41° ciclo 40° ciclo 39° ciclo 38° ciclo
Giovanni Salvatore Barbato
Giovanni Salvatore Barbato
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Progetto di Ricerca
Sviluppo di una innovativa architettura software per lo sviluppo di metodologie di test con tecnica HIL e Power-HIL geograficamente distribuite
Tutor: Prof. Luigi RUBINO
Co-tutor: Prof. Roberto LANGELLA
Scopo del progetto: L’attività definirà un innovativo ambiente di test geograficamente distribuito, in grado di integrare dispositivi reali, emulati in tempo reale e basati su tecnica P-HIL (Power Hardware In the Loop). La descrizione e l’esecuzione dei test saranno formalizzate mediante la teoria dei grafi distribuiti, superando i metodi tradizionali. Saranno inoltre sviluppati metodi numerici e strumenti software per garantire l’accuratezza delle soluzioni in presenza di elementi distribuiti. L’approccio modulare consentirà la realizzazione di test complessi e ad alto livello di dettaglio, con stringenti requisiti di affidabilità e disponibilità, evitando la necessità di modellare interi sistemi elettrici ed elettronici di potenza in un unico sistema di simulazione o emulazione, come richiesto dagli approcci attuali per l’integrazione di grandi sistemi di potenza nella rete elettrica.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: SENZA BORSA
Dario Costanzo
Dario Costanzo
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Progetto di Ricerca
Caratterizzazione tracciabile dell'efficienza di dispositivi e sistemi di elettronica di potenza
Tutor: Prof. Daniele GALLO
Co-tutor: Prof. Mario LUISO
Scopo del progetto: I dispositivi e i sistemi di elettronica di potenza (PEDS) sono elementi chiave per lo sviluppo di tecnologie per la transizione energetica sostenibile. Tuttavia, la loro caratterizzazione in termini di energia dissipata ed efficienza energetica rimane un argomento industriale non ancora pienamente regolamentato da norme o dalla ricerca metrologica. Questa situazione pone in difficoltà i produttori, per cui i valori di efficienza dichiarati non sono mai tracciabili o ottenuti mediante procedure standardizzate per la valutazione dell'accuratezza e, pertanto, non sono affidabili specie in condizioni non stazionarie. L'obiettivo dell'attività sarà lo studio e lo sviluppo di sistemi e procedure di misura per la caratterizzazione tracciabile dell'efficienza energetica di PEDS ad alta frequenza e alta potenza. I sistemi di misura saranno sviluppati per componenti con potenza nominale fino a 10 kW, con riferimento a diverse condizioni operative.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Robert De Marco
Robert De Marco
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Progetto di Ricerca
Sviluppo di innovativi sistemi di dissipazione di energia di impatto per applicazioni aeronautiche
Tutor: Prof. Aniello RICCIO
Co-tutor: Dott. Francesco DI CAPRIO (Centro Italiano Ricerche Aerospaziali)
Scopo del progetto: Il progetto di ricerca mira a sviluppare sistemi innovativi per la dissipazione dell'energia meccanica generata da impatti dinamici, progettati in un’ottica di produzione additiva. Lo studio si concentrerà sullo sviluppo di sistemi passivi in grado di migliorare il livello di sicurezza delle future generazioni di aeromobili commerciali. Tali sistemi saranno impiegati per salvaguardare l'integrità delle unità di stoccaggio dell'idrogeno e dei sistemi a celle a combustibile/batterie. La ricerca prevede inoltre lo sviluppo di metodi numerici per l'ottimizzazione strutturale di assorbitori di energia a bassa massa e ad alta efficienza. Saranno prese in considerazione anche le tecnologie di produzione additiva, che consentono l'uso di concetti strutturali efficienti come le strutture lattice. Il progetto prevede la produzione di dimostratori e prototipi da sottoporre sia alla valutazione delle prestazioni strutturali sia alla validazione dei metodi di analisi e ottimizzazione. L'esecuzione di prove quasi-statiche è prevista per valutare le prestazioni globali del modello e per effettuare una correlazione numerico-sperimentale. L'idrogeno sarà utilizzato sia come combustibile primario per l'aeromobile sia per l'alimentazione delle celle a combustibile. È necessario stoccare l'idrogeno a bordo dell’aeromobile nella zona della fusoliera a causa dell'elevato volume dei serbatoi. I serbatoi di idrogeno devono avere un volume elevato perché l'idrogeno, sebbene molto leggero e con un elevato contenuto energetico per massa, ha una densità molto bassa allo stato gassoso. Attualmente sono in fase di sviluppo serbatoi di idrogeno che mirano ad aumentare il più possibile l'indice gravimetrico. L’implementazione di questi nuovi sistemi non deve in alcun modo compromettere o ridurre la sicurezza dell'aeromobile e dei passeggeri. Gli obiettivi del lavoro sono in linea con quelli di Clean Aviation Joint Undertaking, volta a integrare nuove tecnologie nella nuova classe di aeromobili per ridurre le emissioni di gas serra di almeno il 30% e raggiungere la neutralità climatica entro il 2050.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Gianmarco Di Puorto
