Metodologie per la progettazione di eliche aeronautiche

Studio dei metodi di progettazione per lo sviluppo di eliche aeronautiche. Come caso di studio è stata scelta la progettazione di un’elica che ottimizzi le prestazioni del Risen, prodotto dalla Porto Aviation Group. Questo ultraleggero monta motore Rotax915IS, che eroga una potenza considerevolmente maggiore rispetto ai motori adottati in precedenza: sono state, quindi, progettate una serie di eliche in grado di convertire in maniera efficiente la coppia ricevuta in spinta nelle diverse fasi di volo del velivolo. E' incluso nella tesi uno studio di sensitività in cui è stato verificato come varia la spinta in funzione dei diversi parametri costruttivi dell'elica aeronautica. Lo sviluppo dell’elica avviene attraverso il seguente percorso: 1) definizione parametri di volo e funzionamento motore del velivolo a cui accoppiare l'elica, 2) studio delle prestazioni dell'aereo con le eliche già disponibili così da potere validare i calcoli, 3) stima delle prestazioni dell'aereo in seguito a variazioni delle caratteristiche geometriche della pala; 4) sintesi caratteristiche costruttive per ottenere una pala in grado di fornire prestazioni soddisfacenti in ogni fase del volo. Gli studi sono stati supportati da analisi su codici software commerciali, al fine di valutare l’influenza dei parametri costruttivi sulle prestazioni del velivolo a cui viene accoppiata l'elica. Lo studio ha condotto allo sviluppo di cinque pale, una delle quali presenta ottime prestazioni.

Analisi delle nozioni di dibattito e di incertezza in Wikidata

In questo elaborato si analizzano i principali metodi di rappresentazione delle nozioni di incertezza e di dibattito all’interno della Knowledge Base di Wikidata. In particolare, quali sono i metodi per rappresentare tali nozioni, quali tra questi metodi è il più utilizzato, quali offrono un'accuratezza maggiore (ovvero delle informazioni aggiuntive sulla motivazione del perché un determinato statement è in discussione) e infine la presenza di possibili correlazioni tra i vari metodi. Innanzitutto, è stato svolto uno studio preliminare volto a individuare tali metodi in Wikidata. In seguito, sono stati estratti e costruiti quattro dataset rappresentativi del dominio descritto che contenessero le rappresentazioni in esame. Ogni dataset, rappresentativo di un metodo di rappresentazione, è stato prima analizzato singolarmente e in seguito è stata ricercata la presenza degli altri metodi nello stesso. Infine sono stati presentati gli sviluppi futuri, i punti di forza e le debolezze del lavoro svolto.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Progettazione di un sistema per la movimentazione del simulatore di Sole di un banco di prova per la determinazione e il controllo d'assetto di nanosatelliti

Nel presente documento si discute la progettazione di una guida lineare curva allo scopo di permettere la movimentazione di un simulatore di Sole per nanosatelliti. Vengono presentati i nanosatelliti e vengono introdotti alcuni metodi di rappresentazione d’assetto, per proseguire con una descrizione dei sensori di Sole per la determinazione d’assetto. Si descrive, poi, il banco di prova per il controllo e la determinazione d’assetto presente nel Laboratorio di Microsatelliti e Microsistemi Spaziali e, di seguito, il progetto delle guide con il confronto tra le opzioni commerciali disponibili. Infine, si descrive la progettazione degli elementi di collegamento tra il simulatore e i cursori.

Implementazione di reti neurali per missioni di telerilevamento satellitare da immagini iperspettrali

L’utilizzo di reti neurali, applicate a immagini iperspettrali, direttamente a bordo di un satellite, permetterebbe una stima tempestiva ed aggiornata di alcuni parametri del suolo, necessari per ottimizzare il processo di fertilizzazione in agricoltura. Questo elaborato confronta due modelli derivati dalle reti EfficientNet-Lite0 ed EdgeNeXt per la stima del valore di pH del terreno e delle concentrazioni di Potassio (K), Pentossido di Fosforo (P2O5) e Magnesio (Mg) da immagini iperspettrali raffiguranti campi agricoli. Sono stati inoltre testati due metodi di riduzione delle bande: l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) e un algoritmo di selezione basato sull’Orthogonal Subspace Projection (OSP). Lo scopo è ridurre le dimensioni delle immagini al fine di limitare le risorse necessarie all’inferenza delle reti, pur preservandone l’accuratezza. L’esecuzione in tempo reale (23.6 fps) della migliore soluzione ottenuta sul sistema embedded Dev Board Mini ne dimostra l’applicabilità a bordo di nanosatelliti.

