Thermal and air quality modeling of an electric vehicle cabin with low-cost sensors and reinforcement learning

The design process of any electric vehicle system has to be oriented towards the best energy efficiency, together with the constraint of maintaining comfort in the vehicle cabin. Main aim of this study is to research the best thermal management solution in terms of HVAC efficiency without compromising occupant’s comfort and internal air quality. An Arduino controlled Low Cost System of Sensors was developed and compared against reference instrumentation (average R-squared of 0.92) and then used to characterise the vehicle cabin in real parking and driving conditions trials. Data on the energy use of the HVAC was retrieved from the car On-Board Diagnostic port. Energy savings using recirculation can reach 30 %, but pollutants concentration in the cabin builds up in this operating mode. Moreover, the temperature profile appeared strongly nonuniform with air temperature differences up to 10° C. Optimisation methods often require a high number of runs to find the optimal configuration of the system. Fast models proved to be beneficial for these task, while CFD-1D model are usually slower despite the higher level of detail provided. In this work, the collected dataset was used to train a fast ML model of both cabin and HVAC using linear regression. Average scaled RMSE over all trials is 0.4 %, while computation time is 0.0077 ms for each second of simulated time on a laptop computer. Finally, a reinforcement learning environment was built in OpenAI and Stable-Baselines3 using the built-in Proximal Policy Optimisation algorithm to update the policy and seek for the best compromise between comfort, air quality and energy reward terms. The learning curves show an oscillating behaviour overall, with only 2 experiments behaving as expected even if too slow. This result leaves large room for improvement, ranging from the reward function engineering to the expansion of the ML model.

Development of machine learning methods for multi-modal biomarkers detection and integration

In medicine, innovation depends on a better knowledge of the human body mechanism, which represents a complex system of multi-scale constituents. Unraveling the complexity underneath diseases proves to be challenging. A deep understanding of the inner workings comes with dealing with many heterogeneous information. Exploring the molecular status and the organization of genes, proteins, metabolites provides insights on what is driving a disease, from aggressiveness to curability. Molecular constituents, however, are only the building blocks of the human body and cannot currently tell the whole story of diseases. This is why nowadays attention is growing towards the contemporary exploitation of multi-scale information. Holistic methods are then drawing interest to address the problem of integrating heterogeneous data. The heterogeneity may derive from the diversity across data types and from the diversity within diseases. Here, four studies conducted data integration using customly designed workflows that implement novel methods and views to tackle the heterogeneous characterization of diseases. The first study devoted to determine shared gene regulatory signatures for onco-hematology and it showed partial co-regulation across blood-related diseases. The second study focused on Acute Myeloid Leukemia and refined the unsupervised integration of genomic alterations, which turned out to better resemble clinical practice. In the third study, network integration for artherosclerosis demonstrated, as a proof of concept, the impact of network intelligibility when it comes to model heterogeneous data, which showed to accelerate the identification of new potential pharmaceutical targets. Lastly, the fourth study introduced a new method to integrate multiple data types in a unique latent heterogeneous-representation that facilitated the selection of important data types to predict the tumour stage of invasive ductal carcinoma. The results of these four studies laid the groundwork to ease the detection of new biomarkers ultimately beneficial to medical practice and to the ever-growing field of Personalized Medicine.

Morte cardiaca improvvisa in Emilia-Romagna: caratteristiche della rete multidisciplinare e risultati dei primi quattro anni

