Analisi dei coefficienti di auto induzione di dispersione nelle macchine elettriche rotanti di tipo multifase

L’obiettivo di questa tesi è l’analisi e la modellizzazione dei flussi dispersi statorici nelle macchine multifase utilizzando la teoria dei vettori di spazio multipli. L’analisi ed il calcolo del coefficiente di auto induzione di dispersione statorica nei vari spazi è cruciale nella progettazione e nel controllo delle macchine elettriche multifase in quanto, per esempio, essa limita il ripple di corrente quando la macchina non è alimentata con una tensione perfettamente sinusoidale. Il fine è pertanto di giungere alla scrittura di un’equazione che leghi il generico vettore di spazio dei flussi dispersi ai vettori di spazio delle correnti che alimentano la macchina elettrica tramite una costante che contenga i coefficienti di auto e mutua induzione di dispersione in cava degli avvolgimenti statorici.

On the Design of a Boolean-network Robot Swarm: Collective Recognition of Ground Patterns.

Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.

Metodi e strumenti di business intelligence per i processi di ciclo attivo: un caso di studio in un?azienda di servizi

Relazione tecnica e funzionale, con rimandi teorici disciplinari, riguardo la realizzazione di un sistema informatico su piattaforma Microsoft per l'organizzazione e la fruizione delle informazioni di Ciclo attivo in un'azienda di servizi di grandi dimensioni.

Studio di un algoritmo di controllo di temperatura per ganasce termosigillanti in macchine per packaging

Gli obiettivi dell'elaborato sono lo studio e la programmazione di un algoritmo di controllo di temperatura per le superfici termosaldanti di macchine per il packaging (confezionatrici in film a file multiple) prodotte dal committente, OMAG srl. L'algoritmo è implementato tramite il software SoMachineMotion v.4.2, prodotto da Schneider Electrics spa. Il controllo è di tipo in anello chiuso in retroazione, con temocoppie e resistenze di riscaldamento con modulazione PWM. Ci si è inizialmente occupati di testare su banco prova varie tipologie di regolatori: a relay, a isteresi, a ricerca diretta del duty cycle, TBH, con approccio misto TBH/integratore di Clegg, PID. I diversi metodi di regolazione sono stati valutati sulla base di una serie di metri di giudizio (precisione dell'inseguimento, prestazioni statiche e dinamiche, flessibilità, peso computazionale, facilità implementativa), pesati secondo i requisiti imposti dal committente. Le metodologie selezionate sono state PID e TBH/Clegg integrator; quest'ultima ha dato risultati assai soddisfacenti, pur essendo un metodo monoparametrico. Si sono quindi studiate diverse modalità per la taratura del regolatore PID, in particolare: tuning in anello chiuso con metodo a relay per la fase di pretuning, algoritmo di Nelder-Mead, per la ricerca diretta continua dei valori che minimizzano l'errore integrale, per un selftuning adattivo. Si è infine proceduto ad implementare le soluzioni individuate in un software robusto, che rispetti gli standard del settore e si sono inoltre sviluppate una serie di funzionalità aggiuntive, quali: modulazione software PWM, preriscaldamento, handling errori/warning, filtraggio segnali in/out. Si è addizionalmente sviluppato un modello matematico predittivo dell'evoluzione del sistema, che potrebbe servire, in un futuro sviluppo, come base per un controllo model-based in cascata al controllo in retroazione studiato.

La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding

“La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding”. L’obiettivo di questa tesi è quello di illustrare cos’è la Business Intelligence e di mostrare i cambiamenti verificatisi in Ducati Motor Holding, in seguito alla sua adozione, in termini di realizzazione di report e dashboard per il monitoraggio delle vendite. L’elaborato inizia con una panoramica generale sulla storia e gli utilizzi della Business Intelligence nella quale vengono toccati i principali fondamenti teorici: Data Warehouse, data mining, analisi what-if, rappresentazione multidimensionale dei dati, costruzione del team di BI eccetera. Si proseguirà mediante un focus sui Big Data convogliando l’attenzione sul loro utilizzo e utilità nel settore dell’automotive (inteso nella sua accezione più generica e cioè non solo come mercato delle auto, ma anche delle moto), portando in questo modo ad un naturale collegamento con la realtà Ducati. Si apre così una breve overview sull’azienda descrivendone la storia, la struttura commerciale attraverso la quale vengono gestite le vendite e la gamma dei prodotti. Dal quarto capitolo si entra nel vivo dell’argomento: la Business Intelligence in Ducati. Si inizia descrivendo le fasi che hanno fino ad ora caratterizzato il progetto di Business Analytics (il cui obiettivo è per l'appunto introdurre la BI i azienda) per poi concentrarsi, a livello prima teorico e poi pratico, sul reporting sales e cioè sulla reportistica basata sul monitoraggio delle vendite.