Ponti precompressi, il traffico diventa uno strumento per “leggere” lo stato della struttura

Come individuare una possibile perdita di precompressione senza ricorrere a prove invasive sul ponte? Una ricerca dell’Università di Camerino propone di sfruttare direttamente le sollecitazioni generate dal traffico, in particolare dal passaggio dei mezzi pesanti. La metodologia, illustrata da Fabrizio Scozzese a FABRE 2026, analizza la risposta non lineare della struttura attraverso la Hilbert-Huang Transform e un modello probabilistico. L’obiettivo è riconoscere le variazioni istantanee della rigidezza e arrivare alla ricostruzione del legame costitutivo del ponte. I primi risultati numerici sono promettenti, mentre il prossimo passaggio sarà la sperimentazione su infrastrutture reali.

Dal traffico veicolare alla diagnosi strutturale: un nuovo approccio per i ponti precompressi

Il monitoraggio dei ponti esistenti richiede tecniche capaci non soltanto di misurare la risposta della struttura, ma anche di individuare variazioni di comportamento che possano essere associate a fenomeni di degrado o a perdite di precompressione. Una possibile strada consiste nello sfruttare una sollecitazione che le infrastrutture ricevono quotidianamente: quella prodotta dal traffico veicolare.

È questo il principio alla base della ricerca illustrata da Fabrizio Scozzese dell’Università di Camerino nell'ambito di FABRE 2026, dedicata allo sviluppo di una procedura basata sulla Hilbert-Huang Transform (HHT) per derivare il legame costitutivo di ponti precompressi attraverso l'analisi della risposta indotta dal traffico.

La metodologia è ancora in fase di sviluppo e i risultati presentati sono prevalentemente teorici e numerici. Le prime evidenze, tuttavia, mostrano la possibilità di riconoscere variazioni anche contenute della risposta non lineare e, soprattutto, di arrivare alla ricostruzione del legame costitutivo della struttura utilizzando misure potenzialmente acquisibili con sistemi di monitoraggio poco invasivi.

Perché la precompressione va cercata nella risposta al passaggio dei veicoli

Il punto di partenza della ricerca riguarda una caratteristica fondamentale delle strutture precompresse. Finché il ponte rimane in campo lineare, la precompressione non determina necessariamente variazioni delle caratteristiche di rigidezza tali da poter essere riconosciute efficacemente attraverso le tradizionali tecniche di Operational Modal Analysis (OMA) o mediante l'analisi delle vibrazioni ambientali.

La situazione può cambiare durante il passaggio di un veicolo, soprattutto se pesante. In quel breve intervallo temporale la struttura può infatti raggiungere condizioni nelle quali diventa rilevante il livello effettivo di precompressione. Un'eventuale perdita può quindi manifestarsi attraverso una modifica della risposta strutturale.

Il fenomeno è legato alla possibile apertura temporanea di fessure, che si richiudono dopo il passaggio del mezzo. La struttura torna pertanto alla condizione precedente: non si tratta di un comportamento plastico permanente, ma di una risposta non lineare elastica.

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Dal traffico quotidiano a una sorgente di informazioni strutturali

Da qui nasce l'idea di trasformare il traffico in una sorta di input naturale per l'analisi del ponte. Invece di ricorrere necessariamente a prove di carico dedicate, la procedura punta a sfruttare i veicoli, e in particolare quelli pesanti, che attraversano normalmente l'infrastruttura.

Monitorando, ad esempio, gli spostamenti in mezzeria è possibile studiare come varia istantaneamente la risposta della struttura durante il transito dei mezzi. L'obiettivo è ricavare indirettamente informazioni sulla variazione locale della rigidezza e, di conseguenza, individuare l'eventuale ingresso in campo non lineare.

La difficoltà consiste però nelle caratteristiche dei segnali acquisiti. La risposta del ponte al passaggio dei veicoli è fortemente non stazionaria e potenzialmente non lineare, rendendo poco adatti gli strumenti tradizionali di analisi tempo-frequenza. Per questo la ricerca si concentra sull'impiego della trasformata di Hilbert, capace di ricavare la fase istantanea del segnale e, attraverso la sua derivazione, la frequenza angolare istantanea.

