Pulsed plasma thruster ignition system: investigation, test design and results

Fra i sistemi di propulsione elettrica per satelliti, il Pulsed Plasma Thruster, PPT, è quello dal design più semplice. È anche il primo sistema di propulsione elettrica utilizzato in un satellite artificiale, ossia ZOND-2 lanciato nel 1964 dall’Unione Sovietica. Tuttavia, dopo circa 50 anni di ricerca, la comprensione teorica e sperimentale di questo dispositivo rimane limitata. Questo elaborato di tesi magistrale indaga sul sottosistema di accensione del PPT, cercando di mettere in luce alcuni aspetti legati al lifetime della spark plug, SP. Tale SP, o candela, è l’attuatore del sottosistema di accensione. Questa produce una scintilla sulla sua superficie, la quale permette la realizzazione della scarica elettrica principale fra i due elettrodi del motore. Questa scarica crea una sottile parete di plasma che, per mezzo della forza elettromagnetica di Lorentz, produce la spinta del PPT. Poiché la SP si trova all’interno del catodo del motore e si affaccia nella camera di scarica, questa soffre di fenomeni di corrosione e di deposizione carbonacea proveniente dal propellente. Questi fenomeni possono limitare notevolmente il lifetime della SP. I parametri connessi alla vita operativa della SP sono numerosi. In questo elaborato si è analizzata la possibilità di utilizzare una elettronica di accensione della candela alternativa alla classica soluzione che utilizza un trasformatore. Il sottosistema di accensione classico e quello nuovo sono stati realizzati e testati, per metterne in luce le differenze ed i possibili vantaggi/svantaggi.

Analisi e valutazione della piattaforma Spark

Negli ultimi anni i dati, la loro gestione e gli strumenti per la loro analisi hanno subito una trasformazione. Si è visto un notevole aumento dei dati raccolti dagli utenti, che si aggira tra il 40 e il 60 percento annuo, grazie ad applicazioni web, sensori, ecc.. Ciò ha fatto nascere il termine Big Data, con il quale ci si riferisce a dataset talmente grandi che non sono gestibili da sistemi tradizionali, come DBMS relazionali in esecuzione su una singola macchina. Infatti, quando la dimensione di un dataset supera pochi terabyte, si è obbligati ad utilizzare un sistema distribuito, in cui i dati sono partizionati su più macchine. Per gestire i Big Data sono state create tecnologie che riescono ad usare la potenza computazionale e la capacità di memorizzazione di un cluster, con un incremento prestazionale proporzionale al numero di macchine presenti sullo stesso. Il più utilizzato di questi sistemi è Hadoop, che offre un sistema per la memorizzazione e l’analisi distribuita dei dati. Grazie alla ridondanza dei dati ed a sofisticati algoritmi, Hadoop riesce a funzionare anche in caso di fallimento di uno o più macchine del cluster, in modo trasparente all’utente. Su Hadoop si possono eseguire diverse applicazioni, tra cui MapReduce, Hive e Apache Spark. É su quest’ultima applicazione, nata per il data processing, che è maggiormente incentrato il progetto di tesi. Un modulo di Spark, chiamato Spark SQL, verrà posto in confronto ad Hive nella velocità e nella flessibilità nell’eseguire interrogazioni su database memorizzati sul filesystem distribuito di Hadoop.

Sviluppo di un modello di costo per Spark Sql

La quantità di dati che vengono generati e immagazzinati sta aumentando sempre più grazie alle nuove tecnologie e al numero di utenti sempre maggiore. Questi dati, elaborati correttamente, permettono quindi di ottenere delle informazioni di valore strategico che aiutano nell’effettuare decisioni aziendali a qualsiasi livello, dalla produzione fino al marketing. Sono nati soprattutto negli ultimi anni numerosi framework proprietari e open source che permettono l'elaborazione di questi dati sfruttando un cluster. In particolare tra i più utilizzati e attivi in questo momento a livello open source troviamo Hadoop e Spark. Obiettivo di questa tesi è realizzare un modello di Spark per realizzare una funzione di costo che sia non solo implementabile all’interno dell’ottimizzatore di Spark SQL, ma anche per poter effettuare delle simulazioni di esecuzione di query su tale sistema. Si è quindi studiato nel dettaglio con ducumentazione e test il comportamento del sistema per realizzare un modello. I dati ottenuti sono infine stati confrontati con dati sperimentali ottenuti tramite l'utilizzo di un cluster. Con la presenza di tale modello non solo risulta possibile comprendere in maniera più approfondita il reale comportamento di Spark ma permette anche di programmare applicazioni più efficienti e progettare con maggiore precisione sistemi per la gestione dei dataset che sfruttino tali framework.

Modellistica di accensione per candele ad arco elettrico in motori a combustione interna alternativi

Nel panorama mondiale di contenimento delle emissioni inquinanti in atmosfera é divenuto sempre più importante limitare la parte derivante dai motori a combustione interna: l'utilizzo di motori GDI a carica stratificata e di ricircolo dei gas di scarico (EGR) sono esempi di tecnologie pensate proprio in tale ottica. Sia la presenza di un ambiente magro che di EGR nel cilindro, come anche l'aumento della pressione nel cilindro per l'incremento della pressione di sovralimentazione o del rapporto di compressione, hanno lo svantaggio di limitare la velocità di combustione e rendere più sfavorevoli le condizioni di accensione della miscela; in questo scenario diviene di fondamentale importanza il miglioramento dei sistemi di accensione, la creazione di modelli volti a simularli e la comprensione dei fenomeni che ne stanno alla base. Il seguente lavoro di tesi si inserisce proprio in questo contesto, indagando le varie fasi di cui si compone il fenomeno dell'accensione e le relazioni che legano le variabili di interesse fisico, verificate sulla base di evidenze sperimentali. Successivamente vengono analizzati i principali modelli d'accensione che sono stati proposti e implementati in codici computazionali fluidodinamici; l'analisi mette in luce le differenze, i punti di forza e le semplificazioni introdotte in ognuno di essi, in modo da poterli valutare criticamente. La suddetta analisi é anche utile per introdurre il modello frutto del lavoro del gruppo di ricerca dell'Università di Bologna; ci si concentra particolarmente su quest'ultimo poiché un obiettivo di questo lavoro di tesi é stato proprio l'implementazione e l'utilizzo del modello in un codice fluidodinamico tridimensionale quale CONVERGE CFD. L'implementazione é stata poi validata attraverso simulazioni su una geometria reale di un motore a combustione interna ad elevate prestazioni, confrontando i risultati ottenuti con il nuovo modello rispetto ai dati sperimentali sulla combustione.