Design of an innovative electric vehicle simulator for Charging Systems' End-of-Line Testing

The trend related to the turnover of internal combustion engine vehicles with EVs goes by the name of electrification. The push electrification experienced in the last decade is linked to the still ongoing evolution in power electronics technology for charging systems. This is the reason why an evolution in testing strategies and testing equipment is crucial too. The project this dissertation is based on concerns the investigation of a new EV simulator design. that optimizes the structure of the testing equipment used by the company who commissioned this work. Project requirements can be summarized in the following two points: space occupation reduction and parallel charging implementation. Some components were completely redesigned, and others were substituted with equivalent ones that could perform the same tasks. In this way it was possible to reduce the space occupation of the simulator, as well as to increase the efficiency of the testing device. Moreover, the possibility of conjugating different charging simulations could be investigated by parallelly launching two testing procedures on a unique machine, properly predisposed for supporting the two charging protocols used. On the back of the results achieved in the body of this dissertation, a new design for the EV simulator was proposed. In this way, space reduction was obtained, and space occupation efficiency was improved with the proposed new design. The testing device thus resulted to be way more compact, enabling to gain in safety and productivity, along with a 25% cost reduction. Furthermore, parallel charging was implemented in the proposed new design since the conducted tests clearly showed the feasibility of parallel charging sessions. The results presented in this work can thus be implemented to build the first prototype of the new EV simulator.

Progetto per la scuola di Design ai Prati di Caprara

Riqualificare gli spazi dimenticati della periferia bolognese significa confrontarsi con problematiche cittadine fino ad ora mai affrontate.L’area militare di Santa Viola rappresenta in pieno questa situazione e racchiude al suo interno un contesto completamente distaccato dal resto del quartiere, cristallizzato nel tempo a causa del suo muro di recinzione; intervenire in un contesto così distaccato dal contesto rappresenta una sfida per chiunque ci si voglia avvicinare. Le recenti proteste contro il disboscamento dell’area ovest dei Prati di Caprara e l’urbanizzazione intensiva di quest’ultima hanno fornito spunti importanti su quale fosse la strada migliore da perseguire. Il progetto propone la realizzazione di un nuovo complesso pubblico che diventi portavoce della relazione, al giorno d’oggi frammentato, fra centro abitato e le aree verdi che lo circondano, e lo fa attraverso una rete di percorsi ciclopedonali semplici, in stretta connessione con i nuovi sistemi di mobilità pubblica, in particolare la tramvia e la stazione ferroviaria previsti dal PUMS di Bologna. Col fine di portare nuova linfa vitale al quartiere, l’area diventerà un nuovo polmone verde fruibile dalla cittadinanza, ospitando al suo interno la nuova scuola di Design ed il museo della memoria per la strage del 2 agosto. Il grande spazio di carattere pubblico genera un corridoio verde che parte del parco fluviale e giunge in prossimità di Porta San Felice, congiungendo sia idealmente che fisicamente il nuovo polo attrattore del quartiere a quelli già presenti in zona: la fondazione MAST e l’Opificio Golinelli.Insieme collaborano per restituire una nuova immagine al quartiere Santa Viola, culturalmente attiva e strattamente connessa alla città storica.

Rapid Control Prototyping of an L2+ Highway Assist System

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are proving to have huge potential in road safety, comfort, and efficiency. In recent years, car manufacturers have equipped their high-end vehicles with Level 2 ADAS, which are, according to SAE International, systems that combine both longitudinal and lateral active motion control. These automated driving features, while only available in highway scenarios, appear to be very promising towards the introduction of hands-free driving. However, as they rely only on an on-board sensor suite, their continuative operation may be affected by the current environmental conditions: this prevents certain functionalities such as the automated lane change, other than requiring the driver to keep constantly the hands on the steering wheel. The enabling factor for hands-free highway driving proposed by Mobileye is the integration of high-definition maps, thus leading to the so-called Level 2+. This thesis was carried out during an internship in Maserati's Virtual Engineering team. The activity consisted of the design of an L2+ Highway Assist System following the Rapid Control Prototyping approach, starting from the definition of the requirements up to the real-time implementation and testing on a simulator of the brand new compact SUV Maserati Grecale. The objective was to enhance the current Level 2 highway driving assistance system with hands-free driving capability; for this purpose an Autonomous Lane Change functionality has been designed, proposing a Model Predictive Control-based decision-maker, in charge of assessing both the feasibility and convenience of performing a lane-change maneuver. The result is a Highway Assist System capable of driving the vehicle in a traffic scenario safely and efficiently, never requiring driver intervention.

