Colocated multiple-input multiple-output radars for smart mobility

In recent years, radars have been used in many applications such as precision agriculture and advanced driver assistant systems. Optimal techniques for the estimation of the number of targets and of their coordinates require solving multidimensional optimization problems entailing huge computational efforts. This has motivated the development of sub-optimal estimation techniques able to achieve good accuracy at a manageable computational cost. Another technical issue in advanced driver assistant systems is the tracking of multiple targets. Even if various filtering techniques have been developed, new efficient and robust algorithms for target tracking can be devised exploiting a probabilistic approach, based on the use of the factor graph and the sum-product algorithm. The two contributions provided by this dissertation are the investigation of the filtering and smoothing problems from a factor graph perspective and the development of efficient algorithms for two and three-dimensional radar imaging. Concerning the first contribution, a new factor graph for filtering is derived and the sum-product rule is applied to this graphical model; this allows to interpret known algorithms and to develop new filtering techniques. Then, a general method, based on graphical modelling, is proposed to derive filtering algorithms that involve a network of interconnected Bayesian filters. Finally, the proposed graphical approach is exploited to devise a new smoothing algorithm. Numerical results for dynamic systems evidence that our algorithms can achieve a better complexity-accuracy tradeoff and tracking capability than other techniques in the literature. Regarding radar imaging, various algorithms are developed for frequency modulated continuous wave radars; these algorithms rely on novel and efficient methods for the detection and estimation of multiple superimposed tones in noise. The accuracy achieved in the presence of multiple closely spaced targets is assessed on the basis of both synthetically generated data and of the measurements acquired through two commercial multiple-input multiple-output radars.

Modeling and optimization techniques for advanced vehicular networking

This thesis deals with optimization techniques and modeling of vehicular networks. Thanks to the models realized with the integer linear programming (ILP) and the heuristic ones, it was possible to study the performances in 5G networks for the vehicular. Thanks to Software-defined networking (SDN) and Network functions virtualization (NFV) paradigms it was possible to study the performances of different classes of service, such as the Ultra Reliable Low Latency Communications (URLLC) class and enhanced Mobile BroadBand (eMBB) class, and how the functional split can have positive effects on network resource management. Two different protection techniques have been studied: Shared Path Protection (SPP) and Dedicated Path Protection (DPP). Thanks to these different protections, it is possible to achieve different network reliability requirements, according to the needs of the end user. Finally, thanks to a simulator developed in Python, it was possible to study the dynamic allocation of resources in a 5G metro network. Through different provisioning algorithms and different dynamic resource management techniques, useful results have been obtained for understanding the needs in the vehicular networks that will exploit 5G. Finally, two models are shown for reconfiguring backup resources when using shared resource protection.

Joints and innovative components for automotive applications

The research activities described in this thesis were focused on two main topics: the study of shaft-hub joint performance, with particular regard to interference-fitted and adhesively bonded connection, and the fatigue characterization of additively processed metal alloys. The research on interference-fitted shaft-hub joints dealt with some studies in the field of fretting fatigue. Rotating bending fatigue tests were performed on different materials by not conventional specimens to determine the fatigue properties of interference-fitted joints and to investigate the fretting fatigue phenomenon, which led to novel and original results. In adhesively bonded and interference-fitted shaft-hub connections (called hybrid joints) the synergic effect of anaerobic adhesive and interference has the capability of improving the joint strength. However, the adhesive contribution depends on several factors. Therefore, its behavior was investigated for different coupling pressure, coupling procedure, operating temperature and joint design. The study on additively manufactured metal alloy deals with rotating banding fatigue tests. AlSi10Mg and Maraging Stainless Steel CX were involved in the campaign for their wide applicability in Automotive. Build direction, heat and surface treatments were considered as input parameters. Fatigue results were interpreted by statistical method and microscopy analyses in order to determine the effectiveness and the beneficial or detrimental effects of the considered factors. Fracture mode and microstructure were investigated by fractographic and micrographic analyses

Soluzioni per conferire robustezza a un broker di informazioni semantiche per l'Internet of Things basato su OSGi

