841 resultados para Vicente Di Grado


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Nel cuore di Bologna c’è un posto che attende silenziosamente di essere scoperto per diventare un’occasione di ripensamento della città. BoOM! (Bologna Ospedale Militare) vuole essere una proposta che riesca a coinvolgere in maniera sostenibile le energie del pubblico e del privato con l’intento di riappropriarsi, da parte della città, di un bene comune dalle grandi potenzialità. Il percorso che si sviluppa all’interno di questa tesi parte analizzando la criticità dei vuoti urbani e alcuni tentativi di risposta sperimentati dalle città nel tentativo di ricrearsi un’identità a partire da essi. Alle diverse esperienze in ambito nazionale e internazionale si è poi passati ad un analisi mirata sulla realtà urbana di Bologna, sia dal punto di vista del tessuto socio-economico, che dal punto di vista delle politiche, delle strategie e dei nuovi strumenti legislativi rivolti alla rigenerazione della città. La proposta progettuale che ne scaturisce si concretizza in una metodologia scandita in tre fasi basata su interventi caratterizzati da una loro temporaneità, inseriti in una visione più ampia che si discosta dalla rigidità e dalla lentezza della pianificazione tradizionale. Utilizzare il progetto stesso come strumento di un’analisi che si sviluppa dinamicamente alla ricerca di nuove vocazioni d’uso e per indagare la possibilità di generare nuove relazioni è l’idea che ha dettato lo sviluppo delle prime due fasi progettuali: l’apertura durante gli eventi e l’apertura permanente. La terza fase, ovvero l’intervento sullo spazio esterno, si configura come risposta operativa alle analisi precedenti e come strumento di rammendo urbano nella rete degli spazi pubblici e della mobilità dolce del centro storico. L’ambizione di BoOM! è quella di essere una scintilla in grado di riattivare e rinnovare le energie di questo vuoto nel cuore di Bologna.

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Il presente progetto ha riguardato lo studio e lo sviluppo di metodologie per la generazione automatica di calibrazioni di guidabilità motore cambio, dove con guidabilità si intende il legame intercorrente tra le richieste del conducente ed il reale comportamento del veicolo. La prima parte della tesi si è concentrata sullo studio delle calibrazioni motore e delle calibrazioni del cambio automatico attualmente sfruttate dai software di produzione, sviluppando un modello di simulazione in grado di verificare come queste calibrazioni influenzino il comportamento del veicolo, concentrandosi sugli andamenti delle accelerazioni e dei regimi motore risultanti. Dopo la validazione del modello, è stato creato uno strumento, in ambiente Matlab, che restituisce la calibrazione di guidabilità del cambio automatico, ovvero la mappa sfruttata dalla relativa centralina per gestire il cambio della marcia, ricevendo in ingresso le seguenti informazioni: le grandezze fisiche del veicolo nel suo complesso, quali la massa, i rapporti di trasmissione, il rapporto del differenziale, il raggio di rotolamento dinamico e tutte le inerzie dei componenti della driveline; le calibrazioni di guidabilità motore, costituite da otto mappe, una per ogni marcia, che definiscono la coppia motrice che si richiede al motore di erogare, in funzione della posizione del pedale acceleratore e del regime motore; il piano quotato del motore. Il codice, note queste informazioni, genera automaticamente la mappa di cambio marcia con le linee di Upshift (marcia innestata crescente) e Downshift (marcia innestata decrescente), in funzione della posizione del pedale e dei giri in uscita dal cambio. Infine, si è valutata una possibile strategia per la calibrazione delle otto mappe pedale con cui viene gestito il controllo motore. Si sono generate mappe a potenza costante in cui il pedale assume la funzione di regolatore di velocità.

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Il lavoro svolto si concentra sullo studio e lo sviluppo dei sistemi software per la gestione dei big data. Inizialmente sono stati analizzati i settori nei quali i big data si stanno diffondendo maggiormente per poi studiare l'ingegnerizzazione e lo sviluppo dei sistemi in grado di gestire questo tipo di dati. Sono state studiate tutte le fasi del processo di realizzazione del software e i rischi e i problemi che si possono incontrare. Infine è stato presentato un software di analisi di big data: Google BigQuery.

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Le macchine automatiche per il confezionamento sono sistemi complessi composti da molte parti soggette a usura. Con ritmi di produzione di migliaia di pezzi l’ora, l’eventualità di un guasto e del conseguente fermo macchina, può avere ripercussioni economiche considerevoli per un’azienda. Sempre più risorse, per tale motivo, vengono dedicate allo sviluppo di tecniche per incrementare l’affidabilità dei macchinari, e che riducano al contempo, il numero e la durata degli interventi manutentivi. In tal senso, le tecniche di manutenzione predittiva permettono di prevedere, con un certo grado di accuratezza, il tempo di vita residuo dei componenti delle macchine; consentendo l’ottimizzazione della programmazione degli interventi di manutenzione. Appositi sensori installati sui macchinari permettono l’acquisizione di dati, la cui analisi è alla base di tali tecniche. L'elaborato descrive il progetto e la realizzazione di un’infrastruttura software, nell’ambiente di sviluppo Matlab, per l’elaborazione automatizzata di dati di vibrazione. Il sistema proposto, attraverso il monitoraggio dei parametri rms e kurtosis, consiste in strumento di ausilio per la diagnostica di cuscinetti. Il progetto è stato realizzato sulla base di veri dati storici messi a disposizione da un'azienda del settore. L’elaborato affronta inizialmente il problema dell’accuratezza e affidabilità dei campioni, proponendo soluzioni pratiche per la valutazione della qualità e selezione automatica dei dati. Segue la descrizione del processo di estrapolazione dei parametri sopraccitati, nel caso di cuscinetti in moto non stazionario, con profilo di velocità periodico. Nella terza parte è discussa la metodologia con cui istruire il sistema affinché possa, attraverso la redazione di report sullo stato dei componenti, fungere da strumento di diagnosi. L’ultimo capitolo descrive gli strumenti del toolbox per l’analisi dati che è stato realizzato allo scopo di aumentare potenzialità del sistema di diagnostica.

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Includes bibliographical references.

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