Tetti verdi: Analisi sperimentale e Modellazione numerica

I tetti verdi rappresentano, sempre più frequentemente, una tecnologia idonea alla mitigazione alle problematiche connesse all’ urbanizzazione, tuttavia la conoscenza delle prestazioni dei GR estensivi in clima sub-Mediterraneo è ancora limitata. La presente ricerca è supportata da 15 mesi di analisi sperimentali su due GR situati presso la Scuola di Ingegneria di Bologna. Inizialmente vengono comparate, tra loro e rispetto a una superficie di riferimento (RR), le prestazioni idrologiche ed energetiche dei due GR, caratterizzati da vegetazione a Sedum (SR) e a erbe native perenni (NR). Entrambi riducono i volumi defluiti e le temperature superficiali. Il NR si dimostra migliore del SR sia in campo idrologico che termico, la fisiologia della vegetazione del NR determina l'apertura diurna degli stomi e conseguentemente una maggiore evapotraspirazione (ET). Successivamente si sono studiate la variazioni giornaliere di umidità nel substrato del SR riscontrando che la loro ampiezza è influenzata dalla temperatura, dall’umidità iniziale e dalla fase vegetativa. Queste sono state simulate mediante un modello idrologico basato sull'equazione di bilancio idrico e su due modelli convenzionali per la stima della ET potenziale combinati con una funzione di estrazione dell’ umidità dal suolo. Sono stati proposti dei coefficienti di correzione, ottenuti per calibrazione, per considerare le differenze tra la coltura di riferimento e le colture nei GR durante le fasi di crescita. Infine, con l’ausilio di un modello implementato in SWMM 5.1. 007 utilizzando il modulo Low Impact Development (LID) durante simulazioni in continuo (12 mesi) si sono valutate le prestazioni in termini di ritenzione dei plot SR e RR. Il modello, calibrato e validato, mostra di essere in grado di riprodurre in modo soddisfacente i volumi defluiti dai due plot. Il modello, a seguito di una dettagliata calibrazione, potrebbe supportare Ingegneri e Amministrazioni nella valutazioni dei vantaggi derivanti dall'utilizzo dei GR.

Model predictive control in thermal management of multiprocessor systems-on-chip

MultiProcessor Systems-on-Chip (MPSoC) are the core of nowadays and next generation computing platforms. Their relevance in the global market continuously increase, occupying an important role both in everydaylife products (e.g. smartphones, tablets, laptops, cars) and in strategical market sectors as aviation, defense, robotics, medicine. Despite of the incredible performance improvements in the recent years processors manufacturers have had to deal with issues, commonly called “Walls”, that have hindered the processors development. After the famous “Power Wall”, that limited the maximum frequency of a single core and marked the birth of the modern multiprocessors system-on-chip, the “Thermal Wall” and the “Utilization Wall” are the actual key limiter for performance improvements. The former concerns the damaging effects of the high temperature on the chip caused by the large power densities dissipation, whereas the second refers to the impossibility of fully exploiting the computing power of the processor due to the limitations on power and temperature budgets. In this thesis we faced these challenges by developing efficient and reliable solutions able to maximize performance while limiting the maximum temperature below a fixed critical threshold and saving energy. This has been possible by exploiting the Model Predictive Controller (MPC) paradigm that solves an optimization problem subject to constraints in order to find the optimal control decisions for the future interval. A fully-distributedMPC-based thermal controller with a far lower complexity respect to a centralized one has been developed. The control feasibility and interesting properties for the simplification of the control design has been proved by studying a partial differential equation thermal model. Finally, the controller has been efficiently included in more complex control schemes able to minimize energy consumption and deal with mixed-criticalities tasks