Negli ultimi 50 anni Internet è passata da una piccola rete di ricerca, formata da pochi nodi, ad un’infrastruttura globale capace di connettere più di un milione di utenti. La progressiva miniaturizzazione e la riduzione di costi di produzione dei dispositivi elettronici, permette, tuttora, l’estensione della rete a una nuova dimensione: gli oggetti intelligenti. In questi scenari dove le risorse di rete sono spesso proibitive o la mobilità dei nodi è una caratteristica comune, è necessario che sia garantita forte robustezza a transitori di connessione. Lo dimostra uno studio precedente riguardo ad un applicativo d'agricoltura di precisione denominato Agri-Eagle. In esso vengono confrontate due diverse implementazioni utilizzando il framework SMART M3 e MQTT. Il lavoro di tesi in esame ne estende le considerazioni ed esplora vari metodi per conferire robustezza ad applicazioni sviluppati su SMART-M3. Verrà studiata la funzionalità di Lastwill e Testament proprie di MQTT e se ne tenterà una trasposizione nel mondo semantico. Infine verrà modificato il meccanismo di sottoscrizione in modo da renderlo più robusto a cadute di connessione.

Studio del processo di progettazione di una stampella sensorizzata

Lo studio presentato in questa tesi vuole riportare la ricerca e l’analisi di una nuova esperienza di utilizzo di una stampella, spinto dalla richiesta di migliorare la performance e l’interfaccia dello strumento con un paziente con rilevanti difficoltà motorie. Analizzando lo stato dell’arte e la ricerca in ambito ortopedico, la stampella risulta essere lo strumento più comunemente utilizzato in caso di riabilitazione o difficoltà motorie, ma, allo stesso tempo, comporta rischi e ulteriori danni al paziente, nel caso vi sia un uso scorretto dello strumento. Lo scopo principale del progetto è fornire un supporto, sia al paziente, sia alla terapia, tramite l’ottimizzazione e il miglioramento di alcuni elementi costituenti di una stampella e l’implementazione di un nuovo servizio. Durante lo studio sono stati sfruttati i metodi dell’ingegneria industriale, utili per le fasi di sviluppo del progetto, ma si è cercato anche di dare importanza alla user experience, riportando considerazioni e opinioni di diversi utilizzatori della stampella. Si spera che il risultato sia uno strumento funzionale, utile e soprattutto che vada incontro alle esigenze non solo dell’utente, ma anche delle figure che lo assistono, come il medico ortopedico o il fisioterapista.

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.

Innovative Infrastructures for Sustainable Mobility in Urban Areas: Protective Asphalt to Prevent Vulnerable Road Users Injuries.

Nell’elaborato viene studiato il fenomeno dell’incidentalità singola delle utenze deboli sulla strada (perdita di controllo, scivolamento ecc..ecc..), con particolare enfasi nell’analizzare le conseguenze traumatiche dovute all’impatto con la superficie stradale. Una nuova tecnologia viene sviluppata per rendere le pavimentazioni di piste ciclabili, marciapiedi e zone pedonali con capacità di assorbimento degli impatti, prevenendo, o riducendo drasticamente, la probabilità e entità di eventi traumatici a seguito di una caduta. Attraverso una stesa di prova avvenuta ad Imola (BO), si sono analizzate e risolte le problematiche dovute alle discrepanze riscontrate fra “costruzione” in laboratorio e costruzione nella realtà urbana. La nuova tecnologia, infatti, è stata studiata come “construction-friendly”, permettendo alle società di costruzione e pavimentazione di stendere il nuovo manto protettivo con strumenti e macchinari tradizionali. Infine l’asfalto modificato è stato testato nei laboratori svedesi del KTH – Royal Institute of Technology per provarne l’efficacia in termini di assorbimento degli impatti. Nel “Drop Impact Test”, test specifico per l’approvazione dei caschi protettivi da bicicletta, l’asfalto modificato ha performato ben al di sotto della soglia di approvazione dei caschi da ciclista, e si colloca in un range di valore di accelerazione lineare perfino al di sotto della soglia di “Low Risk of Injuries”. La nuova tecnologia, inoltre, fa utilizzo di gomma granulata riciclata da pneumatici fuori uso. Tale dettaglio conferisce maggiore sostenibilità al progetto: oltre all’utilizzo di legante a freddo, che diminuisce le emissioni di CO2, e di incentivare l’utilizzo della mobilità dolce attraverso una più sicura rete infrastrutturale, l’utilizzo di gomma riciclata dà nuova vita al materiale che altrimenti andrebbe in discarica e prolunga, così, la vita utile del materiale.

