Caratterizzazione e miglioramento del sistema isolante per macchine elettriche per autotrazione

La forte espansione del mercato della mobilità elettrica degli ultimi anni ha portato sotto i riflettori nuove esigenze, tecnologie e problematiche per il Power Train di questi veicoli. L’attenzione all’affidabilità del motore elettrico è ormai al pari di quella verso prestazioni, efficienza e costi. Al fine di garantire una vita utile al motore congrua con quella del veicolo, che si attesta tra mediamente tra i 5 e i 10 anni, è necessario conoscere attentamente quali sono le criticità del sistema isolante (EIS) della macchina. All’interno di questo ambito, questa tesi si è concentrata sull’analisi dei diversi componenti che costituiscono l’EIS dello statore di un motore elettrico impiegato in una super car ibrida. Il primo passo è stato caratterizzare i sottocomponenti dello statore, a partire dai fili (Litz Wires) con cui sono realizzati i suoi avvolgimenti. I tempi di endurance dei fili sotto attività di scarica parziale (PD) nell'ordine dei minuti hanno dimostrato la necessità di operare in assenza di scariche. Per questo motivo è stato studiato l'andamento del PDIV sotto diverse forme d'onda e per provini invecchiati termicamente. Lo studio è stato poi esteso allo statore completo, sottoponendo l’EIS a cicli di invecchiamento, al fine di diagnosticare, attraverso prove elettriche, se le sue prestazioni restano accettabili per l’interezza della vita prevista dall’applicazione. In conclusione, sono state trattate le problematiche della qualifica dell’EIS completo di un motore elettrico. È stata proposta una soluzione per realizzare un sistema idoneo a sottoporre lo statore da invecchiare a stress elettrico e termico contemporaneamente. Gli studi effettuati in merito hanno dimostrato la fattibilità ed i benefici di questo sistema, permettendo di rispecchiare al meglio le condizioni di servizio della macchina, con l’obiettivo di perfezionare le attuali procedure di qualifica.

Televisite in sanità: un caso studio di configurazione del servizio in conformità alle normative vigenti

L’elaborato ha l’obiettivo di fornire una panoramica piuttosto dettagliata sulla Telemedicina, le prestazioni erogabili in tale modalità ed il quadro normativo vigente, focalizzandosi sulla configurazione e presentazione di un software adibito all’erogazione di Televisite. Il primo capitolo assume un ruolo introduttivo nei confronti della Telemedicina, delle sue applicazioni, dei principali drivers, dei benefici e delle opportunità e dei rischi e delle criticità, correlati all’introduzione di prestazioni erogate in tale modalità. Il secondo capitolo si orienta inizialmente su un’analisi del quadro normativo vigente le prestazioni di Telemedicina, declinato su tre differenti livelli: Unione Europea, Italia ed Emilia-Romagna; proseguendo poi lo studio riguardo l’assetto normativo ed i requisiti necessari per la progettazione e la messa in commercio di un software sanitario. Il terzo capitolo si propone di presentare ed analizzare la configurazione di un software sanitario, attualmente attivo ed in commercio, adibito all’erogazione di Televisite, ossia un atto sanitario in cui il medico interagisce a distanza con il paziente. Si illustrano analiticamente le diverse prospettive degli attori coinvolti: la struttura sanitaria, il medico erogante ed il paziente ricevente la prestazione in modalità telematica. Ci si sofferma su tutti i processi volti alla corretta erogazione della Televisita: la struttura sanitaria è responsabile delle attività di configurazione di back office e delle procedure lato front office, il paziente della creazione dell’utenza web, della prenotazione e dell’accesso alla stanza virtuale ed il medico dell’accesso alla stanza virtuale, dell’erogazione della prestazione e della redazione del referto. Durante l’illustrazione delle procedure dalle diverse prospettive viene fornita anche un’analisi dell'applicativo, soffermandosi su alcune sue caratteristiche fondamentali, tipiche di un software sanitario.