Abbondanze chimiche degli elementi del picco del ferro nel sistema stellare omega centauri

La misura di abbondanze chimiche degli elementi alfa e di quelli del gruppo del ferro per indagare l'origine delle stelle e degli ammassi globulari di una galassia si è rivelata uno strumento molto versatile e potente. Questo lavoro di tesi intende studiare in particolare le abbondanze di Sc, V e Zn per il sistema stellare Omega Centauri, sistema considerato il residuo di una galassia sferoidale nana distrutta dall'interazione con la Via Lattea. L'analisi chimica di Sc, V e Zn (solitamente sottoabbondanti nelle galassie sferoidale nane) può porre importanti vincoli per capire la natura di questo sistema.

Messa a punto di un metodo di estrazione mediante estrazione ad ultrasuoni con sonotrodo per il recupero di composti fenolici da sansa di mele

Ogni anno le industrie alimentari che processano frutta e verdura generano un’enorme quantità di sottoprodotti, tra cui semi, bucce e sansa, che contengono grandi quantità di composti bioattivi come polisaccaridi, fibre alimentari e polifenoli. Per quanto riguarda il settore delle mele, uno dei frutti più consumati al mondo, solo il 70% di queste vengono consumate come fresche, mentre, il 25-30% viene scartato durante le fasi di produzione del succo, di sidro o di aceto di mele. Il principale sottoprodotto ottenuto da queste lavorazioni prende il nome di sansa di mela, la cui composizione è complessa (fibre alimentari, zuccheri fermentescibili, minerali, vitamine, fenoli, carotenoidi, ecc.) e dipende dalla varietà del frutto e dalla tecnologia di lavorazione. La sansa viene utilizzata in applicazioni alimentari e mangimistiche, ma anche nei sistemi di digestione anaerobica. Nonostante ciò, a causa della mancanza di tecniche di estrazione sostenibili, il valore di questi sottoprodotti è considerato trascurabile paragonato a quello di frutta e verdura processata. I metodi di estrazione convenzionali presentano alcune limitazioni in termini di tempo, energia e quantità di solvente utilizzato. L'estrazione assistita da ultrasuoni (UAE) con sonotrodo, tecnica innovativa non termica, permette di estrarre componenti bioattivi in ​​brevissimo tempo, a bassa temperatura e con poco solvente. Tra i componenti bioattivi presenti nella sansa di mela, i composti fenolici rappresentano una classe varia ed interessante, in particolare per la loro azione positiva sulla salute umana. La messa a punto di un metodo completo e affidabile per l’estrazione e per la caratterizzazione dei composti fenolici bioattivi nella mela, utilizzando HPLC-ESI-TOF-MS come potente tecnica analitica, è stato uno degli obiettivi principali di tutta la sperimentazione.

Revisione sistematica della letteratura sull'efficacia del training propriocettivo nell'instabilità cronica di caviglia

Introduzione: In seguito ad una distorsione di caviglia, circa il 40% dei soggetti tende a sviluppare sintomi ricorrenti e persistenti, come dolore, gonfiore, alterazione della percezione o recidive, che a lungo termine potrebbero portare ad una instabilità cronica di caviglia. Questa problematica potrebbe limitare i soggetti nelle varie attività della vita quotidiana e nelle attività sportive, riducendo la loro qualità della vita. Solitamente, il trattamento in seguito ad una distorsione o in soggetti affetti da instabilità cronica di caviglia è il training propriocettivo. Obiettivi: Confrontare gli studi raccolti e i risultati ottenuti da essi e valutare se il training propriocettivo potrebbe essere efficace o meno nei soggetti che presentano l’instabilità cronica di caviglia. Metodi di ricerca: Le ricerche per questa revisione sistematica sono state fatte sulle banche dati “PubMed”, “PEDro” e “Cochrane Library”. Le parole chiave utilizzate sono “ankle sprains”, “chronic ankle instability”, “ankle injuries”, “proprioceptive training”, “proprioception”, “pain”, “disability” e “quality of life”. Sono stati inclusi soltanto RCTs inerenti al quesito di ricerca (PICOS) e conformi ai criteri di eleggibilità. Risultati: In questa revisione sistematica sono stati inclusi 4 RCTs, che mettono a confronto il training propriocettivo con altre metodiche riabilitative. Si sono osservati miglioramenti per quanto riguarda la disabilità, la qualità di vita, l’equilibrio dinamico, l’equilibrio statico e gli outcome riportati dai partecipanti. Conclusioni: Il training propriocettivo risulta essere efficace nel migliorare la sintomatologia data dall’instabilità cronica di caviglia e anche la stabilità e propriocezione dell’articolazione. Si dovrebbero eseguire ulteriori studi per approfondire l'efficacia di questo trattamento sul dolore e anche la sua efficacia a lungo termine.

