Tecniche di valutazione della tensione residua all'interno di calcestruzzo precompresso

La maggior parte della rete viaria nazionale ha superato i 50 anni di vita, essendo stata progettata tra il dopo guerra e i primi anni ’70. Di conseguenza, le infrastrutture come ad esempio ponti e viadotti sono caratterizzate da un generalizzato stato di degrado. Nell’ottica delle verifiche di sicurezza delle opere in C.A.P. esistenti, quindi, conoscere la precompressione residua di un determinato elemento, con un certo grado di affidabilità, permette di valutare la necessità di intervento o meno sullo stesso. Tra le tecniche diagnostiche in maggior diffusione vi è quella del rilascio tensionale, che consiste nello stimare l’attuale stato di precompressione agente su specifiche sezioni di elementi precompressi a partire dal rilascio di deformazione di precompressione, agente sul calcestruzzo, isolandone una porzione tramite una serie di tagli fino al raggiungimento del completo rilascio. Esistono varie tecniche di rilascio tensionale ma nella letteratura scientifica non esiste ancora una robusta validazione di questi metodi dal punto di vista dell’affidabilità e dell’accuratezza. In questo lavoro di tesi sono state affrontate due tecniche, riconducibili a due macrogruppi di metodi di misura: metodo tramite la realizzazione di tagli inclinati o perpendicolari rispetto alla superficie del manufatto in calcestruzzo, al fine di estrarre un provino tronco piramidale; metodo tramite l’estrazione di una carota perpendicolare alla superficie del manufatto in calcestruzzo. L’obiettivo prefissato era la valutazione delle prove in termini di attendibilità dei risultati con, inoltre, una particolare attenzione all’invasività nei confronti della struttura e alla ripetibilità in situ. Per il lavoro di tesi sono state realizzate 10 colonne in cemento armato (C.A.) a cui, al fine di simulare uno stato di precompressione, è stata applicata una tensione nota di compressione per poi procedere con le prove di rilascio tensionale tramite i metodi considerati.

Adattamento e valutazione del software di ricostruzione Patatrack per rivelatori a pixel applicato a dati TrackML

La ricostruzione delle traiettorie delle particelle prodotte dai vertici di interazione a LHC è di fondamentale importanza per tutti gli esperimenti. Questo passo è uno dei più dispendiosi in termini di tempo e calcolo computazionale nella catena di ricostruzione dell’evento e diventa sempre più complesso con l’aumentare del numero di collisioni. L’esperimento CMS adotta un rivelatore di tracciamento con tecnologia al silicio, dove la parte più interna sfrutta rivelatori con geometria a pixel, mentre la parte esterna utilizza delle strisce di silicio. Per quanto riguarda la ricostruzione nel rivelatore a pixel, sono stati sviluppati diversi algoritmi ottimizzati per fronteggiare l’alto rate di acquisizione dati, sfruttando anche il calcolo parallelo su GPU, con un’efficienza di tracciamento comparabile o superiore agli algoritmi precedentemente utilizzati. Questi nuovi algoritmi sono alla base del software Patatrack per la ricostruzione delle traiettorie. Il lavoro descritto in questa tesi punta ad adattare Patatrack ad una geometria diversa e più complessa di quella di CMS e di valutarne le prestazioni di fisica e computazionali. Sono stati utilizzati i dati forniti dalla TrackML challenge, il cui scopo è incentivare lo sviluppo di nuovi algoritmi di ricostruzione di tracce per gli esperimenti in fisica delle alte energie. E' stato condotto uno studio approfondito della nuova geometria per potervi successivamente adattare il software esistente. Infine, la catena di ricostruzione è stata modificata per poter utilizzare i dati forniti dalla TrackML challenge e permettere la ricostruzione delle traiettorie.