Design and implementation of motorbike lean angle observers

This thesis focuses on the investigation and the implementation of different observers for the estimation of the roll angle of a motorbike. The central core of the activity is applying a Model-Based design in order to outline, simulate and implement the filters with the aim of a final comparison of the performances. This approach is crucially underlined among the chapters that articulate this document: first the design and tuning of an Extended Kalman Filter and a Complementary Filter in a pure simulation environment emphasize the most accurate choice for the particular problem. After this, several steps were performed in order to move from the aforementioned simulation environment to a real hardware application. In conclusion, several sensor configurations were tested and compared in order to highlight which sensor suite gives the best performances.

Machine Learning Unsupervised Methods in the Design of an On-board Health Monitoring System for Satellite Applications

The dissertation starts by providing a description of the phenomena related to the increasing importance recently acquired by satellite applications. The spread of such technology comes with implications, such as an increase in maintenance cost, from which derives the interest in developing advanced techniques that favor an augmented autonomy of spacecrafts in health monitoring. Machine learning techniques are widely employed to lay a foundation for effective systems specialized in fault detection by examining telemetry data. Telemetry consists of a considerable amount of information; therefore, the adopted algorithms must be able to handle multivariate data while facing the limitations imposed by on-board hardware features. In the framework of outlier detection, the dissertation addresses the topic of unsupervised machine learning methods. In the unsupervised scenario, lack of prior knowledge of the data behavior is assumed. In the specific, two models are brought to attention, namely Local Outlier Factor and One-Class Support Vector Machines. Their performances are compared in terms of both the achieved prediction accuracy and the equivalent computational cost. Both models are trained and tested upon the same sets of time series data in a variety of settings, finalized at gaining insights on the effect of the increase in dimensionality. The obtained results allow to claim that both models, combined with a proper tuning of their characteristic parameters, successfully comply with the role of outlier detectors in multivariate time series data. Nevertheless, under this specific context, Local Outlier Factor results to be outperforming One-Class SVM, in that it proves to be more stable over a wider range of input parameter values. This property is especially valuable in unsupervised learning since it suggests that the model is keen to adapting to unforeseen patterns.

Progettare l'inserimento di General Purpose Technologies nelle Organizzazioni con il Design Thinking: evidenze dal campo e metodologia proposta

Vista la crescente necessità di svolgere progetti d'innovazione guidati dalle nuove tecnologie, la presente ricerca risponde all'esigenza di trovare una metodologia efficace per poterli affrontare proficuamente. In un primo momento, l'elaborato propone una metodologia che permette di elaborare una classificazione dei progetti d'innovazione technology-driven in classi ed un pacchetto di tools funzionali al riconoscimento dell'appartenenza alle stesse. In un secondo momento, giunti a comprensione del fatto che ad ognuna delle classi corrisponde uno specifico fine raggiungibile con una specifica metodologia, lo studio descrive la metodologia seguita per raggiungere una efficace e ripetibile elaborazione di principi progettuali, buone pratiche e strumenti che permettano ad una Organizzazione di appropriarsi del valore di una tecnologia General Purpose (GPT) attraverso l'ideazione di soluzioni innovativa. La progettazione è figlia di un approccio di Design Thinking (DT), sia poichè esso è stato usato nello svolgimento stesso della ricerca, sia perchè la metodologia DT è alla base della modellazione del processo proposto per la classe.

Model-Based validation of Driver Drowsiness Detection System for ADAS

The work described in this Master’s Degree thesis was born after the collaboration with the company Maserati S.p.a, an Italian luxury car maker with its headquarters located in Modena, in the heart of the Italian Motor Valley, where I worked as a stagiaire in the Virtual Engineering team between September 2021 and February 2022. This work proposes the validation using real-world ECUs of a Driver Drowsiness Detection (DDD) system prototype based on different detection methods with the goal to overcome input signal losses and system failures. Detection methods of different categories have been chosen from literature and merged with the goal of utilizing the benefits of each of them, overcoming their limitations and limiting as much as possible their degree of intrusiveness to prevent any kind of driving distraction: an image processing-based technique for human physical signals detection as well as methods based on driver-vehicle interaction are used. A Driver-In-the-Loop simulator is used to gather real data on which a Machine Learning-based algorithm will be trained and validated. These data come from the tests that the company conducts in its daily activities so confidential information about the simulator and the drivers will be omitted. Although the impact of the proposed system is not remarkable and there is still work to do in all its elements, the results indicate the main advantages of the system in terms of robustness against subsystem failures and signal losses.

