1000 resultados para Modellazione,dati sperimentali,Calibrazione,Ottimizzazione
Resumo:
Nell’attuale contesto competitivo, sempre più alla ricerca di un incontro tra esigenze di natura economica e logiche di Sostenibilità Ambientale e di Economia Circolare (E.C.), questo elaborato si pone l’obiettivo di presentare un modello matematico, formulato per la simulazione e la conseguente ottimizzazione di una rete logistica gestita con logiche di Simbiosi Industriale (S.I.). Lo scopo di tale modello è fungere da supporto all’adozione di pratiche di S.I. in un determinato contesto territoriale, attraverso l’individuazione delle sinergie ottime, tra quelle considerate possibili, in grado di ridurre la produzione di rifiuti, a favore del riutilizzo di sottoprodotti e materie prime seconde, minimizzando il costo totale del sistema. Preliminarmente alla presentazione del modello, sarà descritto il contesto in cui la S.I. si colloca e i suoi collegamenti con i concetti di Ecologia Industriale (E.I.) ed E.C., verranno distinti i vari modelli esistenti di S.I. ed i casi di successo presenti nel contesto italiano ed europeo, e sarà illustrato l’attuale inquadramento normativo. In seguito, verranno descritti nel dettaglio il modello matematico e un caso studio, dimensionato allo scopo di validare il modello stesso. Fase particolarmente critica del lavoro è risultata essere quella relativa alla raccolta dati da inserire nel caso studio, in quanto informazioni sensibili e di conseguenza non facilmente reperibili. I risultati ottenuti dimostrano come possa risultare conveniente, dal punto di vista economico, l’adozione di pratiche di S.I. negli scambi tra realtà industriali, e in che modo tale convenienza muti al variare delle condizioni economiche al contorno.
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Industria 4.0 ha coinvolto il settore agroalimentare introducendo nuove strategie di tracciabilità, a favore della sostenibilità e della sicurezza alimentare. L’Organizzazione Internazionale della Vigna e del Vino pone tra gli obiettivi per il 2024 la transizione digitale della filiera, così da avere una tracciabilità trasparente e affidabile. Questo fornisce un vantaggio ai produttori e ai consumatori che dispongono di maggiori informazioni quantitative e qualitative del prodotto. I sistemi di tracciabilità sono integrati nella supply chain aumentandone la resilienza; tuttavia, la maggior parte degli ERP in commercio ricostruiscono la tracciabilità a posteriori: dal codice lotto finale si ricompone tutto il processo. Per monitorare costantemente la filiera ed incrementarne la trasparenza si stanno integrando nuove tecnologie alla tracciabilità, come l’intelligenza artificiale e la blockchain. Obiettivo di questa tesi è la progettazione di un sistema di tracciabilità blockchain. Pertanto, si introduce alla tracciabilità e alla blockchain descrivendo i principali contributi in letteratura che propongono approcci e strategie, evidenziando vantaggi e sfide future. Poi, si presenta il caso Moncaro, cooperativa agricola che ha cantine e vigneti nel territorio marchigiano, analizzando il processo di vinificazione in bianco dal punto di vista del flusso fisico e informativo, rispettivamente tramite BPMN e Relationship chart. Ai fini della modellazione e della scelta dei dati da inserire in tracciabilità, si analizzano le informazioni registrate negli ERP sviluppati da Apra s.p.a., software house, di cui Moncaro fruisce. Quindi, si propone la formulazione di un algoritmo in pseudocodice che permette di collegare sequenzialmente le attività, così, da ottenere la tracciabilità real time e un’architettura che può gestire tutte le informazioni della supply chain. Infine, si è implementato uno scenario produttivo reale, mediante l’architettura di database a grafo di Neo4j AuraDB