Impiego dell’idrogeno per la sostenibilità delle flotte del Trasporto Pubblico Locale

La domanda mondiale di energia è in costante aumento e le attuali tecnologie per la produzione di energia dai combustibili fossili emettono anidride carbonica (CO2). La combinazione di idrogeno ed elettricità è un’incoraggiante soluzione verso la realizzazione di un futuro a “zero emissioni” basato sull’energia sostenibile. L’idrogeno molecolare è un elemento scarso in natura; la sua produzione è quasi esclusivamente da fonti fossili. Se prodotto tramite elettrolisi da fonti di energia naturali è possibile produrre idrogeno senza significative emissioni di anidride carbonica ma con costi ancora troppo elevati; tali metodologie al giorno d’oggi sono ancora poco sviluppate e non in grado di competere con le tecniche industriali più consolidate di derivazione dell’ idrogeno dalle fonti fossili. Un altro ostacolo risiede nella difficoltà di immagazzinarlo e trasportarlo; viene stoccato con sicurezza in grandi contenitori industriali o in recipienti ad alta pressione. Occorre garantire una sufficiente capacità di stoccaggio nelle applicazioni per autoveicoli, così da ottenere un buon equilibrio tra autonomia di guida e spazio di stoccaggio. Nell’autotrazione possono essere utilizzate le fuel cells che assicurano un uso efficiente dell’idrogeno; convertono l’energia chimica dell’idrogeno in energia elettrica, acqua e calore, assicurando rendimenti di conversione energetica molto alti, oltre a garantire una notevole silenziosità dovuta essenzialmente all’assenza di organi rotanti. Le fuel cells possono essere applicate anche ai veicoli dedicati al trasporto pubblico locale, garantendo l’abbattimento delle emissioni nocive nelle aeree urbane al fine del benessere dei cittadini. Tper è da anni attiva sul fronte della mobilità sostenibile; vanta una delle flotte di autobus più “verdi” d’Italia e in un futuro molto prossimo incrementerà ancora di più la percentuale di autobus a basse emissioni puntando soprattutto all’acquisto di autobus ad idrogeno.

Lingua, identità e migrazione: pratiche di translanguaging nella comunità migrante di Cesena

L’aumento dei flussi migratori in diversi paesi europei e la diffusione della globalizzazione su scala mondiale hanno determinato lo sviluppo di società multilingue e multiculturali tra cui quella italiana, che negli ultimi decenni si è rapidamente trasformata in una società “super-diversa”. Questi cambiamenti sociali hanno determinato una svolta anche nella ricerca in ambito sociolinguistico, che descrive e analizza la flessibilità delle pratiche comunicative determinate dalla mobilità e che ha adottato il termine translanguaging per riferirsi all’uso flessibile e dinamico dell’intero repertorio linguistico di un parlante, che include sia elementi verbali che non verbali. Questo progetto di ricerca si propone di esplorare le pratiche di translanguaging della comunità migrante di Cesena (Italia) e di indagare le percezioni dei parlanti in relazione alle loro pratiche e identità multilingue. Attraverso l’analisi qualitativa di interazioni spontanee tra i parlanti ed interviste semi-strutturate, i risultati dell’analisi da un lato evidenziano la flessibilità delle pratiche comunicative dei parlanti multilingue e la spontaneità con cui queste avvengono nella loro quotidianità, dall’altro mettono in luce la connotazione negativa che i parlanti attribuiscono alle proprie pratiche di translanguaging, rivelando l’influenza dell’ideologia del monolinguismo.

