Un Approccio Basato su Apprendimento Insiemistico per Quantificare il Recupero Funzionale Post-Sisma di un Inventario di Telai in Acciaio con Giunti a Rottura

Il machine learning per la quantificazione del functional recovery nei telai in acciaio

L’obiettivo della resilienza sismica richiede il superamento del solo criterio di salvaguardia della vita umana. Il functional recovery, inteso come il tempo necessario per ripristinare la funzionalità base di un edificio dopo un evento, rappresenta un parametro progettuale emergente. La sua quantificazione, tuttavia, comporta una complessità computazionale che ne ostacola l’integrazione nei flussi di lavoro correnti della progettazione strutturale.

Uno studio pubblicato su Infrastructures (Vol. 11, Pag. 213) propone un modello basato su tecniche di apprendimento automatico (machine learning) per correlare le caratteristiche geometriche e progettuali di telai in acciaio con la loro capacità di recupero funzionale. La ricerca, condotta da Mohsen Zaker Esteghamati e Shiva Baddipalli, si concentra sui telai speciali resistenti a momento (SMRF) e analizza due livelli di pericolosità sismica: il sisma di progetto (DBE) e il sisma massimo considerato (MCE).

Metodologia di analisi e validazione del modello

Per sviluppare il modello, è stato prima quantificato il tempo di functional recovery per un insieme di 100 edifici SMRF in acciaio con altezze variabili. L’analisi ha integrato la metodologia basata sulle perdite FEMA P-58 con il quadro di riferimento ATC-138. I dati relativi a ciascun edificio e i tempi di recupero calcolati sono stati successivamente elaborati attraverso un tipico flusso di lavoro di machine learning, comprendente la selezione delle caratteristiche significative, l’ottimizzazione degli iperparametri, la convalida incrociata e la spiegabilità del modello.

I risultati indicano che il modello di machine learning è in grado di stimare con accuratezza il functional recovery basandosi esclusivamente su parametri progettuali e geometrici. Sul set di test, il coefficiente di determinazione R² ha raggiunto l’89% per il livello DBE e il 93% per il livello MCE, confermando la robustezza dell’approccio.

Parametri progettuali determinanti per il recupero funzionale

L’analisi di spiegabilità del modello ha evidenziato, per le geometrie regolari esaminate, due fattori chiave nel governare il tempo di recupero: il peso complessivo dell’edificio e il rapporto medio “strong-column weak-beam” (pilastro forte – trave debole). Da questi risultati emerge un’indicazione progettuale chiara. Un approccio orientato al recupero funzionale per i telai SMRF in acciaio potrebbe trarre beneficio dalla minimizzazione del peso della struttura e dall’evitare sovradimensionamenti non mirati dei pilastri, suggerendo che l’incremento della resistenza non si traduce automaticamente in una riduzione dei tempi di inattività post-sisma.