Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[W001566] - OTTIMIZZAZIONE E AFFIDABILITÀ DELLE COSTRUZIONI MECCANICHEOTT
Marco ROSSI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT05] INGEGNERIA MECCANICA First Cycle Degree (3 years) - [IT05] MECHANICAL ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2022-2023
Anno regolamentoAnno regolamento: 2020-2021
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-IND/14 - PROGETTAZIONE MECCANICA E COSTRUZIONE DI MACCHINE

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Lezioni di teoria: 40 ore
Esercitazioni in classe: 8 ore

Theory: 40 hours
Training sessions: 8 hours


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L'insegnamento permette agli studenti di acquisire conoscenze per valutare criticamente un progetto meccanico in termini di affidabilità e metodi di ottimizzazione. Tali conoscenze andranno a completare la formazione tecnica di base per la figura professionale dell'ingegnere, facendo acquisire allo studente nozioni estremamente importanti nel campo meccanico, presenti in gran parte delle problematiche tecnico scientifiche dei diversi settori che stanno alla base delle applicazioni ingegneristiche e della progettazione meccanica. Inoltre, le conoscenze ricevute sull'affidabilità e l’ottimizzazione di sistemi meccanici permetteranno anche di interfacciarsi con specialisti di aree diverse (elettronica, informatica, economia) che, sotto altri aspetti, devono affrontare problemi simili.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Lo studente dovrà essere in grado di dimostrare la capacità di scegliere e applicare appropriati metodi analitici e numerici al fine di ottimizzare i parametri di interesse di sistemi meccanici e studiarli in termini di affidabilità. Tale capacità verrà valutata sulla base di una serie di abilità professionalizzanti che lo studente dovrà avere, quali la capacità approfondita di scegliere e utilizzare strumenti, procedure e metodi appropriati, conoscendone i limiti e le potenzialità; essere in grado risolvere, durante esercitazioni, problemi pratici reali di interesse ingegneristico presi dalla pratica industriale corrente; essere in grado di valutare in termini di affidabilità e di ottimizzazione sistemi ed apparati anche di elevata complessità funzionale, tenendo conto di implicazioni relative anche ad aspetti ambientali, economici ed etici.


Competenze trasversali.

La risoluzione di esercizi sulla base di dati ingegneristici presi dalla pratica industriale corrente, contribuirà a migliorare la capacità dello studente di fare scelte autonome e consapevoli durante la propria attività professionale, valutando correttamente la possibilità di migliorare e ottimizzare un qualsiasi sistema meccanico, tenendo contemporaneamente in considerazione problematiche legate all’affidabilità.


Knowledge and Understanding.

The course enables students to acquire knowledge to critically evaluate a mechanical design in terms of reliability and optimization methods. This knowledge will complement the basic technical education for the engineer's professional role, providing the student with extremely important notions in the mechanical field, notions that are present in most of the scientific and technical problems in the various areas that are the basis of engineering applications and mechanics. In addition, the knowledge received on reliability and optimization of mechanical systems will allow the student to interact with specialists from different areas (electronics, computer science, economics) that, under different conditions, face similar problems.


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

The student needs to demonstrate the ability of selecting and applying suitable analytical and numerical methods in order to optimize the parameters of interest of mechanical systems and investigate them in terms of reliability. This capacity will be evaluated on the basis of a series of vocational skills that the student must have. For instance, the ability of selecting and use tools, procedures and appropriate methods, knowing the limits and potentials of each. During the course, the student is required to solve real practical problems of engineering interest, taken by the current industrial practice. He must be able to assess, in terms of safety and optimization, systems that can also have a high functional complexity, taking into account the implications related to environment, economics and ethics.


Transversal Skills.

The solution of exercises based on engineering data taken from the current industrial practice will improve the student's ability to make independent and informed decisions during his/her professional activities, assessing correctly the possibility of improving and optimizing a generic mechanical system, keeping into consideration at the same time reliability aspects.