Dimensionamento dei lotti economici di produzione nel settore delle lavorazioni meccaniche: il caso Bonfiglioli Riduttori S.p.A.

Il presente elaborato si propone di studiare una soluzione ottimale per il dimensionamento di lotti economici di produzione nel settore lavorazioni meccaniche: il caso è stato studiato presso l’azienda Bonfiglioli Riduttori S.p.A all’interno del plant EVO, situato a Calderara di Reno (BO). Bonfiglioli Riduttori S.p.A è un’azienda che opera a livello globale occupandosi dell’intero ciclo di progettazione, produzione e distribuzione di una gamma completa di motoriduttori, dispositivi di azionamento, riduttori epicicloidali ed inverter. Il plant EVO è composto da due aree, produzione e assemblaggio, tra i quali è presente un magazzino che funge da buffer interoperazionale, contenente tutti i componenti necessari per il montaggio dei riduttori. L’obiettivo che ci si è posti è stato quello di trovare il lotto economico di produzione che fosse in grado di minimizzare i costi di gestione delle scorte ed i costi di set up della produzione, garantendo che non vi fossero rotture di stock, ossia mancanza di materiale con corrispondenti fermi macchina nel reparto assemblaggio. Ci si è concentrati sul ciclo di lavoro di uno dei componenti principali del riduttore, le corone in acciaio, e sono stati analizzati i seguenti modelli: i modelli di gestione tradizionale delle scorte, quali il modello del Lotto Economico di Acquisto (EOQ) ed il modello del Lotto Economico di Produzione (EMQ) ed il modello di gestione integrata delle scorte, noto come Consignment Stock. Studiando i risultati ottenuti è emerso che la soluzione ideale che verrà implementata a partire dai prossimi mesi è quella ibrida, ossia per i codici caratterizzati da bassi volumi si procede con i lotti calcolati attraverso il Consignment stock, caratterizzati da lotti con volumi elevati che comportano pochi set up, mentre per i codici alto rotanti si è cercato di aumentare il più possibile il numero di set up per abbassare il volume di ogni lotto e di conseguenza i costi di giacenza a magazzino.

Power sharing e controllo modulare di macchine elettriche multi-trifase

La costante ricerca e lo sviluppo nel campo degli azionamenti e dei motori elettrici hanno portato ad una loro sempre maggiore applicazione ed utilizzo. Tuttavia, la crescente esigenza di sistemi ad alta potenza sempre più performanti da una parte ha evidenziato i limiti di certe soluzioni, dall’altra l’affermarsi di altre. In questi sistemi, infatti, la macchina elettrica trifase non rappresenta più l’unica soluzione possibile: negli ultimi anni si è assistito ad una sempre maggiore diffusione di macchine elettriche multifase. Grazie alle maggiori potenzialità che sono in grado di offrire, per quanto alcune di queste siano ancora sconosciute, risultano già essere una valida alternativa rispetto alla tradizionale controparte trifase. Sicuramente però, fra le varie architetture multifase, quelle multi-trifase (ovvero quelle con un numero di fasi multiplo di tre) rappresentano una soluzione particolarmente vantaggiosa in ambito industriale. Infatti, se impiegate all’interno di architetture multifase, la profonda conoscenza dei tradizionali sistemi trifase consente di ridurre i costi ed i tempi legati alla loro progettazione. In questo elaborato la macchina elettrica multi-trifase analizzata è una macchina sincrona esafase con rotore a magneti permanenti superficiali. Questa particolare tipologia di macchina elettrica può essere modellizzata attraverso due approcci completamente differenti: uno esafase ed uno doppio trifase. Queste possibilità hanno portato molti ricercatori alla ricerca della migliore strategia di controllo per questa macchina. L’obiettivo di questa tesi è di effettuare un’analisi comparativa tra tre diverse strategie di controllo applicate alla stessa macchina elettrica multi-trifase, analizzandone la risposta dinamica in diverse condizioni di funzionamento.

