{"id":24111,"date":"2025-07-16T03:04:59","date_gmt":"2025-07-16T01:04:59","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/07\/16\/previsione-del-fattore-di-concentrazione-delle-tensioni-tramite-lintelligenza-artificiale\/"},"modified":"2025-07-16T03:04:59","modified_gmt":"2025-07-16T01:04:59","slug":"previsione-del-fattore-di-concentrazione-delle-tensioni-tramite-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/07\/16\/previsione-del-fattore-di-concentrazione-delle-tensioni-tramite-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Previsione del fattore di concentrazione delle tensioni tramite l\u2019Intelligenza Artificiale"},"content":{"rendered":"
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Con il passare degli anni, l\u2019intelligenza artificiale ha gradualmente esteso il proprio raggio d\u2019azione, affiancando alle applicazioni originarie nel campo informatico nuovi ambiti d\u2019impiego, tra cui l\u2019ingegneria meccanica. In particolare, si \u00e8 rivelata utile in contesti dove \u00e8 fondamentale ottenere risposte veloci, affidabili e facilmente ripetibili, come nelle fasi di progettazione tecnica del fattore di concentrazione delle tensioni.<\/strong><\/p>\n

di Antonio Venza, Andrea Mura \u2013 Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale \u2013 Politecnico di Torino<\/em><\/p>\n

Perch\u00e9 prevedere il fattore di concentrazione delle tensioni<\/h2>\n

Uno degli utilizzi pi\u00f9 interessanti riguarda la previsione del fattore di concentrazione delle tensioni<\/strong> (Kt<\/sub>), un parametro cruciale per determinare in che modo discontinuit\u00e0 geometriche \u2013 ad esempio forature, intagli o variazioni di sezione \u2013 influenzino la distribuzione interna delle sollecitazioni in un componente. La possibilit\u00e0 di stimare correttamente questo valore consente di valutare in anticipo il comportamento meccanico del pezzo e di orientare scelte progettuali pi\u00f9 consapevoli.<\/p>\n

Per il calcolo di Kt<\/sub>, vengono comunemente adottati approcci consolidati. Gli abachi sperimentali offrono un metodo rapido, sebbene limitato a configurazioni geometriche standard. Le formule analitiche risultano utili solo in casi idealizzati, mentre le simulazioni mediante elementi finiti<\/a> (FEM) garantiscono un\u2019ottima precisione, a fronte per\u00f2 di una maggiore complessit\u00e0 modellistica e di tempi di elaborazione spesso elevati.<\/p>\n

Quando si lavora su pi\u00f9 varianti geometriche in fase progettuale preliminare, l\u2019affidamento esclusivo a queste tecniche pu\u00f2 ridurre l\u2019efficienza operativa. Allo stesso tempo, la crescente diffusione di strumenti CAD\/CAE richiede soluzioni che siano in grado di integrarsi agilmente nei moderni flussi digitali.<\/p>\n

In questo scenario si inserisce l\u2019approccio proposto: un modello predittivo basato su machine learning<\/strong>, sviluppato per stimare il valore di Kt<\/sub> in componenti forati \u2013 siano essi piastre o tubi \u2013 sottoposti a trazione, flessione o torsione. La costruzione e la validazione del modello si sono basate su un dataset eterogeneo, ottenuto da fonti quali abachi, simulazioni FEM e letteratura tecnica. L\u2019obiettivo \u00e8 stato quello di coniugare precisione e velocit\u00e0 di calcolo, offrendo al progettista uno strumento affidabile e pratico sin dalle fasi iniziali del processo progettuale.<\/p>\n

Stato dell\u2019arte<\/h2>\n

Quando si parla di intelligenza artificiale applicata all\u2019ingegneria strutturale, si pensa subito a una cosa nuova, ma in realt\u00e0 l\u2019interesse per questo tema ha radici lontane. Gi\u00e0 negli anni Ottanta si sperimentavano i primi sistemi: erano basati su regole derivate dall\u2019esperienza tecnica e servivano soprattutto per dare supporto nella fase iniziale della progettazione. L\u2019idea era interessante, ma in pratica non hanno mai davvero preso piede. Il motivo? Troppa distanza dalla realt\u00e0: bastava introdurre qualche incertezza nei dati o affrontare vincoli complessi per mandare tutto in crisi. Alla fine, questi strumenti finivano per essere utili solo in esercizi didattici o modelli molto semplificati.<\/p>\n

