Accessori per sistemi in cavo nella trasmissione dell'energia elettrica in HVDC: definizione di modelli fisici per la caratterizzazione di materiali isolanti, semiconduttivi e varioresistivi

Lo studio intrapreso si è posto come obiettivo la caratterizzazione dal punto di vista elettrico dei materiali coinvolti nella realizzazione di accessori per applicazioni in HVDC, in particolare mescole isolanti, semiconduttive e varioresistive. La necessità di un lavoro di questo tipo viene giustificata dalla costante espansione dei sistemi in DC nella trasmissione dell’energia elettrica, i quali presentano caratteristiche fisiche che si differenziano sensibilmente da quelle tipiche dei tradizionali sistemi in AC, dunque richiedono componenti e materiali opportunamente progettati per garantire condizioni di servizio sicure e affidabili. L’obiettivo della trattazione consiste nello studio di analogie e differenze tra le proprietà elettriche fornite da prove su diverse configurazioni di provini, nella fattispecie di tipo piano e cilindrico cavo. In primo luogo si studiano i provini di tipo piano al fine di ricavare informazioni basilari sul materiale e sulla mescola che lo costituisce e di prendere decisioni relative al proseguimento dei test. Dopo aver effettuato un sufficiente numero di test su varie tipologie di provini piani e aver riconosciuto le mescole più performanti dal punto di vista elettrico, meccanico e termico, si procede alla realizzazione di provini cilindrici stampati, su cui si intraprendono le medesime misure effettuate per la configurazione piana. Questa seconda fase di caratterizzazione è fondamentale, in quanto consente di verificare che le proprietà già studiate su piastra si conservino in una geometria molto più simile a quella assunta dal prodotto finale evitando di sostenere costi onerosi per la produzione di un accessorio full-size. Il lavoro è stato svolto nel laboratorio elettrico di alta tensione della divisione R&D del gruppo Prysmian di Milano, leader mondiale nella produzione di sistemi in cavo per alte e altissime tensioni.

Sistemi operativi real-time su dispositivi embedded - Caso di studio : FreeRTOS su Raspberry Pi

La tesi si concentra sullo studio dell'architettura di un sistema operativo real-time e tratta approfonditamente il dispositivo embedded Raspberry Pi. Successivamente,si procede con l'installazione di BitThunder(un RTOS basato su FreeRTOS) su tale sistema embedded e si attua un test pratico per verificarne il funzionamento.

Monitoraggio attivo di un cluster di Raspberry Pi

In questa tesi viene trattata la selezione ed implementazione di un software che permetta di effettuare il monitoraggio e l'invio di segnalazioni automatiche di allerta per un cluster composto da dispositivi aventi capacità computazionali ridotte.

Creazione e validazione del modello fluidodinamico di un ventilatore centrifugo e possibili ottimizzazioni.

La seguente tesi nasce dall’esigenza di ottimizzare, da un punto di vista acustico e prestazionale, un ventilatore centrifugo preesistente in azienda. Nei primi tre capitoli si è analizzato il problema da un punto di vista teorico, mentre nel terzo e quarto capitolo da un punto di vista computazionale sfruttando tecniche CFD. Nel primo capitolo è stata fatta una trattazione generale dei ventilatori centrifughi, concentrandosi sul tipo di problematiche a cui questi vanno incontro. Nel secondo capitolo è stata presentata la teoria che sta alla base di una rilevazione sperimentale e di un’analisi acustica. Unitamente a ciò sono stati riportati alcuni articoli che mostrano tecniche di ottimizzazione acustica in ventilatori centrifughi. Nel terzo capitolo è stata riassunta la teoria alla base della fluidodinamica e di uno studio fluidodinamico. Nel quarto capitolo viene spiegato come è stato creato il modello fluidodinamico. Si è optato per un’analisi del problema in stato stazionario, sfruttando il Moving Reference Frame, e considerando l’aria come incomprimibile, visto il ridotto numero di Mach. L’analisi acustica è stata effettuata nel post-processing sfruttando il modello di Proudman. Infine è stata dimostrata la correlazione che intercorre tra i tre punti della curva resistente del ventilatore di funzionamento reale, permettendo di estendere i risultati ricavati dalla analisi di uno di questi agli altri due. Nel quinto capitolo è stata effettuata un’analisi dei risultati ottenuti dalle simulazioni fluidodinamiche e sono state proposte diverse modifiche della geometria. La modifica scelta ha visto un miglioramento delle prestazioni e una minore rumorosità. Infine sono state proposte nelle conclusioni ulteriori possibili strade da percorre per un’indagine e ottimizzazione del ventilatore più accurata.

