566 resultados para Crittografia Computazionale Generatori Pseudocasuali Dimostrazione Automatica CryptoVerif
Resumo:
L’idea di questa tesi è nata dalla volontà di verificare il lavoro svolto come oggetto di studio di illustri scienziati che si prefissero come traguardo la risoluzione di questo problema, che aveva come obiettivo la comprensione, la previsione e l’ottimizzazione dei fenomeni legati allo scambio termico convettivo attraverso le svariate geometrie di superficie. Gli steps per il raggiungimento dello scopo oggetto di questa tesi, pertanto, possono essere così riassunti: 1. definizione di una corretta metodologia di calcolo dei campi fluidodinamico e termico, per un condotto piano infinitamente lungo, in condizioni di completo sviluppo; 2. dimostrazione della fattibilità di un’ottimizzazione di tale geometria, tramite l’utilizzo del software Mathematica; 3. trovare l’andamento del numero di Nusselt e verificare se il risultato ottenuto coincide con il risultato che si trova in letteratura relativamente al caso studiato. Da quanto ottenuto mediante i calcoli realizzati con il software Mathematica possiamo concludere che l’andamento del numero di Nusselt, ottenuto tenendo conto delle condizioni al contorno di tipo T in un condotto con pareti piane infinitamente lungo, ci dimostrano che i calcoli precedentemente effettuati sono corretti in quanto corrispondo ai risultati presenti in letteratura.
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La teoria secondo la quale vi sia una forte interconnessione tra cambiamento climatico ed emissioni di gas serra è via via più radicata all’interno della comunità scientifica internazionale. La certezza che la richiesta di energia a livello mondiale non possa che aumentare, unita con le preoccupazioni causate dal cambiamento climatico ha indirizzato parte dei cosiddetti paesi “sviluppati” verso politiche volte all’efficienza energetica e alla produzione di energia attraverso fonti rinnovabili. In seguito a queste decisioni il sistema elettrico nazionale si trova in una fase di rapido cambiamento; in particolare le maggiori problematiche, legate alla rete di distribuzione, sono originate da un fenomeno di diffusione su larga scala della generazione distribuita. In questo contesto, nel presente lavoro di tesi, ci si serve del software openDSS per osservare gli ammodernamenti che la rete ha subito e subirà in futuro. In primo luogo viene trattata una rete, prettamente passiva, in bassa tensione che vuole essere lo specchio di ciò che era la rete prima della diffusione della generazione distribuita. Vengono evidenziati in particolare i profili delle tensioni lungo la rete di distribuzione e le potenze circolanti in rete. Viene successivamente studiata la prima rete con l’aggiunta di generatori, volti a simulare il comportamento di pannelli fotovoltaici, evidenziando alcune le problematiche causate dalla GD su una rete non adatta a sopportarla. Infine viene mostrato come la presenza di alcuni accumulatori (modellizzati per simulare il comportamento di veicoli elettrici) possa migliorare le condizioni della rete. L’obiettivo non è quello di condurre delle simulazioni di reti realmente esistenti e di studiare diversi modelli di sviluppo per esse, bensì quello di creare una rete di prova all’interno del software al fine di analizzare qualitativamente come la rete sia mutata e come possibili scenari potrebbero modificarla in futuro.
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Le prestazioni dei motori a combustione interna sono fortemente influenzate dalla formazione di un film fluido, a seguito dell'impatto di uno spray con una parete. Nell'ottica di favorire la formazione della miscela e di ridurre le emissioni, lo studio approfondito di tale fenomeno deve essere supportato da un processo di simulazione assistita dal calcolatore. Pertanto, la Fluidodinamica Computazionale (Computational Fluid Dynamics, CFD) ed i modelli ad essa associati rappresentano al giorno d'oggi uno strumento vantaggioso e sempre più utilizzato. In questo ambito si colloca il presente lavoro di tesi, che si propone di validare il modello di film fluido implementato nel software OpenFOAM-2.3.0, confrontando i risultati ottenuti, in termini di altezza del film fluido, con quelli del caso sperimentale di Le Coz et al.
