Sviluppo e Applicazione di Metodologie per l'Ottimizzazione di Sistemi Energetici

La riduzione dei consumi di combustibili fossili e lo sviluppo di tecnologie per il risparmio energetico sono una questione di centrale importanza sia per l’industria che per la ricerca, a causa dei drastici effetti che le emissioni di inquinanti antropogenici stanno avendo sull’ambiente. Mentre un crescente numero di normative e regolamenti vengono emessi per far fronte a questi problemi, la necessità di sviluppare tecnologie a basse emissioni sta guidando la ricerca in numerosi settori industriali. Nonostante la realizzazione di fonti energetiche rinnovabili sia vista come la soluzione più promettente nel lungo periodo, un’efficace e completa integrazione di tali tecnologie risulta ad oggi impraticabile, a causa sia di vincoli tecnici che della vastità della quota di energia prodotta, attualmente soddisfatta da fonti fossili, che le tecnologie alternative dovrebbero andare a coprire. L’ottimizzazione della produzione e della gestione energetica d’altra parte, associata allo sviluppo di tecnologie per la riduzione dei consumi energetici, rappresenta una soluzione adeguata al problema, che può al contempo essere integrata all’interno di orizzonti temporali più brevi. L’obiettivo della presente tesi è quello di investigare, sviluppare ed applicare un insieme di strumenti numerici per ottimizzare la progettazione e la gestione di processi energetici che possa essere usato per ottenere una riduzione dei consumi di combustibile ed un’ottimizzazione dell’efficienza energetica. La metodologia sviluppata si appoggia su un approccio basato sulla modellazione numerica dei sistemi, che sfrutta le capacità predittive, derivanti da una rappresentazione matematica dei processi, per sviluppare delle strategie di ottimizzazione degli stessi, a fronte di condizioni di impiego realistiche. Nello sviluppo di queste procedure, particolare enfasi viene data alla necessità di derivare delle corrette strategie di gestione, che tengano conto delle dinamiche degli impianti analizzati, per poter ottenere le migliori prestazioni durante l’effettiva fase operativa. Durante lo sviluppo della tesi il problema dell’ottimizzazione energetica è stato affrontato in riferimento a tre diverse applicazioni tecnologiche. Nella prima di queste è stato considerato un impianto multi-fonte per la soddisfazione della domanda energetica di un edificio ad uso commerciale. Poiché tale sistema utilizza una serie di molteplici tecnologie per la produzione dell’energia termica ed elettrica richiesta dalle utenze, è necessario identificare la corretta strategia di ripartizione dei carichi, in grado di garantire la massima efficienza energetica dell’impianto. Basandosi su un modello semplificato dell’impianto, il problema è stato risolto applicando un algoritmo di Programmazione Dinamica deterministico, e i risultati ottenuti sono stati comparati con quelli derivanti dall’adozione di una più semplice strategia a regole, provando in tal modo i vantaggi connessi all’adozione di una strategia di controllo ottimale. Nella seconda applicazione è stata investigata la progettazione di una soluzione ibrida per il recupero energetico da uno scavatore idraulico. Poiché diversi layout tecnologici per implementare questa soluzione possono essere concepiti e l’introduzione di componenti aggiuntivi necessita di un corretto dimensionamento, è necessario lo sviluppo di una metodologia che permetta di valutare le massime prestazioni ottenibili da ognuna di tali soluzioni alternative. Il confronto fra i diversi layout è stato perciò condotto sulla base delle prestazioni energetiche del macchinario durante un ciclo di scavo standardizzato, stimate grazie all’ausilio di un dettagliato modello dell’impianto. Poiché l’aggiunta di dispositivi per il recupero energetico introduce gradi di libertà addizionali nel sistema, è stato inoltre necessario determinare la strategia di controllo ottimale dei medesimi, al fine di poter valutare le massime prestazioni ottenibili da ciascun layout. Tale problema è stato di nuovo risolto grazie all’ausilio di un algoritmo di Programmazione Dinamica, che sfrutta un modello semplificato del sistema, ideato per lo scopo. Una volta che le prestazioni ottimali per ogni soluzione progettuale sono state determinate, è stato possibile effettuare un equo confronto fra le diverse alternative. Nella terza ed ultima applicazione è stato analizzato un impianto a ciclo Rankine organico (ORC) per il recupero di cascami termici dai gas di scarico di autovetture. Nonostante gli impianti ORC siano potenzialmente in grado di produrre rilevanti incrementi nel risparmio di combustibile di un veicolo, è necessario per il loro corretto funzionamento lo sviluppo di complesse strategie di controllo, che siano in grado di far fronte alla variabilità della fonte di calore per il processo; inoltre, contemporaneamente alla massimizzazione dei risparmi di combustibile, il sistema deve essere mantenuto in condizioni di funzionamento sicure. Per far fronte al problema, un robusto ed efficace modello dell’impianto è stato realizzato, basandosi sulla Moving Boundary Methodology, per la simulazione delle dinamiche di cambio di fase del fluido organico e la stima delle prestazioni dell’impianto. Tale modello è stato in seguito utilizzato per progettare un controllore predittivo (MPC) in grado di stimare i parametri di controllo ottimali per la gestione del sistema durante il funzionamento transitorio. Per la soluzione del corrispondente problema di ottimizzazione dinamica non lineare, un algoritmo basato sulla Particle Swarm Optimization è stato sviluppato. I risultati ottenuti con l’adozione di tale controllore sono stati confrontati con quelli ottenibili da un classico controllore proporzionale integrale (PI), mostrando nuovamente i vantaggi, da un punto di vista energetico, derivanti dall’adozione di una strategia di controllo ottima.