ADDITIVE MANUFACTURING: tecnologia innovativa per l'ottimizzazione di macchine elettriche

Lo scopo di questa tesi è quello di mostrare le potenzialità e le possibili soluzioni dell’Additive Manufacturing per l’ottimizzazione di macchine elettriche in risposta al problema delle terre rare. Nel primo capitolo viene presentato lo stato dell’arte dell’Additive Manufacturing mostrando una rapida panoramica delle sue caratteristiche principali, le potenzialità future e i settori di utilizzo. Il secondo capitolo propone le principali tecniche di Stampa 3D per la realizzazione di oggetti evidenziando di ognuna i pregi e i difetti. All’interno del terzo capitolo, viene illustrata la struttura di una macchina elettrica mostrando le varie componenti e presentando delle possibili ottimizzazioni realizzate tramite Additive Manufacturing. Nel quarto capitolo vengono presentati esempi di macchine elettriche complete realizzate attraverso le tecniche dell’Additive Manufacturing. Nel quinto capitolo vengono confrontati un Interior Permanent Magnets motor e un Synchronous Relectance Machine.

Studio e ottimizzazione della produzione di radioisotopi per radiofarmaci mediante generatori compatti di neutroni

I generatori compatti di neutroni possono rappresentare un grande progresso nell'ambito della Medicina Nucleare. Sono una valida alternativa rispetto ai metodi tradizionali per la produzione dei radioisotopi necessari per la sintesi dei radiofarmaci, e permettono di esplorare e sviluppare nuove metodologie radioterapeutiche innovative, complementari e potenzialmente più efficaci rispetto a quelle già esistenti. Enea sta portando avanti due progetti in questo ambito. Il primo, SORGENTINA-RF, è volto allo sviluppo di una macchina in grado di produrre un fascio di neutroni a 14MeV, con la quale irradiare un target di molibdeno metallico, in modo da ottenere tecnezio-99 metastabile (99mTc), il radioisotopo più usato al mondo nelle procedure di imaging biomedico. Il secondo progetto, LINC-ER, ha lo scopo di progettare le infrastrutture necessarie ad accogliere un generatore compatto di neutroni, il cui scopo sarà quello di eliminare le residue cellule tumorali dopo un intervento chirurgico, a ferita aperta, in modo simile alle attuali tecniche di radioterapia intraoperatoria, che però sfruttano elettroni o raggi X. Questo lavoro di tesi trova posto in questi progetti perché ha contributo a portare avanti le ricerche in due aspetti specifici. Nel caso di SORGENTINA-RF, sono stati studiati tutti gli aspetti radiochimici per ottenere dal molibdeno metallico la soluzione liquida di molibdato sodico da cui si estrae il 99mTc. In questo caso si è deciso di puntare su processo “green” e innovativo basato sull’uso di perossido di idrogeno. Durante la tesi si sono studiati i più importanti fattori che governano questo processo e si è definito un meccanismo chimico che lo spiega. Nel caso di LINC-ER, invece, il lavoro sperimentale è stato quello di studiare metodi e rotte sintetiche nuove per ottenere nanoparticelle di composti di boro e bario, dispersi in hydrogels in grado di amplificare gli effetti del fascio neutronico sui tessuti cancerogeni e ridurli su quelli sani.

Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer

Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni.

Valutazione delle tecniche di parallelizzazione nell'addestramento di una CNN per la diagnostica del cancro al seno.