Le cose sono cambiate davvero all\u2019inizio degli anni Duemila. Con i computer sempre pi\u00f9 potenti e una quantit\u00e0 crescente di dati a disposizione, si \u00e8 aperta la strada al machine learning. <\/p>\n

L\u2019avvento dei metodi computazionali<\/h3>\n

Qui il salto \u00e8 stato notevole: non c\u2019era pi\u00f9 bisogno di scrivere un modello fisico dettagliato, bastava fornire dati sufficienti perch\u00e9 l\u2019algoritmo imparasse da solo le relazioni. Uno degli esempi pi\u00f9 noti \u00e8 l\u2019uso delle reti neurali per stimare la resistenza a taglio del calcestruzzo \u2014 con risultati che, in certi casi, reggevano tranquillamente il confronto con quelli dei metodi tradizionali. Nel frattempo, anche algoritmi come Random Forest o Support Vector Machine venivano applicati per stimare propriet\u00e0 meccaniche in base a geometrie o materiali, con buoni risultati anche su forme poco convenzionali.<\/p>\n

Ma l\u2019intelligenza artificiale non si limita a fare previsioni. Oggi gioca un ruolo importante anche nel monitoraggio delle strutture. Grazie ai dati raccolti da reti di sensori, \u00e8 possibile individuare in tempo segnali di degrado, anche minimi, nel comportamento dinamico di una struttura. Questo approccio \u00e8 sempre pi\u00f9 usato nella manutenzione predittiva e permette interventi pi\u00f9 tempestivi e mirati, riducendo i rischi.<\/p>\n

Un altro campo che sta crescendo \u00e8 quello della progettazione automatica<\/strong>. Alcuni algoritmi riescono a generare e analizzare tantissime varianti geometriche in tempi brevissimi, rispettando vincoli strutturali e requisiti di progetto. Se poi si affiancano a modelli fisici pi\u00f9 classici, si possono ottenere soluzioni ibride, affidabili ma anche rapide da calcolare.<\/p>\n

Infine, negli ultimi anni, si sta andando oltre: si usano reti neurali profonde e modelli \u201censemble\u201d<\/strong> anche per problemi pi\u00f9 spinti, come prevedere la risposta sismica di una struttura o individuare micro-danni nei materiali compositi. E grazie all\u2019evoluzione della cosiddetta explainable AI<\/strong>, anche questi strumenti iniziano a diventare pi\u00f9 leggibili e trasparenti \u2013 meno \u201cscatole nere\u201d e pi\u00f9 strumenti concreti, adatti a essere integrati nei processi decisionali dell\u2019ingegneria vera.<\/p>\n

Dataset e modello per prevedere il fattore di concentrazione delle tensioni<\/h2>\n
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Figura 1: Distribuzione delle tensioni in un tubo forato sottoposto a trazione assiale.<\/figcaption><\/figure>\n

La costruzione di un modello predittivo affidabile richiede, prima di tutto, una base dati solida<\/strong> e rappresentativa. Per soddisfare questa esigenza, \u00e8 stato predisposto un dataset ampio e ben bilanciato, in grado di coprire una variet\u00e0 significativa di configurazioni geometriche e condizioni di carico. L\u2019obiettivo principale era quello di fornire al modello un insieme informativo sufficiente a cogliere le relazioni tra la morfologia dei componenti forati e il valore del relativo fattore di concentrazione delle tensioni (Kt<\/sub>).<\/p>\n

La raccolta dei dati \u00e8 avvenuta a partire da tre fonti principali. I grafici, ampiamente utilizzati per stime rapide in geometrie standard, sono stati digitalizzati per ottenere una prima serie di valori attendibili. A questi si sono affiancati i risultati di simulazioni FEM, impostate in modo parametrico per includere una gamma pi\u00f9 ampia di configurazioni non trattate nei riferimenti tradizionali. La terza componente ha incluso dati sperimentali provenienti dalla letteratura tecnica, utili a completare il quadro nei casi meno documentati o con limitata affidabilit\u00e0 numerica.<\/p>\n

