Model updating di una trave reticolare: confronto tra modello numerico e risposta sperimentale

Il presente lavoro di tesi magistrale affronta in maniera sistematica la problematica del Model Updating nell'ingegneria strutturale, processo fondamentale per garantire che i Modelli numerici riproducano fedelmente il comportamento dinamico reale di una struttura. La ricerca si è sviluppata attraverso due studi distinti e complementari su strutture reticolari, finalizzati a valutare l'efficacia delle metodologie di calibrazione e l'influenza della schematizzazione FEM. La prima fase è stata dedicata all'ottimizzazione parametrica di un modello FEM per una Trave Reticolare a 4 Moduli. Utilizzando frequenze naturali sperimentali preesistenti, identificate mediante analisi FDD, è stato sviluppato ex novo uno script di ottimizzazione in Matlab. L'algoritmo ha mirato a minimizzare l'errore tra le frequenze numeriche e quelle sperimentali, aggiornando l'area della sezione trasversale e il modulo elastico. L'analisi di calibrazione sulle prime due frequenze ha rappresentato il miglior compromesso, ottenendo un'eccellente correlazione delle forme modali, quantificata da un valore di MAC accettabile. La seconda fase ha esteso l'indagine a una Trave Reticolare a 6 Moduli, le cui frequenze naturali sono state identificate sperimentalmente in campo tramite tecniche OMA e analisi FFT. Questa parte ha messo a confronto una modellazione preliminare 2D a elementi Truss e un modello affinato FEM 3D a elementi Beam. Le conclusioni hanno dimostrato l'inadeguatezza della schematizzazione 2D Truss, la quale non è in grado di catturare la reale risposta dinamica ignorando la rigidezza flessionale e torsionale della struttura. Il passaggio al modello 3D, che introduce 6 GDL per nodo, ha costituito il miglioramento fondamentale, permettendo una rappresentazione fedele e predittiva del comportamento strutturale.  In sintesi, lo studio conferma che l'efficacia del Model Updating è intrinsecamente legata alla selezione di una schematizzazione FEM avanzata.