Il cancro è un processo autosufficiente e adattivo che interagisce dinamicamente con il suo microambiente, la cui diagnosi, complessa e dispendiosa in termini di tempo e numero di specialisti impiegati, viene solitamente effettuata valutando l’imaging radiografico oppure effettuando un esame istologico. L'interpretazione di tali immagini risulta generalmente molto complessa, a questo scopo sarebbe molto utile poter addestrare un computer a comprendere tali immagini potendo di fatto affiancarsi allo specialista, senza sostituirlo, al momento della diagnosi. A questo scopo è possibile affidarsi alle tecniche di apprendimento automatico, sistema alla base dell’intelligenza artificiale (AI), le quali permettono di fatto di apprendere automaticamente la rappresentazione delle caratteristiche da immagini campione. Tali tecniche di intelligenza artificiale, hanno però bisogno, per essere addestrate, di grandi quantità di dati in cui il segnale di uscita desiderato è noto, comportando di fatto un aumento delle tempistiche di addestramento. Inoltre, in ambito sanitario, i dati sono distribuiti su più archivi, dislocati sul territorio nazionale, rendendo impossibile l’utilizzo di soluzioni centralizzate. L’obbiettivo di questa trattazione sarà cercare di trovare una soluzione a queste due problematiche, ricorrendo all’utilizzo delle tecniche di parallelizzazione. A seguito dell'introduzione dello scenario biologico e delle tecniche di diagnostica ad esso associato è presentato il percorso di creazione della rete neurale. A seguito del suo addestramento sulla GPU di una singola macchina, ottenendo un'accuratezza dell'83.94% in 5 ore 48 minuti e 43 secondi, è stata introdotto la parallelizzazione ed una sua implementazione. In conclusione, sfruttando il sistema implementato, è stata distribuita la fase di addestramento prima su due macchine e poi su tre, ottenendo una diminuzione del tempo di addestramento rispettivamente del 31.4% e del 50%.

Studio e prototipazione di ecosistemi di Digital Twin su piattaforma Microsoft Azure DT

L’avvento dell’Internet of Things, in parallelo con il sempre più diffuso fenomeno della sensorizzazione, ha aperto la strada allo sviluppo di numerose tecnologie, tra le quali sono presenti anche i Digital Twin. Se inizialmente l’idea di Digital Twin era limitata a mantenere una copia virtuale di un oggetto fisico, con il passare del tempo questa visione si è ampliata, permettendo di riprodurre in un ambiente virtuale interi sistemi, come ad esempio città ed ospedali. Questi sistemi sono costituiti da vere e proprie reti di Digital Twin, tra loro connessi attraverso l’uso di relazioni. A questo proposito le sfide sono presenti e numerose: quel che manca è una visione unica e condivisa riguardante l’organizzazione di tali sistemi. Sotto questo aspetto, una delle proposte è il Web of Digital Twin, di cui verrà discusso all’intero della tesi. L’obiettivo di questa tesi è quello di capire come è possibile realizzare ecosistemi di Digital Twin coerenti con i principi del WoDT, attraverso la piattaforma Azure Digital Twin. A tale scopo è anche esposto un caso di studio pratico che comprende la prototipazione di un sistema di questo tipo.

Ottimizzazione della Scheda Prodotto nei sistemi informativi gestionali in un’azienda nel settore del packaging farmaceutico

Questo elaborato è stato svolto all'interno della Marchesini Group, nell'Headquarter di Pianoro al secondo piano nell'ufficio analisi ordini. Nella prima parte di questo documento è stata fatta una profonda analisi di quello che è il contesto industriale di riferimento, packaging farmaceutico, dell'industria 4.0 e di come l'Azienda si approccia a tutto ciò. Prosegue con una breve descrizione dell'azienda e delle normative di rifermento. Nella seconda parte dell'elaborato è stata svolta una profonda analisi del processo che va dalla ricezione dell'ordine alla spedizione della macchina/linea al cliente, quindi dell'intero ciclo di vita della commessa. Attraverso questa analisi sono state analizzate le criticità delle diverse attività svolte, da diverse risorse e gli strumenti, utilizzati, attraverso cui vengono portate a termine. La figura del Project coordinator, la scheda prodotto, la macro-pianificazione e il cruscotto sono gli elementi che sono stati maggiormente analizzati. Sono stati analizzati i loro punti deboli e proposte soluzioni migliorative. E' stato analizzato il modo di introdurle e valutato il loro impatto a livello economico nel breve periodo. Alla fine c'è una piccola considerazione su quali aspetti andrebbero ulteriormente approfonditi.