Dalla generazione di modelli 3D densi mediante TLS e fotogrammetria alla modellazione BIM

La tesi tratta la ricerca di procedure che permettano di rilevare oggetti utilizzando il maggior numero di informazioni geometriche ottenibili da una nuvola di punti densa generata da un rilievo fotogrammetrico o da TLS realizzando un modello 3D importabile in ambiente FEM. Il primo test si è eseguito su una piccola struttura, 1.2x0.5x0.2m, in modo da definire delle procedure di analisi ripetibili; la prima consente di passare dalla nuvola di punti “Cloud” all’oggetto solido “Solid” al modello agli elementi finiti “Fem” e per questo motivo è stata chiamata “metodo CSF”, mentre la seconda, che prevede di realizzare il modello della struttura con un software BIM è stata chiamata semplicemente “metodo BIM”. Una volta dimostrata la fattibilità della procedura la si è validata adottando come oggetto di studio un monumento storico di grandi dimensioni, l’Arco di Augusto di Rimini, confrontando i risultati ottenuti con quelli di altre tesi sulla medesima struttura, in particolare si è fatto riferimento a modelli FEM 2D e a modelli ottenuti da una nuvola di punti con i metodi CAD e con un software scientifico sviluppato al DICAM Cloud2FEM. Sull’arco sono state eseguite due tipi di analisi, una lineare sotto peso proprio e una modale ottenendo risultati compatibili tra i vari metodi sia dal punto di vista degli spostamenti, 0.1-0.2mm, che delle frequenze naturali ma si osserva che le frequenze naturali del modello BIM sono più simili a quelle dei modelli generati da cloud rispetto al modello CAD. Il quarto modo di vibrare invece presenta differenze maggiori. Il confronto con le frequenze naturali del modello FEM ha restituito differenze percentuali maggiori dovute alla natura 2D del modello e all’assenza della muratura limitrofa. Si sono confrontate le tensioni normali dei modelli CSF e BIM con quelle ottenute dal modello FEM ottenendo differenze inferiori a 1.28 kg/cm2 per le tensioni normali verticali e sull’ordine 10-2 kg/cm2 per quelle orizzontali.

La fotostimolazione come approccio biomedico per lo studio e la terapia di malattie neurologiche

Dall’inizio del XXI secolo, un’importante rivoluzione tecnologica è in corso nel campo delle neuroscienze: l’idea di base è quella di attivare/inibire con la luce un neurone che normalmente non è in grado di rispondere a tale stimolo. Si tratta di un approccio che integra metodi ottici e genetici per controllare l’attività di cellule eccitabili e di circuiti neuronali. La combinazione di metodi ottici con strumenti fotosensibili geneticamente codificati (optogenetica) offre l’opportunità di modulare e monitorare rapidamente un gran numero di eventi neuronali e la capacità di ricreare i modelli fisiologici, spaziali e temporali dell’attività cerebrale. Le tecniche di stimolazione ottica possono rispondere ad alcune delle problematiche legate alla stimolazione elettrica, fornendo una stimolazione più selettiva, una maggiore risoluzione spaziale e una minore invasività del dispositivo, evitando gli artefatti elettrici che complicano le registrazioni dell’attività neuronale elettricamente indotta. Quest’innovazione ha motivato lo sviluppo di nuovi metodi ottici per la fotostimolazione neuronale, tra cui la fotostimolazione neuronale nell’infrarosso, le tecniche di scansione del fascio e di fotostimolazione parallela, ciascuna con i suoi vantaggi e limiti. Questa tesi illustra i principi di funzionamento delle tecniche di fotostimolazione ed il loro utilizzo in optogenetica, presentandone i vantaggi e gli inconvenienti. Infine, nell’elaborato è presa in considerazione la possibilità di combinare i metodi di fotostimolazione con approcci di imaging ottico funzionale innovativi per un’indagine più ampia, mirata e completa del circuito neuronale. Sebbene siano necessari ulteriori studi, le tecniche di fotostimolazione in optogenetica sono quindi molto promettenti per la comprensione dei disturbi neuronali, svelando la codifica neurale e facilitando nuovi interventi per la diagnosi e terapia di malattie neurologiche.