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Il seguente lavoro di tesi è nato durante un’attività di stage della durata di 7 mesi svolto all’interno della divisione Tea&Coffe di IMA S.p.A., azienda leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il confezionamento di prodotti farmaceutici, cosmetici, alimentari, tè e caffè. Le attività svolte si collocano all’interno di un progetto avviato da IMA per promuovere il passaggio ad un modello di industria necessariamente più evoluta, facendo leva sull’attitudine ad integrare e sviluppare nuove conoscenze e nuove tecnologie interdisciplinari e, allo stesso tempo, di massimizzare la sinergia tra le dimensioni tecnica ed economica, comportando una reale riduzione di sprechi nella filiera produttiva, commerciale ed ambientale. I moderni impianti di produzione devono infatti affrontare una sfida che li vede alla continua ricerca della produttività, ovvero di una produzione che remuneri velocemente e con ampi margini gli investimenti effettuati, della qualità dei prodotti e dei processi di produzione, ovvero della garanzia di soddisfacimento delle aspettative espresse ed inespresse del cliente, e della sicurezza per la salvaguardia della collettività e dell’ambiente. L’obiettivo di questo elaborato è stato quello di effettuare lo studio affidabilistico di una macchina automatica per la produzione di bustine di tè al fine di poterne studiare il suo comportamento al guasto e di elaborare in un secondo momento le politiche manutentive ottimizzate che ne permettano una gestione più efficiente. In questo ambito la macchina è stata scomposta in gruppi e sono stati esaminati tutti i pezzi di ricambio che sono stati richiesti in un arco temporale di durata pari a dieci anni, il fine è quello di poter individuare ed effettuare un’analisi affidabilistica dei componenti critici per poi procedere, attraverso l’uso di piattaforme software quali Weibull++ e Blocksim, col modellarne le distribuzioni statistiche e simulare il funzionamento del sistema nel suo complesso.
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Tesis (Ingeniero(a))de Diseño y Automatización Electrónica).--Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Facultad de Ingeniería de Diseño y Automatización Electrónica
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Humans have a high ability to extract visual data information acquired by sight. Trought a learning process, which starts at birth and continues throughout life, image interpretation becomes almost instinctively. At a glance, one can easily describe a scene with reasonable precision, naming its main components. Usually, this is done by extracting low-level features such as edges, shapes and textures, and associanting them to high level meanings. In this way, a semantic description of the scene is done. An example of this, is the human capacity to recognize and describe other people physical and behavioral characteristics, or biometrics. Soft-biometrics also represents inherent characteristics of human body and behaviour, but do not allow unique person identification. Computer vision area aims to develop methods capable of performing visual interpretation with performance similar to humans. This thesis aims to propose computer vison methods which allows high level information extraction from images in the form of soft biometrics. This problem is approached in two ways, unsupervised and supervised learning methods. The first seeks to group images via an automatic feature extraction learning , using both convolution techniques, evolutionary computing and clustering. In this approach employed images contains faces and people. Second approach employs convolutional neural networks, which have the ability to operate on raw images, learning both feature extraction and classification processes. Here, images are classified according to gender and clothes, divided into upper and lower parts of human body. First approach, when tested with different image datasets obtained an accuracy of approximately 80% for faces and non-faces and 70% for people and non-person. The second tested using images and videos, obtained an accuracy of about 70% for gender, 80% to the upper clothes and 90% to lower clothes. The results of these case studies, show that proposed methods are promising, allowing the realization of automatic high level information image annotation. This opens possibilities for development of applications in diverse areas such as content-based image and video search and automatica video survaillance, reducing human effort in the task of manual annotation and monitoring.