Studio degli effetti di citochine a basso dosaggio (LOW DOSE) su cellule di origine animale (3T3-L1) ed umana (hASC)

Nella sindrome metabolica l’insulino-resistenza e l’obesità rappresentano i fattori chiave nello sviluppo di tale patologia, ma il principale player risulta un’infiammazione cronica di basso grado (Chronic Low Grade Inflammation) a carico del tessuto adiposo. Lo scopo di questo progetto di ricerca è quindi stato quello di testare citochine a basso dosaggio come possibile trattamento dell’infiammazione cronica. Le citochine utilizzate (GUNA®-Interleukin 4 (IL-4), GUNA®-Interleukin 10 (IL-10), GUNA®-Melatonin, GUNA®-Melatonin+GUNA®-IL-4.) sono state fornite dall’azienda GUNA S.p.a. Poiché l’infiammazione cronica a basso grado inizia in seguito ad un aumento eccessivo del tessuto adiposo, inizialmente si è valutato l’effetto su una linea di preadipociti murini (3T3-L1). Questa prima parte dello studio ha messo in evidenza come le citochine a basso dosaggio non modificano la vitalità cellulare, anche se agiscono sull’espressione e la localizzazione di vimentina e E-caderina. Inoltre IL-4 e IL-10 sembrano avere una parziale attività inibitoria, non significativa, sull’adipogenesi ad eccezione dell’espressione dell’adiponectina che appare significativamente aumentata. In ultimo i trattamenti con IL-4 e IL-10 hanno mostrato una diminuzione del contenuto di ROS e una ridotta attività antiinfiammatoria dovuta alla diminuzione di IL-6 secreto. Un’altra popolazione cellulare principale nel tessuto adiposo è rappresentata dalle ASC (Adipose Stem Cell). Per tale motivo si è proseguito valutando l’effetto che le citochine low-dose su questo citotipo, evidenziando che il trattamento con le citochine non risulta essere tossico, anche se sembrerebbe rallentare la crescita cellulare, e determina un’inibizione del processo adipogenico. Inoltre il trattamento con IL-10 sembra stimolare le ASC a produrre fattori che inducono una maggiore vasculogenesi e le induce a produrre fattori chemiotattici che determinano una maggiore capacità di rigenerazione tissutale da parte di MSC da derma. Infine, il trattamento con IL-4 e IL-10 stimola probabilmente una minore produzione di citochine pro-infiammatorie che inducono in maniera significativa una minore mobilità di cellule MSC.

Unified control system for three-phase electric drives operating in magnetic saturation region

The research project aims to study and develop control techniques for a generalized three-phase and multi-phase electric drive able to efficiently manage most of the drive types available for traction application. The generalized approach is expanded to both linear and non- linear machines in magnetic saturation region starting from experimental flux characterization and applying the general inductance definition. The algorithm is able to manage fragmented drives powered from different batteries or energy sources and will be able to ensure operability even in case of faults in parts of the system. The algorithm was tested using model-in-the-loop in software environment and then applied on experimental test benches with collaboration of an external company.

Advanced voxel-based CAD modelling for FSI simulations for automotive structures design

Additive Manufacturing (AM) is nowadays considered an important alternative to traditional manufacturing processes. AM technology shows several advantages in literature as design flexibility, and its use increases in automotive, aerospace and biomedical applications. As a systematic literature review suggests, AM is sometimes coupled with voxelization, mainly for representation and simulation purposes. Voxelization can be defined as a volumetric representation technique based on the model’s discretization with hexahedral elements, as occurs with pixels in the 2D image. Voxels are used to simplify geometric representation, store intricated details of the interior and speed-up geometric and algebraic manipulation. Compared to boundary representation used in common CAD software, voxel’s inherent advantages are magnified in specific applications such as lattice or topologically structures for visualization or simulation purposes. Those structures can only be manufactured with AM employment due to their complex topology. After an accurate review of the existent literature, this project aims to exploit the potential of the voxelization algorithm to develop optimized Design for Additive Manufacturing (DfAM) tools. The final aim is to manipulate and support mechanical simulations of lightweight and optimized structures that should be ready to be manufactured with AM with particular attention to automotive applications. A voxel-based methodology is developed for efficient structural simulation of lattice structures. Moreover, thanks to an optimized smoothing algorithm specific for voxel-based geometries, a topological optimized and voxelized structure can be transformed into a surface triangulated mesh file ready for the AM process. Moreover, a modified panel code is developed for simple CFD simulations using the voxels as a discretization unit to understand the fluid-dynamics performances of industrial components for preliminary aerodynamic performance evaluation. The developed design tools and methodologies perfectly fit the automotive industry’s needs to accelerate and increase the efficiency of the design workflow from the conceptual idea to the final product.

