Drive-by monitoring of Warren truss bridges by means of onboard train measurements

Railway infrastructures managers increasingly demand for novel and improved condition-based diagnostic methods. Recently, a number of authors has been focusing on drive-by monitoring methods, especially for road applications (highway bridges). Indeed, the idea to put sensors on vehicles rather than on bridges owns clear advantages in terms of cost, efficiency and flexibility. The present work aims at investigating the effectiveness of novel algorithms for the indirect health monitoring of railway structures, based on inertial measurements recorded on-board. This study was carried out by means of a FEM 3D numerical model, developed at Politecnico di Milano, that is able to simulate the bridge/train/track interaction. The analysis focuses on medium span, non ballasted, open steel Warren truss bridges featured by a single track with timber sleepers. The defects modelled in this work simulate the degradation of the connections between the lower chord and the side wall diagonal members, vertical elements and cross-girders respectively. The drive-by approaches presented are two: the first one exploits a comparison between healthy and damaged cases, by means of time-frequency domain algorithms based respectively on the Continuous Wavelet and the Huang-Hilbert transforms. These two algorithms require a comparison with a reference signal corresponding to the healthy bridge, that is a common issue in literature. The second method aims at overcoming this requirement, exploiting the asymmetry introduced on the structure by the damage presence: the defect is detected through the difference between the right and left hand side of leading bogie accelerations. In this context, the Continuous Wavelet Transform turns out to be a good tool that is able to extract the damage component from the aforementioned accelerations difference. The limits and the advantages of the approaches mentioned above are critically analysed and tested along the thesis.

Al giorno d'oggi i gestori delle infrastrutture ferroviarie ricercano metodi innovativi e sempre più efficienti per il monitoraggio dello stato di salute delle loro infrastrutture. Recentemente, un numero consistente di autori si è concentrato sullo studio di metodi di diagnostica drive-by, in particolare per applicazioni stradali (ponti stradali). Infatti, l'idea di posizionare sensori sui veicoli piuttosto che sui ponti da monitorare possiede chiari vantaggi da un punto di vista di costi, efficienza e flessibilità. Questo lavoro ha come scopo l'investigazione dell'efficacia di nuovi algoritmi di monitoraggio strutturale indiretto (i.e. drive-by) basato su misure inerziali registrate a bordo treno. Lo studio qui presentato è stato svolto numericamente attraverso un modello FEM 3D, sviluppato al Politecnico di Milano, capace di simulare le interazioni treno/ponte/binario. L'analisi si è concentrata su ponti aperti di acciaio a travatura Warren, campata media, a binario unico con assenza di ballast e traversine in legno. I difetti modellati mirano a simulare la degradazione delle connessioni tra longherone inferiore e gli elementi diagonali laterali, i verticali e le traverse rispettivamente. I metodi utilizzati sono due: il primo sfrutta, attraverso due trasformate nel dominio tempo frequenza, ossia le trasformate di Wavelet Continua e di Huang-Hilbert rispettivamente, un confronto tra caso sano e caso danneggiato. Questo approccio necessita quindi come requisito la conoscenza a priori dello stato di salute del ponte, in particolare del caso sano. Questa problematica, comune in letteratura e per nulla banale, vuole essere superata mediante il secondo metodo proposto in questa tesi, che mira infatti all'individuazione del difetto mediante una differenza tra accelerazioni misurate a destra e a sinistra sul carrello di testa. Si vuole quindi determinare la posizione del danno sfruttando l'asimmetria in termini di comportamento del ponte indotta e causata dal difetto stesso. In questo contesto, la trasformata di Wavelet risulta un ottimo strumento per estrarre la componente legata al danno dalla differenza di accelerazioni appena introdotta. I vantaggi e i limiti delle varie tecniche proposte vengono illustrati e testati lungo questa tesi.