Introduzione: dal 2018 è attiva in Emilia-Romagna una rete multidisciplinare per i casi di morte cardiaca improvvisa (MCI). In questo studio sono riportate le caratteristiche della rete e i risultati dei primi quattro anni di attività. Materiali e metodi: sono inclusi i casi di MCI avvenuti in Emilia-Romagna dal 2018 in soggetti con età > 1 anno e ≤55 anni. L’autopsia è stata eseguita secondo le raccomandazioni internazionali ed il cuore inviato all’Unità di Patologia Cardiovascolare del Policlinico di Sant’Orsola. A seconda degli scenari sono state eseguite analisi genetiche, tossicologiche e microbiologiche. In caso di patologie geneticamente determinate o nelle morti sine materia è stato avviato lo screening familiare. Risultati: nei primi quattro anni di attività sono pervenuti 83 casi (età media 37 anni). In tutti i casi è stato eseguito un esame cardio-patologico completo e in 55 soggetti (66%) l’analisi genetica. Tra i 75 casi completati, è stata identificata una causa certa/altamente probabile di decesso in 66 (88%). Le patologie coronariche sono la patologia più frequentemente diagnostica (20 casi, 27%) seguita dalle cardiomiopatie (21%), mentre in 9 soggetti è stata riscontrata una malattia infiammatoria. L’indagine genetica è stata completata in 42 casi, identificando in 8 una mutazione causativa o una variante verosimilmente patogena (materiale inidoneo in 9). Successivamente, è stato eseguito lo screening in 14 famiglie di probandi deceduti per patologie non acquisite identificando sei soggetti di altrettante famiglie con un fenotipo positivo o dubbio. L’analisi genetica ha permesso di individuare quattro parenti con la stessa mutazione/variante verosimilmente patogena del probando. Complessivamente, in quattro soggetti è stato impiantato un defibrillatore per la prevenzione primaria della MCI. Conclusioni: la rete multidisciplinare della MCI in Emilia-Romagna ha permesso di identificare una causa di decesso in quasi nove casi su dieci, diagnosticare diversi parenti affetti e approntare strategie preventive per la MCI.

Development of multicomponent models for the prediction of lubricant oil-fuel dilution in internal combustion engines

The current environmental crisis is forcing the automotive industry to face tough challenges for the Internal Combustion Engines development in order to reduce the emissions of pollutants and Greenhouse gases. In this context, in the last decades, the main technological solutions adopted by the manufacturers have been the direct injection and the engine downsizing, which led to the rising of new concerns related to the fuel-cylinder walls physical interaction. The fuel spray possibly impacts the cylinder liner wall, which is wetted by the lubricant oil thus causing the derating of the lubricant properties, increasing the oil consumption, and contaminating the lubricant oil in the crankcase. Also, concerning hydrogen fuelled internal combustion engines, it is likely that the high near-wall temperature, which is typical of the hydrogen flame, results in the evaporation of a portion of the lubricant oil, increasing its consumption. With regards on the innovative combustion systems and their control strategies, optical accessible engines are fundamental tools for experimental investigations on such combustion systems. Though, due to the optical measurement line, optical engines suffer from a high level of blow-by, which must be accounted for. In light of the above, this thesis work aims to develop numerical methodologies with the aim to build useful tools for supporting the design of modern engines. In particular, a one-dimensional modelling of the lubricant oil-fuel dilution and oil evaporation has been performed and coupled with an optimization algorithm to achieve a lubricant oil surrogate. Then, a quasi-dimensional blow-by model has been developed and validated against experimental data. Such model, has been coupled with CFD 3D simulations and directly implemented in CFD 3D. Finally, CFD 3D simulations coupled with the VOF method have been performed in order to validate a methodology for studying the impact of a liquid droplet on a solid surface.

Modelling, simulations and monitoring for sustainable plant and animal production systems through precision technique

