1000 resultados para Modellazione,dati sperimentali,Calibrazione,Ottimizzazione
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ABSTRACT (italiano) Con crescente attenzione riguardo al problema della sicurezza di ponti e viadotti esistenti nei Paesi Bassi, lo scopo della presente tesi è quello di studiare, mediante la modellazione con Elementi Finiti ed il continuo confronto con risultati sperimentali, la risposta in esercizio di elementi che compongono infrastrutture del genere, ovvero lastre in calcestruzzo armato sollecitate da carichi concentrati. Tali elementi sono caratterizzati da un comportamento ed una crisi per taglio, la cui modellazione è, da un punto di vista computazionale, una sfida piuttosto ardua, a causa del loro comportamento fragile combinato a vari effetti tridimensionali. La tesi è incentrata sull'utilizzo della Sequentially Linear Analysis (SLA), un metodo di soluzione agli Elementi Finiti alternativo rispetto ai classici approcci incrementali e iterativi. Il vantaggio della SLA è quello di evitare i ben noti problemi di convergenza tipici delle analisi non lineari, specificando direttamente l'incremento di danno sull'elemento finito, attraverso la riduzione di rigidezze e resistenze nel particolare elemento finito, invece dell'incremento di carico o di spostamento. Il confronto tra i risultati di due prove di laboratorio su lastre in calcestruzzo armato e quelli della SLA ha dimostrato in entrambi i casi la robustezza del metodo, in termini di accuratezza dei diagrammi carico-spostamento, di distribuzione di tensioni e deformazioni e di rappresentazione del quadro fessurativo e dei meccanismi di crisi per taglio. Diverse variazioni dei più importanti parametri del modello sono state eseguite, evidenziando la forte incidenza sulle soluzioni dell'energia di frattura e del modello scelto per la riduzione del modulo elastico trasversale. Infine è stato effettuato un paragone tra la SLA ed il metodo non lineare di Newton-Raphson, il quale mostra la maggiore affidabilità della SLA nella valutazione di carichi e spostamenti ultimi insieme ad una significativa riduzione dei tempi computazionali. ABSTRACT (english) With increasing attention to the assessment of safety in existing dutch bridges and viaducts, the aim of the present thesis is to study, through the Finite Element modeling method and the continuous comparison with experimental results, the real response of elements that compose these infrastructures, i.e. reinforced concrete slabs subjected to concentrated loads. These elements are characterized by shear behavior and crisis, whose modeling is, from a computational point of view, a hard challenge, due to their brittle behavior combined with various 3D effects. The thesis is focused on the use of Sequentially Linear Analysis (SLA), an alternative solution technique to classical non linear Finite Element analyses that are based on incremental and iterative approaches. The advantage of SLA is to avoid the well-known convergence problems of non linear analyses by directly specifying a damage increment, in terms of a reduction of stiffness and strength in the particular finite element, instead of a load or displacement increment. The comparison between the results of two laboratory tests on reinforced concrete slabs and those obtained by SLA has shown in both the cases the robustness of the method, in terms of accuracy of load-displacements diagrams, of the distribution of stress and strain and of the representation of the cracking pattern and of the shear failure mechanisms. Different variations of the most important parameters have been performed, pointing out the strong incidence on the solutions of the fracture energy and of the chosen shear retention model. At last a confrontation between SLA and the non linear Newton-Raphson method has been executed, showing the better reliability of the SLA in the evaluation of the ultimate loads and displacements, together with a significant reduction of computational times.
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The aim of this Doctoral Thesis is to develop a genetic algorithm based optimization methods to find the best conceptual design architecture of an aero-piston-engine, for given design specifications. Nowadays, the conceptual design of turbine airplanes starts with the aircraft specifications, then the most suited turbofan or turbo propeller for the specific application is chosen. In the aeronautical piston engines field, which has been dormant for several decades, as interest shifted towards turboaircraft, new materials with increased performance and properties have opened new possibilities for development. Moreover, the engine’s modularity given by the cylinder unit, makes it possible to design a specific engine for a given application. In many real engineering problems the amount of design variables may be very high, characterized by several non-linearities needed to describe the behaviour of the phenomena. In this case the objective function has many local extremes, but the designer is usually interested in the global one. The stochastic and the evolutionary optimization techniques, such as the genetic algorithms method, may offer reliable solutions to the design problems, within acceptable computational time. The optimization algorithm developed here can be employed in the first phase of the preliminary project of an aeronautical piston engine design. It’s a mono-objective genetic algorithm, which, starting from the given design specifications, finds the engine propulsive system configuration which possesses minimum mass while satisfying the geometrical, structural and performance constraints. The algorithm reads the project specifications as input data, namely the maximum values of crankshaft and propeller shaft speed and the maximal pressure value in the combustion chamber. The design variables bounds, that describe the solution domain from the geometrical point of view, are introduced too. In the Matlab® Optimization environment the objective function to be minimized is defined as the sum of the masses of the engine propulsive components. Each individual that is generated by the genetic algorithm is the assembly of the flywheel, the vibration damper and so many pistons, connecting rods, cranks, as the number of the cylinders. The fitness is evaluated for each individual of the population, then the rules of the genetic operators are applied, such as reproduction, mutation, selection, crossover. In the reproduction step the elitist method is applied, in order to save the fittest individuals from a contingent mutation and recombination disruption, making it undamaged survive until the next generation. Finally, as the best individual is found, the optimal dimensions values of the components are saved to an Excel® file, in order to build a CAD-automatic-3D-model for each component of the propulsive system, having a direct pre-visualization of the final product, still in the engine’s preliminary project design phase. With the purpose of showing the performance of the algorithm and validating this optimization method, an actual engine is taken, as a case study: it’s the 1900 JTD Fiat Avio, 4 cylinders, 4T, Diesel. Many verifications are made on the mechanical components of the engine, in order to test their feasibility and to decide their survival through generations. A system of inequalities is used to describe the non-linear relations between the design variables, and is used for components checking for static and dynamic loads configurations. The design variables geometrical boundaries are taken from actual engines data and similar design cases. Among the many simulations run for algorithm testing, twelve of them have been chosen as representative of the distribution of the individuals. Then, as an example, for each simulation, the corresponding 3D models of the crankshaft and the connecting rod, have been automatically built. In spite of morphological differences among the component the mass is almost the same. The results show a significant mass reduction (almost 20% for the crankshaft) in comparison to the original configuration, and an acceptable robustness of the method have been shown. The algorithm here developed is shown to be a valid method for an aeronautical-piston-engine preliminary project design optimization. In particular the procedure is able to analyze quite a wide range of design solutions, rejecting the ones that cannot fulfill the feasibility design specifications. This optimization algorithm could increase the aeronautical-piston-engine development, speeding up the production rate and joining modern computation performances and technological awareness to the long lasting traditional design experiences.
