached yet a well-established and accepted definition. Quantification of the robustness properties of structures is a complex issue since it depends on the definition of representative damage scenarios of the system. This includes sudden changes in the structural system, such as a member loss, and the effects of accidental actions, such as explosions or impacts. Additionally, structural damage may also occur slowly over time due to aging of materials and components and/or exposure to aggressive environmental agents. In this context, identifying key elements and damage patterns that may lead over time to progressive structural collapse is also of prominent importance. Therefore, it is of great interest to properly quantify damage of structural systems and identify the worst damage scenarios to assess their robustness under continuous deterioration over the structural lifetime. This problem is investigated in the thesis by means of a novel approach to damage quantification and robustness measure of deteriorating structural systems under the worst damage scenarios. Damage is described at the system level by means of a dimensionless energy-based index associated with prescribed patterns of continuous deterioration of the cross-sections at the member levels. Furthermore, the optimal selection of the worst damage scenario is formulated as a multi-objective optimization problem considering structural performance, global damage, and structural robustness as objective functions to be minimized under multiple constraints. The Pareto solution of the optimization problem is found using genetic algorithms. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through different applications to robustness assessment of beams, truss systems, frame structures, and arch bridges exposed to progressive degradation under the worst damage scenario. The role of uncertainties in the robustness assessment is also discussed for a portal frame under corrosion based on a probabilistic modeling.File | Dimensione | Formato | |
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