Optimal location of sensors for structural monitoring of deteriorating grillage bridge decks

The social and economic relevance of bridge structural systems is critical, since they are key infrastructure components that guarantee the connectivity of transportation networks. The maintenance of their integrity and functionality is important to prevent fatalities and economic losses due to essential repair and transportation downtime. In recent years, life-cycle approaches to structural assessment have been developed with the aim of investigating over their lifetime the mechanical response of bridges subjected to progressive deterioration and extreme hazardous events. In order to enhance the reliability of structural response prediction and residual life estimate, Structural Health Monitoring (SHM) systems are widely integrated within life-cycle assessment strategies of existing critical viaduct. SHM generally consists in a network of sensors, hardware and software components collecting and processing empirical data to obtain essential information to identify the mechanical properties of the structure, to assess its current condition with respect to design prescriptions, and to detect the presence of localized or distributed damage. In this thesis, the optimal location of sensors for structural identification and damage detection is investigated based on the minimization of the normalized quadratic error between measured and computed displacements. The mathematical problem is solved via iterative algorithms such as simulated annealing and genetic algorithm, as well as statistical analysis based on non-linear regression. The problem is applied to a bridge deck system characterized by different levels of complexity, from a simply supported beam member with flexible restraints to grillage system composed by longitudinal and transversal beams elements. The mathematical optimization problem for optimal sensor placement is investigated for an existing concrete bridge. Both structural identification and damage detection problems are considered using simulated monitoring measurements obtained by finite element analysis. The investigated bridge is characterized by a GPS-based remote sensing SHM system currently installed, which is compared to other alternative sensors configurations in terms of both convergence and accuracy with respect to different structural identification and damage detection scenarios.

La rilevanza sociale ed economica dei ponti è un aspetto critico nelle comunità urbane, in quanto ricoprono un ruolo chiave come componenti infrastrutturali nel garantire la connettività delle reti di trasposto. È importante preservare la loro integrità e funzionalità per prevenire eventi catastrofici che provochino perdite di vite umane ed ingenti perdite economiche dovute alla necessità di realizzare interventi di riparazione o ricostruzione e alla chiusura temporanea di ampi tratti della rete stradale. Negli ultimi anni sono stati sviluppati approcci a ciclo di vita con lo scopo di valutare il comportamento strutturale di ponti soggetti che nel corso della loro vita utile sono sia a degrado progressivo che ad eventi estremi. In questo contesto, i sistemi di monitoraggio strutturale sono spesso integrati nelle strategie di valutazione a ciclo di vita per viadotti esistenti considerati critici, al fine di migliorare l'affidabilità delle previsioni riguardo la risposta strutturale e la vita residua. I sistemi di monitoraggio strutturale generalmente sono costituiti da sensori e componenti hardware e software che raccolgono e processano dati empirici con molteplici scopi, tra cui la caratterizzazione delle proprietà meccaniche della struttura, la determinazione dello stato di conservazione effettivo dell'intera opera strutturale e l'identificazione di presenza ed eventuale intensità ed estensione di danneggiamento localizzato o distribuito. Nel presente lavoro di tesi, si è studiato il posizionamento ottimale dei sensori per l'identificazione delle proprietà strutturali o di danneggiamenti sulla base della minimizzazione dell'errore quadratico normalizzato fra misure di spostamento misurate dal sistema di monitoraggio e calcolate mediante modelli numerici. Il problema di ottimizzazione matematica così formulato viene quindi risolto attraverso algoritmi iterativi, come la ricottura simulata e l'algoritmo genetico, e attraverso analisi statistiche basate sulla regressione non lineare. Il processo di ottimizzazione è stato applicato a modelli di impalcati da ponte caratterizzati da diversi gradi di complessità, a partire da travi su semplici appoggi e vincoli elastici fino ad un sistema a graticcio di travi composto da nervature longitudinali e traversi. Il problema di ottimizzazione matematica viene adottato per un ponte in calcestruzzo esistente. Sia i problemi di identificazione strutturale che di identificazione del danno sono formulati utilizzando spostamenti empirici simulati mediante analisi strutturali sui modello ad elementi finiti di riferimento. Il ponte oggetto di studio è caratterizzato da un sistema di monitoraggio esistente composto da sensori basati su tecnologia GPS. Nelle applicazioni conclusive, tale sistema viene confrontato in termini di convergenza e accuratezza con configurazioni alternative rispetto a diversi scenari di identificazione strutturale e livelli di danno.