Protected crop production is a modern and innovative approach to cultivating plants in a controlled environment to optimize growth, yield, and quality. This method involves using structures such as greenhouses or tunnels to create a sheltered environment. These productive solutions are characterized by a careful regulation of variables like temperature, humidity, light, and ventilation, which collectively contribute to creating an optimal microclimate for plant growth. Heating, cooling, and ventilation systems are used to maintain optimal conditions for plant growth, regardless of external weather fluctuations. Protected crop production plays a crucial role in addressing challenges posed by climate variability, population growth, and food security. Similarly, animal husbandry involves providing adequate nutrition, housing, medical care and environmental conditions to ensure animal welfare. Then, sustainability is a critical consideration in all forms of agriculture, including protected crop and animal production. Sustainability in animal production refers to the practice of producing animal products in a way that minimizes negative impacts on the environment, promotes animal welfare, and ensures the long-term viability of the industry. Then, the research activities performed during the PhD can be inserted exactly in the field of Precision Agriculture and Livestock farming. Here the focus is on the computational fluid dynamic (CFD) approach and environmental assessment applied to improve yield, resource efficiency, environmental sustainability, and cost savings. It represents a significant shift from traditional farming methods to a more technology-driven, data-driven, and environmentally conscious approach to crop and animal production. On one side, CFD is powerful and precise techniques of computer modeling and simulation of airflows and thermo-hygrometric parameters, that has been applied to optimize the growth environment of crops and the efficiency of ventilation in pig barns. On the other side, the sustainability aspect has been investigated and researched in terms of Life Cycle Assessment analyses.

Two stroke cycle, novel combustion concepts and electrification for a new generation of internal combustion engines

The pursuit of decarbonization and increased efficiency in internal combustion engines (ICE) is crucial for reducing pollution in the mobility sector. While electrification is a long-term goal, ICE still has a role to play if coupled with innovative technologies. This research project explores various solutions to enhance ICE efficiency and reduce emissions, including Low Temperature Combustion (LTC), Dual fuel combustion with diesel and natural gas, and hydrogen integration. LTC methods like Dual fuel and Reactivity Controlled Compression Ignition (RCCI) show promise in lowering emissions such as NOx, soot, and CO2. Dual fuel Diesel-Natural Gas with hydrogen addition demonstrates improved efficiency, especially at low loads. RCCI Diesel-Gasoline engines offer increased Brake Thermal Efficiency (BTE) compared to standard diesel engines while reducing specific NOx emissions. The study compares 2-Stroke and 4-Stroke engine layouts, optimizing scavenging systems for both aircraft and vehicle applications. CFD analysis enhances specific power output while addressing injection challenges to prevent exhaust short circuits. Additionally, piston bowl shape optimization in Diesel engines running on Dual fuel (Diesel-Biogas) aims to reduce NOx emissions and enhance thermal efficiency. Unconventional 2-Stroke architectures, such as reverse loop scavenged with valves for high-performance cars, opposed piston engines for electricity generation, and small loop scavenged engines for scooters, are also explored. These innovations, alongside ultra-lean hydrogen combustion, offer diverse pathways toward achieving climate neutrality in the transport sector.

Tecniche di group testing per il rilevamento di SARS-CoV-2

Oggigiorno l'individuazione diagnostica precoce della SARS-CoV-2 attraverso tamponi molecolari è fondamentale per interrompere la trasmissione del virus. Tuttavia, il monitoraggio della diffusione virale attraverso il test standard di RT-qPCR individuale comporta un elevato costo per ciascun tampone nasofaringeo analizzato e i reagenti chimici per l’estrazione dell’RNA virale sono sempre meno disponibili. Per ovviare a tali ostacoli, è stata ripresa la tecnica di group testing, sviluppata per la prima volta da Dorfman nel 1943 per individuare i soggetti affetti da sifilide prima del loro arruolamento. Questa strategia minimizza il numero di test condotti su un insieme di campioni: se un gruppo di n campioni risulta negativo, allora la condizione di ciascuno di essi è stata determinata mediante un solo test invece che con n test individuali. Negli ultimi due anni sono state sviluppate strategie in grado di migliorare le prestazioni del test di gruppo: per scenari a bassa prevalenza l’algoritmo dell’ipercubo rileva un singolo campione positivo in pool con dimensioni fino a 100 campioni attraverso due o più turni di test; invece, il P-BEST utilizza un solo turno di analisi, ma le dimensioni massime dei pool sono più ridotte. Per scenari ad alta prevalenza (10%) il team italiano dell’Università di Bologna ha progettato un metodo che identifica e rileva i membri infetti con un solo turno di test. Tuttavia, affinché il group testing sia efficace come l’analisi individuale dei tamponi molecolari, è necessario minimizzare l’effetto di diluizione, correlato alla dimensione del pool e causa di insorgenza di falsi negativi, nonché di un calo nella sensibilità nei test. I dati ottenuti da questi studi hanno dimostrato che questa strategia offre grandi potenzialità. Essa è essenziale per le indagini di routine della popolazione e concede vantaggi amplificati soprattutto se vengono testati soggetti quotidianamente in contatto tra loro, come famiglie o colleghi di lavoro.

