Insegnamento
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CFU
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SSD
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Ore Lezione
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Ore Eserc.
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Ore Lab
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Ore Studio
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Attività
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Lingua
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20801757 -
AUTOMAZIONE INDUSTRIALE
(obiettivi)
FORNIRE UN INSIEME DI STRUMENTI FORMALI PER LA MODELLISTICA DEI FLUSSI INFORMATIVI E L’OTTIMIZZAZIONE DELLA GESTIONE OPERATIVA DI SISTEMI PRODUTTIVI AUTOMATIZZATI, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO AI SISTEMI FLESSIBILI DI LAVORAZIONE E ASSIEMATURA.
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ADACHER LUDOVICA
( programma)
SCHEDULING
CONTROLLO DELLE OPERAZIONI SU UNA MACCHINA EDD,SPT,MOORE, SMITH, SMITH MODIFICATO, LAWLER
CONTROLLO DELLE OPERAZIONI NELLE CELLE GRAFO DEGLI STATI, CONFLITTI, PROGRAMMAZIONE DINAMICA E A*.
CONTROLLO DELLE OPERAZIONI NELLE LINEE ALGORITMO DI JOHNSON PER IL SEQUENZIAMENTO SU DUE MACCHINE APPLICAZIONE DELL'ALGORITMO DI GILMORE E GOMORY A LINEE DI DUE MACCHINE SENZA ATTESA INTERMEDIA
MINIMO RITARDO MASSIMO CON TEMPO DI RILASCIO POSITIVO E INTERRUZIONE: 'BRANCH AND BOUND"; GRAFO DISGIUNTIVO PER IL JOB SHOP ("CLIQUE" DI MACCHINE) SEQUENZIAMENTO DI MACCHINA SPOSTANDO IL COLLO DI BOTTIGLIA: EURISTICA RISOLUTIVA PER IL JOB SHOP ("SHIFTING BOTTLENECK")
SIMULAZIONE
LA SIMULAZIONE AD EVENTI DISCRETI, METODOLOGIA FONDAMENTALE PER LA VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI DI SISTEMI COMPLESSI (DI CALCOLO, DI TELECOMUNICAZIONE, DI TRAFFICO, ECC) È LA MATERIA SU CUI VERTE QUESTO CORSO. PUR ESSENDO DI CARATTERE INTRODUTTIVO, IL CORSO HA COME OBIETTIVO DI RENDERE LO STUDENTE IN GRADO DI AFFRONTARE LO STUDIO DI CASI REALI AVENDO CONOSCENZA DEL METODO DA SEGUIRE E DELLE POTENZIALITÀ DELLE TECNICHE DISPONIBILI
GLI ARGOMENTI TRATTATI POSSONO ESSERE RAGGRUPPATI NEI SEGUENTI TRE FASI:
O COSTRUZIONE DI UN MODELLO DI UN SISTEMA REALE:
VERRANNO DISCUSSI I CONCETTI DI LIVELLO DI ASTRAZIONE E ADEGUATEZZA DI UN MODELLO, E ILLUSTRATE ALCUNE METODOLOGIE PER LA COSTRUZIONE DEI MODELLI. GLI ESEMPI VERRANNO SVILUPPATI UTILIZZANDO DUE FORMALISMI MOLTO NOTI: LE RETI DI CODE E LE RETI DI PETRI. SARANNO INOLTRE DISCUSSE ALCUNE SEMPLICI LEGGI OPERAZIONALI CHE SERVONO PER LA DEFINIZIONE DEGLI INDICI DI PRESTAZIONE DEI MODELLI.
O "ESECUZIONE" DI UN MODELLO DI SIMULAZIONE
VERRÀ SPIEGATO COSA SIGNIFICA ESEGUIRE UN MODELLO DI SIMULAZIONE E COME SI PUÒ REALIZZARE UN PROGRAMMA DI SIMULAZIONE AD EVENTI DISCRETI. I MODELLI DI SIMULAZIONE CHE SARANNO TRATTATI SONO MODELLI PROBABILISTICI, OVVERO MODELLI LA CUI EVOLUZIONE È GOVERNATA DA LEGGI CASUALI. QUESTO RICHIEDERÀ UN RICHIAMO DEI FONDAMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ. VERRANNO INOLTRE PRESENTATI METODI PER LA GENERAZIONE DI ISTANZE DI VARIABILI CASUALI.
O INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DELLA SIMULAZIONE:
I RISULTATI PRODOTTI DA UN SIMULATORE COSTITUISCONO LE COMPONENTI DI UN CAMPIONE STATISTICO E COME TALI DEVONO ESSERE UTILIZZATI PER LA CONFERMA DELLA LORO VALIDITÀ. IL CORSO INCLUDE IL RICHIAMO DI ALCUNI ELEMENTI FONDAMENTALI DI STATISTICA UTILI PER LA PRESENTAZIONE DEI METODI CHE PERMETTONO LA STIMA INTERVALLARE DEGLI INDICI DI PRESTAZIONE DEI MODELLI STUDIATI.
SARÀ RICHIESTO AGLI STUDENTI DI SVOLGERE DEGLI ESERCIZI PRATICI PER VERIFICARE LA COMPRENSIONE DI QUANTO ESPOSTO A LEZIONE. GLI STUDENTI DOVRANNO MOSTRARE SIA CAPACITÀ DI ANALISI DI PROBLEMI REALI E IMPOSTAZIONE DI ALGORITMI RISOLUTIVI IN VIA SIMULATIVA, SIA CAPACITÀ OPERATIVE DI PROGRAMMAZIONE CON LINGUAGGI STANDARD (C, JAVA).
( testi)
DISPENSE SUL SITO DEL DOCENTE
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9
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ING-INF/04
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81
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801758 -
BASI DI DATI I
(obiettivi)
Esporre gli studenti a modelli, metodi e sistemi per la definizione, progettazione e realizzazione di sistemi software che gestiscano insiemi di dati di grandi dimensioni. Lo studente che abbia superato il corso dovrà essere in grado di: (i) realizzare applicazioni che utilizzino basi di dati anche di grande complessità, (ii) progettare e realizzare autonomamente basi di dati di media complessità, (iii) partecipare al progetto e alla realizzazione di basi di dati di grande complessità.
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TORLONE RICCARDO
( programma)
Sistemi di basi di dati: proprietà fondamentali. Modello relazionale. Algebra relazionale. SQL. Progettazione concettuale di basi di dati. Progettazione logica di basi di dati. Normalizzazione.
( testi)
P. ATZENI, S. CERI, S. PARABOSCHI, R. TORLONE: BASI DI DATI: MODELLI E LINGUAGGI DI INTERROGAZIONE. MCGRAW-HILL, SECONDA EDIZIONE 2006
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6
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ING-INF/05
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54
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801759 -
CONTROLLO FUZZY
(obiettivi)
FORNIRE LE CONOSCENZE METODOLOGICHE DI BASE SULLA LOGICA FUZZY E LA TEORIA DELLA POSSIBILITÀ E LE DIVERSE TECNICHE PER LA REALIZZAZIONE DI CONTROLLORI FUZZY E DI SISTEMI DI ELABORAZIONE DI MISURE. AL TERMINE DEL CORSO, IL DISCENTE SARÀ IN GRADO DI VALUTARE IL PROGETTO DI UN CONTROLLORE FUZZY NONCHÉ DI PROGETTARE E IMPLEMENTARE AUTONOMAMENTE UN SISTEMA BASATO SULLA LOGICA FUZZY PER L’ANALISI DI DATI SENSORIALI.
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ULIVI GIOVANNI
( programma)
INSIEMI FUZZY: DEFINIZIONE ED ESTENSIONE DEGLI OPERATORI LOGICI USUALI. FAMIGLIE DI OPERATORI E LORO SEMANTICA. UTILIZZI DIRETTI DELLA LOGICA FUZZY NELL’ELABORAZIONE DI DATI SENSORIALI E NEL CONTROLLO. RELAZIONI ED IMPLICAZIONI FUZZY. TIPI DI CONTROLLORI FUZZY. CONTROLLORI DI MANDAMI E CONTROLLORI TAKAGI-SUGENO. PROPRIETÀ DELLE REGOLE DI UN CONTROLLORE FUZZY. SCELTA FRA UN CONTROLLORE “TRADIZIONALE” ED UNO FUZZY. TRATTAMENTO DELLE INFORMAZIONI INCERTE: MISURE DI CREDIBILITÀ E PLAUSIBILITÀ, IL BASIC MASS ASSIGNMENT E LA REGOLA DI DEMPSTER SHAFER. SISTEMI AD APPRENDIMENTO: LA RETE ANFIS. ESERCITAZIONI CON L'IMPIEGO DI MATLAB. SVILUPPO DI PROGETTI, TESINE.