Big data analytics for proactive and predictive maintenance in electric car battery packs

The idea behind the project is to develop a methodology for analyzing and developing techniques for the diagnosis and the prediction of the state of charge and health of lithium-ion batteries for automotive applications. For lithium-ion batteries, residual functionality is measured in terms of state of health; however, this value cannot be directly associated with a measurable value, so it must be estimated. The development of the algorithms is based on the identification of the causes of battery degradation, in order to model and predict the trend. Therefore, models have been developed that are able to predict the electrical, thermal and aging behavior. In addition to the model, it was necessary to develop algorithms capable of monitoring the state of the battery, online and offline. This was possible with the use of algorithms based on Kalman filters, which allow the estimation of the system status in real time. Through machine learning algorithms, which allow offline analysis of battery deterioration using a statistical approach, it is possible to analyze information from the entire fleet of vehicles. Both systems work in synergy in order to achieve the best performance. Validation was performed with laboratory tests on different batteries and under different conditions. The development of the model allowed to reduce the time of the experimental tests. Some specific phenomena were tested in the laboratory, and the other cases were artificially generated.

Development of advanced methods for the simulation of the reacting mixture formation in internal combustion engines with the use of machine learning algorithms

Besides increasing the share of electric and hybrid vehicles, in order to comply with more stringent environmental protection limitations, in the mid-term the auto industry must improve the efficiency of the internal combustion engine and the well to wheel efficiency of the employed fuel. To achieve this target, a deeper knowledge of the phenomena that influence the mixture formation and the chemical reactions involving new synthetic fuel components is mandatory, but complex and time intensive to perform purely by experimentation. Therefore, numerical simulations play an important role in this development process, but their use can be effective only if they can be considered accurate enough to capture these variations. The most relevant models necessary for the simulation of the reacting mixture formation and successive chemical reactions have been investigated in the present work, with a critical approach, in order to provide instruments to define the most suitable approaches also in the industrial context, which is limited by time constraints and budget evaluations. To overcome these limitations, new methodologies have been developed to conjugate detailed and simplified modelling techniques for the phenomena involving chemical reactions and mixture formation in non-traditional conditions (e.g. water injection, biofuels etc.). Thanks to the large use of machine learning and deep learning algorithms, several applications have been revised or implemented, with the target of reducing the computing time of some traditional tasks by orders of magnitude. Finally, a complete workflow leveraging these new models has been defined and used for evaluating the effects of different surrogate formulations of the same experimental fuel on a proof-of-concept GDI engine model.

Optimization and development of low environmental impact propulsion systems

The aim of the Ph.D. research project was to explore Dual Fuel combustion and hybridization. Natural gas-diesel Dual Fuel combustion was experimentally investigated on a 4-Stroke, 2.8 L, turbocharged, light-duty Diesel engine, considering four operating points in the range between low to medium-high loads at 3000 rpm. Then, a numerical analysis was carried out using a customized version of the KIVA-3V code, in order to optimize the diesel injection strategy of the highest investigated load. A second KIVA-3V model was used to analyse the interchangeability between natural gas and biogas on an intermediate operating point. Since natural gas-diesel Dual Fuel combustion suffers from poor combustion efficiency at low loads, the effects of hydrogen enriched natural gas on Dual Fuel combustion were investigated using a validated Ansys Forte model, followed by an optimization of the diesel injection strategy and a sensitivity analysis to the swirl ratio, on the lowest investigated load. Since one of the main issues of Low Temperature Combustion engines is the low power density, 2-Stroke engines, thanks to the double frequency compared to 4-Stroke engines, may be more suitable to operate in Dual Fuel mode. Therefore, the application of gasoline-diesel Dual Fuel combustion to a modern 2-Stroke Diesel engine was analysed, starting from the investigation of gasoline injection and mixture formation. As far as hybridization is concerned, a MATLAB-Simulink model was built to compare a conventional (combustion) and a parallel-hybrid powertrain applied to a Formula SAE race car.