Effetto della luce sull'innesco dell'ossidazione di oli vegetali

L’obiettivo di questo studio è quello di valutare la stabilità foto-ossidativa di oli vegetali esposti a luce ultravioletta di bassa intensità per tempi brevi (da 5 min a 8 ore); lo scopo è quello di monitorare le prime fasi di ossidazione. Per la realizzazione di questo studio, è stato messo a punto un sistema di foto-ossidazione al fine di poter adottare condizioni di analisi le più ripetibili possibili e al fine di poter escludere il possibile effetto della temperatura. I campioni di olio analizzati nel presente lavoro di ricerca, tre oli raffinati e un olio extravergine di oliva, sono stati posti in provette di vetro trasparente da 20 ml, caricati poi all’interno della camera di ossidazione in gruppi di quattro e lasciati sotto l’effetto della luce ultravioletta per diversi tempi ovvero 0, 5, 10, 20, 30, 60, 240 e 480 minuti. Sono stati presi in considerazione i seguenti parametri qualitativi di analisi per valutare lo stato ossidativo dei nostri campioni, e cioè il numero di perossido, la concentrazione di esanale e il valore di p-anisidina. Dai risultati ottenuti è stato possibile osservare che complessivamente, a livelli di insaturazione e di presenza di antiossidanti naturali differenti, l’impatto dell’esposizione alla luce è stato piuttosto simile. I tre oli raffinati hanno mostrato valori ossidativi più contenuti, mentre per l’olio EVO sono state rilevate concentrazioni più alte sia per i perossidi che per l’esanale. Questo è dovuto alla presenza di alcuni composti ad azione pro-ossidante e composti aromatici che permangono nel prodotto in quanto questo olio non subisce il processo di raffinazione. La p-anisidina per tutte e quattro gli oli testati è rimasta piuttosto costante e lineare nel tempo senza subire considerevoli variazioni. Questo sottolinea il fatto che le condizioni di stress foto-ossidativo impiegate non sono state sufficienti a determinare un aumento significativo dei prodotti di ossidazione secondaria.

Numerical Analysis and Redesign of a High Speed Linear Cascade Wind Tunnel for Aircraft Gas Turbine Engines Testing

Linear cascade testing serves a fundamental role in the research, development, and design of turbomachines as it is a simple yet very effective way to compute the performance of a generic blade geometry. These kinds of experiments are usually carried out in specialized wind tunnel facilities. This thesis deals with the numerical characterization and subsequent partial redesign of the S-1/C Continuous High Speed Wind Tunnel of the Von Karman Institute for Fluid Dynamics. The current facility is powered by a 13-stage axial compressor that is not powerful enough to balance the energy loss experienced when testing low turning airfoils. In order to address this issue a performance assessment of the wind tunnel was performed under several flow regimes via numerical simulations. After that, a redesign proposal aimed at reducing the pressure loss was investigated. This consists of a linear cascade of turning blades to be placed downstream of the test section and designed specifically for the type of linear cascade being tested. An automatic design procedure was created taking as input parameters those measured at the outlet of the cascade. The parametrization method employed Bézier curves to produce an airfoil geometry that could be imported into a CAD software so that a cascade could be designed. The proposal was simulated via CFD analysis and proved to be effective in reducing pressure losses up to 41%. The same tool developed in this thesis could be adopted to design similar apparatuses and could also be optimized and specialized for the design of turbomachines components.

