Case History

Viadotto autostradale a piastra in cemento armato precompresso

Intervento in sintesi
Luogo: Italia
Tipo di progetto: Ponte autostradale
Tipo di sensori: Accelerometri triassiali| Inclinometri biassiali
Numero punti di misura: 90
Numero di sensori: 90 accelerometri + 90 inclinometri
Periodo di installazione: Aprile 2019
Il monitoraggio ha permesso il controllo in real-time della risposta dell’impalcato di una campata durante gli interventi di ripristino a traffico aperto, ed è stato successivamente esteso all’intero viadotto per il controllo del comportamento statico e dinamico nel tempo. L’approccio di monitoraggio Model Driven ha permesso l’indagine dei principali scenari di danneggiamento della struttura e la definizione dei Performance Indicators su cui impostare i valori e le condizioni di soglia.

Viadotto Italia impalcato a graticcio precompresso

Intervento in sintesi
Luogo: Italia
Tipo di progetto: Viadotto autostradale
Numero punti di misura: 80
Numero di sensori: 80
Periodo di installazione: Febbraio 2016
Il monitoraggio è stato attivato per verificare il comportamento strutturale dell’impalcato sotto carichi di traffico, al fine di prevenire lo sviluppo di potenziali meccanismi di rottura o danneggiamento, dato il collasso fragile di una delle campate durante le fasi di demolizione programmata del ponte. Le deformazioni del ponte misurate sono state confrontate in tempo reale con i livelli di soglia stabiliti per l’opera consentendo la valutazione della sicurezza strutturale.

Viadotto autostradale a graticcio in cemento armato

Intervento in sintesi
Luogo: Italia
Tipo di progetto: Ponte autostradale
Tipo di sensori: Accelerometri triassiali| Inclinometri biassiali
Numero punti di misura: 425
Numero di sensori: 310 accelerometri | 425 inclinometri
Periodo di installazione: Maggio 2021
Il monitoraggio in continuo è volto al controllo del comportamento statico e dinamico dell’opera e l’interpretazione strutturale è supportata, seguendo i principi dell’approccio al monitoraggio Model Driven, dalla modellazione numerica agli elementi finiti in campo non lineare. Con l’utilizzo di algoritmi genetici di best fitting ed alla simulazione degli scenari di danno più significativi, sono stati derivati i Performance Indicators per la definizione di condizioni di soglia per il comportamento in esercizio dell’opera.
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