( testi)
DISPENSE A CURA DEL DOCENTE
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6
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ING-INF/04
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54
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801761 -
ELEMENTI DI ORGANIZZAZIONE
(obiettivi)
FORNIRE LE NOZIONI E SVILUPPARE LE LOGICHE NECESSARIE PER COMPRENDERE IL FUNZIONAMENTO DELLE ORGANIZZAZIONI DI IMPRESE, ENTI, ISTITUZIONI. INTRODUZIONE ALL'ANALISI ORGANIZZATIVA.
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PROTTO STEFANO
( programma)
•MODULO 1 INTRODUZIONE 1. GENERALITÀ E DEFINIZIONI 2. CENNI STORICI 3. MODELLI DINAMICO E STATICO 4. SCENARIO ATTUALE •MODULO 2 STRUTTURE 1. DEFINIZIONI 2. CONCETTO DI DELEGA 3. STRUTTURE 4. COMITATI 5. STRUTTURA SECONDO MINTZBERG 6. LINEA GERARCHICA SECONDO JAQUES 7. STRUTTURA E PROCESSI 8. RETI •MODULO 3 MOTIVAZIONE 1. I BISOGNI SECONDO MASLOW E HERZBERG 2. IL LAVORO SECONDO JAQUES 3. RAPPORTO INDIVIDUO-ORGANIZZAZIONE 4. ASPETTI PSICOLOGICI DELLA DELEGA •MODULO 4 CULTURA ORGANIZZATIVA 1. IL GRUPPO PSICOLOGICO 2. IL GRUPPO DI LAVORO 3. LA CULTURA ORGANIZZATIVA •MODULO 5 MICROORGANIZZAZIONE 1.DOCUMENTI 2. RAPPRESENTAZIONE DELLA STRUTTURA 3. PROCEDURE 4. ANALISI ORGANIZZATIVA •MODULO 6 GESTIONE E SVILUPPO DELLE RISORSE UMANE 1. FUNZIONI RELATIVE ALLE R.U. RILEVANTI PER L’ORGANIZZAZIONE 2. SVILUPPO
•LABORATORIO DI ORGANIZZAZIONE E IMPRENDITORIA (I TEMI CHE NON SONO STATI OGGETTO DI LAVORI DI GRUPPO SONO POSTI FUORI PROGRAMMA) – SISTEMI INFORMATIVI – SISTEMI QUALITÀ – ANALISI PRODOTTO-MERCATO – PROCESSI – BUSINESS PLAN – POTERE NELLE ORGANIZZAZIONI
( testi)
COPIA DELLE SLIDES PROIETTATE IN AULA RICERCHE BIBLIOGRAFICHE INDIVIDUALI
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6
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ING-INF/04
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54
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801764 -
OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA
(obiettivi)
FORNIRE CONOSCENZE AVANZATE, PREVALENTEMENTE METODOLOGICHE, NECESSARIE PER RAPPRESENTARE E TRATTARE CON STRUMENTI INFORMATICI PROCESSI DECISIONALI E MODELLI QUANTITATIVI.