Experimental analysis of the aerodynamic and mixing performance of a ventilation device

Numerous types of acute respiratory failure are routinely treated using non-invasive ventilatory support (NIV). Its efficacy is well documented: NIV lowers intubation and death rates in various respiratory disorders. It can be delivered by means of face masks or head helmets. Currently the scientific community’s interest about NIV helmets is mostly focused on optimising the mixing between CO2 and clean air and on improving patient comfort. To this end, fluid dynamic analysis plays a particularly important role and a two- pronged approach is frequently employed. While on one hand numerical simulations provide information about the entire flow field and different geometries, they exhibit require huge temporal and computational resources. Experiments on the other hand help to validate simulations and provide results with a much smaller time investment and thus remain at the core of research in fluid dynamics. The aim of this thesis work was to develop a flow bench and to utilise it for the analysis of NIV helmets. A flow test bench and an instrumented mannequin were successfully designed, produced and put into use. Experiments were performed to characterise the helmet interface in terms of pressure drop and flow rate drop over different inlet flow rates and outlet pressure set points. Velocity measurements by means of Particle Image Velocimetry were performed. Pressure drop and flow rate characteristics from experiments were contrasted with CFD data and sufficient agreement was observed between both numerical and experimental results. PIV studies permitted qualitative and quantitative comparisons with numerical simulation data and offered a clear picture of the internal flow behaviour, aiding the identification of coherent flow features.

Studio di shelf life di biscotti a diversa formulazione lipidica

I biscotti rappresentano una fetta importante del mercato alimentare di molti Paesi soprattutto occidentali. Infatti, nonostante il periodo di profonda crisi, legato prima alla pandemia da Covid-19 e ora al conflitto in Ucraina, i prodotti da forno mantengono una posizione di rilievo nel carrello dei consumatori e in particolare, la produzione e il consumo di biscotti sono in aumento. Tuttavia, le esigenze dei consumatori sono in continua evoluzione e nell’ultimo decennio si è osservato una tendenza crescente a rifiutare i prodotti contenenti olio di palma a causa della percezione negativa che si è venuta a creare riguardo agli aspetti nutrizionali, ambientali e sociali correlati al suo impiego. Per venire incontro a questa tendenza, le aziende di trasformazione stanno cercando miscele lipidiche alternative. Sostituire una sostanza grassa con un’altra non è però banale perché le modifiche si riflettono sulla qualità nutrizionale, organolettica e sulla conservabilità del prodotto finito, per questo è necessario un adeguata valutazione della qualità finale del prodotto e uno studio di shelf life preliminare. A questo scopo, in questo progetto di tesi sono state valutate le performance di due biscotti con formulazioni lipidiche differenti rispetto al biscotto ottenuto con solo olio di palma per quanto riguarda lo stato ossidativo, principale causa di scadimento qualitativo per questa tipologia di prodotto. Durante un periodo di conservazione di 355 giorni a 20°C sono stati monitorati indici di ossidazione primaria (numero di perossido) e secondaria (esanale e acidi grassi ossidati), oltre essere stata testata una generale resistenza all’ossidazione accelerata della matrice tramite strumento OXITEST. In questo modo è stato possibile confrontare lo stato ossidativo dei biscotti a diversa formulazione con l’obiettivo di valutare se la qualità di biscotti “senza olio di palma” risulta soddisfacente o meno nell’arco dell’intera shelf life destinata al prodotto.

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.

