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Fondamenti di Modellistica e Teoria dei Sistemi

01NOZPI, 01NOZPL, 01NOZYB

A.A. 2025/26

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 50
Esercitazioni in aula 30
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Collaboratori
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Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/04
MAT/09
5
3
B - Caratterizzanti
F - Altre attività (art. 10)
Ingegneria gestionale
Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro
2025/26
Questo insegnamento offre una panoramica approfondita sulla modellizzazione, l’analisi e lo studio del comportamento dei sistemi dinamici, con un approccio teorico e applicativo orientato all’ingegneria, alla scienza dei dati e all’automazione. Nella prima parte del corso vengono fornite le basi metodologiche per l’analisi dei sistemi dinamici a tempo continuo (descrizione in variabili di stato, linearizzazione, evoluzione temporale, stabilità, comportamento stazionario) e si presentano gli elementi essenziali del progetto del controllo in retroazione (feedback), con applicazione a esempi di interesse pratico. Nella seconda parte del corso si introducono i sistemi a eventi discreti, sia stocastici sia deterministici, con particolare riferimento ai modelli di interesse nei sistemi di produzione, e si illustrano le metodologie calcolo e ottimizzazione delle loro prestazioni.
This course provides a thorough overview of the modeling, analysis, and study of the behavior of dynamical systems, with a theoretical and applied approach oriented toward engineering, data science, and automation. The first part of the course introduces the methodological foundations for the analysis of continuous-time dynamical systems (state-variable representation, LTI systems, linearization, time evolution, stability, steady-state behavior) and presents the basics of feedback control design, with applications to real-world relevant examples. The second part of the course introduces discrete-event systems, both stochastic and deterministic, with particular emphasis on models of interest in production systems, and illustrates methods for the computation and optimization of their performance.
L’obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti concettuali e metodologici per descrivere e analizzare sistemi complessi (continui, discreti, o ad eventi discreti) attraverso modelli matematici e computazionali. Attraverso esempi pratici, esercitazioni e simulazioni, il corso guida lo studente nella comprensione delle dinamiche di sistemi reali, preparandolo ad affrontare problemi complessi in ambito scientifico e industriale.
L’obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti concettuali e metodologici per descrivere e analizzare sistemi complessi (continui, discreti, o ad eventi discreti) attraverso modelli matematici e computazionali. Attraverso esempi pratici, esercitazioni e simulazioni, il corso guida lo studente nella comprensione delle dinamiche di sistemi reali, preparandolo ad affrontare problemi complessi in ambito scientifico e industriale.
Conoscenze di base di analisi (specificatamente, basi di teoria delle equazioni differenziali) e geometria, in particolare, il calcolo vettoriale e matriciale.
Conoscenze di base di analisi (specificatamente, basi di teoria delle equazioni differenziali) e geometria, in particolare, il calcolo vettoriale e matriciale.
Prima parte: Sistemi continui e discreti (5 crediti): - Sistemi e modelli. Tempo continuo e tempo discreto. Richiamo di fondamenti di equazioni differenziali ordinarie (con input). - Stati e rappresentazione in variabili di stato. Esempi pratici di modellistica a tempo continuo: sistemi elettrici (risonatori), meccanici (pendolo), economici (domanda-offerta), etc. - Soluzioni, traiettorie ed equilibri. Calcolo degli equilibri. -Sistemi lineari e linearizzazione. Esempi. - Evoluzione dello stato (libera, forzata) per sistemi LTI. - Stabilità. Caratterizzazioni tramite autovalori/funzioni di Lyapunov quadratiche per i sistemi lineari. - Relazioni ingresso-stato e stato-uscita, raggiungibilità, osservabilità. - Controllo per retroazione statica dello stato e assegnazione autovalori. - Cenni di osservatori asintotici dello stato. Assegnazione della dinamica di errore. - Cenni di retroazione dinamica dall’uscita. - Esempi applicativi pratici: e.g., controllo del pendolo inverso. Seconda parte: Sistemi ad eventi discreti (3 crediti): - Introduzione ai sistemi ad eventi discreti. - Modelli logici e temporizzati. - Simulazione ad eventi discreti. - Modelli markoviani a tempo discreto e a tempo continuo. - Code e reti di code markoviane. - Esempi e applicazioni relative alla gestione dei sistemi produttivi e logistici.