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NICOSIA GAIA
( programma)
INTRODUZIONE AI PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA. ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE. ANALISI DI COMPLESSITÀ DEGLI ALGORITMI. PROBLEMI IN FORMA DI RICONOSCIMENTO E DI OTTIMIZZAZIONE. CLASSI P E NP. RIDUZIONE FRA PROBLEMI. PROBLEMI NP-COMPLETI. ALGORITMI PSEUDO-POLINOMIALI. ALGORITMI DI APPROSSIMAZIONE. CLASSI DI APPROSSIMAZIONE (NPO, APX, PTAS, FPTAS, PO). ALGORITMI DI APPROSSIMAZIONE PER IL VERTEX COVER: ALGORITMI GREEDY, ALGORITMO DFS, ALGORITMI BASATI SULLA PL (ARROTONDAMENTO E PRIMALE DUALE). PROBLEMI DI KNAPSACK. NP-COMPLETEZZA. ALGORITMI DI PROGRAMMAZIONE DINAMICA. ALGORITMO GREEDY PER IL KNAPSACK 0-1. SCHEMA DI APPROSSIMAZIONE PER IL KNAPSACK 0-1. SCHEMA DI APPROSSIMAZIONE COMPLETAMENTE POLINOMIALE PER IL KNAPSACK 0-1. IL PROBLEMA DEL COMMESSO VIAGGIATORE (TSP). NP-COMPLETEZZA. NON-APPROSSIMABILITÀ DEL TSP. ESEMPI DI APPLICAZIONI. IL -TSP. UN ALGORITMO 2-APPROSSIMATO PER IL -TSP. ALGORITMO DI CHRISTOFIDES. ALGORITMO 5/3-APPROSSIMATO PER IL TSPP. EURISTICHE PER IL TSP: A INSERIMENTO CON DIVERSI CRITERI DI SCELTA; MIGLIORATIVE (2-OPT EXCHANGE, 3-OPT, K-OPT, OR-OPT, LIN-KERNIGAN, TABU SEARCH, SIMULATED ANNEALING, ALG.GENETICI); ALGORITMI PER ISTANZE GEOMETRICHE (INVILUPPO CONVESSO, A SEZIONI, SWEEP). IL PROBLEMA DI SCHEDULING SU MACCHINE PARALLELE. IL PROBLEMA DI BIN-PACKING.
( testi)
1. “LECTURE NOTES ON APPROXIMATION ALGORITHMS”, VOLUME I, R. MOTWANI.
2. G. AUSIELLO, P. CRESCENZI, G. GAMBOSI, V. KANN, A. MARCHETTI-SPACCAMELA, M. PROTASI, "COMPLEXITY AND APPROXIMATION,COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS AND THEIR APPROXIMABILITY PROPERTIES", SPRINGER VERLAG, 1999.
3. SLIDES DELLE LEZIONI
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6
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MAT/09
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54
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20801768 -
TEORIA DEI SISTEMI E DEL CONTROLLO
(obiettivi)
FORNIRE ALLO STUDENTE CONOSCENZE METODOLOGICHE E TECNICHE PER LA MODELLISTICA E LANALISI DI SISTEMI LINEARI E STAZIONARI RAPPRESENTABILI CON MODELLI ALLE VARIABILI DI STATO. FORNIRE GLI STRUMENTI PER LA PROGETTAZIONE DI ALGORITMI DI CONTROLLO BASATI SU QUESTE RAPPRESENTAZIONI. DERIVARE IL MODELLO DINAMICO ALLE VARIABILI DI STATO DI UN SISTEMA A PIÙ INGRESSI E PIÙ USCITE. VALUTARE LE PROPRIETÀ STRUTTURALI QUESTO PROGETTARNE IL CONTROLLORE ASSEGNANDO LA DINAMICA DESIDERATA, EVENTUALMENTE CON LIMPIEGO DI UN OSSERVATORE. FORNIRE I PRINCIPI DEL CONTROLLO OTTIMO.
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20801768-2 -
MODULO II
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4
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ING-INF/04
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38
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801768-1 -
MODULO I
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5
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ING-INF/04
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47
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801783 -
MISURE E IDENTIFICAZIONE PER SISTEMI DINAMICI
(obiettivi)
PRESENTARE GLI ASPETTI FONDAMENTALI DELLE MISURE E ALCUNI STRUMENTI PER LA LORO EFFETTUAZIONE. ILLUSTRARE I METODI CHE CONSENTONO DI RISALIRE AL MODELLO DINAMICO DI UN SISTEMA (OVVERO DI RICOSTRUIRNE LO STATO INTERNO) A PARTIRE DA MISURE INGRESSO/USCITA. IL CORSO FORNISCE LE BASI METODOLOGICHE DELLE TECNICHE PIÙ IMPIEGATE IN QUESTO CAMPO ED IN PARTICOLARE: ELABORAZIONE DI SEGNALI SENSORIALI, METODI PER LA STIMA DELLA RISPOSTA ARMONICA, METODI AI MINIMI QUADRATI PER L'IDENTIFICAZIONE DEI PARAMETRI DI MODELLI STANDARD, FILTRO DI KALMAN PER LA STIMA DELLO STATO.