Design and implementation of a Reinforcement Learning framework for iOS devices

Reinforcement Learning is an increasingly popular area of Artificial Intelligence. The applications of this learning paradigm are many, but its application in mobile computing is in its infancy. This study aims to provide an overview of current Reinforcement Learning applications on mobile devices, as well as to introduce a new framework for iOS devices: Swift-RL Lib. This new Swift package allows developers to easily support and integrate two of the most common RL algorithms, Q-Learning and Deep Q-Network, in a fully customizable environment. All processes are performed on the device, without any need for remote computation. The framework was tested in different settings and evaluated through several use cases. Through an in-depth performance analysis, we show that the platform provides effective and efficient support for Reinforcement Learning for mobile applications.

Design and synthesis of E3 ligase RNF5 inhibitors as innovative strategy to trigger mutant CFTR rescue in Cystic Fibrosis

In Cystic Fibrosis (CF) the deletion of phenylalanine 508 (F508del) in the CFTR anion channel is associated to misfolding and defective gating of the mutant protein. Among the known proteins involved in CFTR processing, one of the most promising drug target is the ubiquitin ligase RNF5, which normally promotes F508del-CFTR degradation. In this context, a small molecule RNF5 inhibitor is expected to chemically mimic a condition of RNF5 silencing, thus preventing mutant CFTR degradation and causing its stabilization and plasma membrane trafficking. Hence, by exploiting a virtual screening (VS) campaign, the hit compound inh-2 was discovered as the first-in-class inhibitor of RNF5. Evaluation of inh-2 efficacy on CFTR rescue showed that it efficiently decreases ubiquitination of mutant CFTR and increases chloride current in human primary bronchial epithelia. Based on the promising biological results obtained with inh-2, this thesis reports the structure-based design of potential RNF5 inhibitors having improved potency and efficacy. The optimization of general synthetic strategies gave access to a library of analogues of the 1,2,4-thiadiazol-5-ylidene inh-2 for SAR investigation. The new analogues were tested for their corrector activity in CFBE41o- cells by using the microfluorimetric HS-YFP assay as a primary screen. Then, the effect of putative RNF5 inhibitors on proliferation, apoptosis and the formation of autophagic vacuoles was evaluated. Some of the new analogs significantly increased the basal level of autophagy, reproducing RNF5 silencing effect in cell. Among them, one compound also displayed a greater rescue of the F508del-CFTR trafficking defect than inh-2. Our preliminary results suggest that the 1,2,4-thiadiazolylidene could be a suitable scaffold for the discovery of potential RNF5 inhibitors able to rescue mutant CFTRs. Biological tests are still ongoing to acquire in-depth knowledge about the mechanism of action and therapeutic relevance of this unprecedented pharmacological strategy.

Pattern peristaltico uterino nell'adenomiosi isolata: studio prospettico

Obiettivi dello studio: valutare con l’ecografia transvaginale la peristalsi uterina in fase periovulatoria in donne con adenomiosi isolata, confrontandola con un gruppo di controllo e, secondariamente, valutare il grado di accordo tra gli sperimentatori nella descrizione dei pattern di contrattilità. Disegno dello studio: studio osservazione prospettico condotto presso il Policlinico S. Orsola- Malpighi di Bologna, Italia. Materiali e Metodi: sono state reclutate pazienti afferenti al Centro per valutazione ambulatoriale, suddivise sulla base dei criteri di inclusione ed esclusione nei gruppi A (adenomiosi) e B (controlli) e sono state sottoposte da un unico ecografista esperto a ecografia transvaginale con registrazione di un video della durata di 180 secondi della scansione sagittale dell’utero. La registrazione è stata rivalutata off line da due sperimentatori esperti ecografisti, non a conoscenza della storia clinica delle pazienti e in cieco l’uno rispetto all’altro, che hanno descritto il pattern contrattile. È stata stimata una numerosità campionaria di 18 pazienti per gruppo per ottenere una differenza del 20% nell’obiettivo primario con una significatività del 5% (power 80%). Risultati: di 51 pazienti reclutate nello studio, a seguito di drop out 36 sono state sottoposte alla videoregistrazione ecografica (18 per gruppo). Il pattern peristaltico nel gruppo A è risultato alterato in maniera statisticamente significativa rispetto al gruppo B con un p value= 0,02. Sono stati osservati un pattern retrogrado nel 27,8% vs 72,2%, anterogrado del 11,1% vs 16,7%, opposto 38,9% vs 5,6% e random nel 22,2% vs 5,6%, rispettivamente nel gruppo A e B. Il calcolo dell’accordo interosservatore ha portato a un κ value di 0,92. Conclusioni: l’adenomiosi isolata è associata a disperistalsi uterina, che concorrerebbe nello sviluppo dei sintomi tipici dell’adenomiosi. L’ecografia transvaginale rappresenta uno strumento accessibile e utile nella valutazione della contrattilità uterina in quanto il grado di accordo tra gli sperimentatori è ottimo.