Uso pedagógico do ábaco romano para ensino do algoritmo de multiplicação

This dissertation describes the construction of a alternative didactic incorporating a historical approach with the use of the Roman abacus for teaching multiplication to students of 2nd year of elementary school, through activities ranging from the representation of numbers to multiplying with the Roman abacus, for learning the multiplication algorithm. Qualitative research was used as a methodological approach since the research object fits the goals of this research mode. Concerning the procedures, the research can be seen as a teaching experiment developed within the school environment. The instruments used for data collection were: observation, logbook, questionnaires, interviews and document analysis. The processing and analysis of data collected through the activities were classified and quantified in tables for easy viewing, interpretation, understanding, analysis of data and then transposed to charts. The analysis confirmed the research objectives and contributed to indicate the pedagogical use of the Roman abacus for teaching multiplication algorithm through several activities. Thus, it can be considered that this educational product will have important contributions for the teaching of this mathematical content, in Basic Education, particularly regarding to the multiplication process

Um algoritmo paralelo eficiente de migração reversa no tempo (rtm) 3d com granularidade fina

The reverse time migration algorithm (RTM) has been widely used in the seismic industry to generate images of the underground and thus reduce the risk of oil and gas exploration. Its widespread use is due to its high quality in underground imaging. The RTM is also known for its high computational cost. Therefore, parallel computing techniques have been used in their implementations. In general, parallel approaches for RTM use a coarse granularity by distributing the processing of a subset of seismic shots among nodes of distributed systems. Parallel approaches with coarse granularity for RTM have been shown to be very efficient since the processing of each seismic shot can be performed independently. For this reason, RTM algorithm performance can be considerably improved by using a parallel approach with finer granularity for the processing assigned to each node. This work presents an efficient parallel algorithm for 3D reverse time migration with fine granularity using OpenMP. The propagation algorithm of 3D acoustic wave makes up much of the RTM. Different load balancing were analyzed in order to minimize possible losses parallel performance at this stage. The results served as a basis for the implementation of other phases RTM: backpropagation and imaging condition. The proposed algorithm was tested with synthetic data representing some of the possible underground structures. Metrics such as speedup and efficiency were used to analyze its parallel performance. The migrated sections show that the algorithm obtained satisfactory performance in identifying subsurface structures. As for the parallel performance, the analysis clearly demonstrate the scalability of the algorithm achieving a speedup of 22.46 for the propagation of the wave and 16.95 for the RTM, both with 24 threads.

Algoritmo papílio como método de proteção de templates para aumentar a segurança em sistemas de identificação biométricos

There are authentication models which use passwords, keys, personal identifiers (cards, tags etc) to authenticate a particular user in the authentication/identification process. However, there are other systems that can use biometric data, such as signature, fingerprint, voice, etc., to authenticate an individual in a system. In another hand, the storage of biometric can bring some risks such as consistency and protection problems for these data. According to this problem, it is necessary to protect these biometric databases to ensure the integrity and reliability of the system. In this case, there are models for security/authentication biometric identification, for example, models and Fuzzy Vault and Fuzzy Commitment systems. Currently, these models are mostly used in the cases for protection of biometric data, but they have fragile elements in the protection process. Therefore, increasing the level of security of these methods through changes in the structure, or even by inserting new layers of protection is one of the goals of this thesis. In other words, this work proposes the simultaneous use of encryption (Encryption Algorithm Papilio) with protection models templates (Fuzzy Vault and Fuzzy Commitment) in identification systems based on biometric. The objective of this work is to improve two aspects in Biometric systems: safety and accuracy. Furthermore, it is necessary to maintain a reasonable level of efficiency of this data through the use of more elaborate classification structures, known as committees. Therefore, we intend to propose a model of a safer biometric identification systems for identification.