Valutazione degli impatti ambientali relativi alla valorizzazione delle sanse di oliva in una prospettiva di ciclo di vita

Nel presente elaborato di tesi la metodologia Life Cycle Assessment (che in accordo con le norme ISO 14040-44 permette di quantificare i potenziali impatti sull’ambiente associati ad un bene o servizio lungo tutto il suo ciclo di vita) è applicata a processi appartenenti al settore agro-industriale, con particolare riguardo alla valorizzazione dei coprodotti della filiera olivicola olearia. Nello specifico vengono descritti i risultati di un’analisi del ciclo di vita condotta sul processo di valorizzazione delle sanse di oliva operata dalla Società Agricola A.R.T.E, che ha sede in Puglia. In questo processo, la sansa di olive è trattata mediante digestione anaerobica che permette la produzione di energia elettrica e di un digestato, stabilizzato e utilizzato come ammendante. Il processo analizzato si pone in alternativa sia al metodo di produzione che dà origine a sanse trifasiche, sia allo spandimento delle sanse su suolo agricolo, confrontati in termini di impronta di carbonio. Inoltre nello studio sono state confrontate diverse tecnologie di upgrading di biogas a biometano per valutare quale risulta essere ambientalmente preferibile e potenzialmente installabile nell’azienda A.R.T.E. Il sistema analizzato risulta un'alternativa complessivamente preferibile, da un punto di vista ambientale, sia al metodo di produzione che dà origine a sanse trifasiche, sia allo spandimento delle sanse su suolo agricolo. Il credito ambientale conseguibile mediante il recupero energetico dal biogas prodotto dalla digestione anaerobica delle sanse bifasiche e la produzione di un digestato stabile permettono un beneficio ambientale che controbilancia l’emissione di CO2 attribuibile all’intero sistema. Inoltre lo studio ha permesso una stima di quale tecnologia di raffinazione del biogas a biometano sia potenzialmente installabile nell’azienda A.R.T.E. I risultati mostrano che la tecnologia separazione a membrana risulta meno impattante rispetto alle altre tecnologie di upgrading.

Valutazione del rischio ed analisi di affidabilità della modellazione numerica del comportamento espansivo di terreni argillosi

Il lavoro di tesi presentato ha come obiettivo la valutazione delle potenzialità del metodo di risk assessment per la stima dei rischi nel campo della progettazione geotecnica. In particolare, è stata approfondita l’applicazione dei metodi di trattamento dell’incertezza alla modellazione numerica di terreni caratterizzati da alcune tipologie di argille, il cui comportamento, al variare del grado di saturazione, può oscillare tra ritiro e rigonfiamento, provocando dissesti alle strutture sovrastanti. Ai modelli numerici creati sono stati associati dei modelli probabilistici sui quali sono state eseguite delle analisi di affidabilità associate a parametri del terreno opportunamente scelti in funzione dell’influenza sul meccanismo espansivo del suolo. È stata scelta come soglia, e dunque come stato limite, per il calcolo della probabilità di fallimento, il movimento massimo caratteristico del terreno ottenuto applicando il metodo di Mitchell per i due fenomeni. Questo metodo è adottato nelle Australian Standards, uno dei riferimenti scientifici più rilevanti per la progettazione su suoli espansivi, nonché normativa vigente in Australia, territorio ricco di argille attive. Le analisi hanno permesso di condurre alcune riflessioni circa la conservatività dei termini da normativa, fondati su approcci di carattere puramente deterministico, mostrando come a piccole variazioni plausibili degli input nel modello numerico, si possano ottenere variazioni discutibili nei risultati, illustrando così i vantaggi che comporta il trattamento dell’incertezza sui dati.

