Approccio di classificazione basato sull’analisi visiva per la valutazione della resistenza residua del legno riciclato destinato a strutture resilienti al sisma

Il riuso del legno strutturale proveniente da edifici dismessi rappresenta una delle frontiere più interessanti dell’economia circolare nelle costruzioni. Tuttavia, la presenza di difetti e tracce del precedente utilizzo, come i fori lasciati dalle connessioni metalliche, rende complessa la valutazione della capacità portante residua degli elementi recuperati. Un recente studio propone un approccio innovativo basato su simulazioni numeriche e classificazione visiva per stimare la riduzione della resistenza a flessione del legno riutilizzato. Il metodo consente di distinguere rapidamente gli elementi riutilizzabili da quelli da scartare, contribuendo allo sviluppo di procedure tecniche per la riclassificazione del legno recuperato. La ricerca si inserisce nel quadro delle proposte normative europee orientate al riuso dei materiali strutturali.

Il riuso del legno strutturale tra economia circolare e nuove esigenze di classificazione

La crescente attenzione verso l’economia circolare nel settore delle costruzioni sta riportando al centro del dibattito tecnico il tema del riuso dei materiali strutturali. Il legno, in particolare, rappresenta uno dei materiali più promettenti in questo senso: edifici dismessi o componenti strutturali recuperati possono essere disassemblati e reimpiegati, riducendo il consumo di risorse e le emissioni associate alla produzione di nuovi materiali. Tuttavia, il riutilizzo del legno strutturale pone una questione fondamentale: come valutare in modo affidabile la resistenza residua di elementi che hanno già attraversato un ciclo di vita e presentano inevitabilmente tracce del precedente utilizzo.

Proprio questo tema è al centro dello studio “A visual-based classification approach for assessing the residual strenght of recycled timber for seismic-resilient structures”, sviluppato da Angelo Aloisio insieme a Dag Pasquale Pasca, Massimo Fragicomo e Audun Ovrum e presentato in occasione di ANIDIS 2025 (Assisi, 7-11 settembre). Il lavoro propone un metodo innovativo per supportare la riclassificazione del legno recuperato attraverso un approccio integrato che combina modellazione numerica, analisi statistica e classificazione basata su parametri facilmente osservabili.

La presente relazione è stata presentata in occasione del XX Convegno ANIDIS (Assisi, 7-11 settembre 2025) e gli autori sono: Angelo Aloisio, Dag Pasquale Pasca, Massimo Fragiacomo e Audun Ovrum.

Il problema della riclassificazione del legno strutturale

Negli ultimi anni la necessità di riutilizzare componenti lignei provenienti da edifici esistenti è diventata sempre più pressante, ma la normativa tecnica in questo ambito è ancora in fase di evoluzione. Quando un edificio in legno viene disassemblato, travi e altri elementi strutturali possono teoricamente essere riutilizzati, ma devono essere prima riclassificati per verificarne l’idoneità strutturale.

Una proposta normativa sviluppata in Norvegia introduce un sistema di riclassificazione per il legno recuperato basato sulla riduzione delle prestazioni meccaniche rispetto alla classe originaria. In questo schema, un elemento inizialmente classificato ad esempio come C30 viene riclassificato come R24 (dove “R” indica reclaimed), mentre un C24 diventa R18 e un C18 diventa R14. Questo passaggio tra classi implica una riduzione della resistenza a flessione pari a circa il 20%.

Il punto critico è stabilire se un elemento strutturale usato abbia effettivamente subito una riduzione della resistenza maggiore o minore di questa soglia. Il legno proveniente da strutture esistenti presenta infatti una serie di segni legati al precedente utilizzo: fori dovuti a bulloni o chiodi, tracce di connessioni metalliche, lavorazioni o danni superficiali. Queste discontinuità geometriche possono influenzare significativamente la resistenza a flessione dell’elemento e rendono complessa la valutazione della sua capacità residua.

Modellazione numerica dei difetti: il ruolo delle forature

Per affrontare il problema, la ricerca ha assunto come ipotesi di base che i segni più rilevanti del precedente impiego siano i fori cilindrici lasciati dalle connessioni metalliche. Questi difetti sono stati quindi modellati come cavità passanti nello spessore della trave.

È stato sviluppato un modello stocastico in grado di generare configurazioni casuali di forature distribuite lungo l’elemento strutturale. L’algoritmo, implementato in Python, assegna casualmente una posizione nel dominio della trave e genera gruppi di fori con diametri variabili tra 1 e 30 mm, valori coerenti con quelli osservati su elementi recuperati in campagne sperimentali condotte presso istituti di ricerca norvegesi.

