GNGTS 2017 - 36° Convegno Nazionale

456 GNGTS 2017 S essione 2.3 Come mostrato in Tab. 3, le prime tre forme modali identificate - sia flessionali che torsionali - mostrano un eccellente accordo con quelle FEM validate (MAC>96, media MAC=98.5). Per gli stessi modi di virbare, le frequenze di vibrazione offrono uno scarto nell’ordine dell’ 1-3%. Nel caso dei modi di vibrare superiori (4-6), caratterizzati da frequenze più elevate e forme modali più complesse, la correlazione modale resta elevata (media MAC=81.1), seppur inferiore ai primi modi. Un simile effetto può essere inputato al numero limitato di punti di misura per la struttura in esame (e in particolare la mancanza dei dati dei sensori S9 e s10, causa malfunzionamento), e quindi ad una descrizione approssimata delle forme di vibrare superiori. A riprova di ciò, lo scarto Δ tra frequenze sperimentali e FEM per i modi 4-6 dimostra la validità degli stessi sensori, suggerendone quindi un impiego in larga scala per il monitoraggio di strutture esistenti. Conclusioni. La presente ricerca ha dimostrato come, tramite tecnologia MEMS, sia possibile miniaturizzare i sensori di accelerazione tradizionali, consentendo la produzione di sistemi compatti, di consumo e costi estremamente ridotti. Rispetto ai sensori tradizionali, una simile rivoluzione tecnologica è stata resa possibile grazie all’introduzione di un elevato rumore di fondo che condiziona fortemente le vibrazioni minime misurabili. Con questo lavoro si è voluto in particolare dimostrare che - per sollecitazioni dinamiche che superino tale valore di soglia - è possibile un’applicazione proficua della tecnologia MEMS per il monitoraggio delle opere di ingegneria civile. Ringraziamenti. Si ringrazia il Prof. L. Bregant (Università di Trieste) per il supporto e la collaborazione offerti in fase di validazione sperimentale dei sensori. Bibliografia E Cochran, J Lawrence, C Christensen, A Chung (2009). A Novel Strong-Motion Seismic Network for Community Participation in Earthquake Monitoring. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 12(6) S Beskhyroun, Q Ma (2012). Low-Cost Accelerometers for Experimental Modal Analysis. Proceedings of 15 th World Conference in Earthquake Engineering, Lisbon (PT), 24-28 September N Haritos (2009). Low Cost Accelerometer Sensors - Applications and Challenges. Proceedings of the Australian Earthquake Engineering Society Conference A D’Alessandro, G D’Anna (2013). Suitability of Low-Cost Three-Axis MEMS Accelerometers in Strong-Motion Seismology: Tests on the LIS331DLH (iPhone) Accelerometer. Bulletin of the Seismological Society of America, 103(5): 2906-2913 M Chang, SN Pakzad, R Leonard (2012). Modal Identification Using SMIT. Topics on the Dynamics of Civil Structures, 1:221-228 C Bedon, M Dilena, AMorassi (2016). ������� ��������� ������� ��� ���������� �������������� �� � ������������ ������� Ambient vibration testing and structural identification of a cable-stayed bridge. Meccanica, 51(11): 2777-2796 Cooprogetti Scrl. Ripristino della viabilità tra Pietratagliata (UD) e la SS13, www.coprogetti.it M Dones (2014). Ma quanto ci costano questi ponti?, https://magazine.darioflaccovio.it Tab. 3 - Valori di correlazione MAC (Eq.(4)) e frequenze dei modi sperimentali - FEM (Bedon et al. , 2016), con relativo scarto. Modo MAC f [Hz] Δ n° Ordine / tipo [%] Test FEM [%] 1 1 / flessionale 99.7 1.68 1.63 -2.67 2 1 / torsionale 99.1 2.66 2.71 1.79 3 2 / flessionale 96.8 3.34 3.29 -1.60 4 2 / torsionale 84.4 4.78 4.78 0.10 5 3 / flessionale 76.1 5.31 5.33 0.45 6 3 / torsionale 82.9 7.35 6.96 -5.58