Attività formative/Teaching Courses
Linee Guida per la definizione del Piano Formativo e dei Contenuti del Manifesto degli Studi
Versione approvata nella Riunione del Collegio dei Docenti del 30 Marzo 2017
Generalità
Il Piano Formativo è il documento che descrive le modalità di formazione degli allievi del Corso di Dottorato (CdDt) in Ingegneria Industriale e dell'informazione dell'Università della Campania "Luigi Vanvitelli".
Il Manifesto degli Studi (MS) indica, anno per anno, le attività didattiche, collegiali e individuali, messe in essere per la realizzazione del processo formativo.
Il Piano Formativo e il Manifesto degli Studi sono approvati dal Collegio dei Docenti. Il Collegio è anche responsabile del processo formativo di alcun allievo; nell'attuazione di tali competenze il Collegio si avvale dell'ausilio di un Tutor per ciascun allievo e di eventuali discussioni istruttorie.
L’acquisizione del titolo si basa sul sistema dei crediti formativi (CFU). I crediti vengono acquisiti completando le attività previste nel piano formativo. I crediti acquisibili sono determinati per ciascuna attività sulla base dell’impegno complessivo richiesto allo studente in termini di studio ed apprendimento.
L'ammissione all'esame finale richiede di aver acquisito 180 CFU.
Articolazione del Processo Formativo
Il processo formativo si articola in.
- Attività didattiche;
- Attività scientifiche;
- Attività sussidiarie.
Attività didattiche
Le attività didattiche si dividono in
• didattica di allineamento; di specifico interesse degli allievi del primo anno di Corso. Essa ha l'obiettivo di uniformare le competenze e le conoscenze degli allievi in ingresso, affinché possano seguire con profitto il percorso formativo del Dottorato. La didattica di allineamento viene prescritta se necessario e, in ogni caso, personalizzata per ciascun allievo, tenendo conto del curriculum formativo maturato prima di accedere al Corso.
• didattica di base collegiale, destinata tipicamente a tutti gli allievi del Corso o a gruppi omogenei. L’obiettivo è quello di fornire le competenze comuni di natura fisico-matematica e tecnico-scientifiche fondamentali necessarie per la positiva frequenza del corso e la acquisizione del titolo. La didattica di base è impartita di norma tramite corsi di formazione superiore, tenuti da docenti interni o esterni di alta qualificazione;
• didattica avanzata collegiale, destinata tipicamente a gruppi specifici di allievi del Corso. La didattica di avanzata collegiale è impartita di norma tramite corsi di formazione superiore, tenuti da docenti interni o esterni di alta qualificazione;
• didattica avanzata personalizzata, destinata ai singoli allievi sulla base delle loro specifiche esigenze formative.
La attività didattica può essere svolta attraverso
• lo studio individuale;
• la partecipazione a corsi o in generale ad attività didattiche in sede o fuori sede.
La permanenza all'estero per almeno un semestre in una Università o Laboratorio di ricerca di elevata qualificazione è fortemente raccomandata.
Il Collegio, sulla base degli obiettivi formativi del dottorato, anno per anno, in fase preventiva,
• definisce le attività didattiche da organizzare in sede per la implementazione del Manifesto degli Studi, precisandone i contenuti, l'articolazione, la collocazione temporale, il/i responsabile/i, gli allievi cui sono destinate e i CFU corrispondenti;
• definisce le altre attività didattiche del Corso, eventualmente esterne (scuole nazionali, attività mutuate da altri corsi, seminari, ecc.;) da includere nel Manifesto degli Studi. Per ciascuna attività definisce gli allievi cui è destinata e i CFU corrispondenti.
Inoltre il Collegio, con riferimento ai singoli allievi, sentiti i tutor,
• sulla base della analisi dei curricula personali, definisce la eventuale didattica di allineamento di ciascun allievo in ingresso;
• nell'ambito del suo progetto formativo e sulla base della proposta dei singoli allievi, ne definisce la attività didattica, precisando i relativi CFU.
Il riconoscimento dei crediti di un'attività richiede,
• la attestazione della partecipazione rilasciata dal docente o dall'ente che ha organizzato la attività;
• la attestazione di una valutazione positiva di profitto. La valutazione si basa su opportuni criteri di accertamento definiti dal Collegio sulla base delle specifiche esigenze didattiche del Corso. Essa si inquadra nel processo generale di valutazione previsto per tutte le attività del Corso.
