Ottimizzare i controventi per resistere ai terremoti: l’algoritmo genetico al servizio dei telai in acciaio

La progettazione sismica moderna richiede soluzioni sempre più mirate per coniugare sicurezza strutturale ed efficienza economica. I sistemi con knee brace rappresentano una strategia efficace per concentrare la dissipazione di energia in elementi duttili, proteggendo travi e pilastri da meccanismi fragili. Tuttavia, la loro efficacia dipende in modo decisivo dalla disposizione e dall’orientazione all’interno della struttura. L’articolo presenta un approccio di ottimizzazione topologica basato su algoritmi genetici, applicato a telai in acciaio. L’integrazione tra modellazione numerica e tecniche di intelligenza computazionale consente di individuare configurazioni più performanti rispetto a quelle convenzionali.

Di fronte alla frequenza e all’intensità degli eventi sismici, l’ingegneria strutturale è chiamata a ripensare in modo sempre più raffinato le strategie di mitigazione del danno. Le immagini di Amatrice dopo il sisma del 2016 o i collassi osservati a Kobe nel 1995 ricordano con forza quanto sia cruciale progettare sistemi capaci di dissipare energia senza innescare meccanismi fragili. In questo contesto si inserisce il lavoro presentato ad ANIDIS 2025 da Jordan Wabo, dottorando dell’Università di Padova, che propone un approccio di ottimizzazione topologica per la disposizione dei controventi con “knee brace” in telai in acciaio, sfruttando algoritmi genetici integrati con modelli numerici avanzati.

Dalla progettazione a capacità alla ricerca della topologia ottimale

I telai con knee brace rientrano pienamente nei principi della progettazione in capacità: l’elemento di collegamento funge da “fusibile” dissipativo, concentrando le deformazioni in un componente duttile e proteggendo gli elementi portanti principali da rotture fragili. Tuttavia, una disposizione uniforme dei controventi non garantisce necessariamente il massimo dell’efficienza strutturale, né dal punto di vista prestazionale né da quello economico. Il problema centrale affrontato nella ricerca è proprio il superamento di configurazioni subottimali, spesso frutto di scelte progettuali convenzionali, verso assetti in grado di massimizzare la dissipazione di energia sotto azione sismica.

Negli ultimi anni, i metodi di posizionamento ottimale dei dispositivi dissipativi hanno visto un’evoluzione che va dalle procedure sequenziali agli approcci basati sul gradiente. Questi strumenti, però, mostrano limiti evidenti quando lo spazio delle soluzioni è discreto e di grandi dimensioni, come nel caso della scelta delle posizioni e delle orientazioni dei controventi in un telaio multipiano. In tali condizioni, una enumerazione esaustiva delle configurazioni possibili diventa impraticabile.

Gli algoritmi genetici, ispirati ai meccanismi dell’evoluzione naturale, rappresentano allora una soluzione efficace: partendo da una popolazione iniziale di configurazioni, il sistema evolve attraverso selezione, crossover e mutazione, privilegiando progressivamente le soluzioni con migliori prestazioni in termini di dissipazione energetica.

XX Convegno ANIDIS: focus su sicurezza sismica e vulnerabilità del costruito
Ad Assisi si è svolto il XX Convegno ANIDIS, principale appuntamento per la comunità dell’ingegneria sismica. Al centro del dibattito: vulnerabilità del costruito, tecniche di rinforzo, monitoraggio strutturale, nuovi materiali, strategie multi-hazard e politiche di riduzione del rischio. INGENIO segue l’evento con video e interviste ai protagonisti.
LEGGI L'APPROFONDIMENTO

Modellazione numerica e integrazione OpenSees–MATLAB

La procedura proposta si basa su un modello numerico calibrato sperimentalmente di telaio in acciaio a quattro piani e tre campate, dotato complessivamente di sei knee brace la cui posizione e orientazione vengono modificate durante il processo di ottimizzazione. La calibrazione del modello trae origine da prove sperimentali: una dedicata al comportamento del “fusibile” in flessione a tre punti e una seconda in cui un telaio con knee brace è sottoposto a carichi monotoni e ciclici. Sulla base di questi risultati, il modello numerico è implementato in OpenSees, con travi e pilastri modellati come elementi elastici, diagonali come aste tese-compresse e il knee element rappresentato tramite legami costitutivi capaci di cogliere il comportamento flessionale, assiale e a taglio. Molle rotazionali e traslazionali riproducono inoltre la reale deformabilità dei nodi.

