• experimental validation
• fatigue assessment
• frequency-domain analysis
• non-Gaussian loads
• random loads

SOMMARIO
Le crescenti richieste di un mercato globale competitivo sottolineano la necessità di un'ottimizzazione continua dei processi produttivi, in particolare nella fase di progettazione. Questa ottimizzazione è complicata dalla natura stocastica di molti dei carichi a cui sono sottoposti i componenti meccanici, come quelli presenti nei veicoli o negli ambienti marini, rendendo necessari la misurazione di profili missione molto lunghi ed estese simulazioni dinamiche per una stima accurata della fatica. Nonostante i progressi nella potenza computazionale e nelle metodologie di simulazione, l'approccio alla fatica nel dominio della frequenza emerge come potenziale soluzione per accelerare la fase di valutazione virtuale. Tuttavia, sorgono sfide nella traduzione dei metodi di stima della fatica dal dominio del tempo a quello della frequenza, in particolare nell'analisi della Funzione Densità di Probabilità (PDF) marginale delle ampiezze dei cicli. La letteratura esistente propone numerose soluzioni con vari gradi di precisione, ma persistono alcuni limiti, tra cui il fatto che non tengono conto del valor mesio dei cicli del carico, la mancanza di convalida sperimentale dei metodi e la dipendenza da assunzioni stringenti come quella di carichi stazionari e gaussiani.
Questa tesi di dottorato affronta questi limiti, mirando a migliorare la comprensione e l'applicabilità dei metodi per la stima della fatica nel dominio della frequenza. Lo studio si sviluppa in più capitoli, affrontando progressivamente i limiti identificati. Nella prima parte, si analizza l'influenza della componente random del valor medio dei cicli del carico stocastico sul computo del danno totale a fatica. In particolare, si è osservato l'incremento di danno che si avrebbe considerando il valor medio di ogni singolo ciclo, rispetto al danno che si avrebbe considerando esclusivamente il valor medio dell'intero segnale. Attraverso numerose simulazioni numeriche, è stato analizzata l'influenza di vari parametri del problema, quali la larghezza di banda del segnale e la presenza di un valor medio complessivo del segnale. In particolare, i risultati hanno dimostrato che i valori più alti dell'influenza del valor medio random si ha per una media compressiva del segnale pari a zero e per valori intermedi del fattore di irregolarità del carico. La seconda parte del lavoro, articolata su più capitoli, si concentra sull'analisi della risposta dinamica di un sistema a singolo grado di libertà a carichi non-Gaussiani e non-stazionari. In particolare, la finalità è quella di riuscire ad ottenere informazioni riguardo gli indici di non-normalità della risposta senza dover effettuare dispendiose analisi nel dominio del tempo che vanificherebbero i vantaggi di un'alaisi consotta interamente in frequenza. Lo studio della risposta dinamica a carichi di tipo stazionario non-Gaussiano ha evidenziato una forte dipendenza della non-Gaussianità dell'uscita del sistema dal coefficiente di smorzamento del sistema stesso. Per smo0rzamenti molto bassi, infatti, la risposta risulta essere Gaussiana indipendentemente dal valore di non-Gaussianità del carico. Inoltre, le simulazioni numeriche hanno permesso di introdurre e validare un nuovo parametro, collegato alle frequenza in gioco nel problema (la frequenza propria del sistema e le frequenze che caratterizzano il carico), che ne caratterizza il comportamento e può agire da parametro di scala. Tali risultati sono poi stati confermati e validati da un'approfondito studio analitico descritto e presentato nel capitolo successivo. Le simulazioni effettuate su carichi non-stazionari hanno invece dato risultati differenti, mostrando come una non-stazionarietà dovuta alla modulazione in ampiezza tende a far passare invariato il suo valore di kurtosis anche sulla risposta del sistema. Il lavoro presentato, pertanto, introduce un nuovo metodo applicativo per la trattazione di segnali non-stazionari e non-Gaussiani, proponendo di suddividere la kurtosis del carico in due componenti che si modificano in maniera diversa nel passaggio tra input e output del sistema dinamico. Il metodo proposto viene anche testato su dei carichi provenienti da applicazioni veicolistiche reali. Nella parte finale della tesi, infine, si analizza l'importante aspetto della convalida sperimentale dei risultati con la progettazione e lo sviluppo di un banco di prova per test di fatica random su provini standard a clessidra. In particolare, viene presentata e descritta una procedura di prova in due fasi, che coinvolge sia uno shaker che una macchina di risonanza, insieme all'analisi dei principali vantaggi e svantaggi che essa comporta. Infine, i risultati di alcune simulazioni numeriche sono stati confrontati con registrazioni di una prova random preliminare sullo shaker, mostrando un buon accordo tra le condizioni di carico richieste e quelle reali, e confermando la possibilità di un utilizzo non convenzionale dello shaker.