Gianmarco Di Puorto
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Progetto di Ricerca
Manipolazione non prensile in ambiente co-working umano-robotico basata sull’AI
Tutor: Prof. Ciro NATALE
Co-tutor: Dott. Marco COSTANZO
Scopo del progetto: Il progetto di ricerca mira a sviluppare soluzioni innovative per la collaborazione tra uomo e robot in ambienti condivisi, con particolare attenzione alla manipolazione non prensile. L'obiettivo è realizzare un sistema robotico capace di interagire con l'ambiente in modo naturale, sfruttando moderne tecniche di visione, reinforcement learning e modelli VLM (Vision-Language-Model) e VLA (Vision-Language-Action). Questi modelli consentono al robot di comprendere comandi in linguaggio naturale, associarli alle informazioni visive e, per i VLA, tradurli in azioni da eseguire. Il risultato atteso è un sistema robotico consapevole della presenza umana e capace di gestire compiti dinamici come, ad esempio, il catching in ambienti condivisi, favorendo interazioni intelligenti tra uomo e robot.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Raffaele Fusco
Raffaele Fusco
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Progetto di Ricerca
Sviluppo di sensori ottici selettivi
Tutor: Prof. Nunzio CENNAMO
Co-tutor: Prof. Luigi ZENI, Dott. Francesco ARCADIO
Scopo del progetto: L'argomento da sviluppare riguarda la progettazione, la fabbricazione e la caratterizzazione di sensori plasmonici in fibra ottica per rilevare diverse sostanze di interesse in soluzioni acquose. Il progetto sarà articolato su 3 Work Packages. WP1: Progettazione di dispositivi ottici finalizzati allo sviluppo di biosensori. Progettazione numerica di sensori ottici; Studio, selezione e possibile utilizzo di specifici recettori per applicazioni di interesse, come ad esempio quelle biomedicali. WP2: Realizzazione di biosensori e caratterizzazione: Produzione e caratterizzazione di biosensori ottici; Analisi dei dati ottenuti dalle misure sperimentali ed eventuali variazioni sul metodo/sensore. Comparazione dei risultati ottenuti con l’approccio tradizionale. WP3: Realizzazione del sistema sensore: Integrazione dei sensori su sistemi complessi automatici e non; Sviluppo di un ambiente/sistema software e hardware per POCT; Validazione del sistema sensore in scenari reali.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: SENZA BORSA
Rida Maamoor
Rida Maamoor
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Riconoscimento visivo distribuito per la gestione intelligente di flotte di veicoli autonomi in architetture cloud-edge
Tutor: Prof. Antonio ESPOSITO
Co-tutor: Prof. Ciro NATALE
Scopo del progetto: Il progetto affronta l'integrazione di tecniche di computer vision e deep learning con paradigmi di elaborazione distribuita (cloud, edge, fog computing) per supportare la gestione autonoma di flotte di veicoli autonomi. L'obiettivo è progettare architetture ibride che sfruttino la potenza di calcolo locale per l'inferenza in tempo reale (rilevamento ostacoli, identificazione oggetti, navigazione visiva) e le risorse cloud per l'addestramento dei modelli, l'aggregazione dei dati e la coordinazione della flotta. Il lavoro mira a bilanciare latenza, consumo energetico e accuratezza in scenari operativi reali.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa riservata ESTERO
Alireza Mortezapoursoufiani
Alireza Mortezapoursoufiani
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X-AI focalizzata sull'uomo per la manutenzione predittiva: migliorare la fiducia degli operatori e il processo decisionale nelle operazioni di manutenzione delle fabbriche intelligenti
Tutor: Prof. Marcello FERA
Co-tutor: Prof. Mario CATERINO