Attività Scientifiche
Le attività Scientifiche si dividono in
• attività sperimentale o numerica finalizzata ad obiettivi scientifici;
• predisposizione di lavori scientifici da presentare in convegni nazionali o internazionali, o da pubblicare in riviste nazionali o internazionali;
• partecipazione a convegni, congressi e seminari scientifici;
• elaborazione e produzione di documenti (elaborati, procedure, ecc) di rilievo scientifico;
• partecipazione ai lavori di gruppi di ricerca nazionali o internazionali;
• partecipazione ad attività di trasferimento tecnologico;
• contributo alla organizzazione di eventi scientifici;
• scrittura della tesi;
• altro eventuale, da definirsi a cura del Collegio.
Il Collegio, sulla base degli obiettivi formativi del dottorato, anno per anno, in fase preventiva,
• per ciascun allievo (o gruppi omogenei di allievi), nell'ambito del suo progetto formativo e sulla base della proposta del tutor, definisce l'attività scientifica dell'anno, precisando i CFU scientifici da acquisire.
Il riconoscimento dei crediti di un'attività richiede, se prevista dagli organizzatori, l'attestazione della partecipazione rilasciata dal soggetto che ha organizzato l'attività.
Attività sussidiarie
Le altre attività includono
- l'attività didattica sussidiaria o integrativa nei limiti di quanto precisato dalle norme;
- l'attività propositiva e organizzativa di progetti scientifici;
- l'organizzazione di convegni e riunioni scientifiche o di eventi di alta formazione;
- ogni altra attività utile, a giudizio del Collegio, alla formazione degli allievi.
Il Collegio, sulla base degli obiettivi formativi del dottorato, anno per anno, in fase preventiva,
• per ciascun allievo (o gruppi omogenei di allievi), nell'ambito del suo progetto formativo e sulla base della proposta del tutor, definisce la attività sussidiaria dell'anno precisando i CFU da acquisire.
Il Collegio, alla fine di ciascun anno, in fase consuntiva, per ciascuno degli allievi,
• sulla base di una relazione descrittiva dell'attività svolta, di una presentazione pubblica e del parere del tutor, riconosce i crediti acquisiti per la attività svolta nell'anno;
• nel caso concorrano le condizioni, autorizza l'ammissione all'esame finale o il passaggio all'anno successivo, eventualmente definendo le attività da svolgere per il recupero dei crediti non acquisiti.
Distribuzione delle Attività nel Processo Formativo
Di norma, le attività del processo formativo di ciascun allievo rispondono alla seguente distribuzione. Specifiche esigenze possono suggerire, per singoli allievi, articolazioni differenti.
| Primo Anno | Secondo Anno | Terzo Anno | Totale | |
| Attività didattica | 30-40 | 20-30 | 10-20 | 60-80 |
| Attività Scientifica | 20-30 | 30-40 | 40-50 | 90-120 |
| Attività Sussidiaria | 0-15 | 0-15 | 0-15 | 0-15 |
| Totale | 60 | 60 | 60 | 180 |
Sistema di Valutazione del Processo Formativo
Il sistema di valutazione del processo formativo, inquadrato nel più generale sistema di valutazione del Corso di Dottorato, prevede le seguenti specifiche attività:
• valutazione del Corso da parte degli allievi (organizzazione, articolazione, programma formativo, strutture, assistenza, tutoraggio, ecc.);
• valutazione del profitto degli allievi da parte dei responsabili delle attività didattiche (insegnamenti, seminari, ecc).
L'organizzazione e la gestione del sistema di Valutazione sono di competenza del Collegio che, tra l'altro, definisce la sua pratica implementazione (strumenti operativi, tempi, responsabilità, ecc).
Prima applicazione
In prima applicazione, le linee guida del Piano Formativo sono applicate nella forma transitoria richiesta dai tempi e dalle opportunità. La fase transitoria viene approvata dal Collegio su proposta del Coordinatore.