Prima parte: Sistemi continui e discreti (5 crediti): - Sistemi e modelli. Tempo continuo e tempo discreto. Richiamo di fondamenti di equazioni differenziali ordinarie (con input). - Stati e rappresentazione in variabili di stato. Esempi pratici di modellistica a tempo continuo: sistemi elettrici (risonatori), meccanici (pendolo), economici (domanda-offerta), etc. - Soluzioni, traiettorie ed equilibri. Calcolo degli equilibri. -Sistemi lineari e linearizzazione. Esempi. - Evoluzione dello stato (libera, forzata) per sistemi LTI. - Stabilità. Caratterizzazioni tramite autovalori/funzioni di Lyapunov quadratiche per i sistemi lineari. - Relazioni ingresso-stato e stato-uscita, raggiungibilità, osservabilità. - Controllo per retroazione statica dello stato e assegnazione autovalori. - Cenni di osservatori asintotici dello stato. Assegnazione della dinamica di errore. - Cenni di retroazione dinamica dall’uscita. - Esempi applicativi pratici: e.g., controllo del pendolo inverso. Seconda parte: Sistemi ad eventi discreti (3 crediti): - Introduzione ai sistemi ad eventi discreti. - Modelli logici e temporizzati. - Simulazione ad eventi discreti. - Modelli markoviani a tempo discreto e a tempo continuo. - Code e reti di code markoviane. - Esempi e applicazioni relative alla gestione dei sistemi produttivi e logistici.
L’insegnamento integra opportunamente ore di lezione ed ore di esercitazioni, nella misura di circa 66% e 33% del corso, rispettivamente. Le esercitazioni vengono svolte in aula e seguono gli argomenti delle lezioni.
L’insegnamento integra opportunamente ore di lezione ed ore di esercitazioni, nella misura di circa 66% e 33% del corso, rispettivamente. Le esercitazioni vengono svolte in aula e seguono gli argomenti delle lezioni.
G. Calafiore, Elementi di Automatica, CLUT, 2nd. Ed., 2007.
G. Calafiore, Elementi di Automatica, CLUT, 2nd. Ed., 2007.
Slides; Dispense;
Lecture slides; Lecture notes;
Modalità di esame: Prova scritta (in aula);
Exam: Written test;
... L’esame è scritto ed è volto ad accertare la conoscenza degli argomenti elencati nel programma del corso e la capacità di applicare le teorie ed i metodi di modellizzazione ed analisi visti a lezione alla soluzione degli esercizi proposti. L'esame ha una durata di 1,5 ore. Durante la prova scritta non si potranno consultare testi, dispense e formulari. Inoltre, non è ammesso portare in aula dispositivi multimediali con accesso al web (ad esempio, smartphone, smartwatch e tablet). L’esame è superato se l’elaborato scritto ottiene un voto da 18/30 a 30/30 (lode inclusa). Verrà utilizzata una scala da 0 a 32 punti per la valutazione. La lode verrà assegnata se la votazione è di 32/30.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test;
L’esame è scritto ed è volto ad accertare la conoscenza degli argomenti elencati nel programma del corso e la capacità di applicare le teorie ed i metodi di modellizzazione ed analisi visti a lezione alla soluzione degli esercizi proposti. L'esame ha una durata di 1,5 ore. Durante la prova scritta non si potranno consultare testi, dispense e formulari. Inoltre, non è ammesso portare in aula dispositivi multimediali con accesso al web (ad esempio, smartphone, smartwatch e tablet). L’esame è superato se l’elaborato scritto ottiene un voto da 18/30 a 30/30 (lode inclusa). Verrà utilizzata una scala da 0 a 32 punti per la valutazione. La lode verrà assegnata se la votazione è di 32/30.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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