In the context of structural health monitoring (SHM), the following thesis addresses the analysis of more than 2 years of dynamic monitoring data of the Milan Cathedral in order to identify possible anomalies through the use of an automated computational code. In general, changes in the stiffness or mass properties of a structure cause changes in its dynamic characteristics (such as natural frequencies, modal shapes or damping factors). Therefore, the anomaly represented by a loss of stiffness can be theoretically identified by analysing the dynamic response of the system. The dynamic characterization of a structure is aimed at the extraction, given a reference time interval, of modal parameters from the response collected under operating conditions and due to environmental excitation: this strategy is called operational modal analysis (OMA) and involves the use of different techniques to investigate the signals recorded during monitoring, involving efficient algorithms capable of handling and processing a large amount of data and, from these, extracting the significant features that will be tracked. To better assess the presence of structural anomalies, however, it is also necessary to study the correlation with environmental and operational factors affecting the frequency of the vibrating modes: for this purpose, the procedure is supplemented with regression models or principal component analysis to remove these effects. Finally, to identify any abnormal behaviour early, multivariate control charts are used to track statistical characteristics over time. As clearly observable, the procedure consists of a succession of steps that could slow down the overall execution. The need to automate this strategy, making faster the above series of subsequent steps, led to the development of an optimized computational code, in which user interaction is reduced to the bare minimum. The effectiveness of the computational code was demonstrated through its application to the monitoring of one of the most important masonry works of the Italian Cultural Heritage: the Milan Cathedral. The period under analysis is November 2020 to April 2023, and the related data, together with the evaluation of the seismic response of the Cathedral made available by the occurrence of two seismic events, were used with the purpose of assessing the invariance of the structural condition of the Cathedral.
Nel contesto del monitoraggio della condizione strutturale (SHM), il presente elaborato di tesi affronta l’analisi di oltre 2 anni di dati di monitoraggio dinamico del Duomo di Milano al fine di identificare eventuali anomalie attraverso l’utilizzo di un codice di calcolo automatizzato. In generale, le variazioni delle proprietà in termini di rigidezza o massa di una struttura provocano cambiamenti nelle sue caratteristiche dinamiche (quali frequenze naturali, forme modali o fattori di smorzamento). Pertanto, l’anomalia rappresentata da una perdita di rigidezza può essere teoricamente identificata analizzando la risposta dinamica del sistema. La caratterizzazione dinamica di una struttura è volta all’estrazione, fissato un intervallo temporale di riferimento, dei parametri modali dalla risposta raccolta in condizioni di esercizio e per effetto dell’eccitazione ambientale: questa strategia è definita analisi modale operativa (OMA) e implica l'uso di diverse tecniche per analizzare i segnali registrati durante il monitoraggio, coinvolgendo algoritmi efficienti in grado di gestire e trattare una grande quantità di dati e, da questi, estrarre le caratteristiche significative che verranno monitorate. Per meglio valutare la presenza di anomalie strutturali è però necessario analizzare anche la correlazione con i fattori ambientali e operativi che influenzano la frequenza dei modi di vibrare: a tale scopo, la procedura viene integrata con modelli di regressione o con analisi delle componenti principali per la rimozione di questi effetti. Infine, per identificare tempestivamente qualsiasi comportamento anomalo, vengono utilizzate carte di controllo multivariate per tracciare nel tempo le caratteristiche statistiche. Come chiaramente osservabile, la procedura di valutazione nel suo insieme si compone di una successione di passaggi che potrebbero rallentarne l’esecuzione: la necessità di automatizzare questa strategia, rendendo più rapida la suddetta successione di operazioni, ha portato allo sviluppo di un codice di calcolo ottimizzato, in cui l’interazione con l’utente è ridotta allo stretto necessario. L’efficacia del codice di calcolo è stata dimostrata attraverso l’applicazione al monitoraggio di una delle più importanti opere in muratura del Patrimonio Culturale Italiano: il Duomo di Milano. Il periodo oggetto di analisi è compreso tra novembre 2020 ad aprile 2023 e i relativi dati, insieme alla valutazione della risposta sismica della Cattedrale resa disponibile dall’avvenimento di due eventi sismici, sono stati utilizzati al fine di valutare l’invarianza della condizione strutturale della Cattedrale.
Monitoraggio dinamico e identificazione modale di costruzioni storiche: il Duomo di Milano
Avramova, Ana
2022/2023
Abstract
In the context of structural health monitoring (SHM), the following thesis addresses the analysis of more than 2 years of dynamic monitoring data of the Milan Cathedral in order to identify possible anomalies through the use of an automated computational code. In general, changes in the stiffness or mass properties of a structure cause changes in its dynamic characteristics (such as natural frequencies, modal shapes or damping factors). Therefore, the anomaly represented by a loss of stiffness can be theoretically identified by analysing the dynamic response of the system. The dynamic characterization of a structure is aimed at the extraction, given a reference time interval, of modal parameters from the response collected under operating conditions and due to environmental excitation: this strategy is called operational modal analysis (OMA) and involves the use of different techniques to investigate the signals recorded during monitoring, involving efficient algorithms capable of handling and processing a large amount of data and, from these, extracting the significant features that will be tracked. To better assess the presence of structural anomalies, however, it is also necessary to study the correlation with environmental and operational factors affecting the frequency of the vibrating modes: for this purpose, the procedure is supplemented with regression models or principal component analysis to remove these effects. Finally, to identify any abnormal behaviour early, multivariate control charts are used to track statistical characteristics over time. As clearly observable, the procedure consists of a succession of steps that could slow down the overall execution. The need to automate this strategy, making faster the above series of subsequent steps, led to the development of an optimized computational code, in which user interaction is reduced to the bare minimum. The effectiveness of the computational code was demonstrated through its application to the monitoring of one of the most important masonry works of the Italian Cultural Heritage: the Milan Cathedral. The period under analysis is November 2020 to April 2023, and the related data, together with the evaluation of the seismic response of the Cathedral made available by the occurrence of two seismic events, were used with the purpose of assessing the invariance of the structural condition of the Cathedral.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/210997