SmartPantry - La dispensa intelligente

SmartPantry `e un applicazione per Android che si pone come obiettivo quello di rendere semplice e pratica la gestione virtuale delle dispense degli utenti. Oltre a questo implementa un recommender system dedicato al suggerimento di ricette adatte ai prodotti contenuti nella dispensa, per farlo l’algoritmo si avvale della distanza di Damerau-Levenshtein per eseguire Natural Language Processing in modo tale da interpretare gli ingredienti delle dispense degli utenti e poterli mappare ad una collezione di ingredienti mantenuti in un database remoto. All’interno di questo elaborato andremo ad analizzare i dettagli di progetta�zione ed implementativi di SmartPantry e degli algoritmi che la sostengono ponendo particolare attenzione agli aspetti qualitativi degli algoritmi di NLP e raccomandazione raccogliendo dati sufficienti a trarre conclusioni oggettive sulla precisione ed efficacia dei suddetti. Nell’ultimo capitolo vedremo come nonostante la presenza di margini di miglioramento, come versione 1.0, gli algoritmi abbiano restituito dei risultati pi`u che discreti

Progetto di un tagliaerba zero turn elettrico

L’obiettivo di questa trattazione è quello di illustrare il processo di realizzazione di una nuova macchina tagliaerba. L’azienda ospitante, Grillo S.p.A., ha permesso di prendere parte attivamente alla realizzazione di un loro nuovo prodotto. Il trattorino tagliaerba in questione appartiene alla tipologia “Zero-Turn” (raggio di sterzata zero) ed è completamente elettrico. Poiché la macchina è già prodotta dalla concorrenza da circa cinque anni, l’obiettivo aziendale è quello di realizzare un articolo robusto e adatto alle esigenze di semi-professionisti, con un prezzo accattivante in modo da accaparrarsi una parte di mercato ancora scoperta. Proprio per differenziarsi, l’idea è di fornire accessori utili all’utente, ancora non presenti su macchine concorrenti. A tal fine, è stato progettato un frustino tagliabordi, installabile come optional nel macchinario, adatto a compensare la problematica insita nei tagliaerba con piatto di taglio centrale che hanno difficoltà nel consentire di contornare alberi, piante e cordoli. Il prodotto consente altresì di tagliare piccole rive o fossi, grazie all’inclinazione regolabile. Sempre nell’ottica della realizzazione di un prodotto innovativo e competitivo, si è deciso di progettare un layout diverso dagli articoli della concorrenza, caratterizzato dalla presenza di un solo motore che aziona le due lame mediante una cinghia di trasmissione.

Impossible Space circolare per favorire la locomozione naturale

In questa relazione di tesi verrà affrontato il problema della locomozione naturale in ambienti virtuali che possiedono una grandezza maggiore dello spazio reale nel quale l'utente si muove. Negli anni sono stati sviluppati numerosi metodi di navigazione, ma tra tutti la locomozione naturale è il sistema che porta un livello di immersione maggiore nello spazio virtuale, più di qualsiasi altra tecnica. In questo lavoro di tesi verrà proposto un algoritmo in grado di favorire la locomozione naturale all'interno di lunghi spazi chiusi, andando a modificare la geometria dello spazio virtuale (che andrà ad assumere una forma circolare) e mantendendo comunque un certo grado di realismo dal punto di vista dell'utente. L'obiettivo è quello di tradurre uno spazio virtuale chiuso e lungo (caso comune: un corridoio) in una forma circolare inscritta in una stanza di 2x2m, con un approccio simile a quello degli impossible spaces, con l'obiettivo di studiare in futuro entro quale percentuale di sovrapposizione l'utente si accorge di trovarsi in una geometria impossibile. Nel primo capitolo verranno introdotti i concetti chiave di VR e AR, nonché un'introduzione all'Engine Unity e al software Blender. Nel secondo capitolo si tratterà di computer graphics, quindi si introdurranno i concetti base della grafica 3D con un focus sulla matematica alla base di ogni processo grafico. Nel terzo capitolo verrà affrontano il concetto di embodiment, quindi la percezione del proprio corpo, l'importanza dell'immersitvità dei sistemi virtuali e verrà descritto un paper precedentemente realizzato riguardante tale concetto. Nel capitolo quattro si parlerà del movimento all'interno dei sistemi di realtà virtuale, della locomozione naturale e delle tecniche per rendere tale metodo più accessibile. Nel capitolo cinque infine verrà descritto l'algoritmo realizzato e verranno mostrati i risultati.