I centri per il sostegno al cambiamento per gli uomini autori di violenza contro le donne in Emilia-Romagna

Questa tesi ha come obbiettivo la valutazione della conoscenza dei centri per gli uomini autori di violenza da parte del personale sanitario. I risultati ottenuti mostrano che i centri sono poco conosciuti. Successivamente l'elaborato si focalizza sui centri di recupero per gli uomini, in particolare LDV ("Liberiamoci dalla Violenza”). Le domande a cui questo elaborato si propone di rispondere sono: 1. Chi è l’autore di violenza? 2. Quali sono i metodi di intervento dei Centri che prendono in carico gli autori di violenza? 3. Quali sono le risorse presenti sul territorio?” La tesi si sviluppa in tre parti: 1. analisi della letteratura 2. questionario rivolto agli operatori sanitari per verificare la conoscenza dei centri per gli uomini autori di violenza 3. realizzazione di interviste semi-strutturate ai professionisti che lavorano nel centro LDV Risulta indispensabile lavorare con gli uomini autori di violenza al fine di ridurre il rischio del perpetuarsi di comportamenti violenti. Allo stesso modo è fondamentale avere una rete territoriale efficiente, che favorisca un contatto tra i maltrattanti e i Centri per gli uomini per uscire dalla violenza. Ciò contribuendo alla riduzione del fenomeno e dando risposte efficaci a un problema di salute pubblica e giustizia sociale.

‘Data Augmentation’ per reti neurali profonde per la classificazione del segnale EEG

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso una più adeguata classificazione del segnale EEG. Negli ultimi anni è stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso, per quest’ultime, di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). In particolare, il Deep Learning richiede molti dati di training mentre spesso i dataset per EEG sono limitati ed è difficile quindi raggiungere prestazioni elevate. I metodi di Data Augmentation possono alleviare questo problema. Partendo da dati reali, questa tecnica permette, la creazione di dati artificiali fondamentali per aumentare le dimensioni del dataset di partenza. L’applicazione più comune è quella di utilizzare i Data Augmentation per aumentare le dimensioni del training set, in modo da addestrare il modello/rete neurale su un numero di campioni più esteso, riducendo gli errori di classificazione. Partendo da questa idea, i Data Augmentation sono stati applicati in molteplici campi e in particolare per la classificazione del segnale EEG. In questo elaborato di tesi, inizialmente, vengono descritti metodi di Data Augmentation implementati nel corso degli anni, utilizzabili anche nell’ambito di applicazioni EEG. Successivamente, si presentano alcuni studi specifici che applicano metodi di Data Augmentation per migliorare le presentazioni di classificatori basati su EEG per l’identificazione dello stato sonno/veglia, per il riconoscimento delle emozioni, e per la classificazione di immaginazione motoria.

Le tecniche di irradiazione corporea totale per il trattamento della leucemia linfoblastica acuta

La radioterapia è una terapia medica molto utilizzata in campo oncologico. I diversi tipi di radiazione e di tecniche permettono di trattare, con diversi fini, una vasta gamma di neoplasie. Secondo i dati dell’AIRO, l’Associazione Italiana di Radioterapia e Oncologia clinica, nel 2020 sono stati trattati con la radioterapia circa 100mila pazienti in Italia, che conta 183 centri di radioterapia tra pubblici e privati, cioè circa 3 centri per milione di abitanti. La Società Europea di Radioterapia Oncologica, basandosi sullo studio ESTRO-HERO del 2014, suggerisce come parametro di confronto a livello nazionale o internazionale il numero di apparecchiature di radioterapia per milione di abitanti, e le Direttive Europee ne raccomandano un valore minimo di 7 unità. In questo elaborato, espongo l’evoluzione della radioterapia tramite la presentazione delle sue diverse tipologie, per poi concentrarmi sulla irradiazione corporea totale (Total Body Irradiation – TBI) nel caso studio della leucemia linfoblastica acuta (LLA). Il Capitolo 1 introduce la radioterapia e la sua principale suddivisione in esterna e interna, con i relativi sottogruppi. Viene poi spiegato come si valuta il volume bersaglio e vengono presentati il personale e le fasi del trattamento. Il Capitolo 2 introduce alla leucemia e alla LLA. Viene poi spiegato il trattamento di trapianto e quello di condizionamento. Infine, espongo la tecnica della TBI, le sue prestazioni ed i suoi limiti. Nelle conclusioni e future direzioni, valuto il problema della tossicità ed espongo le principali evoluzioni nell’uso della TBI.