Piano di Studio
I ANNO
| Attività | CFU |
| Corsi a scelta di interesse comune | 12 |
| Corsi a scelta per percorso di interesse | 12 |
| Corsi a scelta | 6 |
| Studio individuale, indicare gli argomenti da approfondire | 30 |
| totale crediti 1° anno | 60 |
II ANNO
| Attività | CFU |
| Scuola Estiva obbligatoria di settore | 12 |
| Corso di Inglese obbligatorio | 6 |
| Seminari/Convegni/Studio individuale | 6 |
|
Corsi a scelta Studio per lavoro di tesi Studio individuale, indicare gli argomenti da approfondire oppure Stage all'estero specificare (per ogni mese all'estero sono riconosciuti 5 CFU) |
36 |
| totale crediti 2° anno | 60 |
III ANNO
| Attività | CFU |
| Studio individuale indicare gli argomenti da approfondire | 15 |
| Stage all'estero, specificare (per ogni mese all'etero sono riconosciuti 5 CFU) | 15 |
| Lavoro di tesi, specificare l'argomento | 30 |
| totale crediti 3° anno | 60 |
Corsi Offerti per l'anno accademico 2018/2019 e per l'anno accademico 2019/2020
|
Moduli da 3 CFU di interesse comune |
|
Modelli e Metodi Numerici |
|
Metodi Numerici per modelli non lineari e/o differenziali |
|
Metodi di Ottimizzazione |
|
Economia Circolare |
|
Nonlinear System Dynamics |
|
Competenze Avanzate di Deep Learning |
|
Corso avanzato di LabView |
|
Modellazione Geometrica e Calcolo Parametrico |
|
Metodi numerici per la soluzione di problemi mal-posti |
|
Metodi di ottimizzazione della gestione della produzione |
|
Moduli da 3 CFU per percorso d’interesse |
|
Progettazione di strutture tolleranti e resistenti al danno in materiale composito |
|
Metodi Numerici Applicati all’Ingegneria Aerospaziale: la Soluzione dei Campi di Moto di Velivoli |
|
Fondamenti di fluidodinamica dei rotori aperti e intubati |
|
Convezione in mezzi porosi e cenni di metodi numerici |
|
Formulazione Variazionale del Metodo agli Elementi Finiti |
|
La generazione dei campi magnetici: modellazione, caratterizzazione e disegno di sorgenti magnetiche |
|
Teoria dei circuiti: Calcolo automatico dei Circuiti |
|
Semantic Technologies and Interoperability |
|
Navigazione satellitare e sistemi GNSS |
|
Crashworthiness of transportation systems: structural impact and occupant protection” (“Fenomeni di urto dei sistemi di trasporto: impatto strutturale e protezione degli occupanti”) |
|
Fondamenti Teorici e Modellazione Circuitale di Sistemi di Energy Harvesting |
|
Elettronica di Potenza e Tecniche di Ottimizzazione per Sistemi di Energy Harvesting |
|
Compatibilità elettromagnetica Industriale |
|
At the Border Between Reliability and Voltage Quality |
|
I Smart Grids: A Multidisciplinary Paradigm |
L'Allievo può scegliere anche tra gli insegnamenti presenti nei manifesti dei corsi di LM tra quelli da lui non sostenuti durante il suo corso di studio.
Tabelle Scelta Insegnamenti
Seminari specifici
Mercoledì - 12/12/2018 - ore 10:00 An Overview to the STOKESIAN DYNAMICS DR. GENTA REXHA
Venerdì - 14/12/2018 - ore 10:00Parallel Computing of the STOKESIAN DYNAMICS DR. GENTA REXHA
19 Dicembre 2018, dalle ore 10:00 alle 13:00 IBM Watson IoT Platform Dr. Enrico Mancin, IBM Italia
20 Dicembre 2018, dalle ore 10:00 alle 12:00 dall’Intelligenza Artificiale alla Robotica Cognitiva Prof. Mario Vento Università di Salerno
22 febbraio 2019 alle ore 10.30, “La ricerca dell’acqua su Marte con il radar” Ing. Francesco Soldovieri, l’Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell’Ambiente (IREA-CNR), Napoli
Attività formative di Ateneo
28-11-2018_“Programma Horizon 2020 – le azioni rivolte alla ricerca d’eccellenza: il programma dell’ERC (European Research Council)”
27-02-2019_Elsevier on Campus @ University of Campania Luigi Vanvitelli
14-03-2019_Terzo Bootcamp della Startup weekend Vanvitelli
23-10-2019_"Oltre l'Università", promossa dal Dipartimento di Economia in collaborazione con l'Associazione dottorandi e dottori di ricerca in Italia
18-11-2019_“Open Science e Open Data nella comunicazione scientifica”
18-12-2019_“Toolbox per la costruzione del business plan in HORIZON 2020”
Attività di perfezionamento linguistico e informatico
Attività svolte nell'ambito della Scuola di Dottorato Politecnica e delle Scienze di Base con il Dottorato di ricerca in Ingegneria Industriale e dell’Informazione e il Dottorato di ricerca in Matematica, Fisica e Applicazioni per l’Ingegneria.