Algoritmo eficiente para aquisição de sinais de GPS por software

O NAVSTAR/GPS (NAVigation System with Timing And Ranging/Global Po- sitioning System), mais conhecido por GPS, _e um sistema de navegacão baseado em sat_elites desenvolvido pelo departamento de defesa norte-americano em meados de 1970. Criado inicialmente para fins militares, o GPS foi adaptado para o uso civil. Para fazer a localização, o receptor precisa fazer a aquisição de sinais dos satélites visíveis. Essa etapa é de extrema importância, pois é responsável pela detecção dos satélites visíveis, calculando suas respectivas frequências e fases iniciais. Esse processo pode demandar bastante tempo de processamento e precisa ser implementado de forma eficiente. Várias técnicas são utilizadas atualmente, mas a maioria delas colocam em conflito questões de projeto tais como, complexidade computacional, tempo de aquisição e recursos computacionais. Objetivando equilibrar essas questões, foi desenvolvido um método que reduz a complexidade do processo de aquisição utilizando algumas estratégias, a saber, redução do efeito doppler, amostras e tamanho do sinal utilizados, além do paralelismo. Essa estratégia é dividida em dois passos, um grosseiro em todo o espaço de busca e um fino apenas na região identificada previamente pela primeira etapa. Devido a busca grosseira, o limiar do algoritmo convencional não era mais aceitável. Nesse sentido, um novo limiar foi estabelecido baseado na variância dos picos de correlação. Inicialmente, é feita uma busca com pouca precisão comparando a variância dos cinco maiores picos de correlação encontrados. Caso a variância ultrapasse um certo limiar, a região de maior pico torna-se candidata à detecção. Por fim, essa região passa por um refinamento para se ter a certeza de detecção. Os resultados mostram que houve uma redução significativa na complexidade e no tempo de execução, sem que tenha sido necessário utilizar algoritmos muito complexos.

Algoritmo modificado de PSO matricial aplicado a identificação de sistemas com análise de convergência

Recentemente diversas técnicas de computação evolucionárias têm sido utilizadas em áreas como estimação de parâmetros de processos dinâmicos lineares e não lineares ou até sujeitos a incertezas. Isso motiva a utilização de algoritmos como o otimizador por nuvem de partículas (PSO) nas referidas áreas do conhecimento. Porém, pouco se sabe sobre a convergência desse algoritmo e, principalmente, as análises e estudos realizados têm se concentrado em resultados experimentais. Por isso, é objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a convergência do algoritmo de forma analítica. Para isso, o PSO é reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes serão analisadas de forma separada e será proposta a inserção de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do círculo de raio unitário. Também será realizada a análise da convergência do algoritmo como um todo, utilizando um critério de convergência quase certa, aplicável a sistemas chaveados. Na sequência, serão realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores após a inserção do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identificação de parâmetros tradicionais serão combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identificação tão bons ou melhores que a identificação apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a convergência das partículas em uma região delimitada e que as funções obtidas após a combinação do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generalização para o sistema apresentado. As conclusões a que se chega é que a hibridização, apesar de limitar a busca por uma partícula mais apta do PSO, permite um desempenho mínimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representação do sistema aproximado em quantidades maiores de frequências.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Algoritmi di segmentazione di immagini mediche

Nell'ambito dell'elaborazione delle immagini, si definisce segmentazione il processo atto a scomporre un'immagine nelle sue regioni costituenti o negli oggetti che la compongono. Ciò avviene sulla base di determinati criteri di appartenenza dei pixel ad una regione. Si tratta di uno degli obiettivi più difficili da perseguire, anche perché l'accuratezza del risultato dipende dal tipo di informazione che si vuole ricavare dall'immagine. Questa tesi analizza, sperimenta e raffronta alcune tecniche di elaborazione e segmentazione applicate ad immagini digitali di tipo medico. In particolare l'obiettivo di questo studio è stato quello di proporre dei possibili miglioramenti alle tecniche di segmentazione comunemente utilizzate in questo ambito, all'interno di uno specifico set di immagini: tomografie assiali computerizzate (TAC) frontali e laterali aventi per soggetto ginocchia, con ivi impiantate protesi superiore e inferiore. L’analisi sperimentale ha portato allo sviluppo di due algoritmi in grado di estrarre correttamente i contorni delle sole protesi senza rilevare falsi punti di edge, chiudere eventuali gap, il tutto a un basso costo computazionale.

