Línea de financiación:

LG.0160/2019 y ss.mm.ii. – Ejercicios fiscales 2020-2021-2022

Objetivos del proyecto:

La creciente ocurrencia reciente de desastres y eventos extraordinarios, como inundaciones y terremotos, junto con el envejecimiento y deterioro de las estructuras e infraestructuras hace que ahora sea más necesario que nunca gestionarlas de forma consciente y proactiva. De hecho, es bien sabido que la mayoría de las estructuras, pero también de las infraestructuras viarias, se construyeron antes de la introducción de las directrices de diseño sísmico en los años 70 (o después), por lo que estas estructuras son vulnerables no sólo a la acción sísmica, sino también a los efectos del envejecimiento y el deterioro. Un área emergente de investigación que se centra en abordar este reto es la creación de un «gemelo digital» para las estructuras. Un gemelo digital es una representación virtual de una infraestructura existente. Al tratarse de una representación digital, puede y debe actualizarse a medida que se recopilan nuevos datos sobre la instalación real. Este modelo virtual puede utilizarse para proporcionar información y comentarios sobre la estructura real. Además, con la ayuda de algoritmos de inteligencia artificial, es posible plantear hipótesis «what-if»; evaluar el estado real de las estructuras, los posibles riesgos, programar el mantenimiento y evaluar escenarios predictivos. Un gemelo digital puede utilizarse para la visualización, supervisión, evaluación, simulación, previsión, optimización, gestión, etc. El objetivo último del proyecto de investigación es, por tanto, lograr una mayor resiliencia de las estructuras a través de medidas preventivas, una gestión eficaz de los recursos y la priorización, centrándose en el riesgo sísmico y el envejecimiento y deterioro de las estructuras.

Papel de ASDEA: Proyecto interno

Actividades:

• Análisis y definición de las especificaciones técnicas
• Diseño y desarrollo del marco de elementos finitos – digital twin
• Análisis de Big Data y diseño de algoritmos predictivos
• Desarrollo de modelos BIM y algoritmos predictivos
• Ensayos y verificación de prestaciones

Publicaciones relacionadas:

Alessia Amelio, Roberto Boccagna, Maurizio Bottini, Guido Camata, Nicola Germano, et al.. A disruptive strategy for structural health monitoring with STKO. Accepted to the 2st Eurasian Conference on OpenSees, OpenSees Days 2022 Eurasia, Jul 2022, Turin, Italy. ⟨hal-03793253⟩
L. Aceto, Alessia Amelio, Roberto Boccagna, Maurizio Bottini, Guido Camata, et al.. A Self-Consistent Artificial Intelligence-Based Strategy for Structural Health Monitoring. Fifth International Conference on Railway Technology: Research, Development and Maintenance (RAILWAYS 2022), Aug 2022, Montpellier, France. ⟨hal-03784295⟩
Alessia Amelio, Roberto Boccagna, Maurizio Bottini, Guido Camata, Nicola Germano, et al.. Digital Twin: a Hybrid Approach for Structural Health Monitoring. Accepted to the Fifth International Conference on Railway Technology: Research, Development and Maintenance (RAILWAYS), Aug 2022, Montpellier, France. ⟨hal-03773062⟩