Valutazione della risposta agli sversamenti di olio in mare tramite il software ROC - Response Options Calculator

L’aumento crescente della domanda di idrocarburi a livello mondiale ha determinato un progressivo aumento dell’estrazione “offshore” e del trasporto via mare di petrolio. In questo contesto non sono da escludersi incidenti e conseguenti sversamenti di olio in mare. Sversato sulla superficie del mare, l’olio, subisce una serie di trasformazioni chimico-fisiche che prendono il nome di “processi di weathering”. In base alla quantità di prodotto rilasciato, i rilasci di olio possono portare ad ingenti danni ambientali, minando la sopravvivenza degli ecosistemi contaminati dall’olio. La condizione di rilevante criticità ambientale prodotta da uno sversamento accidentale di olio richiede la preparazione di precisi piani di intervento. Tipicamente le azioni intraprese hanno lo scopo di attuare la riduzione della massa di olio galleggiante e di evitare lo spiaggiamento dell’olio. Il presente lavoro di tesi si colloca nell’ambito della modellazione matematica degli sversamenti superficiali di olio in mare, al fine di quantificare l’influenza delle diverse azioni di emergenza sull’olio sversato. Lo scopo della tesi è quello di testare un software denominato ROC - Response Options Calculator, per simulare i fenomeni di weathering degli sversamenti di olio in presenza di azioni di emergenza di diversa tipologia. Il lavoro di tesi è suddiviso come segue: il capitolo 1 ha un ruolo introduttivo; nel capitolo 2 è descritto in dettaglio il software ROC; nel capitolo 3 è presentata l’applicazione del codice ad un caso di studio rappresentato da una piattaforma “offshore”, per la quale sono considerati 3 differenti scenari di rilascio accidentale sulla superficie del mare, a ciascuno dei quali corrisponde una diversa risposta all’emergenza ed un diverso insieme di risorse; nello stesso capitolo è inoltre presentata l’applicazione di un’equazione per la progettazione della risposta meccanica ad uno dei rilasci del caso di studio; il capitolo 4 riporta alcune considerazioni conclusive.

Valutazione dei "requisiti di performance essenziali" di un dispositivo medico: il caso studio di un iniettore automatico per l'uso di CO2 come mezzo di contrasto

Angiodroid The CO2 Injector è un dispositivo medico che permette il dosaggio di CO2 nelle cavità vascolari a volumi e pressioni controllate. La CO2 agisce come mezzo di contrasto durante gli esami angiografici, offrendo notevoli vantaggi e bassissimo tasso di complicazioni rispetto ai mezzi di contrasto iodati. L’oggetto di questa tesi è lo studio di due Essential Performance Requirements (EPR) di Angiodroid, definiti come le prestazioni di una funzione clinica diversa da quella relativa alla sicurezza di base, in cui la perdita o la degradazione oltre i limiti specificati dal produttore comporta un rischio inaccettabile. Gli EPR presi in considerazione sono il volume e la pressione di iniezione di CO2, in quanto l’erogazione affidabile e ripetibile del gas permette sia di garantire la sicurezza del paziente sia di standardizzare i protocolli di iniezione per i diversi distretti vascolari. Sovradosaggio e sovrapressione della somministrazione della dose di CO2 possono comportare potenziali rischi clinici per il paziente, mentre sottodosaggio e una sottopressione non sono legati a rischi clinici, piuttosto comportano una scarsa qualità dell’immagine radiologica. Lo scopo della tesi è quello di validare gli intervalli di precisione del volume e della pressione di iniezione in diversi scenari entro i quali il dispositivo è considerato conforme e sicuro. I test di validazione sono stati eseguiti su 5 iniettori al termine della loro life cycle (8 anni) attraverso un invecchiamento accelerato. I valori di volume e la pressione di iniezione sono stati esaminati sia in aria, cioè senza carico, sia su un modello di paziente simulato, quindi con carico, utilizzando introduttori e cateteri angiografici autorizzati dalla Food and Drug Administration. Tutte le analisi sono state effettuate simulando gli scenari di funzionamento dell'iniettore più critici.

Regolarizzazione con Variazione Totale per il miglioramento di immagini di Risonanza Magnetica

In questo elaborato si propone il metodo di regolarizzazione mediante Variazione Totale per risolvere gli artefatti presenti nelle immagini di Risonanza Magnetica. Di particolare interesse sono gli artefatti di Gibbs, dovuti al troncamento dei dati, nel processo di acquisizione, e alla tecnica di ricostruzione basata sulla trasformata di Fourier. Il metodo proposto si fonda su un problema di minimo la cui funzione obiettivo è data dalla somma di un termine che garantisce la consistenza con i dati, e di un termine di penalizzazione, ovvero la Variazione Totale. Per la risoluzione di tale problema, si utilizza il metodo Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). In conclusione, si mostra l’efficacia del metodo descritto applicandolo ad alcuni problemi test con dati sintetici e reali.

