| Elenco delle attività formative previste per i dottorandi del secondo anno |
Nanostructured sensors for health and motion monitoring
data presunta: I semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 20
docente del corso: Hossein Cheraghi Bidsorkhi qualifica: Ricercatore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Polymer composites and nanocomposites for electrical and sensing applications: Polymers, nanocomposites and nanostructured fillers: overview, Production method: overview, Development of polymer nanocomposites for electrical application, Polymer composites and nanocomposites for sensing application
- Polymer nanocomposites characterization: Morphological, Mechanical, Electrical, Electromechanical
- Applications: Electrical and Electromechanical applications, Structural health monitoring (SHM), Motion Monitoring, Sweat sensors, Other: Energy harvesting and Drug delivery
- Experimental laboratory: Production of a polymer nanocomposites for health and motion monitoring, Mechanical, Electrical and electromechanical characterization, Characterization of sweat sensors,
- Simulation Calculation laboratory: Development of predictive models
Objectives:
The course has the following main objectives:
1) Provide the attendance an overview about polymer composites and nanocomposites for electrical and sensing applications
2) Description of the main characterization techniques, with particular emphasis on characterization of health and motion monitoring sensors
4) Influence of morphological features on electrical, mechanical and electromechanical properties
5) Provide practical experience aimed at the manufacture and characterization of health and motion sensors obtained through the use of new nano materials
6) Provide the theoretical notions necessary for the development of predictive models
modalità di accertamento finale: Quizzes conducted in class and an assessment of the laboratory activities carried out during the course.
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Tecniche Avanzate di Misurazione e Trattamento dei Dati di Misura
data presunta: I semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 30
docente del corso: Federico Carere qualifica: Ricercatore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Obiettivo
Il corso di dottorato si propone di offrire una panoramica completa sulla catena di misura e sulle tecniche di acquisizione dati, approfondendo le fasi critiche che influenzano la qualità, l'affidabilità e l’interpretazione delle informazioni raccolte. Saranno analizzati i principali elementi che determinano la precisione e la robustezza dei dati, fornendo strumenti metodologici per ottimizzare l'intero processo di acquisizione ed elaborazione.
Particolare attenzione sarà dedicata alla caratterizzazione dei sistemi di misura, considerando l'intera catena di acquisizione, che include sensori, circuiti di condizionamento, blocchi di conversione analogico-digitale e algoritmi di elaborazione, visualizzazione e rappresentazione dei dati. Saranno inoltre trattati aspetti cruciali come la gestione dell'incertezza, la correzione degli errori sistematici e aleatori, e le metodologie avanzate di trattamento ed elaborazione dei dati acquisiti.
L’obiettivo del corso è fornire competenze specialistiche per valutare, progettare e ottimizzare i sistemi di acquisizione dati, rendendoli più efficienti e affidabili in diversi ambiti di ricerca e applicazione.
Contesto
La qualità dei dati acquisiti nei sistemi di misura è un elemento fondamentale per garantire l'affidabilità delle analisi e delle decisioni basate su di essi.
Ogni fase della catena di misura, dalla selezione dei sensori alla digitalizzazione del segnale, fino all’elaborazione e alla visualizzazione dei dati, influisce direttamente sulle prestazioni del sistema e sulla validità delle informazioni ottenute.
Le tecniche di acquisizione devono essere progettate tenendo conto di parametri critici come risoluzione, rumore, frequenza di campionamento e strategie di filtraggio, al fine di assicurare che i dati siano accuratamente rappresentativi del fenomeno osservato. Una gestione non ottimale di questi aspetti può introdurre distorsioni e incertezze che compromettono la precisione e l'affidabilità dei risultati.
In questo contesto, il corso fornirà strumenti metodologici e pratici per comprendere, valutare e ottimizzare l’intero processo di acquisizione ed elaborazione dati.
Saranno proposti esempi e applicazioni pratiche in diversi ambiti di ricerca, con particolare attenzione ai sistemi di misura e analisi dati nell’ingegneria elettrica, energetica, e in altri settori tecnologici.
modalità di accertamento finale: Saranno previste sessioni pratiche per l’applicazione di algoritmi di elaborazione dati, con particolare attenzione al trattamento dei dati provenienti da sistemi di misura. Queste esercitazioni consentiranno ai partecipanti di sperimentare direttamente le metodologie analizzate nel corso e di confrontarsi con problematiche reali di acquisizione ed elaborazione dati.
