PORTALE DELLA DIDATTICA

Ricerca CERCA
  KEYWORD

Area Ingegneria

Ottimizzazione Strutturale e Analisi parametrica di edifici alti e grandi infrastrutture mediante Intelligenza Artificiale (AI)

estero Tesi all'estero


Parole chiave OTTIMIZZAZIONE STRUTTURALE, ALGORITMI EVOLUTIVI

Riferimenti GIUSEPPE CARLO MARANO

Riferimenti esterni PhD Candidate Raffaele Cucuzza, PhD Candidate Marco Martino Rosso

Tipo tesi TEORICO/PROGETTUALE

Descrizione Negli ultimi anni è evidente come l'Ingegneria Bioispirata e nuove forme strutturali siano alla base di una ricerca sempre più mirata a stravolgere i classici criteri di Predimensionamento e progettazione. Se in passato, i grandi nomi dell'ingegneria strutturale guardavano a questo mondo con strumenti limitati adesso mediante l'impiego di tecniche di Soft Computing è possibile superare tutti quei problemi legati al calcolo computazionale in una perfetta sintesi tra intuito e simulazioni numeriche. In questa tesi, lo studente è chiamato ad approcciarsi a tecniche di Machine Learning basate su metodi Metaeuristici quali i Genetic Algorithm (GA) ai fini del raggiungimento di un processo di ottimizzazione topologico o formale della struttura. I risultati ottenuti verranno, in seguito, corroborati da modellazioni FEM e Analisi parametriche volte a realizzare analisi di sensitività sui parametri coinvolti nel processo di ottimizzazione.

Conoscenze richieste Matlab, Sap2000

Note Durante il percorso di tesi potrebbe essere richiesto l'apprendimento di nuovi software di modellazione parametrica quali Grasshopper (e vari tool quali Karamba 3D)


Scadenza validita proposta 15/12/2023      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
Contatti