Progettazione e implementazione di una applicazione didattica interattiva per il riconoscimento di oggetti basata sull'algoritmo SIFT

Nell'elaborato viene introdotto l'ambito della Computer Vision e come l'algoritmo SIFT si inserisce nel suo panorama. Viene inoltre descritto SIFT stesso, le varie fasi di cui si compone e un'applicazione al problema dell'object recognition. Infine viene presentata un'implementazione di SIFT in linguaggio Python creata per ottenere un'applicazione didattica interattiva e vengono mostrati esempi di questa applicazione.

Il ruolo della matematica nella meccanica quantistica in un approccio interdisciplinare per la scuola secondaria

Questo lavoro di tesi nasce all’interno del nucleo di ricerca in didattica della fisica dell’Università di Bologna, coordinato dalla professoressa Olivia Levrini e che coinvolge docenti di matematica e fisica dei Licei, assegnisti di ricerca e laureandi. Negli ultimi anni il lavoro del gruppo si è concentrato sullo studio di una possibile risposta all'evidente e pressante difficoltà di certi docenti nell'affrontare gli argomenti di meccanica quantistica che sono stati introdotti nelle indicazioni Nazionali per il Liceo Scientifico, dovuta a cause di vario genere, fra cui l'intrinseca complessità degli argomenti e l'inefficacia di molti libri di testo nel presentarli in modo adeguato. In questo contesto, la presente tesi si pone l’obiettivo di affrontare due problemi specifici di formalizzazione matematica in relazione a due temi previsti dalle Indicazioni Nazionali: il tema della radiazione di corpo nero, che ha portato Max Planck alla prima ipotesi di quantizzazione, e l’indeterminazione di Heisenberg, con il cambiamento di paradigma che ha costituito per l’interpretazione del mondo fisico. Attraverso un confronto diretto con le fonti, si cercherà quindi di proporre un percorso in cui il ruolo del protagonista sarà giocato dagli aspetti matematici delle teorie analizzate e dal modo in cui gli strumenti della matematica hanno contribuito alla loro formazione, mantenendo un costante legame con le componenti didattiche. Proprio in quest'ottica, ci si accorgerà della forte connessione fra i lavori di Planck e Heisenberg e due aspetti fondamentali della didattica della matematica: l'interdisciplinarietà con la fisica e il concetto di modellizzazione. Il lavoro finale sarà quindi quello di andare ad analizzare, attraverso un confronto con le Indicazioni Nazionali per il Liceo Scientifico e con alcune esigenze emerse dagli insegnanti, le parti e i modi in cui la tesi risponde a queste richieste.

Valutazione delle performance di un algoritmo per la quantificazione della pressione portale epatica da ecografia con mezzo di contrasto

La misurazione del gradiente pressorio venoso (HVPG) viene utilizzata per diagnosticare la gravità della malattia del fegato ma si tratta di una pratica invasiva e che non può essere effettuata in tutti i pazienti. Per questo motivo sono state studiate nuove metodiche per riuscire ad analizzare la cirrosi, una tra le quali l’indagine ecografica. Un progetto in fase di svolgimento (progetto CLEVER) è stato avviato per riuscire a sviluppare, validare e trasferire nella pratica clinica un nuovo sistema basato sull'analisi di immagini ecografiche con mezzo di contrasto al fine di valutare la gravità della degenerazione della rete vascolare causata dalla cirrosi. L'obiettivo principale della ricerca è quello di sviluppare uno strumento completamente automatico per l'analisi in tempo reale della rete vascolare del fegato in grado di valutare la connettività vascolare e quantificare il grado di squilibrio della rete.

Un nuovo modello computazionale di fibra di Purkinje umana: dal modello medio alla popolazione di modelli e ritorno.