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20801783-2 -
MODULO II
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4
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ING-INF/04
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38
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801783-1 -
MODULO I
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5
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ING-INF/04
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47
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20801784 -
OTTIMIZZAZIONE DELLA LOGISTICA
(obiettivi)
FORNIRE CONOSCENZE AVANZATE PER IL PROGETTO DI SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI PER LA PIANIFICAZIONE E SCHEDULAZIONE DI ATTIVITÀ E PER LA GESTIONE DI PROCESSI PRODUTTIVI E LOGISTICI COMPLESSI BASATI SULLE TECNICHE E SUI METODI PROPRI DELLA RICERCA OPERATIVA.
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PACCIARELLI DARIO
( programma)
1. OTTIMIZZAZIONE NON VINCOLATA GRADIENTE E MATRICE HESSIANA CONDIZIONI NECESSARIE DI MINIMO DEL PRIMO E DEL SECONDO ORDINE CONDIZIONI SUFFICIENTI DI MINIMO LOCALE CONDIZIONI SUFFICIENTI DI MINIMO GLOBALE NEL CASO CONVESSO METODO DEL GRADIENTE LINE SEARCH ESATTA, METODO DI ARMIJO E DI INTERPOLAZIONE CONVERGENZA SUBLINEARE, LINEARE, SUPERLINEARE METODO DI NEWTON LIMITI DEI METODI PER FUNZIONI NON DIFFERENZIABILI 2. OTTIMIZZAZIONE VINCOLATA MATRICE JACOBIANA E VINCOLI ATTIVI FUNZIONE LAGRANGIANA CONDIZIONI DI KARUSH KUHN TUCKER CENNI SULLE FUNZIONI DI PENALITÀ E SUI METODI DI BARRIERA 3. LA CATENA LOGISTICA SISTEMI DI PRODUZIONE LA CATENA LOGISTICA FLUSSI MATERIALI E FLUSSI INFORMATIVI LOGISTICA INTERNA ED ESTERNA 4. GESTIONE DELLE SCORTE MODELLI EOQ MODELLO SENZA BACKLOGGING MODELLO CON BACKLOGGING 5. SCHEDULING A CAPACITÀ FINITA IL PROBLEMA DI JOB SHOP SCHEDULING SCHEDULING CON BLOCKING E NO-WAIT 6. LOGISTICA DISTRIBUTIVA IL PROBLEMA DEL COMMESSO VIAGGIATORE IL PROBLEMA DI VEHICLE ROUTING 7. TURNI DEL PERSONALE IL PROBLEMA DI CREW SCHEDULING ALGORITMO DEL SUBGRADIENTE 8. LOCALIZZAZIONE DEGLI IMPIANTI ALGORITMO DI ASCESA DUALE 9. BILANCIAMENTO DELLE LINEE DI ASSEMBLAGGIO ALGORITMI FABLE E OPTPACK
( testi)
DISPENSE A CURA DEL DOCENTE
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9
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MAT/09
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81
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |
20802022 -
TEORIA DEL CONTROLLO E DEI SISTEMI
(obiettivi)
FORNIRE ALLO STUDENTE CONOSCENZE METODOLOGICHE E TECNICHE PER LA MODELLISTICA E L’ANALISI DI SISTEMI LINEARI E STAZIONARI RAPPRESENTABILI CON MODELLI ALLE VARIABILI DI STATO. FORNIRE GLI STRUMENTI PER LA PROGETTAZIONE DI ALGORITMI DI CONTROLLO BASATI SU QUESTE RAPPRESENTAZIONI. DERIVARE IL MODELLO DINAMICO ALLE VARIABILI DI STATO DI UN SISTEMA A PIÙ INGRESSI E PIÙ USCITE. VALUTARE LE PROPRIETÀ STRUTTURALI DI QUESTO E PROGETTARNE IL CONTROLLORE ASSEGNANDO LA DINAMICA DESIDERATA, EVENTUALMENTE CON L’IMPIEGO DI UN OSSERVATORE. FORNIRE I PRINCIPI DEL CONTROLLO OTTIMO E DI QUELLO NON LINEARE CON APPLICAZIONI ALLA ROBOTICA. FORNIRE LE BASI METODOLOGICHE RELATIVE ALLA MODELLISTICA E CONTROLLO DEI ROBOT MOBILI
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GASPARRI ANDREA
( programma)
CENNI SUI SISTEMI NON-LINEARI. CARATTERISTICHE. STABILITÀ ASINTOTICA E NON DI UN PUNTO PER SISTEMI NONLINEARI AUTONOMI. LINEARIZZAZIONE INTORNO AD UN PUNTO DI EQUILIBRIO.