Riqualificazione o demolizione e ricostruzione? Metodo di valutazione della circolarità e applicazione al caso della "Corte Palazzo" ad Argelato, Bologna

La prima parte della seguente tesi intende studiare lo stato dell’arte in ambito delle principali tecnologie di smaltimento e di recupero dei rifiuti da costruzione, per poi analizzare le metodologie di analisi del sistema di decostruzione, basate su processi di calcolo semplificati. La seconda parte si concentra invece sul confronto tra due ipotesi di intervento differenti: uno scenario di riqualificazione energetica e uno di demolizione e ricostruzione. L’obiettivo della ricerca è indagare quale dei due interventi sia il più circolare e sostenibile, dal punto di vista ambientale ed economico. Questo obiettivo si concretizza mediante lo svolgimento di una analisi LCA attraverso l’utilizzo del software OneClick LCA. Il caso di studio sul quale viene svolta tale indagine consiste nella villa realizzata agli inizi del Novecento, appartenente al complesso “Corte Palazzo” sito ad Argelato (Bologna). Per lo scenario di demolizione, dopo una prima analisi iniziale delle tecniche circolari da poter applicare più adeguate al contesto esistente, è stato sviluppato un progetto che rispettasse le stesse caratteristiche dimensionali (in termini di sagoma) e le stesse prestazioni dell’involucro (in termini di trasmittanza termica) dell’edificio riqualificato. Il metodo di analisi proposto, reiterabile e proposto ad altri casi di studio, eventualmente implementato per includere tutti i materiali che compongono il sistema costruttivo e non soltanto quelli dell’involucro, rappresenta un efficace strumento di valutazione dell’impatto ambientale ed economico degli interventi, per consentire ai progettisti e ai committenti di compiere scelte più consapevoli.

Valutazione sperimentale di approcci di TinyML per problemi di classificazione: un caso di studio con Arduino Nano 33 BLE

Il TinyMachineLearning (TinyML) è un campo di ricerca nato recentemente che si inserisce nel contesto dell’Internet delle cose (IoT). Mentre l’idea tradizionale dell’IoT era che i dati venissero inviati da un dispositivo locale a delle infrastrutture cloud per l’elaborazione, il paradigma TinyML d’altra parte, propone di integrare meccanismi basati sul Machine Learning direttamente all’interno di piccoli oggetti alimentati da microcontrollori (MCU ). Ciò apre la strada allo sviluppo di nuove applicazioni e servizi che non richiedono quindi l’onnipresente supporto di elaborazione dal cloud, che, come comporta nella maggior parte dei casi, consumi elevati di energia e rischi legati alla sicurezza dei dati e alla privacy. In questo lavoro sono stati svolti diversi esperimenti cercando di identificare le sfide e le opportunità correlate al TinyML. Nello specifico, vengono valutate e analizzate le prestazioni di alcuni algoritmi di ML integrati in una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense, attraverso un framework TinyML. Queste valutazioni sono state effettuate conducendo cinque diversi macro esperimenti, ovvero riconoscimento di Colori, di Frequenze, di Vibrazioni, di Parole chiave e di Gesti. In ogni esperimento, oltre a valutare le metriche relative alla bontà dei classificatori, sono stati analizzati l’occupazione di memoria e il tasso di inferenza (tempo di predizione). I dati utilizzati per addestrare i classificatori sono stati raccolti direttamente con i sensori di Arduino Nano. I risultati mostrano che il TinyML può essere assolutamente utilizzato per discriminare correttamente tra diverse gamme di suoni, colori, modelli di vibrazioni, parole chiave e gesti aprendo la strada allo sviluppo di nuove promettenti applicazioni sostenibili.