Il lavoro presentato in questa tesi è stato svolto presso il Department of Computer Science, University of Oxford, durante il mio periodo all’estero nel Computational Biology Group. Scopo del presente lavoro è stato lo sviluppo di un modello matematico del potenziale d’azione per cellule umane cardiache di Purkinje. Tali cellule appartengono al sistema di conduzione elettrico del cuore, e sono considerate molto importanti nella genesi di aritmie. Il modello, elaborato in linguaggio Matlab, è stato progettato utilizzando la tecnica delle Popolazione di Modelli, un innovativo approccio alla modellazione cellulare sviluppato recentemente proprio dal Computational Biology Group. Tale modello è stato sviluppato in 3 fasi: • Inizialmente è stato sviluppato un nuovo modello matematico di cellula umana del Purkinje cardiaco, tenendo in considerazione i modelli precedenti disponibili in letteratura e le più recenti pubblicazioni in merito alle caratteristiche elettrofisiologiche proprie della cellula cardiaca umana di Purkinje. Tale modello è stato costruito a partire dall’attuale gold standard della modellazione cardiaca ventricolare umana, il modello pubblicato da T. O’Hara e Y. Rudy nel 2011, modificandone sia le specifiche correnti ioniche che la struttura interna cellulare. • Il modello così progettato è stato, poi, utilizzato come “modello di base” per la costruzione di una popolazione di 3000 modelli, tramite la variazione di alcuni parametri del modello all’interno di uno specifico range. La popolazione così generata è stata calibrata sui dati sperimentali di cellule umane del Purkinje. A valle del processo di calibrazione si è ottenuta una popolazione di 76 modelli. • A partire dalla popolazione rimanente, è stato ricavato un nuovo modello ai valori medi, che riproduce le principali caratteristiche del potenziale d’azione di una cellula di Purkinje cardiaca umana, e che rappresenta il dataset sperimentale utilizzato nel processo di calibrazione.

Opportunistic Contact Graph Routing

L'ambiente di questa tesi è quello del Delay and Disruption Tolerant Networks (DTN), un'architettura di rete di telecomunicazioni avente come obiettivo le comunicazioni tra nodi di reti dette “challenged”, le quali devono affrontare problemi come tempi di propagazione elevati, alto tasso di errore e periodi di perdita delle connessioni. Il Bunde layer, un nuovo livello inserito tra trasporto e applicazione nell’architettura ISO/OSI, ed il protocollo ad esso associato, il Bundle Protocol (BP), sono stati progettati per rendere possibili le comunicazioni in queste reti. A volte fra la ricezione e l’invio può trascorrere un lungo periodo di tempo, a causa della indisponibilità del collegamento successivo; in questo periodo il bundle resta memorizzato in un database locale. Esistono varie implementazioni dell'architettura DTN come DTN2, implementazione di riferimento, e ION (Interplanetary Overlay Network), sviluppata da NASA JPL, per utilizzo in applicazioni spaziali; in esse i contatti tra i nodi sono deterministici, a differenza delle reti terrestri nelle quali i contatti sono generalmente opportunistici (non noti a priori). Per questo motivo all’interno di ION è presente un algoritmo di routing, detto CGR (Contact Graph Routing), progettato per operare in ambienti con connettività deterministica. È in fase di ricerca un algoritmo che opera in ambienti non deterministici, OCGR (Opportunistic Contact Graph Routing), che estende CGR. L’obiettivo di questa tesi è quello di fornire una descrizione dettagliata del funzionamento di OCGR, partendo necessariamente da CGR sul quale è basato, eseguire dei test preliminari, richiesti da NASA JPL, ed analizzarne i risultati per verificare la possibilità di utilizzo e miglioramento dell’algoritmo. Sarà inoltre descritto l’ambiente DTN e i principali algoritmi di routing per ambienti opportunistici. Nella parte conclusiva sarà presentato il simulatore DTN “The ONE” e l’integrazione di CGR e OCGR al suo interno.

Reconstrução e reconhecimento de imagens binárias utilizando o algoritmo Máquina de Boltzmann

The objective of this work is to use algorithms known as Boltzmann Machine to rebuild and classify patterns as images. This algorithm has a similar structure to that of an Artificial Neural Network but network nodes have stochastic and probabilistic decisions. This work presents the theoretical framework of the main Artificial Neural Networks, General Boltzmann Machine algorithm and a variation of this algorithm known as Restricted Boltzmann Machine. Computer simulations are performed comparing algorithms Artificial Neural Network Backpropagation with these algorithms Boltzmann General Machine and Machine Restricted Boltzmann. Through computer simulations are analyzed executions times of the different described algorithms and bit hit percentage of trained patterns that are later reconstructed. Finally, they used binary images with and without noise in training Restricted Boltzmann Machine algorithm, these images are reconstructed and classified according to the bit hit percentage in the reconstruction of the images. The Boltzmann machine algorithms were able to classify patterns trained and showed excellent results in the reconstruction of the standards code faster runtime and thus can be used in applications such as image recognition.