Sviluppo di metodologie di simulazione avanzate per la progettazione fluidodinamica di condotti di motori endotermici alternativi

L’attuale panorama motoristico, fortemente guidato dalle normative, prevede l’implementazione di diverse tecnologie che hanno lo scopo di migliorare l’efficienza del motore e ridurre le emissioni di inquinanti e per le quali risulta necessario una corretta progettazione dei condotti di aspirazione. Lo sviluppo ottimale dei condotti risulta un compromesso tra obiettivi contrastanti e in termini matematici si tratta di un’ottimizzazione multiobiettivo. Le simulazioni CFD e gli algoritmi genetici sono stati applicati con successo allo studio di questi problemi, ma la combinazione di questi elementi risulta notevolmente dispendiosa in termini di tempo, in quanto sarebbero necessarie un alto numero di simulazioni. Per ridurre i tempi di calcolo, un set di simulazioni CFD pu`o essere pi`u convenientemente utilizzato per istruire una rete neurale, che una volta opportunamente istruita pu`o essere usata per prevedere gli output delle simulazioni in funzione dei parametri di progetto durante l’ottimizzazione con l’algoritmo genetico, operando quella che viene chiamata una ottimizzazione virtuale. In questa tesi, viene mostrata una metodologia numerica per l’ottimizzazione multi-obiettivo dei condotti di aspirazione, basata su un modello CAD a geometria variabile, le simulazioni fluidodinamiche tridimensionali e una rete neurale combinata con un algoritmo genetico.

Composizione biochimica di diverse specie microalgali e prove di feeding su Ruditapes philippinarum

L'utilizzo di diete a base di microalghe per l'allevamento di novellame di molluschi bivalvi sta ottenendo sempre maggiore interesse data la crescente domanda di mercato nel settore dell'acquacoltura. Le dimensioni cellulari, la composizione biochimica e la digeribilità della parete cellulare delle microalghe sono fattori fondamentali per la loro applicabilità nell'alimentazione dei bivalvi; anche il contenuto di acidi grassi essenziali quali EPA e DHA ha un ruolo rilevante poiché influenza il tasso di crescita e di sviluppo degli animali. Nel presente studio sono stati utilizzati due ceppi autoctoni della Sacca di Goro del genere Thalassiosira, Pheaodactylum tricornutum, l'alga verde Tetraselmis chui e l'aptofita T-Iso, quest’ultima ampiamente utilizzata nell'alimentazione di diverse specie di molluschi bivalvi. Gli esperimenti condotti hanno permesso di (1) caratterizzare la crescita e la composizione biochimica delle 5 specie microalgali e (2) di analizzare l'applicabilità delle stesse tramite prove di alimentazione su larve e novellame di Ruditapes philippinarum, al fine di ottimizzarne la produzione. I risultati migliori, per numero di sopravvissuti e taglia raggiunta, sono stati ottenuti con larve alimentate con dieta plurispecifica a base di T-Iso e Thalassiosira ceppo A in rapporto 2:1; Thalassiosira ceppo A e P. tricornutum, in diete monospecifiche, sono state identificate come le più appetibili e assimilabili dal novellame, il quale mostra buoni valori del tasso massimo di clearance (2,17±0,25 e 2,27±0,15 L h-1, rispettivamente) e di efficienza di assorbimento del cibo (67 e 46%). Si è trattato di uno studio preliminare volto a verificare eventuali miglioramenti legati all’utilizzo di diete diversificate rispetto a quelle standardizzate di solito impiego; la ricerca di nuove specie algali e ulteriori analisi sulle attuali specie disponibili e sulla loro applicabilità potranno essere utili alla crescita sostenibile del settore dell’acquacoltura.