Dalla frequenza istantanea alla variazione di rigidezza del ponte

Il passaggio dalla frequenza alla caratterizzazione meccanica della struttura si basa sulla stretta relazione esistente tra frequenza angolare e rigidezza tangente. Analizzando l'evoluzione dell'omega istantanea diventa quindi possibile ottenere indirettamente informazioni su come cambia la rigidezza durante la risposta del ponte.

L'applicazione ai dati reali di spostamento richiede tuttavia un passaggio preliminare. La trasformata di Hilbert non può essere applicata direttamente al segnale grezzo: occorre prima effettuare una decomposizione empirica in pseudo-modi, separando la componente statica da quella dinamica. È quest'ultima, associata alla rigidezza, a costituire l'oggetto principale dell'analisi.

Una volta isolata la componente dinamica, si può applicare la trasformata di Hilbert e ricavare le frequenze istantanee. Queste vengono poi messe in relazione con l'ampiezza degli spostamenti. Il risultato, tuttavia, non è una curva perfettamente definita, ma una nuvola di punti all'interno della quale deve essere riconosciuto il trend della risposta strutturale.

Il modello probabilistico per riconoscere la non linearità

Per rendere più interpretabile questa informazione, i ricercatori hanno introdotto un modello probabilistico capace di descrivere come cambia la distribuzione delle frequenze istantanee al variare dell'ampiezza dello spostamento.

La differenza tra un sistema lineare e uno non lineare emerge così in maniera più leggibile. Nel primo caso la distribuzione rimane sostanzialmente centrata sulla frequenza elastica indipendentemente dallo spostamento. Nel secondo, invece, aumentando l'ampiezza dello spostamento si osserva uno spostamento graduale della distribuzione verso frequenze inferiori.

Questo progressivo abbassamento della frequenza costituisce quindi un'indicazione della variazione della rigidezza tangente e dell'ingresso della struttura in un comportamento non lineare. Il modello probabilistico può essere calibrato, ad esempio, attraverso tecniche di maximum likelihood, definendo opportunamente le funzioni che descrivono media e deviazione standard delle distribuzioni.

Le simulazioni numeriche: riconoscere diversi livelli di perdita di precompressione

Le applicazioni condotte finora sono state sviluppate a livello analitico e numerico e non ancora su ponti reali. I ricercatori hanno simulato il passaggio di veicoli su un ponte realistico, ricostruendone la risposta in termini di spostamento.

Il comportamento costitutivo della trave è stato rappresentato mediante un modello bilineare non lineare elastico. Superata una determinata soglia di spostamento, la struttura passa dal ramo elastico lineare a quello non lineare, caratterizzato da una diversa rigidezza.

Modificando la soglia alla quale avviene questa transizione è stato possibile simulare differenti condizioni, assimilabili a diversi livelli di perdita della precompressione. Le prove numeriche hanno evidenziato la sensibilità della procedura anche quando l'esplorazione del campo non lineare risulta molto limitata: il modello riesce comunque a riconoscere variazioni contenute della risposta.

L'analisi evidenzia inoltre un progressivo spostamento verso frequenze inferiori all'aumentare degli spostamenti, coerentemente con la riduzione della rigidezza tangente. La metodologia si è mostrata sensibile anche alla variazione delle rigidezze post-elastiche, elemento importante nella prospettiva di una futura caratterizzazione quantitativa del comportamento strutturale.

Dal singolo veicolo al traffico reale: quante misure servono?

Uno degli aspetti più interessanti della ricerca riguarda il tentativo di avvicinare progressivamente il modello teorico alle condizioni operative di un ponte reale. Per questo le analisi sono state estese dal transito di un singolo veicolo a veri e propri scenari simulati di traffico.

Sono state considerate differenti categorie di mezzi, ciascuna caratterizzata da una propria frequenza di accadimento, modellando probabilisticamente anche l'intervallo temporale tra il passaggio di un veicolo e quello successivo.

L'obiettivo era rispondere a una domanda essenziale dal punto di vista operativo: quanto traffico deve essere osservato affinché il modello probabilistico diventi sufficientemente stabile?

Sono stati simulati scenari composti da 5 fino a 2.000 veicoli. Per ogni scenario sono stati generati 100 set indipendenti, creando così un database statistico sul quale verificare la convergenza delle funzioni di media e deviazione standard verso una soluzione di riferimento.

