AI-PRAESIDIUM — agentic AI for Performance-based Robustness AssESsment of Degraded InfrastrUcture across Multiple scales
ProgettoUna parte significativa delle infrastrutture di trasporto è costituita da ponti in calcestruzzo armato e precompresso che si stanno avvicinando o hanno già superato la loro vita utile di progetto. Tali strutture sono soggette a molteplici processi di degrado che interagiscono tra loro, tra cui la corrosione delle armature, la fatica, le deformazioni viscose (viscosità e ritiro) e reazioni chimiche come quella alcali-aggregato. L'esposizione ambientale e i cambiamenti climatici accelerano ulteriormente questi fenomeni, accrescendo l'incertezza riguardo alla capacità strutturale e alla domanda nel corso del tempo.
In questo contesto, la robustezza strutturale – definita come la capacità di resistere a danni localizzati senza subire conseguenze sproporzionate – rappresenta un requisito fondamentale, ancora non adeguatamente affrontato nella pratica ingegneristica, specialmente quando si considerano il degrado e l'incertezza. Il presente progetto mira a sviluppare un quadro metodologico probabilistico e multi-scala per valutare la robustezza dei ponti in calcestruzzo in presenza di diversi scenari di degrado, tenendo esplicitamente conto del deterioramento nel tempo, dell'incertezza e dei meccanismi di collasso progressivo.
L'approccio si articola su tre livelli: l'elemento, il ponte e la rete infrastrutturale. A livello di elemento, indagini sperimentali supporteranno la calibrazione di modelli probabilistici per il degrado dei materiali e la capacità residua. A livello di ponte, verranno impiegati metodi basati sull'affidabilità del sistema per analizzare le interazioni tra i componenti, la ridondanza e il collasso progressivo. A livello di rete, sarà valutato l'impatto dei cedimenti dei ponti sui sistemi di trasporto, considerando le interdipendenze e gli effetti sulla connettività e sulla continuità del servizio.
Il contributo principale del progetto risiede nell'integrazione di queste scale in un quadro probabilistico unificato, volto a supportare processi decisionali basati sul rischio per le attività di ispezione, manutenzione e adeguamento strutturale. I risultati attesi comprendono nuove metodologie, dati sperimentali validati e strumenti computazionali finalizzati a migliorare la sicurezza, la resilienza e la sostenibilità delle infrastrutture esistenti.
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In questo contesto, la robustezza strutturale – definita come la capacità di resistere a danni localizzati senza subire conseguenze sproporzionate – rappresenta un requisito fondamentale, ancora non adeguatamente affrontato nella pratica ingegneristica, specialmente quando si considerano il degrado e l'incertezza. Il presente progetto mira a sviluppare un quadro metodologico probabilistico e multi-scala per valutare la robustezza dei ponti in calcestruzzo in presenza di diversi scenari di degrado, tenendo esplicitamente conto del deterioramento nel tempo, dell'incertezza e dei meccanismi di collasso progressivo.
L'approccio si articola su tre livelli: l'elemento, il ponte e la rete infrastrutturale. A livello di elemento, indagini sperimentali supporteranno la calibrazione di modelli probabilistici per il degrado dei materiali e la capacità residua. A livello di ponte, verranno impiegati metodi basati sull'affidabilità del sistema per analizzare le interazioni tra i componenti, la ridondanza e il collasso progressivo. A livello di rete, sarà valutato l'impatto dei cedimenti dei ponti sui sistemi di trasporto, considerando le interdipendenze e gli effetti sulla connettività e sulla continuità del servizio.
Il contributo principale del progetto risiede nell'integrazione di queste scale in un quadro probabilistico unificato, volto a supportare processi decisionali basati sul rischio per le attività di ispezione, manutenzione e adeguamento strutturale. I risultati attesi comprendono nuove metodologie, dati sperimentali validati e strumenti computazionali finalizzati a migliorare la sicurezza, la resilienza e la sostenibilità delle infrastrutture esistenti.
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