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Stochastic, Reliability-Based Seismic Vulnerability Assessment and Holistic Retrofit for Unreinforced Masonry Buildings in Urban Aggregates, Framed by a New Building Taxonomy for Modelling

Descrizione del progetto

Ristrutturazione intelligente: protezione antisismica basata sui dati

Gli edifici più vecchi in muratura non armata situati nelle città densamente popolate sono esposti a rischi notevoli in caso di terremoto. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto ARMOUR è volto a trasformare il modo di proteggere queste strutture creando un quadro di riferimento ad accesso libero per la ristrutturazione antisismica. Combinando modelli informatici avanzati con dati reali provenienti da prove in situ e in laboratorio, il progetto dovrebbe consentire di prevedere con precisione i danni potenziali. Oltre alla sicurezza strutturale, ARMOUR terrà conto degli impatti ambientali ed economici, quali le emissioni di carbonio e i costi a lungo termine. Questo approccio aiuterà ingegneri e responsabili delle politiche a scegliere strategie di adeguamento sismico che concilino la sicurezza con la conservazione del patrimonio e la sostenibilità. L’obiettivo di ARMOUR è fornire uno strumento digitale per creare città resilienti e climaticamente neutre, in linea con gli obiettivi globali per uno sviluppo urbano sostenibile.

Obiettivo

ARMOUR aims to transform seismic risk mitigation for unreinforced masonry (URM) buildings in dense urban aggregates by uniting probabilistic seismic vulnerability assessment and holistic retrofit design into an open-access framework. A new probabilistic Building Taxonomy for Modelling (BT-M) will classify URM buildings and encode modelling-ready parameters for geometry, materials and interactions. Field Operational Modal Analysis and large-scale shake table datasets will calibrate buildings and provide probabilistic distributions of linear and nonlinear material properties. Nonlinear dynamic analyses under incremental dynamic analysis procedures, enhanced by artificial neural networks and genetic algorithms, will produce surface seismic fragility functions, which unlike traditional single-curve representation, can capture variability across damage states, engineering demand parameters, and intensity measures.
Lifecycle (LC) metrics will extend seismic risk assessment (SRA), embedding life safety, monetary loss, and CO2 emissions into multi-decision-variable performance matrices. The resulting modular LC-SRA digital tool, validated and generalized to be applied in other cities, will help policymakers and engineers to select retrofit strategies that balance safety, cost and carbon footprint, also aligned with heritage preservation.
ARMOUR’s strength lies in its interdisciplinary collaboration: UPC (host institution) leads the work, joined by EPFL (secondment) and ASDEA (non-academic placement) for experimental validation and industrial application, with CIMNE as an associated partner linked to the beneficiary, contributing in machine learning integration. This synergy merges structural and earthquake engineering, experimental dynamics, data science, and sustainability, delivering scientific excellence, technological innovation, and practical impact in line with EU climate neutrality goal and UN SDG 11 goal for resilient cities, and sustainable urban development.

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA
Contributo netto dell'UE
€ 242 593,20
Indirizzo
CALLE JORDI GIRONA 31
08034 BARCELONA
Spagna
Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)