PROGRAMMA PROGRAM

Gli argomenti tratti nel corso sono:
- Introduzioni ai metodi probabilistici e statistici. Cenni di calcolo combinatorio e calcolo della probabilità. Funzioni di probabilità: gaussiana, funzione di Weibull, funzione esponenziale, ecc. Affidabilità, tasso di guasto, MTBF. Interpolazione di dati sperimentali, stima dei parametri.
- Reti di affidabilità per sistemi complessi. Affidabilità in serie e in parallelo, metodo dei minimal cut-set. Metodi per aumentare l’affidabilità: selezione dei componenti, collaudo, derating, ridondanza. FMEA e FMECA: esempi di stesura delle tabelle per organi meccanici di semplice funzionamento. Albero dei guasti.
- Metodi di ottimizzazione. Come gestire problemi dipendenti da tante variabili: Design of Experiment e analisi della varianza (ANOVA). Problemi di ottimizzazione; funzione obiettivo, algoritmi di minimizzazione. Ottimizzazione multiobiettivo, fronte di Pareto.

The topics covered in the course are:
- Introductions to probabilistic and statistical methods. Basics of combinatorics and probability. Probability functions: Gaussian, Weibull function, exponential function, etc. Reliability, failure rate, MTBF. Interpolation of experimental data, parameter estimation.
- Reliability networks for complex systems. Reliability in series and in parallel, minimal cut-set method. Methods to increase reliability: component selection, testing, derating, redundancy. FMEA and FMECA: examples of tables for mechanical parts and simple operations. Failure tree analysis.
- Optimization methods. How to manage problems dependent on many variables: Design of Experiment and analysis of variance (ANOVA). Optimization problems; objective function, minimization algorithms. Multi-objective optimization, Pareto frontier.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La valutazione dell’apprendimento verrà fatta attraverso una prova orale al termine del corso, inoltre si svolgeranno delle esercitazioni in classe che consentiranno di valutare lo stato di comprensione della materia.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Lo studente verrà valutato sulla comprensione di problematiche legate all'affidabilità e all’ottimizzazione di sistemi meccanici. In particolare, lo studente dovrà essere in grado di usare gli strumenti studiati durante il corso per risolvere problemi reali che si incontrano nella pratica industriale. Nella prova orale dovrà dimostrare di conoscere gli argomenti del corso e saper fare ragionamenti critici. La valutazione massima sarà data selo studente dimostrerà una padronanza completa della materia che non si limiti alla semplice memorizzazione degli argomenti.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Il voto è attribuito in trentesimi, con possibilità di lode. Il voto minimo per il superamento dell'esame è 18 trentesimi.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Il voto finale sarà dato dalla media dei punteggi in trentesimi ottenuti su due domande, una riguardante l’affidabilità e una riguardante problemi di ottimizzazione.
A tale punteggio potrà essere sommato un bonus (massimo +3) accumulato durante esercitazioni svolte in classe durante il corso.


Learning Evaluation Methods.

The learning measurement will be done through an oral test at the end of the course, in addition there will be exercises in the classroom in order to assess the level of understanding of the subject.


Learning Evaluation Criteria.

The student will be evaluated with regard to the understanding of problems related to the reliability and optimization of mechanical systems. In particular, the student must be able to use the tools studied during the course to solve real problems encountered in industrial practice. In the oral exam, he must to demonstrate that he knows the topics of the course and knows how to make critical discussions. The maximum evaluation will be given if the student demonstrates a complete mastery of the subject that is not limited to the simple memorization of the arguments.


Learning Measurement Criteria.

A thirty-points scale is used for grading, eventually "cum laude".


Final Mark Allocation Criteria.

The final grade will be the average of the scores obtained on two questions (maximum vote: 30), one concerning reliability and one concerning optimization problems.
A bonus (maximum +3) accumulated during classroom exercises can be added to this score.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Stefano Beretta, "Affidabilità delle costruzioni meccaniche", springer 2009
https://learn.univpm.it

Stefano Beretta, "Affidabilità delle costruzioni meccaniche", springer 2009
https://learn.univpm.it


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2022-2023
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2022-2023

 


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