Corso di Inglese: 8 / 6 / 8+6 CFU
Programmato
32 ORE_Inglese di base
32 ORE_Inglese avanzato
24 ORE_Inglese accademico-scientifico
TITOLO DEL CORSO: Competenze Avanzate in Reti Neurali e Deep Learning: Laboratorio Applicativo di Linguistica Computazionale
Programma del corso: From Machine Learning to Deep Learning: Caratteristiche del Deep Learning e differenze con il Machine Learning. Framework Deep Learning TensorFlow, Keras, PyTorch. DeepNeural Networks: Architetture Deep, Principali tipologie, tuning ed ottimizzazione dei parametri. Reti Neurali Deep: ConvolutionalNeural Networks (CNN), caratteristiche, analisi delle criticità e dei punti di forza, principali applicazioni: Laboratorio di attività pratiche. Reti Neurali Deep: RecurrentNeural Networks (RNN), caratteristiche, analisi delle criticità e dei punti di forza, principali applicazioni: Laboratorio di attività pratiche. DeepModels for Text and Sequences: sistemi open source per NLP Google SyntaxNet e SpaCy. DeepModels for Image Processing and Computer Vision: Cenni. Test finale di verifica delle conoscenze/competenze acquisite.
Periodo di svolgimento del corso: Maggio 2019 - Dicembre 2019
Durata del Corso: 24 ore 4CFU
Modalità di accertamento delle competenze: prova di verifica finale: Elaborato da svolgere al calcolatore
Didattica di Calcolo Numerico per Applicazioni di Ingegneria
Premessa: La Scuola di Dottorato Ricerca in Ingegneria Industriale e dell'Informazione propone una formazione di alto livello nello studio delle applicazioni tecnico – scientifiche dell’Ingegneria. In tale ambito i due corsi “Modelli e Metodi Numerici” e “Metodi Numerici per modelli non lineari e/o differenziali” intendono fornire agli allievi conoscenze ad ampio spettro dell’analisi numerica utile alle applicazioni ingegneristiche. Tali corsi sono coordinati in modo tale da consentire la frequenza ad entrambi senza vincoli di ordine pertanto; sono rimosse tutte le principali condizioni di propedeuticità.
Nel corso dell’AA 2018-19 è stato tenuto il corso: “Modelli e Metodi Numerici” articolato in 25 ore.
Nel corso dell’AA. 2019-20, a partire dal prossimo, si svolgerà il secondo corso dal titolo: “Metodi Numerici per modelli non lineari e/o differenziali”. Il programma è riportato nell’allegato A. Nell’allegato B è invece riportato il programma del corso “Modelli e Metodi Numerici”, completo dei relativi riferimenti bibliografici.
Obiettivi formativi del progetto didattico
Ogni ambito dell’Ingegneria analizza problemi che richiedono per essere risolti l’utilizzo di tecniche di calcolo numerico. Il calcolo numerico è pertanto uno strumento essenziale di indagine sia qualitativa che quantitativa e si presenta come uno strumento estremamente multidisciplinare. L’enorme sviluppo delle piattaforme di calcolo ad alte prestazioni rende attualmente possibile l’analisi di problemi di reale interesse ingegneristico con tempi di calcolo accettabili. Oggigiorno proliferano i software per il calcolo numerico, soluzioni spesso commerciali altre volte di pubblico dominio, il corso si pone come obiettivo quello di presentare all’allievo in modo esauriente le principali tecniche di risoluzioni numerica dei problemi ingegneristici, chiarirne i fondamenti matematici, analizzarne le proprietà, mettendo l’allievo nelle condizioni di scegliere e utilizzare le migliori tecniche numeriche attualmente a disposizione.
Per ogni tecnica presentata viene illustrata la complessità algoritmica, le principali librerie a disposizione, i vantaggi e punti deboli di ogni metodo.
