Un gruppo di matematici della Clarkson University e un ingegnere civile hanno sviluppato un approccio passivo e non invasivo per "ascoltare" una raccolta di segnali rilevanti provenienti da ponti e altre strutture meccaniche per diagnosticare cambiamenti o danni.

Come riporta il gruppo questa settimana in Caos , il loro approccio prevede l'installazione di sensori accelerometrici in vari punti lungo un ponte per misurare come ogni piccola parte del ponte viene disturbata in risposta a un camion che attraversa.

"I segnali dei sensori vicino al carico del camion sono rilevanti, ma lo sono anche i segnali lontani perché reagiscono quando la struttura del ponte si flette sotto il suo carico e l'intera struttura oscilla come una corda di chitarra, ma ovviamente più complicato, " ha detto Erik M. Bollt, un professore di W. Jon Harrington nel Dipartimento di Matematica della Clarkson University, situato a Potsdam, New York.

Le accelerazioni fungono da "media di ascolto delle forze e delle accelerazioni che viaggiano attraverso la struttura, " ha detto Bollt. "I segnali che viaggiano attraverso la struttura dovrebbero cambiare se il ponte subisce un cambiamento, come una crepa all'interno della struttura o se alcuni dei bulloni che la tengono insieme vengono allentati deliberatamente".

Una parte centrale dell'analisi del gruppo è una tecnica di elaborazione dei dati chiamata "interazione ottimale delle informazioni reciproche, " che è stato sviluppato per identificare interazioni dirette significative tra i singoli componenti all'interno di un sistema.

"La nostra tecnica adotta idee dalla teoria dell'informazione e della comunicazione e utilizza routine di stima statistica all'avanguardia, "ha detto Jie Sun, un assistente professore presso il Dipartimento di Matematica presso la Clarkson University. "Il concetto chiave è cercare le interazioni più rilevanti per l'aumento della prevedibilità delle oscillazioni del ponte. Se la struttura del ponte è stata alterata a causa di danni o deformazioni, i dettagli dovrebbero cambiare, permettendoci di rilevare lo stato di salute del ponte".

Il lavoro del gruppo si distingue perché unisce due aspetti unici per rilevare danni all'interno di ponti o altre strutture meccaniche.

"Uno è la natura non invasiva e automatizzata del processo di raccolta dei dati, " ha detto Sun. "L'altro è lo strumento di analisi dei dati che abbiamo sviluppato, che può inferire un flusso di informazioni diretto e interazioni significative. Combinandoli, siamo in grado di rilevare, solo dai dati, la presenza di cambiamenti strutturali all'interno del ponte come controllati e variati nel nostro esperimento".

Lungo la strada, i tre matematici coinvolti hanno riscontrato alcuni interessanti difetti strutturali rivelati dall'analisi dei dati di interazioni significative, che li ha lasciati perplessi per molto tempo perché semplicemente non aveva senso.

"La nostra analisi ha suggerito un 'confine' nel mezzo dell'area coperta dove non c'è nessun difetto strutturale apparente o modello, " ha detto Sun. "Dopo lunghe discussioni con il nostro collaboratore ingegnere civile, Kerop Janoyan, professore di ingegneria civile alla Clarkson University, alla fine ci siamo resi conto di essere stati confusi per tutto il tempo perché l'area coperta non è l'intero ponte nell'esperimento, ma piuttosto una porzione di un terzo e il "confine" che abbiamo scoperto è proprio dove c'è un confine strutturale, una struttura di supporto sottostante."

I ponti sono onnipresenti, quindi è importante essere in grado di rilevare i danni strutturali il prima possibile per evitare esiti disastrosi. Ma il rilevamento di danni strutturali, che spesso viene fatto manualmente, può essere costoso e in molti casi non è efficace.

Poiché il lavoro del gruppo combina la moderna tecnologia di rilevamento con strumenti di analisi dei dati all'avanguardia per automatizzare questo processo, "può essere utilizzato per il rilevamento precoce di cambiamenti strutturali e danni prima di richiedere l'ispezione da parte di un essere umano, " ha detto Bolt.

Questo approccio può essere utilizzato insieme a strumentazione economica per tutti i tipi di strutture, dai ponti alle turbine eoliche, edifici agli aeroplani.

"Gli accelerometri stanno diventando così economici che li troviamo anche all'interno dei cellulari, quindi questa diventerà una valanga di dati, fungendo da connubio tra la moderna analisi dei big data e il monitoraggio della salute strutturale, " ha detto Bolt.

Il gruppo sta ora lavorando per rendere implementabile il proprio approccio.

"Sul lato più teorico, stiamo costruendo un database di modelli di ponti che possono essere facilmente simulati e testati tramite computer per calibrare i parametri nel metodo, e stiamo anche sviluppando stimatori statistici migliorati per produrre risultati più accurati più velocemente, " ha detto Bollt con l'accordo di Sun. "Sul lato sperimentale, stiamo collaborando con i laboratori per testare i nostri metodi per altre strutture, comprese le ali degli aeroplani in varie condizioni."