Abstractive Long Document Summarization: Studio e Sperimentazione di Modelli Generativi Retrieval-Augmented

In questa tesi si trattano lo studio e la sperimentazione di un modello generativo retrieval-augmented, basato su Transformers, per il task di Abstractive Summarization su lunghe sentenze legali. La sintesi automatica del testo (Automatic Text Summarization) è diventata un task di Natural Language Processing (NLP) molto importante oggigiorno, visto il grandissimo numero di dati provenienti dal web e banche dati. Inoltre, essa permette di automatizzare un processo molto oneroso per gli esperti, specialmente nel settore legale, in cui i documenti sono lunghi e complicati, per cui difficili e dispendiosi da riassumere. I modelli allo stato dell’arte dell’Automatic Text Summarization sono basati su soluzioni di Deep Learning, in particolare sui Transformers, che rappresentano l’architettura più consolidata per task di NLP. Il modello proposto in questa tesi rappresenta una soluzione per la Long Document Summarization, ossia per generare riassunti di lunghe sequenze testuali. In particolare, l’architettura si basa sul modello RAG (Retrieval-Augmented Generation), recentemente introdotto dal team di ricerca Facebook AI per il task di Question Answering. L’obiettivo consiste nel modificare l’architettura RAG al fine di renderla adatta al task di Abstractive Long Document Summarization. In dettaglio, si vuole sfruttare e testare la memoria non parametrica del modello, con lo scopo di arricchire la rappresentazione del testo di input da riassumere. A tal fine, sono state sperimentate diverse configurazioni del modello su diverse tipologie di esperimenti e sono stati valutati i riassunti generati con diverse metriche automatiche.

Verbalizzazione di eventi biomedici espressi nella letteratura scientifica: generazione controllata di linguaggio naturale da grafi di conoscenza mediante transformer text-to-text

Il periodo in cui viviamo rappresenta la cuspide di una forte e rapida evoluzione nella comprensione del linguaggio naturale, raggiuntasi prevalentemente grazie allo sviluppo di modelli neurali. Nell'ambito dell'information extraction, tali progressi hanno recentemente consentito di riconoscere efficacemente relazioni semantiche complesse tra entità menzionate nel testo, quali proteine, sintomi e farmaci. Tale task -- reso possibile dalla modellazione ad eventi -- è fondamentale in biomedicina, dove la crescita esponenziale del numero di pubblicazioni scientifiche accresce ulteriormente il bisogno di sistemi per l'estrazione automatica delle interazioni racchiuse nei documenti testuali. La combinazione di AI simbolica e sub-simbolica può consentire l'introduzione di conoscenza strutturata nota all'interno di language model, rendendo quest'ultimi più robusti, fattuali e interpretabili. In tale contesto, la verbalizzazione di grafi è uno dei task su cui si riversano maggiori aspettative. Nonostante l'importanza di tali contributi (dallo sviluppo di chatbot alla formulazione di nuove ipotesi di ricerca), ad oggi, risultano assenti contributi capaci di verbalizzare gli eventi biomedici espressi in letteratura, apprendendo il legame tra le interazioni espresse in forma a grafo e la loro controparte testuale. La tesi propone il primo dataset altamente comprensivo su coppie evento-testo, includendo diverse sotto-aree biomediche, quali malattie infettive, ricerca oncologica e biologia molecolare. Il dataset introdotto viene usato come base per l'addestramento di modelli generativi allo stato dell'arte sul task di verbalizzazione, adottando un approccio text-to-text e illustrando una tecnica formale per la codifica di grafi evento mediante testo aumentato. Infine, si dimostra la validità degli eventi per il miglioramento delle capacità di comprensione dei modelli neurali su altri task NLP, focalizzandosi su single-document summarization e multi-task learning.