L’attività didattica in esame è strutturata in due corsi:
nel corso di Modelli e Metodi Numerici vengono trattate in particolare le tecniche di interpolazione numerica, di quadratura e derivazione numerica, si passerà quindi ad analizzare le tecniche di risoluzione di sistemi lineari sia con metodi diretti che iterativi;
nel corso di Metodi Numerici per modelli non lineari e/o differenziali vengono trattate le tecniche di risoluzione di problemi inversi, di sistemi algebrici non lineari, di equazioni differenziali ordinarie e alle derivate parziali.
Entrambi i corsi sono indipendenti; per assicurare la necessità continuità ciascuno dei corsi è preceduto da un paio di incontri di allineamento in cui sono richiamati gli strumenti matematici diffusamente trattati nell’altro corso.
Attività di valorizzazione della ricerca e della proprietà intellettuale
Attività di formazione sulla Proprietà Intellettuale e i temi del trasferimento tecnologico: 6 CFU
12-12-2019_Il fare brevettuale
Il brevetto tra Invenzione e Innovazione. Forme e tipologie di brevetti. Definizione e prassi del brevetto di invenzione industriale. I requisiti di brevettabilità. Buone pratiche per strutturare una domanda di brevetto per invenzione industriale. Iter procedurale di deposito e/o estensione del brevetto. Le ricerche brevettuali e i codici di classificazione. Definizione e prassi del modello di utilità. Comparazione fra brevetto di invenzione industriale e brevetto di modello di utilità. Registrazione di disegni e modelli. Diritti sulle invenzioni. Laboratorio pratico sulla Proprietà Intellettuale: utilizzo delle banche dati e impostazione proposte brevettuali
16-01-2020_Processi, strumenti e best practices per strutturare brevetti e modelli
Impatto della Proprietà Intellettuale sulla ricerca. Illustrazione esempi brevetti di invenzione industriale. Illustrazione esempi di disegni e modelli. Laboratorio pratico sulla proprietà intellettuale: simulazione proposte di ricerca brevettuali. Presentazione e illustrazione proposte brevettuali. Tavola rotonda per discutere sulle schede brevettuali proposte
30-01-2020_Strategie e forme di valorizzazione brevettuale.
Strumenti e opportunità per la valorizzazione della Proprietà Intellettuale. Presentazione premi e concorsi di Innovazione: Start Cup Campania, Premio Nazionale per l’Innovazione. Illustrazione esempi e modelli di Business model e business plan. Spin off come strumento di valorizzazione della ricerca. Illustrazione esempi spin-off accademici. Strumenti di finanza agevolata. Laboratorio pratico sulla Proprietà Intellettuale: valorizzazione del brevetto e trasferimento tecnologico. Strutturare modelli di business per simulare creazione di start cup e spin off.
Corsi presenti nel manifesto degli studi del XXXIV ed erogati
TITOLO DEL CORSO: Crashworthiness of transportation systems: structural impact and occupant protection” (“Fenomeni di urto dei sistemi di trasporto: impatto strutturale e protezione degli occupanti”)
Obiettivi Formativi: Lo scopo del corso è fornire gli strumenti sia teorici che pratici per la progettazione e la verifica di strutture atte ad assorbire ingenti quantità di energia, che sempre più stanno trovando largo impiego nel settore automobilistico, aeronautico e dei trasporti in genere. Il corso porrà particolare attenzione alla protezione degli occupanti al fine di progettare strutture in grado di offrire una ottima sicurezza passiva.
Contenuti: Introduzione alla crashworthiness. Tecniche di analisi e progettazione assorbitori d’urto. Tecniche di analisi e progettazione di strutture in grado di assorbire ingenti quantità di energia. Metodologie di analisi per la sicurezza degli occupanti.
Metodo Didattico: Lezioni frontali, esercitazioni applicative
Ore di Lezione 15; CFU 3
Periodo di erogazione: 02-04/09/2019
Modalità di accertamento: Correzione e discussione delle esercitazioni applicative
TITOLO DEL CORSO: Fondamenti Teorici e Modellazione Circuitale di Sistemi di Energy Harvesting
Programma del corso: Fondamenti Teorici sui Sistemi di Energy Harvesting. Sistemi di Energy Harvesting da Vibrazioni. Modellazione Circuitale di Sistemi di Energy Harvesting da Vibrazioni Risonanti di tipo Elettromagnetico. Modellazione Circuitale di Sistemi di Energy Harvesting da Vibrazioni Risonanti di tipo Piezoelettrico. Modellazione Circuitale di Sistemi di Energy Harvesting da Shock Absorbers per applicazioni Automotive. Tecniche di Tuning Meccanico e Tuning Elettrico. Maximum Power Transfer Theorem in Sistemi di Energy Harvesting da Vibrazioni. Nonlinear Dynamic Maximum Power Transfer Theorem in Sistemi di Energy Harvesting da Vibrazioni. Simulazioni Numeriche in ambiente PSIM-LTSPICE
Periodo di erogazione: dal 14 Maggio 2019 al 19 Giugno 2019.
