Studio del comportamento meccanico di compositi ottenuti per SMC

I materiali compositi più diffusi sono quelli a matrice polimerica (PMC, Polymer Matrix Composites) con fibre di rinforzo, largamente utilizzati per la loro capacità di conciliare ottima resistenza meccanica con elevata leggerezza. Nel presente elaborato di tesi sono state studiate le caratteristiche meccaniche di materiali compositi a matrice resinosa, epossidica, rinforzati con fibre di carbonio chopped, ovvero fibre spezzate e disposte in modo del tutto casuale all’interno della matrice, mediante analisi microstrutturale e prove di trazione. Viene descritto il processo di produzione delle piastre di materiale composito ottenuto per SMC (Sheet Moulding Compound) da cui sono stati ricavati i provini. Lo studio a livello microstrutturale è stato possibile grazie all’inglobamento nella resina di alcune sezioni dei provini, le cui superfici sono state esaminate al microscopio acquisendo una quantità di immagini tale da permettere la ricostruzione della superficie stessa tramite software ed il calcolo percentuale delle porosità tramite SolidWorks. La caratterizzazione meccanica è stata eseguita utilizzando la macchina per le prove di trazione presente nell’hangar della sede di Forlì della Scuola di Ingegneria e Architettura dell’Università di Bologna: la preparazione dei provini è basata sull’applicazione di tabs di alluminio. I provini in materiale composito sono stati forniti in quattro differenti tipologie riguardanti la pressione a cui sono stati prodotti: 25, 50, 100 e 150 bar. Lo scopo dell’elaborato è stabilire la pressione ottimale di produzione dei provini, a cui il materiale composito mostra le migliori proprietà meccaniche, in particolare la più alta resistenza a carico di trazione. Le prove sono state condotte su provini a tre diverse lunghezze, per diversificare le modalità di stress meccanico. I risultati sono stati poi analizzati per stabilire quale valore di pressione di processo conferisce le migliori caratteristiche meccaniche al materiale.

The use of remote sensing imagery for monitoring recovery in the aftermath of a natural disaster: the Hurricane Katrina Case

Although Recovery is often defined as the less studied and documented phase of the Emergency Management Cycle, a wide literature is available for describing characteristics and sub-phases of this process. Previous works do not allow to gain an overall perspective because of a lack of systematic consistent monitoring of recovery utilizing advanced technologies such as remote sensing and GIS technologies. Taking into consideration the key role of Remote Sensing in Response and Damage Assessment, this thesis is aimed to verify the appropriateness of such advanced monitoring techniques to detect recovery advancements over time, with close attention to the main characteristics of the study event: Hurricane Katrina storm surge. Based on multi-source, multi-sensor and multi-temporal data, the post-Katrina recovery was analysed using both a qualitative and a quantitative approach. The first phase was dedicated to the investigation of the relation between urban types, damage and recovery state, referring to geographical and technological parameters. Damage and recovery scales were proposed to review critical observations on remarkable surge- induced effects on various typologies of structures, analyzed at a per-building level. This wide-ranging investigation allowed a new understanding of the distinctive features of the recovery process. A quantitative analysis was employed to develop methodological procedures suited to recognize and monitor distribution, timing and characteristics of recovery activities in the study area. Promising results, gained by applying supervised classification algorithms to detect localization and distribution of blue tarp, have proved that this methodology may help the analyst in the detection and monitoring of recovery activities in areas that have been affected by medium damage. The study found that Mahalanobis Distance was the classifier which provided the most accurate results, in localising blue roofs with 93.7% of blue roof classified correctly and a producer accuracy of 70%. It was seen to be the classifier least sensitive to spectral signature alteration. The application of the dissimilarity textural classification to satellite imagery has demonstrated the suitability of this technique for the detection of debris distribution and for the monitoring of demolition and reconstruction activities in the study area. Linking these geographically extensive techniques with expert per-building interpretation of advanced-technology ground surveys provides a multi-faceted view of the physical recovery process. Remote sensing and GIS technologies combined to advanced ground survey approach provides extremely valuable capability in Recovery activities monitoring and may constitute a technical basis to lead aid organization and local government in the Recovery management.