Effect of infill panels on the seismic response of a typical R.C. frame

Three structural typologies has been evaluated based on the nonlinear dynamic analysis (i.e. Newmark's methods for MDFs: average acceleration method with Modified Newton-Raphson iteration). Those structural typologies differ each other only for the infills presence and placement. In particular, with the term BARE FRAME: the model of the structure has two identical frames, arranged in parallel. This model constitutes the base for the generation of the other two typologies, through the addition of non-bearing walls. Whereas with the term INFILLED FRAME: the model is achieved by adding twelve infill panels, all placed in the same frame. Finally with the term PILOTIS: the model has been generated to represent structures where the first floor has no walls. Therefore the infills are positioned in only one frame in its three upper floors. All three models have been subjected to ten accelerograms using the software DRAIN 2000.

Un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con norma L1

Scopo dell'opera è implementare in maniera efficiente ed affidabile un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con termine regolativo in norma L1. In particolare due metodi, battezzati "OWL-QN per inversione" e "OWL-QN precondizionato", sono presentati e provati con numerose sperimentazioni. I metodi sono generati considerando le peculiarità del problema e le proprietà della trasformata discreta di Fourier. I risultati degli esperimenti numerici effettuati mostrano la bontà del contributo proposto, dimostrando la loro superiorità rispetto al metodo OWL-QN presente in letteratura, seppure adattato alle immagini.

Il metodo di Newton e le sue varianti per sistemi di equazioni non lineari

In questa tesi sono stati descritti i principali metodi numerici per la risoluzione di sistemi non lineari. Tali metodi sono stati analizzati sia dal punto di vista teorico (analisi di convergenza locale) che pratico (algoritmo e implementazione).

La Costante di Newton a piccole e grandi scale

La validità della legge di gravitazione di Newton, o ISL (dall'inglese inverse square law) è stata ampiamente dimostrata dalle osservazioni astronomiche nel sistema solare (raggio d'azione di circa 10^{7}- 10^{9} km). Gli esperimenti effettuati su scale geologiche (raggio d'azione tra cm e km), eredi dell'esperimento di Cavendish, sono stati capaci di fornire un valore sperimentale della costante G della ISL affetto però da un'incertezza consistente (la precisione con cui si conosce G è dell'ordine di grandezza di 10^{-4}). L'interesse nella determinazione di un valore più preciso della costante G è aumentato negli ultimi decenni, supportato dalla necessità di mettere alla prova nuove teorie di gravitazione non Newtoniane emergenti, e da un avanzamento tecnologico negli apparati di misura, che sono ora in grado di rilevare l'interazione gravitazionale anche su distanze molto brevi (al di sotto del mm). In questo elaborato vengono brevemente presentate alcune delle teorie avanzate negli ultimi decenni che hanno reso urgente la riduzione dell'incertezza sulla misura di G, elencando successivamente alcuni importanti esperimenti condotti per la determinazione di un valore di G ripercorrendone brevemente i metodi sperimentali seguiti. Tra gli esperimenti presentati, sono infine analizzati nel dettaglio due esperimenti significativi: La misura della costante gravitazionale effettuata a corto raggio con l'utilizzo di atomi freddi nell'ambito dell'esperimento MAGIA a Firenze, e l'osservazione della presunta variazione di G su scale temporali relativamente lunghe, effettuata mediante l'osservazione (della durata di 21 anni)della pulsar binaria PSR J1713+0747.

An optimal control tool for trajectory generation of autonomous drones

In the recent years, autonomous aerial vehicles gained large popularity in a variety of applications in the field of automation. To accomplish various and challenging tasks the capability of generating trajectories has assumed a key role. As higher performances are sought, traditional, flatness-based trajectory generation schemes present their limitations. In these approaches the highly nonlinear dynamics of the quadrotor is, indeed, neglected. Therefore, strategies based on optimal control principles turn out to be beneficial, since in the trajectory generation process they allow the control unit to best exploit the actual dynamics, and enable the drone to perform quite aggressive maneuvers. This dissertation is then concerned with the development of an optimal control technique to generate trajectories for autonomous drones. The algorithm adopted to this end is a second-order iterative method working directly in continuous-time, which, under proper initialization, guarantees quadratic convergence to a locally optimal trajectory. At each iteration a quadratic approximation of the cost functional is minimized and a decreasing direction is then obtained as a linear-affine control law, after solving a differential Riccati equation. The algorithm has been implemented and its effectiveness has been tested on the vectored-thrust dynamical model of a quadrotor in a realistic simulative setup.