Ore di lezione 12 ore. 3 CFU
Modalità di accertamento: Colloquio orale
TITOLO DEL CORSO: Formulazione Variazionale del Metodo agli Elementi Finiti (3CFU)
Programma del corso: Formulazione debole dell’equilibrio elastico. Metodi variazionali di approssimazione. Problemi con condizioni al contorno del secondo ordine. Analisi agli elementi finiti di problemi mono-dimensionali. Analisi agli elementi finiti di problemi bi-dimensionali. Approssimazioni del metodo agli elementi finiti. Elasticità piana. Funzioni interpolanti, integrazione numerica e considerazioni sulla modellazione
Periodo di erogazione: Ottobre-Dicembre 2019
Ore di lezione 15 ore. 3 CFU
Modalità di accertamento: Colloquio orale
TITOLO DEL CORSO: Metodi numerici per la soluzione di problemi mal-posti (CFU 3)
Contenuti: Il corso di Metodi numerici per la soluzione di problemi mal-posti si propone di introdurre gli studenti ai problemi mal-posti. Esso fornisce una panoramica aggiornata sui differenti metodi per la loro soluzione seguendo un rigoroso approccio matematico.
Obiettivi formativi: In qualsiasi ambito ingegneristico, ci si ritroverà a dover risolvere problemi mal-posti (problemi inversi). Nasce quindi la necessità di sviluppare un appropriato background per una chiara comprensione di tali problemi e dei loro possibili metodi risolutivi. Questo corso si pone di raggiungere i seguenti obiettivi formativi: lo studente acquisirà solide fondamenta matematiche sui problemi mal-posti, in particolare quelli lineari; lo studente imparerà le principali tecniche per la soluzione di problemi mal-posti evidenziando i corrispondenti limiti e vantaggi.
Programma: Problema diretto e inverso. Problema mal posto in senso di Hadamard. Introduzione alla teoria degli operatori, spazio nullo e range di un operatore. Problema mal condizionato e numero di condizionamento. Operatore auto-aggiunto: autovalori ed autofunzioni. Operatori compatti. Teorema di Hilbert-Schmidt e sua applicazione ai problemi inversi lineari. Decomposizione ai valori singolari. Estensione del Teorema di Hilbert-Schmidt ad operatori non auto-aggiunti. Condizione di Picard. Soluzione ai minimi quadrati. Regolarizzazione nel senso di Tikhonov. Soluzione a minima discrepanza ed energia fissata e soluzione a minima energia e discrepanza fissata. Scelta del parametro di regolarizzazione ottimo. Metodo della L-curve. Inverse Filtering. Metodo di massima verosimiglianza (ML). Metodo ML in presenza di rumore gaussiano.
Testi di riferimento: Bertero, Mario, and Patrizia Boccacci “Introduction to inverse problems in imaging” CRC press, 1998. Bertero, Mario. "Linear inverse and III-posed problems." Advances in electronics and electron physics. Vol. 75. Academic Press, 1989. 1-120.
Metodologie didattiche: Lezioni frontali
Periodo di erogazione: dal 9.9.2019 all’11.11.2019
Ore di lezione 15 ore. 3 CFU
Metodi di valutazione: Esame orale
TITOLO DEL CORSO: Metodi di ottimizzazione della gestione della produzione industriale
Programma: Il corso monografico ha lo scopo di sviluppare conoscenza ed attitudine alla risoluzione di problemi relativi alla gestione della produzione industriale utilizzando metodi matematici esatti. In particolare, i temi affrontati sono: (i) i problemi di ottimizzazione; (ii) il Simplesso; (iii) Problema del minimo percorso e metodi di risoluzione; (iv) Programmazione Lineare Intera (cenni).