Studio di metodi e strumenti per la valutazione dell'impatto ambientale e di sostenibilità dei processi di produzione additiva

La produzione additiva è una tecnologia innovativa completamente rivoluzionaria. La sua tecnica di costruzione layer by layer a partire da un file digitale consente la progettazione di componenti più complessi e ottimizzati, favorendo la stampa 3D su richiesta. La produzione additiva è potenzialmente in grado di offrire numerosi vantaggi sul tema della sostenibilità, rappresentati dall’utilizzo più efficiente delle risorse, dalla vita estesa dei prodotti e dalle nuove configurazioni delle catene di valore. L’ importanza di determinare gli impatti che tale processo genera lungo il suo ciclo di vita, ha portato ad una revisione della letteratura su tale argomento. In particolare, la mancanza di dati e modelli ha focalizzato l’attenzione su studi LCA di specifici processi. Grazie a tale strumento è stato possibile determinare l’influenza di diversi materiali, parametri di processo e scenari di utilizzo. Infine, viene mostrato quanto sia significativo l’impatto sociale che è in grado di generare la produzione additiva.

Reti neurali convoluzionali nell'elaborazione di immagini mammografiche

Il tema centrale di questa tesi è il Machine Learning e la sua applicabilità nella ricostruzione di immagini biomediche, nello specifico di immagini mammarie. Il metodo attualmente più diffuso per la rilevazione del tumore al seno è la Mammografia 2D digitale, ma l’interesse mostrato ultimamente verso la Tomosintesi ha dimostrato una migliore capacità di diagnosi tumorale, anche ai primi stadi. Sebbene le due tecniche combinate siano in grado di rilevare anche la minima lesione, questo comporta una sovraesposizione alle radiazioni. Lo scopo finale, perciò, è quello di fornire un valido strumento di supporto per la caratterizzazione automatica di masse e opacità in immagini di tomosintesi, così da sottoporre il paziente ad un singolo esame radiografico. L'obiettivo è stato dunque ricostruire, tramite reti neurali Convoluzionali, immagini sintetiche di Tomosintesi di qualità superiore e il più possibile vicine a quelle di mammografia 2D. Sono state presentate nel dettaglio le due tecniche di imaging, le problematiche ad esse legate ed un approfondito confronto dosimetrico. Dopo una trattazione teorica dei principi delle CNN, sono state riportate le caratteristiche delle architetture di rete realizzate nella parte progettuale dell’elaborato. Sono stati valutati i comportamenti dei differenti modelli neurali per uno stesso Dataset di immagini di Tomosintesi, individuandone il migliore in termini di prestazioni finali nelle immagini di Test. Dagli studi effettuati è stata provata la possibilità, in un futuro sempre più prossimo, di applicare la Tomosintesi, con l’ausilio delle reti Convoluzionali, come tecnica unica di screening e di rilevazione del tumore al seno.

Modelli di Machine Learning per la Valutazione della Qualità del Vino

Descrizione, implementazione in Python e valutazione di modelli di Machine Learning e di tutte le sue fasi di Preprocessing, EDA, Training, Test e Evaluation, per valutare la qualità del vino attraverso le sue caratteristiche fisico-chimiche.

Sviluppo e valutazione di un modello GT-Power di un motore sovralimentato ad accensione comandata e iniezione diretta alimentato ad idrogeno