I risultati indicano che la convergenza viene raggiunta indicativamente a partire da circa 200 veicoli. Oltre questa soglia, media e deviazione standard tendono a stabilizzarsi, rendendo possibile procedere con l'affinamento e l'interpretazione del modello.

Tradotto in termini operativi, su una strada principale caratterizzata da circa 200 veicoli all'ora sarebbe teoricamente sufficiente un'ora per raccogliere un singolo campione di dimensione adeguata. Naturalmente una campagna di monitoraggio richiederebbe numerose misure indipendenti. Nell'esempio proposto durante la relazione, 100 ore complessive potrebbero essere raccolte nell'arco di circa un mese e mezzo, effettuando due ore di monitoraggio al giorno e concentrando le acquisizioni nelle fasce nelle quali è maggiore il passaggio dei mezzi pesanti.

Monitoraggio non invasivo e tecniche vision-based

La possibilità di utilizzare il traffico ordinario come sorgente di eccitazione diventa particolarmente interessante se associata a tecniche di misura altrettanto poco invasive.

Una delle soluzioni in fase di sperimentazione consiste nell'impiego di telecamere e tecniche vision-based per monitorare gli spostamenti del ponte. Posizionando un marker, ad esempio in corrispondenza della mezzeria, è possibile seguirne il movimento mediante algoritmi di template matching.

Le prove in corso stanno mostrando accuratezze considerate promettenti dai ricercatori. In prospettiva, ciò consentirebbe di costruire un sistema nel quale il ponte viene osservato senza interferire con il traffico e senza la necessità di installare sistemi di misura particolarmente invasivi.

Ricostruire il legame costitutivo del ponte

Il passaggio finale rappresenta uno degli elementi più significativi dell'approccio. Una volta ottenuto un modello sufficientemente stabile, non ci si limita infatti a riconoscere la presenza di una non linearità.

A partire dalla variazione delle frequenze istantanee con gli spostamenti è possibile integrare omega al quadrato rispetto allo spostamento e arrivare così alla ricostruzione del legame costitutivo non lineare del ponte.

Nelle simulazioni con almeno 200 veicoli, la dispersione risulta contenuta e la ricostruzione ottenuta attraverso le funzioni medie del modello probabilistico segue fedelmente il comportamento costitutivo atteso.

La procedura può essere applicata anche direttamente ai dati grezzi, senza passare attraverso il modello probabilistico. In questo caso il risultato appare inevitabilmente più disperso, ma rimane comunque in grado di evidenziare la presenza di eventuali non linearità.

Dalla ricerca teorica alla sperimentazione sui ponti esistenti

La metodologia presentata a FABRE 2026 si trova ancora in una fase di sviluppo. Le verifiche condotte finora sono prevalentemente teoriche e numeriche e il passaggio decisivo sarà rappresentato dalla sperimentazione su un'infrastruttura reale.

La difficoltà principale consiste nell'individuare ponti caratterizzati da criticità note, ma contemporaneamente ancora aperti al traffico, condizione necessaria per verificare sul campo la capacità della procedura di riconoscere variazioni effettive della precompressione e della risposta non lineare.

I risultati preliminari indicano comunque una prospettiva interessante: trasformare il traffico ordinario da semplice sorgente di sollecitazione a strumento per interrogare il comportamento strutturale del ponte. L'integrazione tra analisi HHT, modellazione probabilistica e sistemi di misura vision-based potrebbe consentire di ricostruire informazioni difficilmente ottenibili attraverso il solo monitoraggio delle vibrazioni ambientali.

Il valore dell'approccio risiede soprattutto nella possibilità, ancora da verificare sperimentalmente, di arrivare alla caratterizzazione del comportamento non lineare e del legame costitutivo attraverso un monitoraggio poco invasivo e compatibile con l'esercizio ordinario dell'infrastruttura. È proprio il confronto con dati provenienti da ponti reali a rappresentare ora il passaggio necessario per valutare l'effettiva applicabilità della metodologia nell'ambito del monitoraggio e della gestione delle opere esistenti.

DI SEGUITO L'INTERVENTO INTEGRALE DI FABRIZIO SCOZZESE.

Il testo è stato elaborato mediante la videoregistrazione dell'intervento, con l'aiuto di strumenti di IA (ChatGpT).