Boundary condition identification of a bridge pier using experimental data and FEM modal updating

Over the past twenty years, new technologies have required an increasing use of mathematical models in order to understand better the structural behavior: finite element method is the one mostly used. However, the reliability of this method applied to different situations has to be tried each time. Since it is not possible to completely model the reality, different hypothesis must be done: these are the main problems of FE modeling. The following work deals with this problem and tries to figure out a way to identify some of the unknown main parameters of a structure. This main research focuses on a particular path of study and development, but the same concepts can be applied to other objects of research. The main purpose of this work is the identification of unknown boundary conditions of a bridge pier using the data acquired experimentally with field tests and a FEM modal updating process. This work doesn’t want to be new, neither innovative. A lot of work has been done during the past years on this main problem and many solutions have been shown and published. This thesis just want to rework some of the main aspects of the structural optimization process, using a real structure as fitting model.

Progetto di un convertitore full-bridge phase-shifted isolato a commutazione risonante

L'evoluzione della tecnologia allo stato solido e il fiorire di nuove applicazioni determinano una forte spinta verso la miniaturizzazione dei convertitori elettronici di potenza. Questa riduzione di pesi ed ingombri è particolarmente sentita anche in quei convertitori di media potenza che necessitano di un trasformatore d'isolamento. In quest'ambito assume importante rilievo l'utilizzo di una architettura circuitale a ponte intero e di tecniche in grado di spingere la frequenza di commutazione il più in alto possibile. Questa tesi si propone quindi di studiare a fondo il funzionamento dei convertitori DC/DC isolati di tipo Full-Bridge e pilotati con la tecnica di modulazione Phase-Shifted che ben si presta all'impiego di commutazioni risonanti del tipo Zero-Voltage-Switching. L'analisi teorica sarà corroborata da simulazioni condotte su LTspice e sarà orientata all'individuazione di una metodologia di progetto generale per questo tipo di convertitori. Al fine di formalizzare meglio il progetto si è individuata una possibile applicazione nell'alimentazione di un DC-bus per telecomunicazioni (48 Volt DC sostenuti da batterie) a partire da una fonte di energia fotovoltaica quale una stringa di pannelli operanti con tensioni variabili da 120 a 180 Volt DC. Per questo particolare tipo di applicazione in discesa può avere senso l'impiego di un rettificatore del tipo a duplicazione di corrente, che quindi si provvederà a studiare e ad implementare a secondario del trasformatore d'isolamento. Infine particolare cura sarà dedicata alla parte di controllo che si ha intenzione di integrare all'interno di LTspice così da riuscire a simulare il comportamento dinamico del convertitore e verificare quanto predetto in via teorica mediante l'impiego della procedura che utilizza il K-Factor per la realizzazione della rete compensatrice.

Fault diagnosis of an automotive suspension system

With the development of the embedded application and driving assistance systems, it becomes relevant to develop parallel mechanisms in order to check and to diagnose these new systems. In this thesis we focus our research on one of this type of parallel mechanisms and analytical redundancy for fault diagnosis of an automotive suspension system. We have considered a quarter model car passive suspension model and used a parameter estimation, ARX model, method to detect the fault happening in the damper and spring of system. Moreover, afterward we have deployed a neural network classifier to isolate the faults and identifies where the fault is happening. Then in this regard, the safety measurements and redundancies can take into the effect to prevent failure in the system. It is shown that The ARX estimator could quickly detect the fault online using the vertical acceleration and displacement sensor data which are common sensors in nowadays vehicles. Hence, the clear divergence is the ARX response make it easy to deploy a threshold to give alarm to the intelligent system of vehicle and the neural classifier can quickly show the place of fault occurrence.