COMPLEMENTI PER LA SINTESI IN FREQUENZA. LUOGO DELLE RADICI.
SPAZIO DI STATO. RAPPRESENTAZIONI INGRESSO-USCITA ED INGRESSO-STATO-USCITA. SCELTA DELLE VARIABILI DI STATO. INTERCONNESSIONE DI SISTEMI ALLE VARIABILI DI STATO. MATRICE DI TRANSIZIONE DELLO STATO. PROPRIETÀ DELL'ESPONENZIALE DI MATRICE. PASSAGGIO DALLA FUNZIONE DI TRASFERIMENTO ALLO SPAZIO DI STATO E VICEVERSA. TRASFORMAZIONI DI COORDINATE X=TZ. TRASFORMAZIONE DI COORDINATE PER FORMA COMPAGNA. AUTOVALORI DELLA MATRICE DINAMICA A. DIAGONALIZZAZIONE CON AUTOVALORI DISTINTI, RELAZIONI CON L'ESPANSIONE IN FRAZIONI PARZIALI. CENNI SUL CASO DI AUTOVALORI COINCIDENTI E FORMA DI JORDAN. PROPRIETÀ STRUTTURALI DEI SISTEMI.
ASSEGNAZIONE DEGLI AUTOVALORI CON REAZIONE DALLO STATO COMPLETAMENTE O PARZIALMENTE CONTROLLABILE. SPOSTAMENTO DELLA SINGOLA DINAMICA. SPOSTAMENTO DI UNA DINAMICA DA PIÙ DI UN INGRESSO CON MINIMIZZAZIONE DELLO SFORZO DI CONTROLLO. OSSERVATORE ASINTOTICO DELLO STATO. ASSEGNAZIONE DEGLI AUTOVALORI CON REAZIONE DALL’USCITA. PRINCIPIO DI SEPARAZIONE. REGOLAZIONE DELL'USCITA CON MISURA DELLO STATO E CON ESTENSIONE DINAMICA. IL REGOLATORE DI FRANCIS. TEORIA DELLA STABILITÀ PER I SISTEMI NON LINEARI. IL CONTROLLO OTTIMO.
( testi)
DISPENSE A CURA DEL DOCENTE SULLO SPAZIO DI STATO DISPONIBILI SUL SITO HTTP://WWW.DIA.UNIROMA3.IT/~GASPARRI/STUFF/COMPLEMENTI_TEORIA_DEI_SISTEMI.PDF TESTI DI RIFERIMENTO: 1) AN INTRODUCTION TO LINEAR CONTROL SYSTEMS. FORTMANN AND HITZ. 2) SISTEMI DI CONTROLLO. ISIDORI. VOLUME SECONDO. 3) NONLINEAR SYSTEMS. KHALIL. THIRD EDITION
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12
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ING-INF/04
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108
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802023 -
IDENTIFICAZIONE E FUSIONE SENSORIALE
(obiettivi)
ILLUSTRARE I METODI DI IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E FUSIONE SENSORIALE A PARTIRE DAI DATI SPERIMENTALI. FAMIGLIA DI MODELLI ARX E ARMAX. INTRODURRE I METODI A MINIMIZZAZIONE DELL'ERRORE DI PREDIZIONE: IL METODO DEI MINIMI QUADRATI; IL METODO DEI MINIMI QUADRATI RICORSIVI, IL METODO DELLA MASSIMA VEROSIMIGLIANZA. ILLUSTRARE I METODI DI IDENTIFICAZIONE PER PROCESSI CON MODELLO INCERTO E/O SOLO PARZIALMENTE NOTO: FILTRI DI BAYES (FILTRO DI KALMAN, FILTRO DI KALMAN UNSCENTED, FILTRI PARTICLE). INTRODURRE TECNICHE AVANZATE DI IDENTIFICAZIONE E FUSIONE SENSORIALE.