Metodologie didattiche: Lezioni frontali
Periodo di erogazione: Settembre – Dicembre 2019
Ore di lezione 21 ore. 3 CFU
Metodi di valutazione: Esame orale
TITOLO DEL CORSO: Metodi di Ottimizzazione
Programma: Generalità. Formulazone di ottimo in termini di minimizzazione. Vincoli: classificazione e impatto. Ottimizzazione deterministica. Caratteristiche. Esemplificazioni di tecniche di ordine 0, 1 e 2. Tecniche di penalità. Ottimizzazione stocastica. Caratteristiche. Le popolazioni. Esemplificazione di tecniche. Ottimizzazione multiobiettivo. Combinazione, fuzzificazione, Approccio alla Pareto. Ottimizzazione Robusta. Esempi di applicazione
Metodologie didattiche: Lezioni frontali
Ore di lezione15 ore3 CFU
Calendario 2019: 2 luglio (3 ore), 3 luglio (2 ore) 10 luglio (1 ore) 10 settembre (2 ore), 11 settembre (2 ore), 25 settembre (2 ore), 2 ottobre (3 ore).
Metodi di valutazione: Esame orale ,articolato in due momenti: (i) il candidato prendendo le mosse dai contenuti delle lezioni, illustra un argomento del programma diffondendosi in approfondimenti ed esemplificazioni e, inoltre, risponde alle richieste di chiarimento e del docente e dei colleghi; (ii) il candidato discute ulteriori degli argomenti del programma proposti dal docente.
TITOLO DEL CORSO: Convezione in mezzi porosi e cenni di metodi numerici
Programma: Principi generali del moto in mezzi porosi ed equazioni. Trasmissione del calore in mezzi porosi ed equazione ed equazioni. Convezione forzata in mezzi porosi. Convezione naturale in mezzi porosi. Convezione mista in mezzi porosi. Applicazione del metodo dei volumi finiti. Esempio di sviluppo di una procedura numerica home-made e di modello con codice commerciale.
Metodologie didattiche: Lezioni frontali e laboratorio informatico.
Periodo di erogazione: dal 01/07/2019 al 10/07/2019.
Ore di lezione15 3CFU
Metodi di valutazione: Esame orale
TITOLO DEL CORSO: Modellazione Geometrica e Calcolo Parametrico
Programma del corso: Breve introduzione al CAD 3D parametrico con approfondimento sulle costruzioni metalliche. Family part di componenti per mezzo di tabelle Excel. Relazioni tra i parametri del modello. Design Scenarios. Studio integrato in modalità bi-associativa con analisi CAE per consentire di impostare una variabilità dei parametri geometrici, oltre al tipo di materiale e ad altri parametri di analisi, potendo giungere ad un modello finale ottimizzato. Modello DOE per l’ottimizzazione dei modelli.
Metodologie didattiche: Lezioni frontali e laboratorio informatico.
Periodo di erogazione del corso: Lun 15 luglio (4 ore) - Mer 17 luglio (4 ore) - Lun 22 luglio (4 ore) - Gio 25 luglio (4 ore) - Lun 29 luglio (5 ore)
Ore totali di lezione: 21 ore 3CFU
Accertamento: Relazione scritta attraverso presentazione di un power point.
TITOLO DEL CORSO: Virtual Measurement Instrumentation
Introduction to virtual instrumentation, Development environment, Graphical programming language paradigm, Data types and mechanical actions. Use of loops, multithreading programming out of box with simple graphical interface, use of data structures, data management and graphic representation. Use of Decision-Making Structures, Modularity: separating the functionality of a program into independent, interchangeable and reusable modules (execution of only one aspect of the desired functionality). Data Acquisition modules, Data acquisition board drivers, Library of virtual instruments (VIs) and example programs. Development of a custom measurement system, using the skills acquired during the course.
Metodologie didattiche: Lezioni frontali e laboratorio informatico.
Periodo di erogazione del corso: 19/11/2019, 20/11/2019 , 27/11/2019 , 28/11/2019 , 03/12/2019
Lun 15 luglio (4 ore) - Mer 17 luglio (4 ore) - Lun 22 luglio (4 ore) - Gio 25 luglio (4 ore) - Lun 29 luglio (5 ore)
Ore totali di lezione: 15 3CFU
Accertamento: Relazione scritta attraverso presentazione di un power point.