Il processo di ottimizzazione è reso possibile da un’interazione dinamica tra OpenSees e MATLAB. Per ciascuna configurazione proposta dall’algoritmo genetico, OpenSees esegue l’analisi dinamica e restituisce a MATLAB gli indicatori di prestazione, in particolare l’energia dissipata complessiva. Ogni configurazione costituisce un “individuo” la cui fitness è valutata in funzione della capacità dissipativa. La popolazione iniziale, composta da 50 individui, evolve per 20 generazioni. Il problema è vincolato da tre condizioni progettuali fondamentali: il numero totale di controventi è fissato, almeno un knee brace deve essere presente a ogni piano per evitare il meccanismo di “piano soffice”, e le orientazioni devono essere bilanciate tra destra e sinistra. Il processo evolutivo, che include anche una strategia di elitismo per preservare le migliori soluzioni, conduce a una configurazione ottimale stabile e riproducibile, indipendente dalla casualità della popolazione iniziale.

Risultati e implicazioni per la progettazione sismica

La configurazione ottimale ottenuta mostra un incremento significativo dell’energia dissipata rispetto alle soluzioni iniziali subottimali. Un aspetto particolarmente interessante è la distribuzione della dissipazione lungo l’altezza: l’energia diminuisce in modo pressoché uniforme dal piano di base verso i livelli superiori, in accordo con quanto suggerito dalla letteratura sulle topologie dissipative ottimali. I knee brace risultano concentrati prevalentemente ai livelli inferiori e in posizione periferica alla base dell’edificio. Questa scelta è coerente con la fisica del problema: il piano di base è quello soggetto alle accelerazioni orizzontali più elevate e, durante le inversioni di direzione del moto sismico, le zone esterne alla base subiscono anche contributi significativi dovuti agli effetti dei modi superiori di vibrazione. Sono dunque le aree più sollecitate e, di conseguenza, quelle in cui è più efficace collocare elementi dissipativi.

L’analisi dei cicli isteretici dei singoli knee brace nella configurazione ottimale evidenzia comportamenti coerenti tra elementi con orientazioni simili e una ripartizione non uniforme della domanda energetica, con alcuni dispositivi che concentrano una quota maggiore della dissipazione in funzione della loro posizione nel telaio. La ripetibilità dei risultati, ottenuti in diverse esecuzioni dell’algoritmo nonostante la variabilità iniziale, rafforza l’affidabilità del metodo proposto.

Nel complesso, l’integrazione tra OpenSees e MATLAB per l’applicazione degli algoritmi genetici si dimostra una strada promettente per l’ottimizzazione topologica dei sistemi dissipativi in acciaio. I risultati suggeriscono prospettive interessanti per l’estensione del metodo a telai più alti e a configurazioni strutturali più complesse, aprendo la strada a una progettazione sismica sempre più guidata da criteri prestazionali e da strumenti di ottimizzazione avanzata.

DI SEGUITO LA REGISTRAZIONE INTEGRALE DELL'INTERVENTO DI JORDAN WABO. (IN LINGUA INGLESE)

Il testo è stato elaborato mediante la videoregistrazione dell'intervento, tramite l'uso dell'IA.

IN SINTESI
-Gli algoritmi genetici permettono di superare configurazioni subottimali nella disposizione dei knee brace.
-L’integrazione OpenSees–MATLAB consente di valutare in modo automatico le prestazioni sismiche delle diverse topologie.
-Le configurazioni ottimali concentrano i dispositivi dissipativi alla base e nelle zone periferiche del telaio.
-La distribuzione della dissipazione energetica lungo l’altezza risulta coerente con i principi di progettazione ottimale riportati in letteratura.
-I risultati sono riproducibili e indipendenti dalle condizioni iniziali dell’algoritmo.