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Dissertação de mest. em Engenharia de Sistemas e Computação - Área de Sistemas de Controlo, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ.do Algarve, 2001
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Este trabajo analiza la implementacion software en un sistema de imagen ultrasónica del Total Focusing Method para la compensación dinámica en tiempo real de los tiempos de vuelo para emisión y recepción de todos los puntos de la imagen. Para ello, haciendo uso de técnicas GPGPU, se analizan dos diferentes alternativas de implementacion, mostrando como una planificación adecuada de acceso a los datos permite mejorar los tiempos de ejecución del algoritmo.
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En este trabajo se propone un método que combina descriptores de imágenes de intensidad y de profundidad para detectar de manera robusta el problema de cierre de bucle en SLAM. La robustez del método, proporcionada por el empleo conjunto de información de diversa naturaleza, permite detectar lugares revisitados en situaciones donde m´etodos basados solo en intensidad o en profundidad presentan dificultades (p.e. condiciones de iluminación deficientes, o falta de geometría). Además, se ha diseñado el métod cuenta su eficiencia, recurriendo para ello al detector FAST para extraer las características de las observaciones y al descriptor binario BRIEF. La detección de bucle se completa con una Bolsa de Palabras binarias. El rendimiento del método propuesto se ha evaluado en condiciones reales, obteniéndose resultados muy satisfactorios.
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito, 2016.
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Questo lavoro è incentrato sull'analisi e la simulazione di un ciclo Rankine a fluido organico (ORC) per la produzione di energia da calore a bassa entalpia. Il lavoro è stato svolto in collaborazione con l'università di Gent, in Belgio, in particolare grazie al Prof. De Peape e all' Ing. Steven Lecompte; il lavoro in Italia è stato coordinato dal Prof. De Pascale. L'obiettivo principale della tesi è stata la creazione un modello computazionale in grado di descrivere le prestazioni dell'impianto a carico parziale. Ogni elemento dell'impianto è stato analizzato e modellizzato secondo un approccio di simulazione originale in Matlab. I componenti ottenuti sono stati poi combinati a formare la simulazione dell'intero sistema; questa è in grado di prevedere la potenza prodotta ed il rendimento del ciclo al variare delle condizioni esterne. I risultati ottenuti dalle simulazioni sono stati poi confrontati con i dati sperimentali raccolti sull'impianto di prova dell'Università. Questo confronto dimostra un buon accordo dei risultati previsti con quelli misurati. L'errore relativo massimo ottenuto per la potenza elettrica è sotto il 7%, così come quello sul rendimento; Gli errori relativi a pressione ed entalpie sono in genere sotto il 5%. Il modello può perciò dirsi validato e rappresenta un valido strumento di analisi per comprendere la risposta ai carichi parziali anche al di fuori del range di calibrazione. Il modello è stato infine utilizzato per costruire delle mappe del carico parziale e analizzare l'influenza delle variabili del ciclo. Ulteriori applicazioni delle mappe prodotte sono proposte a fine del lavoro.
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Questo lavoro di Tesi ha come obiettivo quello di automatizzare il più possibile la comprensione automatica degli Open Data. Ciò è stato realizzato mediante la progettazione e lo sviluppo del “Semantic Detector”, una soluzione che si interpone tra il dato grezzo, quindi il dataset, e qualsiasi software ad alto livello che sfrutta questi dati per poterli effettivamente riutilizzare o riorganizzare opportunamente in un formato aggregabile.
