The present thesis work concerns the analysis of the dynamic behaviour of Palazzo Lombardia, one of the several skyscrapers built in the city of Milan in the last years. The first part of the work has been related to an in deep elaboration of the data acquired from the sensor network installed over the skyscraper between October 2015 and April 2017. An automated check on data reliability has been developed, in order to detect and discard the temporal histories affected by measurement errors. Afterwards, the identification of the skyscraper modal parameters has been carried out, according to a highly automated procedure. Two different algorithms have been exploited for the building Modal Analysis. The system poles have been derived through the Poly-Reference Least Squares Complex Frequency (pLSCF) method, while the mode shapes have been extracted by means the Complex Mode Indicator Function (CMIF) technique. Then, an accurate regressive modelling process has been developed. The target was to get an empirical model able to accurately explain the eigenfrequencies evolution. The influence of environmental agents on the behaviour of the natural frequencies has been considered by means the insertion of proper independent variables in the model equation. The laws to be associated to each single regressive variable have been then investigated by means an appropriate testing phase. An accurate enough model would represent the core for an on-line Structural Health Monitoring (SHM) of the building. The experimentally derived eigenfrequency values should be constantly compared to the ones estimated by the model. The presence of a marked discrepancy between the identifications and the estimates would be signal of a dynamic evolution of the system, possibly due to a structural damage.

Il seguente lavoro di tesi si è dedicato all’analisi del comportamento dinamico di Palazzo Lombardia, uno dei numerosi grattacieli costruiti negli ultimi anni nella città di Milano. La prima parte del lavoro ha riguardato una approfondita elaborazione dei dati acquisiti tra Ottobre 2015 e Aprile 2017 dalla rete di sensori installata sul palazzo. Un controllo automatico dell’affidabilità dei dati è stato sviluppato, al fine di individuare e scartare le storie temporali affette da errori di misura. In seguito, è stata eseguita l’identificazione dei parametri modali del grattacielo, secondo una procedura altamente automatizzata. Due differenti algoritmi sono stati utilizzati per l’Analisi Modale della struttura. I poli del sistema sono stati estratti mediante il metodo Poly-Reference Least Squares Complex Frequency (pLSCF), mentre i modi di vibrare attraverso la tecnica Complex Mode Indicator Function (CMIF). Quindi, è stato sviluppato un accurato processo di modellazione regressiva. L’obiettivo è stato quello di pervenire a un modello empirico che potesse spiegare in maniera accurata l’evoluzione delle frequenze proprie della struttura. L’influenza dei fattori ambientali sul comportamento delle frequenze proprie è stata considerata mediante l’inserimento di opportune variabili indipendenti nell’equazione del modello. Le leggi da associare a ciascuna variabile regressiva sono state quindi indagate tramite una opportuna fase di test. Un modello sufficientemente accurato rappresenterebbe la base per un monitoraggio on-line delle condizioni di salute del palazzo (Structural Health Monitoring). Il valore di frequenza propria derivato sperimentalmente dovrebbe essere costantemente confrontato con quello stimato dal modello. La presenza di una netta discrepanza tra le identificazioni e le stime sarebbe indicativa di una evoluzione dinamica del sistema, magari dovuta a un danno strutturale.

The monitoring and analysis of Palazzo Lombardia skyscraper

ACERBIS, DANIELE
2017/2018

Abstract

The present thesis work concerns the analysis of the dynamic behaviour of Palazzo Lombardia, one of the several skyscrapers built in the city of Milan in the last years. The first part of the work has been related to an in deep elaboration of the data acquired from the sensor network installed over the skyscraper between October 2015 and April 2017. An automated check on data reliability has been developed, in order to detect and discard the temporal histories affected by measurement errors. Afterwards, the identification of the skyscraper modal parameters has been carried out, according to a highly automated procedure. Two different algorithms have been exploited for the building Modal Analysis. The system poles have been derived through the Poly-Reference Least Squares Complex Frequency (pLSCF) method, while the mode shapes have been extracted by means the Complex Mode Indicator Function (CMIF) technique. Then, an accurate regressive modelling process has been developed. The target was to get an empirical model able to accurately explain the eigenfrequencies evolution. The influence of environmental agents on the behaviour of the natural frequencies has been considered by means the insertion of proper independent variables in the model equation. The laws to be associated to each single regressive variable have been then investigated by means an appropriate testing phase. An accurate enough model would represent the core for an on-line Structural Health Monitoring (SHM) of the building. The experimentally derived eigenfrequency values should be constantly compared to the ones estimated by the model. The presence of a marked discrepancy between the identifications and the estimates would be signal of a dynamic evolution of the system, possibly due to a structural damage.
VANALI, MARCELLO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
16-apr-2019
2017/2018
Il seguente lavoro di tesi si è dedicato all’analisi del comportamento dinamico di Palazzo Lombardia, uno dei numerosi grattacieli costruiti negli ultimi anni nella città di Milano. La prima parte del lavoro ha riguardato una approfondita elaborazione dei dati acquisiti tra Ottobre 2015 e Aprile 2017 dalla rete di sensori installata sul palazzo. Un controllo automatico dell’affidabilità dei dati è stato sviluppato, al fine di individuare e scartare le storie temporali affette da errori di misura. In seguito, è stata eseguita l’identificazione dei parametri modali del grattacielo, secondo una procedura altamente automatizzata. Due differenti algoritmi sono stati utilizzati per l’Analisi Modale della struttura. I poli del sistema sono stati estratti mediante il metodo Poly-Reference Least Squares Complex Frequency (pLSCF), mentre i modi di vibrare attraverso la tecnica Complex Mode Indicator Function (CMIF). Quindi, è stato sviluppato un accurato processo di modellazione regressiva. L’obiettivo è stato quello di pervenire a un modello empirico che potesse spiegare in maniera accurata l’evoluzione delle frequenze proprie della struttura. L’influenza dei fattori ambientali sul comportamento delle frequenze proprie è stata considerata mediante l’inserimento di opportune variabili indipendenti nell’equazione del modello. Le leggi da associare a ciascuna variabile regressiva sono state quindi indagate tramite una opportuna fase di test. Un modello sufficientemente accurato rappresenterebbe la base per un monitoraggio on-line delle condizioni di salute del palazzo (Structural Health Monitoring). Il valore di frequenza propria derivato sperimentalmente dovrebbe essere costantemente confrontato con quello stimato dal modello. La presenza di una netta discrepanza tra le identificazioni e le stime sarebbe indicativa di una evoluzione dinamica del sistema, magari dovuta a un danno strutturale.
Tesi di laurea Magistrale
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