Structural health monitoring of road infrastructures under exceptional loads

The transport of exceptional loads represents a key element for the national economy but, at the same time, a potential risk for the infrastructure. For this reason, infrastructure managers often require special permissions for their transit, resulting in a “dummy” and time consuming procedure. The aim of this work, which is related to the PNRR Return partnership, is to demonstrate the feasibility of a different way of addressing the problem: A set of bridges on a road corridor will be properly instrumented for structural health monitoring and, at the same time, a set of trucks for exceptional load transportation will be instrumented with a GPS positioning system, while tracking also their characteristics (weight, n° and distance of the axes, etc). This will allow a direct measurement of the relationship between load and bridge response, providing a significant added value with respect to the classical SHM systems. Classical and innovative (such as Machine Learning) data processing techniques will be applied to monitor the structure behaviour over time and to assess its runnability. The information coming from the monitoring system will be also coupled with a model of the structure, allowing for the simulation of damage scenarios and for the definition of alarm threshold.

Il trasporto di carichi eccezionali rappresenta un elemento chiave per l’economia nazionale ma, al tempo stesso, un potenziale rischio per le infrastrutture. Per questo motivo, i gestori infrastrutturali richiedono spesso autorizzazioni speciali per il loro transito, con conseguenti procedure “fittizie” e dispendiose in termini di tempo. L’obiettivo di questo lavoro, collegato alla partnership PNRR Return, è dimostrare la fattibilità di un approccio diverso al problema: un insieme di ponti lungo un corridoio stradale sarà opportunamente strumentato per il monitoraggio della salute strutturale (SHM) e, contemporaneamente, un insieme di autocarri per il trasporto di carichi eccezionali sarà dotato di un sistema di posizionamento GPS, tracciandone anche le caratteristiche (peso, numero e distanza degli assi, ecc.). Ciò consentirà una misura diretta della relazione tra carico e risposta del ponte, fornendo un significativo valore aggiunto rispetto ai sistemi SHM tradizionali. Verranno applicate tecniche di elaborazione dei dati sia classiche sia innovative (ad esempio basate su Machine Learning) per monitorare nel tempo il comportamento della struttura e valutarne la transitabilità. Le informazioni provenienti dal sistema di monitoraggio saranno inoltre accoppiate a un modello della struttura, consentendo la simulazione di scenari di danneggiamento e la definizione di soglie di allarme.