Scopo del progetto: La proposta di dottorato indaga l’integrazione dell’Explainable AI (XAI) nei sistemi di manutenzione predittiva nel contesto dell’Industry 5.0, con l’obiettivo di migliorare la fiducia, l’usabilità e l’adozione da parte degli operatori. Basandosi sui limiti dell’Industry 4.0, che spesso ha trascurato i fattori umani causando stress e inefficienze, il progetto si concentra sulla progettazione di interfacce human-centered che rendano le decisioni dell’AI più comprensibili. Lo stato dell’arte evidenzia numerose tecniche di XAI ma anche una mancanza di metriche standardizzate per valutare la qualità delle spiegazioni e la comprensione da parte degli utenti. La metodologia include una revisione sistematica della letteratura, analisi dei compiti, selezione dei metodi XAI, progettazione delle interfacce e valutazione dell’usabilità. I risultati attesi includono linee guida progettuali, un framework di XAI human-centered per la manutenzione predittiva e evidenze empiriche su come i fattori umani influenzino l’adozione efficace dell’AI nei contesti industriali.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa riservata ESTERO
Ida Natriello
Ida Natriello
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Modelli e metodi per la connessione di grandi carichi alla rete di trasmissione dell’energia elettrica in sistemi con elevata penetrazione di risorse basate su inverter
Tutor: Prof. Roberto LANGELLA
Co-tutor: Prof. Luigi RUBINO
Scopo del progetto: Il progetto di dottorato riguarda lo studio dell’integrazione di grandi carichi connessi alla rete di trasmissione, con particolare riferimento ai data center e ai forni ad arco, utenze caratterizzate da un elevato utilizzo di convertitori elettronici di potenza, nei moderni sistemi elettrici con crescente penetrazione di risorse interconnesse alla rete da inverter. La rapida diffusione di tali carichi introduce nuove criticità per la pianificazione, l’esercizio e la stabilità della rete, rendendo necessario lo sviluppo di modelli e metodi avanzati coerenti con i più recenti codici di rete e standard internazionali. L’attività di ricerca è finalizzata allo sviluppo di modelli statici e dinamici in grado di riprodurre il comportamento realistico dei grandi carichi sia in condizioni di regime sia durante perturbazioni di rete. I modelli e i metodi sviluppati saranno utilizzati per studi di impatto sulla rete di trasmissione, analisi di rischio e valutazione di strategie di mitigazione.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Antonio Picone
Antonio Picone
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Sviluppo di una innovativa architettura hardware e software per l’integrazione di convertitori di potenza e macchine elettriche in smart grids
Tutor: Prof. Luigi RUBINO
Co-tutor: Prof. Roberto LANGELLA
Scopo del progetto: Nell’ambito delle attività si studieranno architetture hardware in grado di soddisfare stringenti requisiti di safety e affidabilità per applicazioni nei settori critici della distribuzione e della mobilità elettrica. Il sistema sarà basato su architetture multiprocessore e implementerà micro-macchine virtuali real-time per garantire scalabilità e robustezza. L’architettura sarà impiegabile per il controllo real-time e il monitoraggio remoto di convertitori e macchine elettriche, nonché per la loro emulazione locale o distribuita. L’integrazione di tali funzionalità consentirà test di pre-commissioning distribuiti, evitando la necessità di modelli monolitici complessi. L’obiettivo della ricerca è esplorare soluzioni alternative più aderenti alle esigenze di mercato, mantenendo un livello di accuratezza comparabile agli approcci tradizionali.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: SENZA BORSA
Lucia Pullo
Lucia Pullo
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Sviluppo di un dispositivo per il monitoraggio in tempo reale di trattamenti di ablazione tumorale
Tutor: Prof. Raffaele SOLIMENE
Co-tutor: Dott. Rosa SCAPATICCI (IREA-CNR)
Scopo del progetto: Il progetto mira allo sviluppo di un dispositivo innovativo per il monitoraggio dell’ablazione termica a microonde dell’epatocarcinoma che integri in modo sinergico la schiera di antenne con l’applicatore. Nel primo anno, si metteranno a punto mediante ambienti di simulazione numerica i modelli di antenne per imaging a microonde, un modello di applicatore e un modello semplificato dell’addome. Durante il secondo anno, si metterà a punto un algoritmo di imaging che combini opportunamente i dati misurati dalla schiera di antenne utilizzata nella tradizionale configurazione con quelli misurati dalla schiera quando l’applicatore agisce da trasmettitore. Il terzo anno sarà imperniato sulla realizzazione di un prototipo del sistema, sulla sua caratterizzazione e sulla validazione sperimentale in condizioni controllate su fantocci. Il principale risultato atteso è lo sviluppo del nuovo dispositivo e la dimostrazione dell’utilizzo cooperativo della schiera di antenne e dell’applicatore per un monitoraggio più accurato ed efficiente.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Francesco Ramaglia