Metodi strumentali per l'analisi della frazione volatile in oli di oliva vergini come supporto al panel test

L’olio di oliva è tra i prodotti alimentari principali della dieta mediterranea e possiede delle caratteristiche salutistiche, compositive e sensoriali peculiari. La qualità e la genuinità dell’olio di oliva vergine sono valutate sia mediante determinazioni analitiche chimiche e strumentali, sia attraverso l’analisi sensoriale. Quest’ultima, realizzata con il metodo del panel test, è tra i metodi ufficiali per la classificazione degli oli di oliva vergini nelle tre categorie commerciali extra vergine, vergine e lampante. Tuttavia, l’analisi sensoriale presenta dei limiti legati, in particolare, al numero elevato di campioni di olio da analizzare rispetto alle capacità di lavoro dei panel. Negli ultimi anni è aumentata, così, la necessità di sviluppare e validare metodi analitici strumentali che, pre-classificando gli oli in esame, siano di supporto al panel test e possano ridurre il numero di campioni da sottoporre ad analisi sensoriale. In questo elaborato di tesi sono state prese in considerazione due diverse tecniche analitiche, la gas cromatografica accoppiata alla spettrometria a mobilità ionica (HS-GC-IMS) e la flash gas cromatografia (FGC E-nose), entrambe impiegate per la valutazione della frazione volatile dell’olio di oliva, responsabile degli attributi olfattivi del prodotto. Utilizzando i risultati ottenuti applicando queste due tecniche, mediante analisi multivariata, è stato possibile stimare la categoria merceologica di ogni campione appartenente ad un set di 52 oli di oliva vergini, classificandoli con un determinato livello di probabilità. Entrambe le metodiche analitiche sono già state utilizzate e valutate in precedenti studi; con la sperimentazione effettuata nell’ambito di questa tesi è stato possibile confermare l’efficacia dei modelli di stima che possono essere impiegati con finalità di screening in supporto al panel test, nell’ottica di renderli sempre più robusti ed affidabili per la classificazione degli oli di oliva vergini.

Studio e analisi dei principali metodi di correzione del bloccaggio in galleria del vento

Le gallerie del vento a pareti chiuse non permettono di ottenere risultati fedeli alla realtà a causa di numerosi effetti di interferenza. In questa tesi si provvede ad elencare i fenomeni di maggior rilievo che contribuiscono al bloccaggio e successivamente si presentano le principali formule correttive da applicare ai risultati per renderli più vicini a quelli ottenuti nei test su strada. I metodi di correzione ottenuti sono poi confrontati fra loro grazie al supporto di simulazioni in cui vengono fatte variare sia la geometria del modello, sia le condizioni al contorno, al fine di comprendere quali formule siano più efficienti in certe situazioni. Infine, sono proposti metodi alternativi alle soluzioni numeriche, in particolare sono illustrate le gallerie del vento a pareti aperte, con i loro vantaggi e svantaggi rispetto a quelle con pareti chiuse. Riguardo a queste ultime, inoltre, nell'elaborato sono esposti due metodi per limitare il bloccaggio, agendo, cioè, sulla loro geometria: le gallerie del vento a pareti fessurate e quelle con le pareti regolabili.

The Green Gold Experience. Chef internazionali alla scoperta dell’Olio EVO nel cuore verde d’Italia.

Il progetto The Green Gold Experience ha lo scopo di promuovere e valorizzare l'olio extra vergine di oliva di eccellenza della regione Umbria ad una clientela elitaria come quella degli chef stellati. L'esperienza, dalla durata di più giorni, viene promossa da A.I.R.O., Associazione Internazionale Ristoranti dell'Olio, e si svolge interamente in Umbria tra strutture ricettive di eccellenza ed aziende olivicole selezionate. L'associazione contatta direttamente gli chef stellati esteri per invitarli a prendere parte a questo servizio dove verranno loro presentati e spiegati, tramite attività e corsi specifici di degustazione e abbinamento, gli oli che caratterizzano maggiormente la regione. Le aziende olivicole umbre grazie a questa esperienza riescono ad entrare in contatto con dei possibili clienti che, utilizzando l'olio EVO nei loro ristoranti, riescono a valorizzare il prodotto esaltando la sua importanza.