Protocolli Aperti per lo Sviluppo di un Digital Twin finalizzato al Monitoraggio Strutturale dei Beni Culturali: Caso Studio di Arena di Verona

This thesis addresses the development of a structural Digital Twin applied to a historic building, with the goal of coherently integrating BIM models, FEM analysis, and data from a structural health monitoring (SHM) system. The work is part of a rapidly evolving context in which digitization of the built environment is a challenge for improving the preservation and maintenance of existing structures. Interoperability between environments and information consistency are the critical nodes around which the research was developed. The proposed method makes it possible to overcome the fragmentation of current workflows through the structured and automated integration of information from heterogeneous environments. The BIM model, enriched with specific properties through customized sets, constitutes the geometric and informational reference of the entire system. The FEM model, developed in the Strand7 environment and subsequently updated on the basis of experimental data, enables simulations of dynamic behavior. The actual data, acquired by accelerometers, are stored and managed in an SQL database, which allows efficient querying and comparison of numerical predictions. The system is designed to be automatable, and much of the data update flows through custom queries and open formats such as IFC, while also allowing the model to be exported to an interactive Web platform. The user thus has access to a dynamic and always up-to-date representation of the building, capable of returning, in near real time, the health of the structure. The obtained results show that the realized Digital Twin is able not only to faithfully and up-to-date represent the structural behavior of the building, but also to serve as a support for the interpretation of dynamic performance and the identification of possible vulnerabilities. The developed infrastructure opens the possibility of extending the system toward predictive maintenance scenarios, exploiting the interaction between models and data for more intelligent and targeted management of historic structures. Taken together, the work represents a concrete and replicable example of applying the Digital Twin concept in the existing construction sector, demonstrating the feasibility and effectiveness of an integrated approach based on interoperability, automation, and information consistency. Further developments may include the integration of predictive algorithms, the adoption of open source FEM environments for greater openness and transparency of the process, and the improvement of the user interface for more intuitive and accessible use of the data by different stakeholders.

Questa tesi affronta lo sviluppo di un Digital Twin strutturale applicato a un edificio storico, con l’obiettivo di integrare coerentemente modelli BIM, analisi FEM e dati provenienti da un sistema di monitoraggio della salute strutturale (SHM). Il lavoro si inserisce in un contesto in rapida evoluzione, in cui la digitalizzazione del costruito rappresenta una sfida per il miglioramento dell’attività di conservazione e manutenzione delle strutture esistenti. L’interoperabilità tra ambienti e la coerenza informativa rappresentano i nodi critici attorno a cui si è sviluppata la ricerca. Il metodo proposto consente di superare la frammentazione degli attuali flussi di lavoro, grazie all’integrazione strutturata e automatizzata di informazioni provenienti da ambienti eterogenei. Il modello BIM, arricchito con proprietà specifiche tramite set personalizzati, costituisce il riferimento geometrico e informativo dell’intero sistema. Il modello FEM, sviluppato in ambiente Strand7 e successivamente aggiornato sulla base dei dati sperimentali, consente di ottenere simulazioni del comportamento dinamico. I dati reali, acquisiti tramite accelerometri, vengono archiviati e gestiti in un database SQL, che permette un’interrogazione efficiente e un confronto tra previsioni numeriche. Il sistema è pensato per essere automatizzabile, e gran parte dei flussi di aggiornamento dei dati avviene attraverso query personalizzate e formati aperti come l’IFC, permettendo anche l’esportazione del modello verso una piattaforma web interattiva. L’utente ha così accesso a una rappresentazione dinamica e sempre aggiornata dell’edificio, in grado di restituire, in tempo quasi reale, lo stato di salute della struttura. I risultati ottenuti mostrano che il Digital Twin realizzato è in grado non solo di rappresentare in modo fedele e aggiornato il comportamento strutturale dell’edificio, ma anche di fungere da supporto per l’interpretazione delle prestazioni dinamiche e l’individuazione di possibili vulnerabilità. L’infrastruttura sviluppata apre la possibilità di estendere il sistema verso scenari di manutenzione predittiva, sfruttando l’interazione tra modelli e dati per una gestione più intelligente e mirata delle strutture storiche. Nel suo complesso, il lavoro rappresenta un esempio concreto e replicabile di applicazione del concetto di Digital Twin nel settore delle costruzioni esistenti, dimostrando la fattibilità e l’efficacia di un approccio integrato basato su interoperabilità, automazione e coerenza informativa. Ulteriori sviluppi potranno riguardare l’integrazione di algoritmi predittivi, l’adozione di ambienti FEM open source per una maggiore apertura e trasparenza del processo, e il miglioramento dell’interfaccia utente per una fruizione più intuitiva e accessibile dei dati da parte di diversi attori.