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L’elaborato affronta l’ottimizzazione di una pressa a doppia ginocchiera a 5 punti impiegata nello stampaggio a iniezione. Il processo di ottimizzazione coinvolge la sintesi dimensionale dei membri del meccanismo e la pianificazione della traiettoria del suo organo cedente. L’obiettivo finale è di ottenere una geometria del meccanismo ed una legge oraria che minimizzino il picco di coppia richiesto all’attuatore, oltre a rispettare i vincoli fisici dell’applicazione (ingombri, velocità massima, forza massima, ecc.). La soluzione ottima viene raggiunta applicando in serie l’algoritmo genetico e l’algoritmo SQP (programmazione quadratica sequenziale) ad un modello dinamico rigido del meccanismo. I due algoritmi vengono scelti in quanto efficaci nel risolvere un problema di ottimizzazione vincolato. Per quanto riguarda la loro applicazione in serie, l’algoritmo genetico permette l’esplorazione dello spazio di progettazione e l’individuazione di una soluzione "buona", a partire da questa l’algoritmo SQP trova l’ottimo locale. L’intero processo di modellazione ed ottimizzazione è implementato tramite il software MATLAB. I risultati sono validati con un software di analisi dinamica (SolidWorks Motion) ed in parte in maniera sperimentale. Infine, la soluzione attuale viene confrontata con quelle ottenute. Il confronto è descritto nel dettaglio nella Sezione 6.5 ed in forma riassuntiva nella Sezione 6.5.5.
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Nell’attuale contesto energetico di forte instabilità, prezzi e produttività subiscono continue variazioni a causa di fattori politici ed economici. Il sistema elettrico è chiamato a rispondere velocemente ai cambiamenti garantendo continuamente il soddisfacimento del fabbisogno di energia elettrica. Nel presente elaborato viene utilizzato un modello di costo dinamico, estratto dalla letteratura scientifica, con lo scopo di gestire efficientemente i flussi energetici e garantire una programmazione ottimale del mix produttivo. Viene analizzato lo scenario italiano mettendo in relazione produzione, trasmissione e domanda energetica. I dati utilizzati fanno riferimento, quanto più possibile, al contesto attuale. Coerentemente con la situazione reale i risultati ottenuti mettono in risalto le criticità e i punti di forza principali del sistema elettrico italiano delineando i possibili cambiamenti attuabili a medio termine.
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A polymorphism of the dopamine transporter gene (DAT1, 10-repeat) is associated with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and has been linked to an enhanced response to methylphenidate (MPH). One aspect of the attention deficit in ADHD includes a subtle inattention to left space, resembling that seen after right cerebral hemisphere damage. Since left-sided inattention in ADHD may resolve when treated with MPH, we asked whether left-sided inattention in ADHD was related to DAT1 genotype and the therapeutic efficacy of MPH. A total of 43 ADHD children and their parents were genotyped for the DAT1 30 variable number of tandem repeats polymorphism. The children performed the Landmark Test, a well-validated measure yielding a spatial attentional asymmetry index ( leftward to rightward attentional bias). Parents rated their child's response to MPH retrospectively using a three-point scale ( no, mediocre or very good response). Additionally, parents used a symptom checklist to rate behavior while on and off medication. A within-family control design determined whether asymmetry indices predicted biased transmission of 10-repeat parental DAT1 alleles and/or response to MPH. It was found that left-sided inattention predicted transmission of the 10-repeat allele from parents to probands and was associated with the severity of ADHD symptomatology. Children rated as achieving a very good response to MPH displayed left-sided inattention, while those rated as achieving a poorer response did not. Our results suggest a subgroup of children with ADHD for whom the 10-repeat DAT1 allele is associated with left-sided inattention. MPH may be most efficacious in this group because it ameliorates a DAT1-mediated hypodopaminergic state.
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Collection : Italian books before 1601 ; 103.1
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Dedikaatio: Fredrika Wilhelmina Stjernvall född Charpentier [ruots.].
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Modulo 2. Esempio di modello input output di complemento ai lucidi sulle TIO
