Effetto della variabilita spaziale del suolo sulla capacita portante ultima delle fondazione

Lo scopo di questo progetto è studiare le prestazioni di fondazioni poco profonde che poggiano su terreni spazialmente variabili usando approcci probabilistici ed eseguire un semplice progetto strutturale dell'edificio. Nella prima parte di questo progetto, nell'analisi probabilistica è stato considerato un carico statico. In questa parte, è stata considerata solo la variabilità spaziale del suolo e i parametri del suolo sono stati modellati da campi casuali. In tali casi, la metodologia Monte Carlo Simulation (MCS) viene generalmente utilizzata in letteratura. In questo progetto è stata utilizzata la metodologia Sparse Polynomial Chaos Expansion (SPCE). Questa metodologia mira a sostituire l'elemento deterministico / il modello deterministico della differenza finita con un metamodello. Ciò porta (nel caso presente di problemi stocastici altamente dimensionali) a una significativa riduzione del numero di chiamate del modello deterministico rispetto alla metodologia MCS grezza. Inoltre, è stato proposto un uso combinato efficiente della metodologia SPCE e dell'analisi della sensibilità globale (GSA). L'obiettivo è ridurre ancora una volta il tempo di calcolo probabilistico per problemi con costosi modelli deterministici. Nella seconda parte, è stato realizzato un semplice progetto strutturale dell'edificio, al fine di esercitarsi sull'uso dei software e realizzare il rinforzo dei principali elementi strutturali dell'edificio

The aim of this project is to study the performance of shallow foundations resting on spatially varying soils using probabilistic approaches and perform a simple building structural design. In the first part of this project, a static loading was considered in the probabilistic analysis. In this part, only the soil spatial variability was considered and the soil parameters were modelled by random fields. In such cases, Monte Carlo Simulation (MCS) methodology is generally used in literature. In this project, the Sparse Polynomial Chaos Expansion (SPCE) methodology was employed. This methodology aims at replacing the finite element/finite difference deterministic model by a meta-model. This leads (in the present case of highly dimensional stochastic problems) to a significant reduction in the number of calls of the deterministic model with respect to the crude MCS methodology. Moreover, an efficient combined use of the SPCE methodology and the Global Sensitivity Analysis (GSA) was proposed. The aim is to reduce once again the probabilistic computation time for problems with expensive deterministic models. In the second part, a simple building structural design was made, in order to practice on the use of softwares and make the reinforcement of the main structural elements of the building.