Ingegneria industriale green per lo sviluppo sostenibile - Green Industrial Engineering for Sustainable Development (sede di Latina)

Modulo 1 – Principi di dinamica multifisica e formulazioni variazionali Introduzione ai principi variazionali e loro applicazione ai sistemi meccatronici. Fondamenti di calcolo variazionale ed esempi di ottimizzazione di forma. Formulazione hamiltoniana della meccanica e sua equivalenza con quella newtoniana. Applicazioni del principio di Hamilton alla dinamica strutturale: vibrazioni di masse puntiformi e strutture continue. Equazioni di Eulero–Bernoulli, Rayleigh–Bernoulli e Timoshenko per le vibrazioni di travi. Vibrazioni assiali e accoppiate (assiale–flessionale) e fenomeni di instabilità strutturale. Formulazione hamiltoniana dei problemi elettromagnetici e circuitali. Equazioni generali dei sistemi meccatronici con coefficienti costanti, variabili nel tempo o dipendenti dallo stato. Linearizzazione delle equazioni del moto e analisi modale. Schema generale dei sistemi meccatronici controllati ed esempi numerici in Simulink. Modulo 2 – Principi di controllo ottimale Richiami sui sistemi di controllo e loro classificazione. Controllo variazionale e derivazione delle equazioni di Eulero–Lagrange per il controllo. Controllo ottimale LQR per sistemi a uno e più gradi di libertà. Esempi di applicazione del LQR a sistemi meccanici e meccatronici. Generalizzazione del metodo LQR e introduzione del filtro di Kalman. Approccio deterministico Min–Max e formulazione del problema LQG. Controllori variazionali per sistemi non lineari e non omogenei (es. cruise control). Applicazioni del controllo ottimale a sistemi con attuatori pneumatici o elettromeccanici. Progettazione di controllori LQR/LQG per la stabilizzazione del rollio navale e del moto di veicoli. Introduzione al controllo predittivo e alla retroazione integrale nel contesto LQR. Modulo 3 – Progettazione e sintesi di sistemi meccatronici Architettura di un sistema meccatronico: definizione dei sottosistemi e degli indicatori di prestazione (KPI). Modellazione del plant, dei sensori, dei motori/attuatori e dei controllori. Sintesi dei controllori mediante metodi di controllo ottimale. Verifica della progettazione tramite simulazioni in Simulink/Simscape. Esempi applicativi: sistema di sospensioni controllate elettronicamente per veicoli; sistemi di stabilizzazione d’assetto per droni; controllo vibrazionale di strutture. Esperienze di laboratorio. Introduzione alla consultazione di banche dati brevettuali (EPO, USPTO) e analisi di brevetti in ambito meccatronico.

Per seguire con profitto il corso è richiesta una solida preparazione di base nei seguenti ambiti: Meccanica razionale e dinamica del corpo rigido, con particolare riferimento ai principi di Lagrange e Hamilton e alle equazioni del moto di sistemi a uno o più gradi di libertà. Analisi matematica e algebra lineare, incluse derivate parziali, equazioni differenziali ordinarie e metodi di linearizzazione. Fisica generale ed elettromagnetismo, per comprendere i principi di accoppiamento elettromeccanico. Elementi di meccanica delle vibrazioni, inclusi modelli modali e analisi in frequenza. Fondamenti di teoria del controllo, in particolare i concetti di stabilità, retroazione e rappresentazione in spazio di stato. Conoscenze di base di programmazione e simulazione numerica in ambiente MATLAB/Simulink. Tali competenze sono normalmente acquisite nei corsi di laurea triennale in Ingegneria Meccanica, dell’Automazione, Meccatronica o affini.