Le geometrie generate sono state quindi sottoposte virtualmente a prove di flessione a quattro punti mediante analisi numeriche agli elementi finiti. A causa dell’elevato numero di simulazioni necessarie per costruire un dataset rappresentativo, le analisi sono state condotte nel dominio elastico lineare, evitando modelli più complessi di meccanica della frattura.

La resistenza a flessione è stata stimata sulla base degli stati tensionali nelle fibre tese della trave e nelle zone circostanti i fori. Il collasso poteva essere associato sia al raggiungimento della resistenza a trazione nelle fibre longitudinali sia alla rottura locale in corrispondenza dei bordi dei fori, per trazione parallela o perpendicolare alla fibratura oppure per taglio. Attraverso questa procedura è stato possibile costruire un ampio database di configurazioni geometriche e delle corrispondenti riduzioni di resistenza.

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Validazione sperimentale e comportamento strutturale

Per verificare l’affidabilità del metodo, i risultati delle simulazioni sono stati confrontati con prove sperimentali condotte su travi con configurazioni di fori rappresentative dei diversi meccanismi di rottura.

Le prove hanno mostrato come la posizione delle forature giochi un ruolo decisivo. I fori situati nella zona centrale della trave, dove le tensioni di flessione sono maggiori durante una prova a quattro punti, possono provocare riduzioni significative della resistenza e guidare il percorso della frattura. Al contrario, forature poste vicino agli appoggi o ai bordi dell’elemento hanno un’influenza molto più limitata.

Un risultato particolarmente interessante emerso dalle prove è che anche fori di diametro relativamente elevato, superiori ai 30 mm, se localizzati nelle zone periferiche della trave possono non comportare riduzioni apprezzabili della capacità portante. Questo conferma come non sia sufficiente valutare la dimensione del difetto, ma sia necessario considerare la sua posizione rispetto al diagramma delle tensioni.

Un modello di classificazione semplice per il visual grading

Sulla base del dataset generato dalle simulazioni e delle evidenze sperimentali, è stato sviluppato un modello di classificazione in grado di prevedere se la riduzione della resistenza a flessione sia maggiore o minore del 20%, soglia rilevante per la riclassificazione normativa.

Per costruire il modello la trave è stata suddivisa in diverse zone, escludendo le porzioni più vicine agli appoggi, dove la presenza di fori ha un effetto trascurabile. L’analisi ha evidenziato che il parametro più significativo non è il diametro massimo dei fori né la loro media, ma la somma dei diametri presenti nelle due zone centrali più sollecitate.

Sorprendentemente, un modello basato su soli due parametri – la somma dei diametri dei fori nelle due zone principali – si è dimostrato capace di ottenere prestazioni comparabili a modelli di machine learning molto più complessi. L’ottimizzazione delle soglie è stata effettuata massimizzando metriche di classificazione come l’F-score, che combina precisione e recall.

Il modello risultante stabilisce che la riduzione della resistenza supera il 20% quando la somma dei diametri dei fori supera determinate soglie nelle zone centrali della trave. In caso contrario, l’elemento può essere considerato riutilizzabile e riclassificato secondo le nuove classi previste per il legno recuperato.

Verso l’integrazione nelle procedure normative

Il metodo proposto si inserisce all’interno di un processo più ampio di valutazione multicriterio del legno recuperato. Nella pratica, la riclassificazione di una trave proveniente da un edificio dismesso avviene generalmente attraverso una combinazione di controlli visivi, prove di vibrazione a bassa intensità e altre tecniche non distruttive.

L’algoritmo sviluppato nello studio può essere integrato proprio nella fase di visual grading, fornendo uno strumento semplice ma scientificamente fondato per stimare l’impatto dei segni lasciati dalle connessioni metalliche sulla resistenza strutturale. Le soglie individuate dalla ricerca sono state infatti già considerate all’interno della proposta normativa norvegese per la riclassificazione del legno recuperato.

Il lavoro dimostra come l’integrazione tra modellazione numerica, dati sperimentali e tecniche di classificazione possa offrire strumenti operativi per la valutazione strutturale di materiali riutilizzati. In un contesto in cui la sostenibilità e la resilienza sismica stanno diventando criteri centrali nella progettazione, metodologie di questo tipo rappresentano un passo importante verso un uso più efficiente e consapevole delle risorse esistenti.

DI SEGUITO LA REGISTRAZIONE INTEGRALE DELL'INTERVENTO DI ANGELO ALOISIO.

Il testo è stato elaborato mediante la videoregistrazione dell'intervento, con l'aiuto dell'IA.