Ponti: un esempio di gemello digitale per il monitoraggio e la manutenzione

Cristoforo Demartino, Assistant Professor alla Zhejiang University (China), illustra lo studio presentato in occasione della prima conferenza di Eurostruct - European Association on Quality Control of Bridges and Structures, svoltasi a Padova dal 29 agosto al 1° settembre 2021. 

La memoria propone uno studio pilota sui gemelli digitali per il monitoraggio e la manutenzione dei ponti. In particolare, viene proposto un quadro di gestione dell'infrastruttura che utilizza UAV, telecamere di sorveglianza e gemelli digitali basati su accelerometri per eseguire un monitoraggio a lungo termine e senza interruzioni.


Monitoraggio utile a rilevare i flussi di traffico e i dati accelerometrici del ponte

In questo lavoro viene presentato uno studio pilota preliminare sull’utilizzo di un “gemello digitale” (digital twin) di una struttura per il monitoraggio e la manutenzione dei ponti.

In particolare, viene proposta una procedura per la gestione delle infrastrutture che adotta aeromobili a pilotaggio remoto (unmanned aerial vehicle - UAV) e videocamere di sorveglianza, insieme ad un gemello digitale del ponte, basato su accelerometri, per eseguire un monitoraggio continuo, senza interruzioni e a lungo termine. Dati reali del monitoraggio sono ottenuti attraverso prove sperimentali eseguite sul ponte Juanhu (Haning, Zhejiang, China). In particolare, sono stati rilevati i flussi di traffico e i dati accelerometrici del ponte.

Il modello digitale del ponte viene creato in tempo reale con un modello ad elementi finiti in OpenSees. La geometria di tale modello viene prodotta utilizzando una ricostruzione 3D fotogrammetrica, mentre le proprietà dinamiche vengono aggiornate con un approccio bayesiano a partire dall’ identificazione modale.

Le informazioni sul flusso di traffico vengono processate attraverso tecniche di visione artificiale a partire dalle riprese video dell’UAV e delle videocamere di sorveglianza. I grafici spazio-tempo vengono ricavati attraverso l’algoritmo YOLO per il rilevamento e tramite l’algoritmo DeepSORT per il tracciamento.

Questi elementi lavorano in contemporanea con i dati accelerometrici e con il modello digitale gemello ad elementi finiti, per acquisire una stima preliminare del carico dei veicoli. I risultati dello studio sono presentati in questo lavoro e dimostrano la fattibilità della procedura proposta ai fini del monitoraggio e della manutenzione dei ponti.

 

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