Materiale didattico principale Dispense del corso redatte dal docente (Prof. Nicola Roveri), comprendenti: Full Lecture Notes – Mechatronics in Green Industrial Applications (versione aggiornata). Materiale di supporto fornito su Google Classroom: esempi numerici, modelli MATLAB/Simulink/Simscape e linee guida per la prova d’esame. Guidelines for the Exam e ulteriori istruzioni operative per la redazione del report. Testi di riferimento consigliati H. Goldstein, C. Poole, J. Safko, Classical Mechanics, Addison-Wesley. D. G. Luenberger, Optimization by Vector Space Methods, Wiley. F. L. Lewis, D. L. Vrabie, V. L. Syrmos, Optimal Control, Wiley. D. Kirk, Optimal Control Theory: An Introduction, Dover. W. J. Terrell, Feedback Control Theory, Princeton University Press. R. C. Dorf, R. H. Bishop, Modern Control Systems, Pearson. P. C. Hughes, Spacecraft Attitude Dynamics, Dover. J. J. Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and Control, Pearson. S. Skogestad, I. Postlethwaite, Multivariable Feedback Control: Analysis and Design, Wiley. K. M. Lynch, F. C. Park, Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Cambridge University Press. Materiale integrativo Documentazione ufficiale MathWorks su Simulink e Simscape, con esempi di sistemi meccatronici. Articoli tecnici e note integrative fornite durante il corso o in sede d’esame.

La frequenza non è obbligatoria, ma è fortemente consigliata. La partecipazione regolare alle lezioni frontali e alle esercitazioni numeriche consente infatti di comprendere pienamente i metodi di modellazione e controllo dei sistemi meccatronici, nonché di acquisire dimestichezza con l’uso degli strumenti software (MATLAB/Simulink/Simscape) impiegati durante il corso.