Design of mobility infrastructures to promote sustainability and accessibility of urban areas

This doctoral dissertation represents a cluster of research activities carried out at the DICAM Department of the University of Bologna during a three-year Ph.D. course. The goal of this research is to show how the development of an interconnected infrastructure network, aimed at promoting accessibility and sustainability of places, is fundamental in a framework of deep urban regeneration. Sustainable urban mobility plays an important role in improving the quality of life of citizens. From an environmental point of view, a sustainable mobility system means reducing fuel discharges and energy waste and, in general, aims to promote low carbon emissions. At the same time, a socially and economically sustainable mobility system should be accessible to everybody and create more job opportunities through better connectivity and mobility. Environmentally friendly means of transport such as non-motorized transport, electric vehicles, and hybrid vehicles play an important role in achieving sustainability but require a planned approach at the local policy level. The aim of this study is to demonstrate that, through a targeted reconnection of road and cycle-pedestrian routes, the quality of life of an urban area subject to degradation can be significantly improved just by increasing its accessibility and sustainability. Starting from a detailed study of the European policies and from the comparison with real similar cases, the case study of the Canal Port of Rimini (Italy) has been analysed within the European project FRAMESPORT. The analysis allowed the elaboration of a multicriterial methodology to get to the definition of a project proposal and of a priority scale of interventions. The applied methodology is a valuable tool that may be used in the future in similar urban contexts. Finally, the whole project was represented by using virtual reality to visually show the difference between the before and after the regeneration intervention.

Design, synthesis and biological evaluation of dual inhibitors of GSK-3B and Fyn kinases for the study of inflammatory pathways in neurodegenerative diseases

Neuroinflammation represents a key hallmark of neurodegenerative diseases and is the result of a complex network of signaling cascades within microglial cells. A positive feedback loop exists between inflammation, microglia activation and protein misfolding processes, that, together with oxidative stress and excitotoxicity, lead to neuronal degeneration. Therefore, targeting this vicious cycle can be beneficial for mitigating neurodegeneration and cognitive decline in central nervous system disorders. At molecular level, GSK-3B and Fyn kinases play a crucial role in microglia activation and their deregulation has been associated to many neurodegenerative diseases. Thus, we envisioned their combined targeting as an effective approach to disrupt this toxic loop. Specifically in this project, a hit compound, based on a 7-azaindole-3-aminothiazole structure, was first identified in a virtual screening campaign, and displayed a weak dual inhibitory activity on GSK-3B and Fyn, unbalanced towards the former. Then, in a commitment to uncover the structural features required for modulating the activity on the two targets, we systematically manipulated this compound by inserting various substitution patterns in different positions. The most potent compounds obtained were advanced to deeper investigations to test their ability of tackling the inflammatory burden also in cellular systems and to unveil their binding modes within the catalytic pocket. The new class of molecules synthesized emerged as a valuable tool to deepen our understanding of the complex network governing the inflammatory events in neurodegenerative disorders.

