A novel 1D inverse FEM framework for structural health monitoring under degrading boundary conditions

The inverse Finite Element Method (iFEM) is a robust computational technique that utilizes a network of strain sensors to reconstruct full-field displacement on beam or shell structures. Importantly, the method is independent of specific loading conditions and material properties, making it particularly suitable for real-time structural monitoring and assessment. This study evaluates for the first time the effectiveness of 1D iFEM strategy in shape sensing of a beam structure with degrading boundary conditions. In addition, a dedicated procedure has been implemented to reconstruct the percentage reduction in the stiffness of the degraded constraint, which is essential for structural health monitoring and for defining appropriate retrofitting strategies to be applied to the structure. The proposed framework is experimentally validated on an aluminum beam setup, sensorized with an FBG-based sensor network, capable of exhibiting two types of degradation: rotational stiffness reduction and vertical support settlement. Results confirm the potential of iFEM for effective structural health monitoring (SHM) and adaptive maintenance in practical scenarios where boundary conditions may deteriorate over time.

Il metodo degli elementi finiti inverso (iFEM) è una robusta tecnica computazionale che utilizza una rete di sensori di deformazione per ricostruire il campo di spostamenti su strutture di tipo "beam" o "shell". Un aspetto fondamentale del metodo è la sua indipendenza dalle condizioni di carico e dalle proprietà del materiale, che lo rende particolarmente adatto per il monitoraggio strutturale in tempo reale. Questo studio valuta per la prima volta l’efficacia della strategia di iFEM 1D nella ricostruzione della forma di spostamento di una struttura a trave con condizioni al contorno degradanti. Inoltre, è stata implementata una procedura dedicata per ricostruire la riduzione percentuale della rigidezza del vincolo degradato, un’informazione essenziale per il monitoraggio della salute strutturale e per la definizione di strategie di rinforzo appropriate. Il framework proposto è validato sperimentalmente su una trave in alluminio, dotata di una rete di sensori a fibra ottica basata su reticolo di Bragg (FBG), in grado di riprodurre due tipologie di degrado: riduzione della rigidezza rotazionale e cedimento dell’appoggio verticale. I risultati confermano il potenziale dell’iFEM per un efficace monitoraggio della salute strutturale (SHM) e una manutenzione adattiva in scenari applicativi reali, in cui le condizioni al contorno possono deteriorarsi nel tempo.