PERIODO: GENNAIO - FEBBRAIO - MARZO L’utilizzo di strumenti di modellazione numerica a parametri concentrati, atti a simulare la risposta dinamica di un dato sistema, è una pratica oramai consolidata in ambiente ingegneristico, e costituisce oggigiorno uno strumento fondamentale e imprescindibile in moltissime fasi dell’iter di definizione e sviluppo di un progetto. Specialmente nell’ambito di sistemi dinamici complessi (architetture composite e fortemente interconnesse, spiccate connotazioni interdisciplinari, dinamiche fortemente non-lineari), tale approccio permette di supportare le differenti fasi del progetto, fornendo uno strumento versatile, facilmente riconfigurabile e capace di affiancarsi e integrarsi agevolmente con le metodologie di sviluppo tradizionali (modelli analitici e/o empirici, dati sperimentali). In particolare, queste metodologie sono oramai diffusamente utilizzate in ambito sistemistico (aerospace, meccanica, meccatronica, automazione, ecc.) durante il design preliminare dell’apparato, la modellazione di dettaglio di componenti o sottosistemi, lo sviluppo o la messa a punto di logiche di controllo e l’ideazione di modelli numeri semplificati, atti svolgere differenti funzioni (monitoraggio, diagnostica, prognostica, algoritmi di ottimizzazione). Per quanto concerne i sistemi di bordo, tali algoritmi sono frequentemente implementati nei programmi di controllo e gestione residenti nel velivolo: pertanto è stato necessario definire opportune strategie di sviluppo e certificazione del software atte a garantire gli opportuni livelli di sicurezza e affidabilità. Da un punto di vista operativo, il corso sarà strutturato secondo un approccio didattico “attivo” e proporrà l’alternanza fra lezioni frontali classiche, esperienze di gruppo svolte al calcolatore (usando programmi sviluppati in Matlab-Simulink) e attività individuali (brevi lavori da svolgere di volta in volta e discutere con il docente).Tale approccio mira a fornire agli allievi le basi tecnico-scientifiche e le competenze (teoriche e pratiche) necessarie per iniziare a comprendere efficacemente e sviluppare in modo autonomo la modellazione numerica di un sistema complesso e/o di semplici algoritmi diagnostici. Nel corso delle lezioni, oltre a soffermarsi sui diversi aspetti concettuali fondamentali, sarà dedicato ampio spazio all’analisi di alcuni esempi applicativi (derivanti da casi-studio selezionati), al fine di incoraggiare gli studenti a sviluppare l'approccio critico e la "sensibilità" necessaria per operare in questo campo.

Il corso, pur proponendo un approccio principalmente mirato alla modellazione numerica di sistemi complessi e all’implementazione di algoritmi di simulazione, tratta tematiche affini a quelle presentate nei corsi di III livello “System health Management” (01TAKRO) e “Servosystems: Characteristics, analytical tools and application to a use case: aircraft flight controls” (01TAJRO), per cui essi possono fornire solide basi propedeutiche per affrontare gli argomenti trattati. Nel contempo, metodologie, modelli e algoritmi proposti in questo corso possono integrare alcune tematiche illustrate nei suddetti corsi e fornirne strumenti di analisi e simulazione numerica.

1. Introduzione del corso Inquadramento tecnico-scientifico della problematica: Systems engineering On-board systems Numerical modelling Cenni storici allo sviluppo delle tecniche d’indagine nelle applicazioni ingegneristiche Perchè Matlab-Simulink? Ambiente di simulazione numerica multidominio Simulink per Modellazione di sistemi e simulazione Cenni introduttivi all’uso di Matlab-Simulink 2. Tecniche di modellazione numerica Analisi critica delle differenti metodologie: vantaggi/svantaggi e limiti d’impiego Strategia di selezione (destinazione d’uso, livello di dettaglio, accuratezza, costi computazionali) 3. Modellazione numerica a parametri concentrati Cenni introduttivi Modelli fisico-matematici Diagrammi fisico-funzionali (rappresentazioni grafiche e cenni ai Bond Graph) Cenni di logica degli schemi a blocchi: Esempi esplicativi Analogia con linguaggio di programmazione grafico in ambiente Simulink 3.1. Alcuni esempi applicativi (di derivazione aerospaziale) 4. Modelli numerici semplificati Livello di dettaglio dei modelli e loro impiego Modelli High Fidelity (HF) e Low Fidelity (LF) Alcune tecniche di semplificazione dei modelli 4.1. Alcuni esempi applicativi (riferiti ai casi visti in 3.1) 5. Monitoraggio, diagnostica e prognostica di sistemi Generalità, classificazione e caratteristiche peculiari Algoritmi diagnostici e prognostici 5.1. Alcuni esempi applicativi 5.2. Assegnazione prova finale 6. Strategie di certificazione e gestione del software Normative di riferimento Sviluppo e implementazione del software safety critical Esempi esplicativi 7. Valutazione Finale Condivisione delle proposte elaborate dagli studenti Analisi critica delle diverse soluzioni

Modalità mista

Presentazione report scritto

P.D.1-1 - Gennaio