Sviluppo di YouCrowd: una piattaforma per campagne mobile crowdsensing on-demand

Con il termine "crowdsensing" si intende una tecnica in cui un folto gruppo di individui aventi dispositivi mobili acquisiscono e condividono dati di natura diversa in maniera collettiva, al fine di estrarre informazioni utili. Il concetto di Mobile Crowdsensing è molto recente e derivante dalle ultime innovazioni tecnologiche in materia di connettività online e cattura di dati di vario genere; pertanto non si trova attualmente una vera e propria applicazione in campo reale, la modellazione solo teorica e fin troppo specifica pone un limite alla conoscenza di un ambito che può rivelarsi molto utile ai fini di ricerca. YouCrowd è un piattaforma web che va ad implementare un sistema di crowdsourcing completo, in grado di leggere dati dai numerosi sensori di uno smartphone e condividerli, al fine di ottenere una remunerazione per gli utenti che completano una campagna. La web application vede la sua implementazione di base supportata da NodeJS e si configura come una piattaforma dinamica che varia la propria interfaccia con l'utente in base alle richieste di dati da parte degli administrators. Il test di YouCrowd ha coinvolto un buon numero di partecipanti più o meno esperti nell'utilizzo degli strumenti informatici, rivelando delle buone prestazioni in relazione alla difficoltà del task e alle prestazioni del device in test.

Analisi della performance sismica di un edificio esistente in C.A. mediante metodo SLaMA e valutazione delle perdite economiche attese

A metà del secolo scorso in Italia un elevato numero di edifici in cemento armato con struttura a telaio è stata realizzata, in accordo con la Normativa dell’epoca, per resistere unicamente alle azioni verticali presentando un’elevata vulnerabilità nei riguardi delle azioni sismiche. I cambiamenti apportati dalle più recenti Normative volgono l’attenzione alla problematica della vulnerabilità sismica degli edifici esistenti, rendendo l’analisi del comportamento di questi ultimi un tema di grande rilevanza ed attualità. In questo contesto, viene selezionato un edificio esistente per il quale viene valutata la capacità sismica mediante una metodologia analitica denominata SLaMA, e vengono stimate le perdite economiche sismiche utilizzando la metodologia del Sisma Bonus Italiano. L’utilizzo di metodologie di calcolo semplificate rappresenta al giorno d’oggi una robusta alternativa da utilizzare in fase di valutazione progettuale preliminare. Le operazioni eseguite per l’edificio esistente vengono poi ripetute anche per due differenti opzioni di rinforzo strutturale proposte per lo stesso. I risultati ottenuti in termini di capacità sono stati posti a confronto con quelli ricavati dalla modellazione ad elementi finiti su software di calcolo per validare il metodo semplificato, mentre i risultati derivati dal calcolo delle perdite economiche sono stati confrontati con quelli ricavati mediante una metodologia più raffinata di analisi per verificare la corrispondenza e l’accuratezza del parametro di perdita calcolato (PAM). Infine, vengono esposti i risultati ottenuti per gli edifici analizzati proponendo dei confronti fra gli stessi, in modo da individuare la scelta progettuale più conveniente sia in merito alla performance sismica dell’edificio che alla riduzione della perdita economica attesa.

Tecniche di group testing per il rilevamento di SARS-CoV-2

Oggigiorno l'individuazione diagnostica precoce della SARS-CoV-2 attraverso tamponi molecolari è fondamentale per interrompere la trasmissione del virus. Tuttavia, il monitoraggio della diffusione virale attraverso il test standard di RT-qPCR individuale comporta un elevato costo per ciascun tampone nasofaringeo analizzato e i reagenti chimici per l’estrazione dell’RNA virale sono sempre meno disponibili. Per ovviare a tali ostacoli, è stata ripresa la tecnica di group testing, sviluppata per la prima volta da Dorfman nel 1943 per individuare i soggetti affetti da sifilide prima del loro arruolamento. Questa strategia minimizza il numero di test condotti su un insieme di campioni: se un gruppo di n campioni risulta negativo, allora la condizione di ciascuno di essi è stata determinata mediante un solo test invece che con n test individuali. Negli ultimi due anni sono state sviluppate strategie in grado di migliorare le prestazioni del test di gruppo: per scenari a bassa prevalenza l’algoritmo dell’ipercubo rileva un singolo campione positivo in pool con dimensioni fino a 100 campioni attraverso due o più turni di test; invece, il P-BEST utilizza un solo turno di analisi, ma le dimensioni massime dei pool sono più ridotte. Per scenari ad alta prevalenza (10%) il team italiano dell’Università di Bologna ha progettato un metodo che identifica e rileva i membri infetti con un solo turno di test. Tuttavia, affinché il group testing sia efficace come l’analisi individuale dei tamponi molecolari, è necessario minimizzare l’effetto di diluizione, correlato alla dimensione del pool e causa di insorgenza di falsi negativi, nonché di un calo nella sensibilità nei test. I dati ottenuti da questi studi hanno dimostrato che questa strategia offre grandi potenzialità. Essa è essenziale per le indagini di routine della popolazione e concede vantaggi amplificati soprattutto se vengono testati soggetti quotidianamente in contatto tra loro, come famiglie o colleghi di lavoro.