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La seguente tesi nasce dall’esigenza di ottimizzare, da un punto di vista acustico e prestazionale, un ventilatore centrifugo preesistente in azienda. Nei primi tre capitoli si è analizzato il problema da un punto di vista teorico, mentre nel terzo e quarto capitolo da un punto di vista computazionale sfruttando tecniche CFD. Nel primo capitolo è stata fatta una trattazione generale dei ventilatori centrifughi, concentrandosi sul tipo di problematiche a cui questi vanno incontro. Nel secondo capitolo è stata presentata la teoria che sta alla base di una rilevazione sperimentale e di un’analisi acustica. Unitamente a ciò sono stati riportati alcuni articoli che mostrano tecniche di ottimizzazione acustica in ventilatori centrifughi. Nel terzo capitolo è stata riassunta la teoria alla base della fluidodinamica e di uno studio fluidodinamico. Nel quarto capitolo viene spiegato come è stato creato il modello fluidodinamico. Si è optato per un’analisi del problema in stato stazionario, sfruttando il Moving Reference Frame, e considerando l’aria come incomprimibile, visto il ridotto numero di Mach. L’analisi acustica è stata effettuata nel post-processing sfruttando il modello di Proudman. Infine è stata dimostrata la correlazione che intercorre tra i tre punti della curva resistente del ventilatore di funzionamento reale, permettendo di estendere i risultati ricavati dalla analisi di uno di questi agli altri due. Nel quinto capitolo è stata effettuata un’analisi dei risultati ottenuti dalle simulazioni fluidodinamiche e sono state proposte diverse modifiche della geometria. La modifica scelta ha visto un miglioramento delle prestazioni e una minore rumorosità. Infine sono state proposte nelle conclusioni ulteriori possibili strade da percorre per un’indagine e ottimizzazione del ventilatore più accurata.
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The first mechanical Automaton concept was found in a Chinese text written in the 3rd century BC, while Computer Vision was born in the late 1960s. Therefore, visual perception applied to machines (i.e. the Machine Vision) is a young and exciting alliance. When robots came in, the new field of Robotic Vision was born, and these terms began to be erroneously interchanged. In short, we can say that Machine Vision is an engineering domain, which concern the industrial use of Vision. The Robotic Vision, instead, is a research field that tries to incorporate robotics aspects in computer vision algorithms. Visual Servoing, for example, is one of the problems that cannot be solved by computer vision only. Accordingly, a large part of this work deals with boosting popular Computer Vision techniques by exploiting robotics: e.g. the use of kinematics to localize a vision sensor, mounted as the robot end-effector. The remainder of this work is dedicated to the counterparty, i.e. the use of computer vision to solve real robotic problems like grasping objects or navigate avoiding obstacles. Will be presented a brief survey about mapping data structures most widely used in robotics along with SkiMap, a novel sparse data structure created both for robotic mapping and as a general purpose 3D spatial index. Thus, several approaches to implement Object Detection and Manipulation, by exploiting the aforementioned mapping strategies, will be proposed, along with a completely new Machine Teaching facility in order to simply the training procedure of modern Deep Learning networks.
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Nowadays robotic applications are widespread and most of the manipulation tasks are efficiently solved. However, Deformable-Objects (DOs) still represent a huge limitation for robots. The main difficulty in DOs manipulation is dealing with the shape and dynamics uncertainties, which prevents the use of model-based approaches (since they are excessively computationally complex) and makes sensory data difficult to interpret. This thesis reports the research activities aimed to address some applications in robotic manipulation and sensing of Deformable-Linear-Objects (DLOs), with particular focus to electric wires. In all the works, a significant effort was made in the study of an effective strategy for analyzing sensory signals with various machine learning algorithms. In the former part of the document, the main focus concerns the wire terminals, i.e. detection, grasping, and insertion. First, a pipeline that integrates vision and tactile sensing is developed, then further improvements are proposed for each module. A novel procedure is proposed to gather and label massive amounts of training images for object detection with minimal human intervention. Together with this strategy, we extend a generic object detector based on Convolutional-Neural-Networks for orientation prediction. The insertion task is also extended by developing a closed-loop control capable to guide the insertion of a longer and curved segment of wire through a hole, where the contact forces are estimated by means of a Recurrent-Neural-Network. In the latter part of the thesis, the interest shifts to the DLO shape. Robotic reshaping of a DLO is addressed by means of a sequence of pick-and-place primitives, while a decision making process driven by visual data learns the optimal grasping locations exploiting Deep Q-learning and finds the best releasing point. The success of the solution leverages on a reliable interpretation of the DLO shape. For this reason, further developments are made on the visual segmentation.