Contenuti del Corso
Il corso si articola principalmente attorno a tre aspetti:
•Analisi della qualità del dato di misura: valutazione dell’accuratezza di un dato, gestione dell’incertezza e mitigazione degli errori sistematici ed aleatori;
•Progettazione e ottimizzazione di sistemi di misura: scelta dei sensori, dei circuiti di condizionamento del segnale, tecniche di digitalizzazione, e tecniche di filtraggio per garantire dati rappresentativi;
•Influenza della qualità dei dati sugli algoritmi di elaborazione: Analisi dell'impatto delle caratteristiche del dato sulle prestazioni degli algoritmi, con applicazioni pratiche di elaborazione e rappresentazione delle informazioni.
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Controlli Non Distruttivi e Misure senza Contatto
data presunta: I semestre - tipologia: riconducibile al progetto formativo - modalità di erogazione: Ex-cathedra - numero ore: 30
docente del corso: Alessandro Sardellitti qualifica: Ricercatore affiliazione: Italiana
programma delle attività: Obiettivo
Il corso si propone di fornire agli studenti una conoscenza approfondita delle tecniche di Test Non Distruttivi (CND) e del loro utilizzo nei processi di monitoraggio, ispezione e controllo della qualità di materiali e strutture. L’obiettivo principale è consentire una comprensione dettagliata dei principi fisici alla base di queste metodologie, con particolare attenzione ai metodi elettromagnetici, come le correnti indotte e il magnetic flux leakage, e agli ultrasuoni. Inoltre, il corso mira a sviluppare competenze pratiche per l'applicazione delle tecniche di CND in diversi contesti industriali, sia nella fase di produzione che durante l’esercizio operativo. Un altro aspetto centrale riguarda la progettazione di sistemi di acquisizione dati e l'uso di strategie avanzate di elaborazione e ottimizzazione delle misure, con un focus specifico sull’ottimizzazione delle sonde di misura e sulle moderne tecniche di data processing. Sarà inoltre approfondito il ruolo delle tecniche non distruttive nello Structural Health Monitoring, un approccio innovativo per il monitoraggio continuo e in tempo reale dell’integrità strutturale di materiali e componenti in settori come l’aerospaziale, l’ingegneria civile e i trasporti. Infine, il corso prevede esperienze di laboratorio per consentire agli studenti di applicare le metodologie studiate a casi reali, sperimentando soluzioni per migliorare l’affidabilità delle misure e sviluppando competenze operative avanzate.
Contesto
Le tecniche di Controllo Non Distruttivi rappresentano un elemento fondamentale nel settore industriale e nella ricerca, in quanto permettono di valutare l’integrità e l’affidabilità di componenti e strutture senza comprometterne la funzionalità. Il loro impiego è cruciale in ambiti come la produzione industriale, dove vengono utilizzate per il controllo qualità dei materiali, l’ingegneria civile e infrastrutturale, dove consentono di monitorare la sicurezza e la durabilità di edifici e ponti, e il settore aerospaziale e dei trasporti, dove garantiscono l’affidabilità e la sicurezza di veicoli, aeromobili e infrastrutture. Un altro contesto di applicazione fondamentale è lo Structural Health Monitoring, un campo innovativo che consente il monitoraggio continuo e in tempo reale dello stato di salute delle strutture, permettendo di prevenire guasti critici e di migliorare la sicurezza operativa.
Il corso si inserisce in questo scenario fornendo una formazione completa che integra una solida base teorica con una forte componente applicativa. L’integrazione di metodologie di acquisizione dei dati e data processing consente di affrontare le sfide legate all’analisi e all’ottimizzazione delle misure, preparando gli studenti ad affrontare problemi concreti nel mondo della ricerca e dell’industria.
Contenuti del Corso
Il corso si articola principalmente attorno a tre aspetti:
•Tecniche di test non distruttivi e principi fisici;
•Progettazione dei sistemi di acquisizione dati;
•Impatto della qualità dei dati sugli algoritmi di elaborazione.
modalità di accertamento finale: Saranno previste sessioni pratiche per l’applicazione di algoritmi di elaborazione dati, con particolare attenzione al trattamento dei dati provenienti da sistemi di misura. Queste esercitazioni consentiranno ai partecipanti di sperimentare direttamente le metodologie analizzate nel corso e di confrontarsi con casi reali.
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