Per migliorare la generalizzazione e ridurre la dipendenza dalle dimensioni assolute, tutte le variabili geometriche sono state espresse in forma adimensionale. Per le piastre sono stati considerati i rapporti d\/b e d\/h, mentre per i tubi forati si \u00e8 fatto riferimento a d\/De e di\/De. In questo modo, \u00e8 stato possibile descrivere efficacemente le geometrie sulla base delle loro proporzioni, rendendo il modello pi\u00f9 flessibile rispetto alle diverse scale dimensionali.<\/p>\n

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Figura 2: Distribuzione delle tensioni in un tubo forato sottoposto a flessione.<\/figcaption><\/figure>\n
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Figura 3: Distribuzione delle tensioni in un tubo forato sottoposto a torsione.<\/figcaption><\/figure>\n

La preparazione dei dati<\/h3>\n

Una volta definito il dataset, \u00e8 stata effettuata una suddivisione in due sottoinsiemi: l\u201980% dei dati \u00e8 stato utilizzato per l\u2019addestramento, mentre il restante 20% \u00e8 stato destinato alla fase di validazione. Il modello predittivo \u00e8 stato realizzato utilizzando il Random Forest Regressor<\/strong>, un algoritmo appartenente alla famiglia degli ensemble methods. Tale scelta \u00e8 stata motivata dalla sua capacit\u00e0 di gestire relazioni non lineari, dalla robustezza nei confronti del rumore nei dati e dalla maggiore trasparenza rispetto a modelli pi\u00f9 complessi, come le reti neurali profonde. Inoltre, l\u2019algoritmo non richiede preelaborazioni onerose, n\u00e9 dipende da ipotesi particolarmente restrittive sulla distribuzione dei dati.<\/p>\n

Durante il training, si \u00e8 proceduto all\u2019ottimizzazione dei principali iperparametri \u2013 come il numero di alberi, la profondit\u00e0 massima e la soglia minima per la suddivisione dei nodi \u2013 attraverso una ricerca a griglia (Grid Search<\/em>), abbinata a una validazione incrociata. Questa procedura ha permesso di bilanciare con efficacia la precisione predittiva e la capacit\u00e0 di generalizzazione, garantendo prestazioni consistenti anche su configurazioni non presenti nel set di addestramento.<\/p>\n

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Figura 4: Sviluppo del modello IA per la previsione di ????????.<\/figcaption><\/figure>\n

Prestazioni del modello predittivo del fattore di concentrazione delle tensioni<\/h2>\n

Per misurare l\u2019accuratezza del modello, sono stati adottati due indicatori ampiamente riconosciuti in ambito tecnico: il coefficiente di determinazione R\u00b2<\/strong> e l\u2019errore percentuale medio assoluto (MAPE<\/strong>). Il primo valuta la corrispondenza tra stime e dati reali, mentre il secondo fornisce un\u2019indicazione dell\u2019errore medio in termini percentuali. I test, condotti sull\u2019insieme di validazione, hanno restituito risultati solidi e coerenti in tutte le condizioni di carico considerate.<\/p>\n

Nel caso di trazione, il modello ha raggiunto un R\u00b2 pari a 0,994<\/em>, con un errore relativo medio del 2,7%<\/em>. Per quanto riguarda la flessione, il valore \u00e8 stato pari a 0,987<\/em> con un MAPE del 3,2%<\/em>. Infine, sotto torsione, il coefficiente si \u00e8 attestato a 0,981<\/em>, con un errore medio intorno al 3,9%<\/em>. Complessivamente, i valori ottenuti indicano una buona precisione anche quando i parametri geometrici subiscono variazioni contenute, segno che il modello generalizza bene anche su configurazioni non identiche a quelle viste in fase di addestramento.<\/p>\n

Durante la validazione, si osserva un comportamento stabile anche nelle regioni limite del dominio. Il modello ha mantenuto una coerenza fisica apprezzabile, evitando salti irregolari o previsioni non plausibili. Questo comportamento suggerisce che il sistema sia riuscito a cogliere le relazioni meccaniche sottostanti, piuttosto che limitarsi a seguire l\u2019andamento dei dati.<\/p>\n