Strategie produttive e di marketing nell'industria cinematografica e televisiva: i casi di Mr. Robot e No Time to Die

La tesi si occupa di delineare una panoramica sul sistema dell'industria dei media e in particolare delle tendenze contemporanee produttive e di marketing volte ad attirare il maggior numero di consumatori. Si prende in esame il prodotto cinematografico dal punto di vista economico e di marketing delineandone i diversi processi: dal marketing mix alle tecniche di segmentazione, targeting e posizionamento fino alle diverse componenti del prodotto stesso che influenzano le scelte dei fruitori. Quest'ultimi esprimono esigenze diverse ed è per questo che è importante che si conosca la domanda a cui rivolgersi e saper comunicare nel modo più adeguato possibile. Nella contemporaneità lo spettatore è sempre più attivo e coinvolto poiché con la sovrabbondanza di offerta si cerca di produrre contenuti più complessi, serializzati e high concept proprio con l'obiettivo di attrarre. Nell'era della convergenza, come definita da Henry Jenkins, si parla di prosumer, ovvero di soggetti che partecipano attivamente al consumo dei prodotti producendo a loro volta contenuti. A queste dinamiche, il marketing contemporaneo risponde a sua volta con forme esperienziali e a forme virali che possano attirare l'attenzione. Analizzo a tal proposito la campagna marketing della serie tv Mr. Robot in quanto si inserisce all'interno della complessità produttiva e della transmedialità e il caso cinematografico della campagna di No Time to Die, l'ultimo film del franchise di 007, in era pandemica.

Effetto della luce sull'innesco dell'ossidazione di oli vegetali

L’obiettivo di questo studio è quello di valutare la stabilità foto-ossidativa di oli vegetali esposti a luce ultravioletta di bassa intensità per tempi brevi (da 5 min a 8 ore); lo scopo è quello di monitorare le prime fasi di ossidazione. Per la realizzazione di questo studio, è stato messo a punto un sistema di foto-ossidazione al fine di poter adottare condizioni di analisi le più ripetibili possibili e al fine di poter escludere il possibile effetto della temperatura. I campioni di olio analizzati nel presente lavoro di ricerca, tre oli raffinati e un olio extravergine di oliva, sono stati posti in provette di vetro trasparente da 20 ml, caricati poi all’interno della camera di ossidazione in gruppi di quattro e lasciati sotto l’effetto della luce ultravioletta per diversi tempi ovvero 0, 5, 10, 20, 30, 60, 240 e 480 minuti. Sono stati presi in considerazione i seguenti parametri qualitativi di analisi per valutare lo stato ossidativo dei nostri campioni, e cioè il numero di perossido, la concentrazione di esanale e il valore di p-anisidina. Dai risultati ottenuti è stato possibile osservare che complessivamente, a livelli di insaturazione e di presenza di antiossidanti naturali differenti, l’impatto dell’esposizione alla luce è stato piuttosto simile. I tre oli raffinati hanno mostrato valori ossidativi più contenuti, mentre per l’olio EVO sono state rilevate concentrazioni più alte sia per i perossidi che per l’esanale. Questo è dovuto alla presenza di alcuni composti ad azione pro-ossidante e composti aromatici che permangono nel prodotto in quanto questo olio non subisce il processo di raffinazione. La p-anisidina per tutte e quattro gli oli testati è rimasta piuttosto costante e lineare nel tempo senza subire considerevoli variazioni. Questo sottolinea il fatto che le condizioni di stress foto-ossidativo impiegate non sono state sufficienti a determinare un aumento significativo dei prodotti di ossidazione secondaria.