ABSTRACT
The escalating demands of a competitive global market underscore the need for continuous optimization of production processes, particularly in the design phase. This optimization is challenged by the stochastic nature of loads experienced by mechanical components, such as those in vehicles or marine environments, necessitating comprehensive mission profiles and extensive dynamic simulations for accurate fatigue assessment. Despite advancements in computational power and methodologies, frequency-domain approaches stand out as a potential solution to expedite the virtual evaluation phase. However, challenges arise in translating fatigue estimation methods from the time domain to the frequency domain, particularly in assessing the marginal Probability Density Function (PDF) of cycle amplitudes. Existing literature proposes various approximations, but limitations persist, including the neglect of mean values, lack of experimental validation, and reliance on stringent assumptions. This PhD thesis addresses these limitations, aiming to enhance the understanding and applicability of frequency-domain methods for random fatigue. The study unfolds in chapters, progressively addressing identified limitations. In the first part, the influence of the random component of cycles' mean value on the total fatigue damage computation is examined. Specifically, the increase in damage incurred by considering the mean value of each individual cycle is observed in comparison to considering solely the mean value of the entire signal. Numerous numerical simulations were conducted to analyze the impact of various problem parameters, such as signal bandwidth and the presence of a global mean value of the signal. Notably, the results demonstrated that higher values of random mean value influence are evident for a global mean value equal to zero and for intermediate values of the load irregularity factor. The second part of the work, spanning multiple chapters, focuses on the dynamic response analysis of a single-degree-of-freedom system subjected to non-Gaussian and non-stationary random loads. The primary objective is to obtain information about the response's non-normality indices without resorting to time domain analyses, which would negate the advantages of a frequency-domain analysis. The study of the dynamic response to stationary non-Gaussian loads highlighted a strong influence of the system's damping coefficient on the level of non-Gaussianity of the response. For very low damping, the response tends to be Gaussian regardless of the load's non-Gaussianity value. Furthermore, numerical simulations introduced and validated a new parameter linked to the frequencies involved in the problem (the system's eigenfrequency and the frequencies characterizing the load), which characterizes its behavior and can act as a scaling parameter. These results were then confirmed and validated by a detailed analytical study described in the subsequent chapter. Simulations on non-stationary loads yielded different results, showing that non-stationarity due to amplitude modulation tends to keep its kurtosis value unchanged even in the system's response. The presented work introduces a new applicable method for treating non-stationary and non-Gaussian signals, suggesting dividing the load kurtosis into two components that change differently during the transition from input to output of the dynamic system. The proposed method is also tested on loads from real-world vehicular applications. In the final part of the thesis, the crucial aspect of experimental validation of results is analyzed through the design and development of a random fatigue test bench for standard hourglass specimens. Specifically, a two-phase testing procedure involving both a shaker and a resonance machine is presented and described, along with the analysis of its main advantages and disadvantages. Finally, the results of some numerical simulations are compared with recordings from a preliminary random test on the shaker, demonstrating good agreement between the required loading conditions and actual ones, affirming the possibility of this unconventional use of the shaker.