Per verificare ulteriormente l\u2019affidabilit\u00e0 del modello, \u00e8 stato effettuato un confronto diretto con due riferimenti consolidati: i grafici e le simulazioni FEM realizzate con SolidWorks<\/a>. L\u2019analisi ha riguardato tre geometrie rappresentative: una piastra con foro centrale e due tubi forati con differenti spessori. In tutte le configurazioni, la differenza tra i valori previsti e quelli di riferimento \u00e8 risultata inferiore al 2%, confermando la validit\u00e0 del metodo adottato.<\/p>\n

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Tabella 1: Confronto tra i valori di ???????? in flessione ottenuti con tre metodologie.<\/figcaption><\/figure>\n

Integrazione dell\u2019IA nei flussi digitali di progettazione<\/h2>\n

Tra gli sviluppi pi\u00f9 concreti \u2013 e forse pi\u00f9 sottovalutati \u2013 dell\u2019intelligenza artificiale in ambito ingegneristico riguarda la sua integrazione nei flussi digitali di progettazione. Oggi, strumenti CAD e CAE non sono pi\u00f9 semplici ambienti di disegno o analisi, ma piattaforme complete che accompagnano l\u2019intero ciclo di vita del prodotto. Inserire l\u2019IA direttamente in questi ambienti non significa solo automatizzare calcoli: vuol dire portare intelligenza strutturale all\u2019interno del processo decisionale quotidiano.<\/p>\n

Modelli predittivi come quello sviluppato in questo lavoro possono fornire risposte in tempo reale al progettista: ad esempio, stimare come una leggera variazione del diametro di un foro influenzi le sollecitazioni locali, o individuare geometrie meno esposte al rischio di fatica. In pratica, l\u2019IA smette di essere uno strumento \u201cdi supporto\u201d e diventa un collaboratore attivo nel design.<\/p>\n

Una declinazione concreta di questo approccio \u00e8 rappresentata dai cosiddetti plugin intelligenti: estensioni dei software di modellazione che sfruttano modelli gi\u00e0 addestrati per calcolare parametri strutturali come Kt<\/sub>, rigidezza flessionale o instabilit\u00e0 locale, senza dover lanciare una simulazione FEM. Bastano pochi secondi e un semplice click. Soluzioni di questo tipo sono gi\u00e0 in fase di test o implementazione presso centri di ricerca e aziende strutturate, con l\u2019obiettivo di snellire i cicli progettuali e ridurre il margine d\u2019errore nelle fasi preliminari.<\/p>\n

Ulteriori vantaggi<\/h3>\n

I vantaggi non si limitano alla velocit\u00e0. L\u2019integrazione tra IA e ambienti CAD\/CAE permette di standardizzare le valutazioni ingegneristiche, migliorare la tracciabilit\u00e0 dei risultati e, soprattutto, esplorare un numero molto pi\u00f9 ampio di configurazioni geometriche. In scenari di progettazione generativa o produzione additiva, questo si traduce in una capacit\u00e0 maggiore di \u201ctestare\u201d digitalmente soluzioni innovative prima ancora di arrivare al prototipo fisico.<\/p>\n

Nel medio termine, \u00e8 verosimile che questi strumenti evolvano ulteriormente grazie all\u2019apprendimento continuo e all\u2019intelligenza artificiale generativa. Non pi\u00f9 solo valutazione, ma proposta attiva di geometrie ottimizzate, vincolate da requisiti strutturali e produttivi. In questo scenario, il ruolo dell\u2019ingegnere non sparisce \u2013 cambia: da operatore che calcola, a supervisore che orienta, verifica e interpreta. E la progettazione strutturale si avvicina sempre di pi\u00f9 a un ecosistema digitale in cui intelligenza umana e artificiale lavorano fianco a fianco.<\/p>\n