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Lo scopo dello studio è quello di valutare il comportamento all’ecografia B mode e con mezzo di contrasto delle metastasi epatiche da tumore neuroendocrino ed individuare eventuali peculiarità in base alla sede del tumore primitivo, al tipo istologico, al grado di differenziazione, al Ki 67 ed al tipo di marcatore bioumorale.
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Lo scopo della tesi è definire un modello e identificare un sistema d’inferenza utile per l’analisi della qualità dei dati. Partendo da quanto descritto in ambito accademico e business, la definizione di un modello facilita l’analisi della qualità, fornendo una descrizione chiara delle tipologie di problemi a cui possono essere soggetti i dati. I diversi lavori in ambito accademico e business saranno confrontati per stabilire quali siano i problemi di qualità più diffusi, in modo da realizzare un modello che sia semplice e riutilizzabile. I sistemi d’inferenza saranno confrontati a livello teorico e pratico per individuare lo strumento più adatto nell’analisi della qualità dei dati in un caso applicativo. Il caso applicativo è caratterizzato da requisiti funzionali e non; il principale requisito funzionale è l’individuazione di problemi di qualità nei dati, mentre quello non funzionale è l’ usabilità dello strumento, per permettere ad un qualunque utente di esprimere dei controlli sulla qualità. Il caso applicativo considera dati di un’enterprise architecture reale ed è stato fornito dall’azienda Imola Informatica.
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Gli organismi biologici mostrano ricorrenti dinamiche di auto-organizzazione nei processi morfogenetici che sono alla base di come la materia acquisisce gerarchia e organizzazione.L’omeostasi è la condizione con la quale un corpo raggiunge il proprio equilibrio (termico, pressione, ecc.); un processo attraverso il quale questi sistemi stabilzzano le reazioni fisiologiche. Una delle caratteristiche fondamentali esibite da tali organismi è la capacità della materia di instaurare processi di auto-organizzazione, responsabile dei processi di ottimizzazione che guidano all’uso efficiente dell’energia nella lotta per la sopravvivenza. Questa ottimizzazione non mira al raggiungimento di un risultato globale deterministico e “chiuso” (precedentemente stabilito e poi perseguito ad ogni costo), quanto piuttosto al raggiungimento di un’efficienza di processi locali con obiettivi multipli e necessità divergenti; tali processi interagiscono organizzando sistemi nei quali proprietà peculiari uniche emergono dalle interazioni descritte. Le esigenze divergenti non sono negoziate sulla base di un principio di esclusività (una esigenza esclude o elimina le altre) ma da un principio di prevalenza, dove le necessità non prevalenti non cessano di esistere ma si modificano in funzione di quelle prevalenti (il proprio campo di espressione è vincolato dai percorsi tracciati in quello delle esigenze prevalenti). In questa tesi si descrive un’applicazione ad uno specifico caso di studio di progettazione architettonica: un parco con spazi polifunzionali nella città di Bologna. L’obiettivo principale del progetto Homeostatic Pattern è quello di dimostrare come questo tipo di processi possano essere osservati, compresi e traslati in architettura: come per gli organismi biologici, in questo progetto gli scambi di materia ed energia (stabilità, respirazione, porosità alla luce) sono regolati da sistemi integrati efficienti piuttosto che da raggruppamenti di elementi mono-ottimizzati. Una specifica pipeline di software è stata costituita allo scopo di collegare in modo bidirezionale e senza soluzione di continuità un software di progettazione parametrica generativa (Grasshopper®) con software di analisi strutturale ed ambientale (GSA Oasys®, Autodesk® Ecotect® analysis), riconducendo i dati nella stessa struttura attraverso cicli di feedback. Il sistema così ottenuto mostra caratteristiche sia a scala macroscopica, come la possibilità di utilizzo della superficie esterna che permette anche un’estensione dell’area verde (grazie alla continuità della membrana), sia alla scala del componente, come la propria capacità di negoziare, tra le altre, la radiazione solare e la modulazione della luce, così come la raccolta capillare delle acque meteoriche. Un sistema multiperformante che come tale non persegue l’ottimizzazione di una singola proprietà ma un miglioramento complessivo per una maggiore efficienza.