Analisi strutturale del cerchione in materiale composito del veicolo solare Emilia 5

La finalità della tesi è quella di poter progettare il cerchione del veicolo solare "Emilia 5" in materiale composito. Questa auto è l’evoluzione della "Emilia 4", sviluppata dalla squadra Onda Solare in collaborazione con l’Università di Bologna, con cui sono state vinte molte gare. Tramite software (Ansys) è stato realizzato il modello virtuale del cerchione in fibra di carbonio e, con l'ausilio dell'analisi agli elementi finiti, ne è stata verificata la stabilità, sottoponendolo a cinque condizioni di carico diverse. Lo studio approfondisce le tematiche riguardanti i materiali compositi, il concetto di sequenza di laminazione e come varia la distribuzione delle tensioni al variare di esse. In particolare, viene analizzato con attenzione lo studio tramite software della sequenza di laminazione che permette di ottenere i risultati migliori per il tipo di applicazione. Infine, vengono confrontati i dati ottenuti dalle simulazioni effettuate, per l'analisi e lo studio dei dati significativi.

Metodi di deep learning per la decodifica di segnali neurali registrati dalla corteccia posteriore parietale di macaco

Le interfacce cervello-macchina (BMIs) permettono di guidare devices esterni utilizzando segnali neurali. Le BMIs rappresentano un’importante tecnologia per tentare di ripristinare funzioni perse in patologie che interrompono il canale di comunicazione tra cervello e corpo, come malattie neurodegenerative o lesioni spinali. Di importanza chiave per il corretto funzionamento di una BCI è la decodifica dei segnali neurali per trasformarli in segnali idonei per guidare devices esterni. Negli anni sono stati implementati diversi tipi di algoritmi. Tra questi gli algoritmi di machine learning imparano a riconoscere i pattern neurali di attivazione mappando con grande efficienza l’input, possibilmente l’attività dei neuroni, con l’output, ad esempio i comandi motori per guidare una possibile protesi. Tra gli algoritmi di machine learning ci si è focalizzati sulle deep neural networks (DNN). Un problema delle DNN è l’elevato tempo di training. Questo infatti prevede il calcolo dei parametri ottimali della rete per minimizzare l’errore di predizione. Per ridurre questo problema si possono utilizzare le reti neurali convolutive (CNN), reti caratterizzate da minori parametri di addestramento rispetto ad altri tipi di DNN con maggiori parametri come le reti neurali ricorrenti (RNN). In questo elaborato è esposto uno studio esplorante l’utilizzo innovativo di CNN per la decodifica dell’attività di neuroni registrati da macaco sveglio mentre svolgeva compiti motori. La CNN risultante ha consentito di ottenere risultati comparabili allo stato dell’arte con un minor numero di parametri addestrabili. Questa caratteristica in futuro potrebbe essere chiave per l’utilizzo di questo tipo di reti all’interno di BMIs grazie ai tempi di calcolo ridotti, consentendo in tempo reale la traduzione di un segnale neurale in segnali per muovere neuroprotesi.