Francesco Ramaglia
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Tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento di difetti nell’ingegneria manifatturiera basate su dati 3D
Tutor: Prof. Salvatore GERBINO
Co-tutor: Prof. Marcello FERA
Scopo del progetto: Il progetto di ricerca mira a indagare nuove tecniche per la rilevazione automatica di difetti in ambito manifatturiero basate su dati di dense nuvole di punti. In particolare, l’obiettivo è valutare le prestazioni di nuovi strumenti basati su AI/deep learning, confrontandole con l’attuale stato dell’arte. La ricerca intende analizzare il potenziale di tali tecniche per rendere più efficienti e affidabili attività di ispezione e controllo qualità che oggi sono spesso svolte manualmente da un operatore. Particolare attenzione sarà rivolta alla possibilità di applicare questi strumenti in contesti produttivi reali.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
Saif Ur Rehman Saif Ur Rehman
Saif Ur Rehman Saif Ur Rehman
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Studio basato su CFD e reti neurali artificiali del trasferimento accoppiato di massa ed energia termica in flussi multifisici
Tutor: Prof. Giuliano. DE STEFANO
Co-tutor: Prof. Giuseppe PEZZELLA
Scopo del progetto: Il progetto di ricerca riguarda l'indagine numerica del trasferimento accoppiato di massa ed energia termica in sistemi fluidi governati dalle equazioni di Navier-Stokes. Lo studio prevede lo sviluppo e l'implementazione di metodi a volumi finiti e differenze finite utilizzando MATLAB, Python e OpenFOAM. L'obiettivo è sviluppare modelli computazionali innovativi per simulare il flusso, la distribuzione della temperatura e il trasporto di massa. Inoltre, verranno sviluppate reti neurali artificiali (ANN) utilizzando Python per creare modelli predittivi e surrogati basati su dati numerici, con l'obiettivo di ridurre i costi computazionali mantenendo l'accuratezza. La ricerca è applicabile ai sistemi energetici, all'ingegneria termica, e ai processi industriali di trasferimento di calore e massa. Lo studio utilizzerà sia strumenti CFD open-source che codici numerici sviluppati autonomamente in MATLAB e Python, e i modelli ANN verranno addestrati utilizzando dati generati dalla CFD per una previsione rapida. Il modello verrà validato utilizzando soluzioni di riferimento presenti in letteratura e verranno condotti studi parametrici per analizzare gli effetti dei principali parametri fisici sulle caratteristiche di trasferimento di calore e massa.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa riservata ESTERO
Caterina Santoro
Caterina Santoro
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Algoritmi di Guida Navigatione e Controllo per Formazioni di Satelliti
Tutor: Prof. Immacolata NOTARO
Co-tutor: Prof. Egidio D’AMATO (UniParthenope)
Scopo del progetto: Le missioni spaziali si basano sempre più sull’impiego di flotte di satelliti cooperativi, piuttosto che su singoli satelliti monolitici di grandi dimensioni. Questo approccio consente di migliorare affidabilità e sicurezza, grazie alla ridondanza e alla capacità di riconfigurazione, e al tempo stesso di ridurre i costi, favorendo l’utilizzo di satelliti più piccoli e modulari. Il progetto di dottorato mira a sviluppare un framework innovativo di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) per sistemi multi-satellite, basato su architetture distribuite e decentralizzate. In questo contesto, ciascun satellite sarà dotato di capacità decisionali autonome e si coordina con gli altri tramite meccanismi di consensus, contribuendo al comportamento globale della flotta. Un elemento abilitante del progetto sarà l’integrazione tra approcci model-based e data-driven, con l’obiettivo di realizzare sistemi GNC affidabili, robusti ed efficienti anche in scenari complessi. In particolare, la conoscenza dell’ambiente operativo verrà affrontata tramite tecniche di stima distribuita, che combinano metodi stocastici e strumenti di intelligenza artificiale per migliorare la capacità di previsione delle dinamiche. Parallelamente, il progetto affronta il problema del controllo cooperativo della flotta mediante tecniche di controllo predittivo distribuito. Per superare i limiti computazionali e la dipendenza da modelli accurati, verranno inoltre investigate soluzioni basate su controllori neurali, addestrati tramite behavior cloning e reinforcement learning, in grado di fornire strategie di controllo efficienti e adattive.
Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 1/12/2025
Data fine: 1/12/2028
Finanziamento: Borsa di ATENEO