Tempi di calcolo del fattore di concentrazione delle tensioni<\/h2>\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 apprezzabili di questo modello predittivo \u00e8 la sua rapidit\u00e0. Dove un\u2019analisi FEM pu\u00f2 richiedere minuti \u2013 o anche ore, se la geometria \u00e8 complessa \u2013 l\u2019algoritmo di machine learning restituisce una stima del fattore Kt<\/sub> in tempo reale. Questa differenza diventa determinante ogni volta che si devono effettuare molte valutazioni in sequenza, ad esempio durante analisi parametriche o cicli iterativi di progetto.<\/p>\n

In fase di studio preliminare, \u00e8 utile capire subito come cambia il valore di Kt<\/sub> al variare delle dimensioni di un foro o dello spessore del componente. Il modello consente di effettuare queste verifiche al volo, evitando il tempo morto tra una simulazione e l\u2019altra. Questo lo rende particolarmente adatto anche a processi di ottimizzazione automatica, dove vengono esplorate numerose configurazioni per individuare quella pi\u00f9 vantaggiosa in termini strutturali.<\/p>\n

Anche nella fase di concept design il vantaggio \u00e8 evidente. Quando si lavora sotto pressione, con margini di tempo ridotti ma necessit\u00e0 di prendere decisioni fondate, il modello rappresenta un valido supporto. Permette di orientare le scelte gi\u00e0 nelle fasi iniziali, suggerendo se una certa soluzione geometrica ha senso da un punto di vista meccanico, senza dover attendere risultati complessi o post-processare dati FEM.<\/p>\n

Applicazioni avanzate<\/h3>\n

In scenari pi\u00f9 avanzati \u2013 come la produzione additiva o la progettazione generativa \u2013 la possibilit\u00e0 di stimare Kt<\/sub> in tempo reale consente di gestire con maggiore agilit\u00e0 anche geometrie non convenzionali. Inoltre, se il modello \u00e8 integrato direttamente nei software CAD o CAE tramite plugin o API, il progettista pu\u00f2 ottenere feedback strutturali immediati durante la modellazione, migliorando l\u2019efficienza e riducendo il rischio di errori a valle.<\/p>\n

Infine, in settori dove ogni pezzo \u00e8 diverso dal precedente \u2013 come nella customizzazione di massa o nella progettazione su commessa \u2013 un modello veloce e affidabile pu\u00f2 davvero fare la differenza. Permette di validare ogni nuova configurazione in pochi istanti, contribuendo a migliorare la qualit\u00e0 del processo, senza rallentarne i tempi.<\/p>\n

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Tabella 2: Confronto tra metodi tradizionali e intelligenza artificiale.<\/figcaption><\/figure>\n

Conclusioni<\/h2>\n

Il modello predittivo presentato offre un\u2019alternativa pratica ai metodi tradizionali impiegati per stimare il fattore di concentrazione delle tensioni in elementi forati soggetti a carichi meccanici. Il vantaggio principale emerso riguarda la rapidit\u00e0 nell\u2019elaborazione dei risultati, che consente di aggirare i tempi prolungati tipici delle simulazioni numeriche.<\/p>\n

Sebbene non miri a sostituire le analisi FEM, il modello si propone come uno strumento ausiliario utile, specialmente nelle fasi in cui \u00e8 necessario eseguire confronti rapidi tra diverse geometrie. In tali condizioni, il risparmio di tempo diventa un fattore chiave, soprattutto nei cicli iterativi tipici della progettazione.
Particolarmente interessante risulta la possibilit\u00e0 di incorporare il modello all\u2019interno di piattaforme CAD o CAE. In uno scenario del genere, la stima del fattore di concentrazione delle tensioni potrebbe avvenire in tempo reale, direttamente durante la modellazione. Questo contribuirebbe a ridurre l\u2019affidamento costante su abachi o simulazioni esterne, rendendo pi\u00f9 fluido il processo decisionale e riducendo il rischio di errore.
Nel suo insieme, il lavoro rappresenta un passo concreto verso una maggiore integrazione dell\u2019intelligenza artificiale nell\u2019ingegneria meccanica applicata. <\/p>\n

Estendendo il dataset e proseguendo con la validazione, sar\u00e0 possibile adattare il modello a casi pi\u00f9 articolati, migliorando ulteriormente il collegamento tra previsione numerica e pratica progettuale.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Roberta Falco<\/p>\n

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