Studio di una app a supporto delle attività quotidiane di utenti con disabilità cognitive

L’autonomia è una competenza imprescindibile per poter vivere nella società in maniera attiva e partecipativa. Tuttavia, l’apprendimento di questa abilità non è per nulla scontato, soprattutto quando sono coinvolte persone con disabilità intellettive: infatti, un’attività di vita quotidiana relativa all’ambito dell’autonomia è composta da un certo numero di azioni che devono essere eseguite in una sequenza precisa da memorizzare. Questo può rappresentare uno scoglio complesso da superare, con il risultato che spesso il compito viene portato a termine solo ed esclusivamente in presenza di una persona di supporto, come un caregiver o un genitore, che si occupa di guidare l’assistito durante l’attività. Nasce quindi l’esigenza di fornire un supporto ed un sostegno all’acquisizione di alcune competenze di autonomia, il quale si sostituisca gradualmente all’aiuto di persone terze, compatibilmente al grado di abilità degli individui. In questo scenario si colloca il lavoro di tesi, che consiste nella progettazione, sviluppo e testing di una tecnologia assistiva che permetta di creare scenari di apprendimento per l’acquisizione di alcune competenze relative all’ambito dell’autonomia della vita quotidiana. Il documento ha l’obiettivo di presentare il contesto di partenza del progetto per poi illustrare tutte le fasi di design e progettazione, motivando le scelte implementative. Tutto il lavoro è stato fortemente condizionato dai principi del Design Thinking, ovvero metodologie di design che puntano a sviluppare soluzioni inclusive e accessibili, incentrate sui reali bisogni degli individui. Per questo motivo è stato indispensabile coinvolgere diversi utenti e stakeholder sin dagli inizi del progetto. I test presentati dimostrano che l’applicazione si può considerare una buona base per diventare una tecnologia assistiva accessibile e che possa rispondere a diversi bisogni educativi nell’ambito dell’acquisizione delle autonomie di vita quotidiana.

What Bees Want: Algorithm-Aided Design di un'arnia progettata per le api e realizzata in Additive Manufacturing

L’importanza delle api per la vita sulla Terra ed il rischio alle quali sono sottoposte per via dell’azione dell’uomo sono ormai un dato di fatto. La concezione antropocentrica della natura e l’allevamento al solo fine produttivo di questi piccoli insetti, ha da sempre danneggiato il loro habitat e interferito con i loro cicli biologici. L’apicoltura, nata come un rapporto mutualistico in cui l’uomo offriva un rifugio alle api e loro in cambio provvedevano al suo nutrimento, si è trasformato in una dannosa dipendenza ed in un assoggettamento di questi insetti ai ritmi artificiali e tutt’altro che naturali della produzione rapida e seriale volta all’ottenimento di un profitto. Un’evidente prova di questa condizione, sono i rifugi per le api, le arnie. Ci siamo mai chiesti perché le arnie hanno questa forma? È quella che preferiscono le api, o quella che rende più pratici e veloci processi di costruzione, gestione e produzione? In natura le api colonizzano cavità quali tronchi cavi di alberi, forme lontane, per non dire diametralmente opposte a quelle in cui le vediamo vivere negli allevamenti. In questa ottica, il design e le nuove tecnologie, poste al servizio della Natura, conducono ad un punto di incontro tra le esigenze umane e quelle degli altri esseri viventi, delle api in questo caso. I concetti di Additive Manufacturing e Design Computazionale, permettono processi di produzione simili a quelli evolutivi naturali e trovano per questa motivazione un’applicazione ideale per progetti che si pongono come fine quello di discostarsi da una visione troppo artificiale, per riavvicinarsi alla perfezione e all’armonia delle leggi della Natura.

Progetto DERNetSoft: design e sviluppo di un'app mobile per un futuro più sostenibile

Da anni ormai siamo inconsapevolmente "in guerra" con la natura. Sfruttiamo e sprechiamo risorse naturali senza alcuna considerazione per le conseguenze. Le città sono considerate le principali fonti dei problemi ambientali e la regolamentazione del consumo energetico urbano è fondamentale per affrontare il cambiamento climatico globale. DERNetSoft Inc, start-up californiana, ha intravisto il problema come un’opportunità per creare un proprio business il cui scopo è quello di contribuire a costruire un futuro a basse emissioni di carbonio, fornendo un servizio tecnologico scalabile e conveniente per consentire la riduzione delle emissioni di gas a effetto serra a livello mondiale. Per farlo vengono utilizzati i concetti di DER Energy e Aggregation Energy. Nel volume di tesi si affrontano e descrivono la progettazione di un’applicazione mobile, multipiattaforma, sviluppata con il framework React Native. L’app sviluppata è supportata da un’architettura basata su dei micro servizi implementati tramite il cloud di Google. La principale funzionalità dell’applicazione sviluppata è quella di notificare gli utenti di un evento ELRP che, attraverso incentivi economici, promuove la riduzione del consumo energetico durante i periodi di forte stress o emergenza della rete elettrica.