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PASCUCCI FEDERICA
( programma)
1. DAI DATI AL MODELLO: PROBLEMI E METODI 2. MODELLI DINAMICI DI PROCESSI STAZIONARI, ANALISI SPETTRALE E PREDIZIONE: MODELLI INGRESSO/USCITA PER SERIE TEMPORALI E RELAZIONI CAUSA/EFFETTO (MODELLI AR, MA, ARMA, ARX, ARMAX,). 3. IDENTIFICAZIONE DI MODELLI INGRESSO- USCITA PROBLEMI E TECNICHE DI STIMA. IDENTIFICAZIONE A PARTIRE DA PROVE SPERIMENTALI SEMPLICI. IDENTIFICAZIONE A MINIMI QUADRATI E A MASSIMA VEROSIMIGLIANZA. IDENTIFICAZIONE DI MODELLI AR, MA, ARMA, ARMAX. SCELTA DELLA COMPLESSITÀ (CRITERI FPE, AIC, MDL). EQUAZIONI DI YULE-WALKER E ALGORITMO DI DURBIN-LEVINSON. S 4. ARCHITETTURE PER LA FUSIONE SENSORIALE: MODELLO JDL
( testi)
T. SÖDERSTRÖM, P. STOICA: SYSTEM IDENTIFICATION, PRENTICE HALL, 1989. L. LJUNG: SYSTEM IDENTIFICATION: THEORY FOR THE USER, PRENTICE HALL, 1999. R. GUIDORZI: MULTIVARIABLE SYSTEM IDENTIFICATION, BONONIA UNIVERSITY PRESS, BOLOGNA, 2003. S. BITTANTI: IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E CONTROLLO ADATTATIVO, PITAGORA EDITRICE BOLOGNA, 2000.
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6
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ING-INF/04
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54
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802024 -
MISURE E STRUMENTAZIONE PER L'AUTOMAZIONE
(obiettivi)
PRESENTARE GLI ASPETTI FONDAMENTALI DELLE MISURE NEL SETTORE DELL'AUTOMAZIONE E ALCUNI STRUMENTI PER LA LORO EFFETTUAZIONE. IL CORSO FORNISCE LE BASI METODOLOGICHE DELLE TECNICHE PIÙ IMPIEGATE IN QUESTO CAMPO ED IN PARTICOLARE: ELABORAZIONE DI SEGNALI SENSORIALI, STIMA DELL'AUTO E MUTUA CORRELAZIONE, GENERAZIONE DEI SEGNALI DI PROVA, METODI PER LA STIMA DELLA RISPOSTA ARMONICA.
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ULIVI GIOVANNI
( programma)
Generalità selle misure. Caratteristiche dei sensori con particolare riferimento a quelli per grandezze meccaniche. Calibrazione. Catene di misura. Sistemi di acquisizione. Elaborazione dei segnali sensoriali, stima di auto e mutua correlazione, generazione di segnali di prova, stima della risposta armonica con impiego della FFT.
( testi)
TESTI DISPONIBILI AL SEGUENTE LINK: HTTP://WWW.DIA.UNIROMA3.IT/~ULIVI/
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6
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ING-INF/04
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54
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
20802025 -
SCHEDULING DI SISTEMI DI PRODUZIONE
(obiettivi)
FORNIRE CONOSCENZE AVANZATE PER LA MODELLISTICA E LA SOLUZIONE DI PROBLEMI INERENTI LA GESTIONE OPERATIVA DI SISTEMI PRODUTTIVI AUTOMATIZZATI, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO ALLO SCHEDULING DI DETTAGLIO DI SISTEMI FLESSIBILI DI LAVORAZIONE E ASSIEMATURA.
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ADACHER LUDOVICA
( programma)
1. OTTIMIZZAZIONE DEL TEMPO DI CICLO IN UNA CELLA MULTIROBOT
2. SEQUENZIAMENTO IN UNA LINEA MONOPRODOTTO CON ASSIEMATURE (MODELLO PETTINE):
3. MODELLI PER L'OTTIMIZZAZIONE OPERATIVA DEI SISTEMI INTEGRATI DI PRODUZIONE FLESSIBILE PER NUMEROSITÀ MEDIO ALTA DEI PEZZI
( testi)
DISPENSE A CURA DEL DOCENTE
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3
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MAT/09
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27
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Attività formative affini ed integrative
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ITA |