Utilizzo della TMS nella riabilitazione post-ictus

L’ictus è la terza causa di morte al mondo, dopo le malattie cardiovascolari e le neoplasie, causando il 10-12% di tutti i decessi all’anno, ed è la principale causa di invalidità e la seconda di demenza. Solamente il 25% dei pazienti sopravvissuti guarisce completamente, mentre il 75% sopravvive con qualche forma di disabilità, e la metà di questi presenta un’invalidità talmente grave da non essere più autosufficiente. Il peso di questo disturbo dal punto di vista economico è altrettanto importante. In tutto il mondo, l’ictus è responsabile di circa il 2-4% dei costi totali per la sanità, e più del 4% delle spese sanitarie dirette nei paesi industrializzati. È evidente la necessità ottimizzare la diagnosi, il trattamento e la riabilitazione di questo disturbo. Una delle tecniche emergenti per la riabilitazione post ictus è la stimolazione magnetica transcranica (TMS). La TMS è una tecnica non invasiva e indolore di neuro stimolazione e neuro modulazione che permette di stimolare o inibire alcune aree della corteccia cerebrale. Questo metodo prevede l’induzione di un campo elettrico all’interno del cervello per mezzo della variazione di un campo magnetico esterno, che genererà la depolarizzazione o iperpolarizzazione dei neuroni sottostanti, e la conseguente nascita di potenziali di azione. Quando viene applicata alla corteccia motoria primaria, la TMS può attivare il tratto corticospinale e provocare degli spasmi nei muscoli associati, ovvero dei potenziali motori evocati (MEP), che possono fornire informazioni su diversi parametri fisiologici. La TMS può essere utilizzata come strumento di diagnosi, prognosi e terapia, a seconda della tipologia di stimolazione utilizzata, dalla tipologia di bobina e dalla sede della stimolazione. Lo scopo di questo elaborato è di descrivere le recenti applicazioni della TMS nella riabilitazione post ictus, facendo una distinzione tra il suo utilizzo come strumento di prognosi e di terapia.

Studio di fattibilità e simulazione termodinamica di un prototipo di pompa di calore a R290 di potenza nominale pari a 35 kW

L’elaborato presenta nel dettaglio le fasi di progettazione di un prototipo di unità idronica reversibile condensata ad aria avente come fluido refrigerante l’R290 ed una capacità frigorifera nominale in freddo di circa 35 kW partendo dalla struttura di una macchina già realizzata La progettazione è stata eseguita servendosi di un foglio di calcolo realizzato ad-hoc, presentando i metodi di bilancio per una macchina operante sia in regime di riscaldamento che raffrescamento, nonché il calcolo degli indici di efficienza puntuali e stagionali in accordo alla normativa vigente. In parallelo sono state eseguite le medesime simulazioni al calcolatore mediante l’impiego di un software tecnico di configurazione, mostrato nel dettaglio, con lo scopo di appurare l’accuratezza del software e capire se i bilanci energetici fossero stati condotti correttamente. Pertanto, nell'elaborato sono esposte le modalità con cui tale software è strutturato e come esso interagisce con i vari componenti costituenti la macchina modellata e simulata.

Stima della cinematica degli arti superiori per il controllo dell'equilibrio di un soggetto con esoscheletro di arto inferiore

Il presente lavoro di tesi si inserisce nell’ambito degli studi finalizzati al miglioramento delle condizioni di stabilità degli esoscheletri attivi per gli arti inferiori. L’obiettivo principale di questa tesi è la stima in tempo reale dell’orientamento degli arti superiori a partire dalle grandezze in uscita dall’esoscheletro e da un sistema di sensori inerziali indossabili. Il primo capitolo descrive lo stato dell’arte degli esoscheletri per gli arti inferiori seguita da una breve analisi degli studi compiuti dalla ricerca per il controllo dell’equilibrio del sistema uomo-macchina con l’impiego di metodi diversi. Nel secondo capitolo viene presentato il modello biomeccanico uomo-esoscheletro-stampelle, le strategie utilizzate per il controllo dell’equilibrio del sistema, ed i metodi impiegati per la stima dell’orientamento delle braccia del soggetto. Nel terzo capitolo vengono riportati e discussi i risultati dell’applicazione dei metodi di stima della cinematica degli arti superiori che vengono ripresi nelle conclusioni nel quarto capitolo.

Domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-annotazioni

La classificazione di dati geometrici 3D come point cloud è un tema emergente nell'ambito della visione artificiale in quanto trova applicazione in molteplici contesti di guida autonoma, robotica e realtà aumentata. Sebbene nel mercato siano presenti una grande quantità di sensori in grado di ottenere scansioni reali, la loro annotazione costituisce un collo di bottiglia per la generazione di dataset. Per sopperire al problema si ricorre spesso alla domain adaptation sfruttando dati sintetici annotati. Questo elaborato si pone come obiettivo l'analisi e l'implementazione di metodi di domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-labels. In particolare, sono stati condotti esperimenti all'interno del framework RefRec valutando la possibilità di sostituire nuove architetture di deep learning al modello preesistente. Tra queste, Transformer con mascheramento dell'input ha raggiunto risultati superiori allo stato dell'arte nell'adattamento da dati sintetici a reali (ModelNet->ScanNet) esaminato in questa tesi.