Negli ultimi decenni sempre più attenzione è stata posta sugli effetti derivanti dalla produzione dell'energia. In particolare, emissioni di specie inquinanti e gas serra sono state oggetto di continue limitazioni al fine di raggiungere soluzioni energetiche sempre meno climalteranti. Ciò ha evidenziato la necessità di sviluppare nuove soluzioni inerenti alla mobilità sostenibile. Tra le possibili soluzioni, l'utilizzo di idrogeno rappresenta una delle più promettenti grazie alle proprietà chimiche che lo contraddistinguono. L'impiego di tale elemento come combustibile in un tradizionale motore a combustione interna propriamente convertito garantirebbe la possibilità di una transizione energetica progressiva grazie all'utilizzo di una tecnologia già ampiamente consolidata e avanzata. Questo lavoro si concentra sullo sviluppo di un modello 1D di un motore a combustione interna alimentato ad idrogeno per studiarne le potenzialità. Al fine di ottenere dati attendibili, si è sviluppato e validato un modello su un motore noto di cui i dati in benzina erano disponibili. Successivamente, tale modello è stato convertito all'utilizzo di idrogeno. Completata la conversione sono state svolte svariate prove al variare dei principali parametri motoristici quali: lambda, anticipo d'accensione, giri, carico. Il modello sviluppato ha mostrato risultati comparabili con i dati attualmente disponibili in letteratura al variare delle diverse condizioni operative. In particolare, alte efficienze e basse emissioni sono garantite da combustioni magre, tuttavia alti carichi non possono essere raggiunti per limiti derivanti dal gruppo di sovralimentazione. Sono stati ottenuti promettenti risultati che incoraggiano uno sviluppo avanzato del modello, con l’obbiettivo futuro di effettuare esperimenti con l’idrogeno su un motore reale.

Implementazione di reti neurali per missioni di telerilevamento satellitare da immagini iperspettrali

L’utilizzo di reti neurali, applicate a immagini iperspettrali, direttamente a bordo di un satellite, permetterebbe una stima tempestiva ed aggiornata di alcuni parametri del suolo, necessari per ottimizzare il processo di fertilizzazione in agricoltura. Questo elaborato confronta due modelli derivati dalle reti EfficientNet-Lite0 ed EdgeNeXt per la stima del valore di pH del terreno e delle concentrazioni di Potassio (K), Pentossido di Fosforo (P2O5) e Magnesio (Mg) da immagini iperspettrali raffiguranti campi agricoli. Sono stati inoltre testati due metodi di riduzione delle bande: l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) e un algoritmo di selezione basato sull’Orthogonal Subspace Projection (OSP). Lo scopo è ridurre le dimensioni delle immagini al fine di limitare le risorse necessarie all’inferenza delle reti, pur preservandone l’accuratezza. L’esecuzione in tempo reale (23.6 fps) della migliore soluzione ottenuta sul sistema embedded Dev Board Mini ne dimostra l’applicabilità a bordo di nanosatelliti.

Oli d'oliva aromatizzati: formulazione, valutazione compositiva e sensoriale

La presente sperimentazione ha avuto come obiettivo la formulazione di oli aromatizzati, ottenuti mediante la tecnica di co-frangitura delle olive con arancia, sottoprodotti dell’arancia, melagrana e pepe nero. In questo lavoro di tesi viene affrontata la definizione di olio aromatizzato, cioè un olio d’oliva arricchito con uno o più composti aromatici, come oli essenziali, spezie, erbe aromatiche o frutti. Inizialmente vengono esposte le principali tecniche di aromatizzazione. Successivamente vengono trattati i principali parametri di qualità per la classificazione merceologica degli oli, i composti volatili e i composti fenolici che caratterizzano questi prodotti, ed infine viene descritta la valutazione sensoriale degli oli d’oliva. I campioni di olio prodotti sono stati sottoposti ad analisi per la valutazione dello stato idrolitico, mediante determinazione titrimetrica dell’acidità libera e del contenuto di composti ad attività riducente tramite determinazione spettrofotometrica con reattivo di Folin-Ciocalteu. Infine, sono stati studiati i composti volatili degli oli aromatizzati prodotti, identificando e quantificando i principali attributi sensoriali mediante analisi descrittiva effettuata da un gruppo di assaggiatori addestrati. Dalle analisi eseguite sui campioni si è potuto riscontrare come gli oli prodotti non abbiano problemi di degradazione idrolitica, possiedano un contenuto medio/alto di composti fenolici e siano caratterizzati dalla presenza di attributi secondari positivi.