Neural network modelling of the wave-structure interaction processes

This thesis presents a new Artificial Neural Network (ANN) able to predict at once the main parameters representative of the wave-structure interaction processes, i.e. the wave overtopping discharge, the wave transmission coefficient and the wave reflection coefficient. The new ANN has been specifically developed in order to provide managers and scientists with a tool that can be efficiently used for design purposes. The development of this ANN started with the preparation of a new extended and homogeneous database that collects all the available tests reporting at least one of the three parameters, for a total amount of 16’165 data. The variety of structure types and wave attack conditions in the database includes smooth, rock and armour unit slopes, berm breakwaters, vertical walls, low crested structures, oblique wave attacks. Some of the existing ANNs were compared and improved, leading to the selection of a final ANN, whose architecture was optimized through an in-depth sensitivity analysis to the training parameters of the ANN. Each of the selected 15 input parameters represents a physical aspect of the wave-structure interaction process, describing the wave attack (wave steepness and obliquity, breaking and shoaling factors), the structure geometry (submergence, straight or non-straight slope, with or without berm or toe, presence or not of a crown wall), or the structure type (smooth or covered by an armour layer, with permeable or impermeable core). The advanced ANN here proposed provides accurate predictions for all the three parameters, and demonstrates to overcome the limits imposed by the traditional formulae and approach adopted so far by some of the existing ANNs. The possibility to adopt just one model to obtain a handy and accurate evaluation of the overall performance of a coastal or harbor structure represents the most important and exportable result of the work.

Dal Bes ad Urbes: I piani di performance e di trasparenza nelle citta'

Obiettivo del lavoro è quello di legare tra di loro due aspetti che storicamente sono sempre stati scollegati. Il primo è il lungo dibattito sul tema “oltre il PIL”, che prosegue ininterrottamente da circa mezzo secolo. Il secondo riguarda l’utilizzo dei sistemi di misurazione e valutazione della performance nel settore pubblico italiano. Si illustra l’evoluzione del dibattito sul PIL facendo un excursus storico del pensiero critico che si è sviluppato nel corso di circa cinquanta anni analizzando le ragioni assunte dagli studiosi per confutare l’utilizzo del PIL quale misura universale del benessere. Cogliendo questa suggestione l’Istat, in collaborazione con il CNEL, ha avviato un progetto per individuare nuovi indicatori da affiancare al PIL, in grado di misurare il livello non solo della crescita economica, ma anche del benessere sociale e sostenibile, con l’analisi degli indicatori riferiti a 12 domini di benessere individuati. Al progetto Istat-CNEL si è affiancato il progetto UrBES, promosso dall’Istat e dal Coordinamento dei sindaci metropolitani dell’ANCI, che hanno costituito una rete di città metropolitane per sperimentare la misurazione e il confronto sulla base di indicatori di benessere urbano equo e sostenibile, facendo proprio un progetto del Comune di Bologna e di Laboratorio Urbano (Centro di documentazione, ricerca e proposta sulle città), che ha sottoposto a differenti target un questionario on line, i cui risultati, con riferimento alle risposte fornite alle domande aperte, sono stati elaborati attraverso l’utilizzo di Taltac, un software per l’analisi dei testi, al fine di individuare i “profili” dei rispondenti, associando i risultati dell’elaborazione alle variabili strutturali del questionario. Nell’ultima parte i servizi e progetti erogati dal comune di Bologna sono stati associati alle dimensioni UrBES, per valutare l’impatto delle politiche pubbliche sulla qualità della vita e sul benessere dei cittadini, indicando le criticità legate alla mancanza di dati adeguati.