Linee guida per la parte scritta dell’esame L’esame del corso Meccatronica delle Tecnologie Verdi è suddiviso in due parti: Un report su un programma di controllo meccanico implementato in Simulink/MATLAB. Una prova scritta della durata di circa un’ora, relativa agli argomenti trattati nelle dispense condivise del corso. 1. Report Il report deve documentare un esperimento virtuale condotto utilizzando MATLAB, Simulink o Simscape, focalizzato sull’implementazione di un programma di controllo meccanico in Simulink/MATLAB. È possibile fare riferimento ai contenuti del corso come guida per la costruzione di tale programma. Risorse MATLAB/Simulink per il report d’esame Per la preparazione del report, gli studenti possono fare riferimento a modelli già sviluppati e messi a disposizione da MathWorks. Tali esempi costituiscono un punto di partenza solido per la progettazione, simulazione e personalizzazione di sistemi meccatronici all’interno degli ambienti Simulink e Simscape. Gli studenti sono incoraggiati a partire da un modello esistente, comprendere a fondo la sua struttura, e successivamente introdurre modifiche o estensioni (ad esempio: variazioni di parametri, implementazione di controllori PID o LQR, o aggiunta di disturbi esterni). La valutazione si concentrerà principalmente sulla capacità di personalizzare l’esperimento, analizzare criticamente i risultati e trarre conclusioni ingegneristiche significative. I seguenti esempi sono consigliati per la loro chiarezza e valore didattico. Gli studenti restano comunque liberi di esplorare modelli alternativi o di progettare sistemi propri, se se ne sentono in grado: Modeling a Two-Link Robotic Manipulator – MathWorks Model and Control a Manipulator Arm with Robotics and Simscape – MathWorks Inverted Pendulum with Animation – MathWorks Control of an Inverted Pendulum on a Cart – MathWorks Control DC Motor with PWM Voltage Source and H-Bridge Driver – MathWorks Permanent Magnet DC Motor – MathWorks Mass-Spring-Damper in Simulink and Simscape – MathWorks Linee guida per il report Il report deve avere una lunghezza minima di 5 pagine e deve essere organizzato in tre sezioni principali: Descrizione generale dell’esperimento: panoramica concisa dell’obiettivo e dello scopo dell’esperimento. Procedura in ambiente MATLAB: dettagli su come l’esperimento è stato configurato ed eseguito in MATLAB. Analisi dei risultati: discussione e interpretazione dei risultati ottenuti dagli esperimenti virtuali. La personalizzazione dell’esperimento è fortemente incoraggiata. La valutazione terrà conto della maturità scientifica, dell’originalità e dell’accuratezza dei risultati, in coerenza con gli argomenti trattati nel corso. Un’analisi matura e la capacità di sintetizzare risultati con approccio ingegneristico sono elementi essenziali. I seguenti materiali devono accompagnare il report: Il codice MATLAB/Simulink/Simscape (non convertito in formato PDF). Una presentazione video (di circa 15 minuti) che illustri l’analisi dei risultati, in modo analogo a una difesa di tesi. La presentazione può essere una presentazione PowerPoint con narrazione audio o una registrazione dell’autore che espone i risultati. Il lavoro può essere redatto e presentato in italiano o in inglese, a discrezione dello studente. Tutti i materiali — report in PDF, codice MATLAB e video di presentazione — devono essere inviati via e-mail all’indirizzo nicola.roveri@uniroma1.it prima di sostenere la prova scritta dell’esame. 2. Prova scritta L’esame scritto consiste in 1–2 domande principali, da svolgere in circa un’ora. Le domande riguarderanno i contenuti del corso, come presentati nei materiali e nelle dispense condivise su Google Classroom dal Prof. N. Roveri. Il numero esatto, la durata e la tipologia delle domande saranno stabiliti dal docente, in modo da garantire un livello uniforme di difficoltà per tutti gli studenti. Uso del computer durante l’esame Gli studenti sono autorizzati a utilizzare il computer esclusivamente per la parte computazionale dell’esame, al fine di semplificare calcoli laboriosi tramite l’uso del software. Si applicano rigorosamente le seguenti regole: Autorizzazione: l’uso del computer deve essere preventivamente autorizzato dal docente; lo studente deve richiedere esplicita approvazione prima di accenderlo. Sorveglianza: durante l’uso del computer, gli studenti saranno sorvegliati attentamente per prevenire comportamenti scorretti. Il docente può richiedere un cambio di postazione per monitorare meglio lo schermo. Restrizione software: sul computer potrà essere aperto esclusivamente l’ambiente MATLAB. Qualsiasi violazione di questa regola comporterà l’immediata annullazione dell’esame. Accesso ai file: gli studenti possono utilizzare file di esercizi condivisi dal docente o scrivere nuovi script durante la prova. File preparati in precedenza possono essere consultati solo se approvati preventivamente dal docente. Note testuali incorporate negli script MATLAB sono severamente vietate e comporteranno l’annullamento della prova. Tempo limitato di utilizzo: il computer può essere utilizzato solo per la parte computazionale dell’esame; una volta terminata, dovrà essere spento. Esempi di domande d’esame Di seguito alcuni esempi illustrativi di possibili domande o esercizi che potranno comparire nella prova scritta: Spiegare il ruolo della dinamica variazionale e dei principi hamiltoniani nella modellazione dei sistemi meccatronici. Discutere come tali principi siano applicati per derivare le equazioni del moto e analizzare il comportamento dei sistemi nelle applicazioni industriali “verdi”. Fornire esempi tratti dalla dinamica strutturale o dai sistemi elettromagnetici. Descrivere i principali metodi di controllo ottimale (ad esempio LQR, filtro di Kalman e LQG) e le loro applicazioni ai sistemi meccatronici. Confrontarne vantaggi e limiti e illustrarne l’implementazione in scenari industriali sostenibili, come il controllo di crociera o la soppressione delle vibrazioni. Discutere il processo di progettazione di un sistema meccatronico per un’applicazione industriale “green”. Illustrare le fasi principali — dalla definizione dell’architettura di sistema e l’identificazione dei KPI, fino alla sintesi del controllore e alla verifica tramite simulazione — includendo considerazioni relative all’efficienza energetica e alla sostenibilità.

L’insegnamento si articola in lezioni frontali, esercitazioni numeriche e attività di simulazione al calcolatore, con l’obiettivo di integrare la comprensione teorica con la capacità di modellare e controllare sistemi meccatronici complessi. Le lezioni frontali sono dedicate all’esposizione dei principi fisici, matematici e di controllo che governano i sistemi meccatronici e alla formulazione variazionale delle equazioni del moto. Durante le esercitazioni, gli studenti sviluppano modelli numerici e controllori ottimali in ambiente MATLAB/Simulink/Simscape, applicando le tecniche di modellazione multifisica e di controllo illustrate nel corso. L’attività didattica include inoltre: la discussione di casi studio relativi a sistemi reali (attuatori elettromeccanici, sospensioni controllate, droni, strutture intelligenti); lo sviluppo di un report tecnico ispirato a esperimenti virtuali condotti in MATLAB; seminari tematici e possibili visite didattiche presso laboratori o impianti industriali. Le attività si svolgono in presenza, con un approccio fortemente interattivo e orientato alla progettazione sperimentale, così da coniugare rigore teorico e applicazione pratica.