ingegneria gestionale

1. Conoscenza e comprensione

Conoscere e comprendere i principi dell’Analisi Matematica, del calcolo differenziale e del calcolo integrale per funzioni reali di una variabile reale, con particolare riferimento ai metodi matematici in uso nelle discipline ingegneristiche.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Saper applicare in maniera sicura le tecniche del calcolo differenziale e integrale per risolvere problemi classici di Analisi Matematica in una variabile reale.

3. Autonomia di giudizio

Verificare la correttezza dei passaggi principali nella risoluzione dei problemi e interpretare i risultati ottenuti nei casi più semplici.

4. Abilità comunicative

Saper discutere e comunicare in maniera rigorosa ragionamenti matematici, utilizzando correttamente il linguaggio e la notazione dell’Analisi Matematica.

5. Capacità di apprendimento

Sviluppare un approccio rigoroso alla risoluzione dei problemi, acquisendo gli strumenti analitici di base e il metodo di ragionamento necessari per i successivi insegnamenti del corso di laurea e per la formazione della forma mentis dell’ingegnere.

Nozioni di base del calcolo algebrico. Proprietà dei numeri reali e definizione delle operazioni sui reali. Equazioni e disequazioni (di primo e secondo grado, razionali, irrazionali, con moduli); risoluzione algebrica e geometrica. Sistemi di equazioni e disequazioni. Piano Cartesiano: rette, parabole, iperboli, circonferenze ed ellissi. Definizione delle funzioni trigonometriche. Proprietà elementari delle funzioni trigonometriche, esponenziali e logaritmiche e relative equazioni e disequazioni. Sono disponibili vari precorsi di ripasso dei prerequisiti tra cui si segnala il seguente link https://stem.elearning.unipd.it/course/view.php?id=6312

La valutazione della preparazione dello studente si baserà sulla comprensione degli argomenti svolti, sull'acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulle capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole. L'esame è giudicato sufficiente se sono sufficienti sia le parti in cui è suddivisa la prova scritta sia la prova orale. Il voto finale è assegnato tenendo conto di tutte le prove d'esame.

• Titolo: Analisi matematica 1 con elementi di geometria e algebra lineare, Autori: Bramanti, Marco, Luogo: Bologna, Anno: 2014, Editore: Zanichelli, Note: --.
• Titolo: Esercitazioni di analisi matematica 1, Autori: Bramanti, Marco, Luogo: Bologna, Anno: 2011, Editore: Esculapio, Note: --.

In termini di conoscenze e capacità di applicarle e prendere decisioni, lo/a studente/ssa apprenderà principi e metodi utili a progettare e gestire un’organizzazione aziendale. In particolare, acquisirà alcuni concetti fondamentali di progettazione organizzativa, svilupperà la capacità di mappare le attività fondamentali svolte in azienda nei rispettivi processi e funzioni, imparerà a classificare e calcolare i costi per prendere decisioni di gestione corrente nonché ai fini della programmazione e controllo di gestione e, infine, apprenderà e saprà utilizzare un modello di base che lega il risultato economico di un’azienda ai suoi volumi di attività.

In termini di abilità comunicative e capacità di apprendimento, lo/a studente/ssa rafforzerà il pensiero logico-deduttivo nonché la precisione e, quindi, la chiarezza nella comunicazione in materia di organizzazione aziendale e contabilità analitica.

Principi di organizzazione aziendale: definizione di organizzazione; i principali tipi di struttura organizzativa (funzionale, per prodotto, a matrice, per progetto); il coordinamento organizzativo.

Funzioni e processi aziendali: la funzione operations e il processo di trasformazione; la funzione ricerca e sviluppo e il processo di sviluppo nuovo prodotto; la funzione commerciale e il processo di vendita; le funzioni di supporto e di direzione aziendale e il processo di controllo di gestione.

Contabilità analitica: classificazione dei costi; full costing e direct costing; margini di contribuzione; analisi costi-volumi-profitti; analisi delle decisioni di gestione corrente; costi per la programmazione e il controllo di gestione.

Sono richieste nozioni di base di matematica.

Lezioni frontali combinate con “classi capovolte”.

L’insegnamento è erogato in modalità tradizionale e non si prevede il ricorso a lezioni online. La frequenza non è obbligatoria, ma caldamente consigliata.

Raccomandazioni circa l’uso dell’intelligenza artificiale generativa saranno fornite all’inizio del corso.

Oltre a rivolgersi al docente del corso, lo studente con disabilità, DSA, BES o altre condizioni particolari di salute può contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Il voto d’esame si baserà sulla correttezza e completezza delle risposte/soluzioni.

Nessuno. Materiale di studio disponibile sulla pagina moodle-STEM del corso.

L’insegnamento fornisce conoscenze teoriche e applicative relative alla meccanica e all’elettromagnetismo, insieme a competenze di base per l’analisi quantitativa dei fenomeni fisici e per lo svolgimento di semplici esperienze di laboratorio.

1) Conoscenza e comprensione

Conoscere e comprendere i concetti fondamentali, le leggi e i metodi di base della meccanica e dell’elettromagnetismo.

Conoscere i principi di funzionamento degli strumenti di laboratorio utilizzati nel corso, quali misuratori di posizione e velocità, bilancia di precisione, multimetro, oscilloscopio e generatore di funzioni.

2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Impostare e risolvere problemi ed esercizi relativi agli argomenti del corso, applicando in modo appropriato le leggi fisiche e gli strumenti matematici necessari.

Utilizzare strumenti di laboratorio e software didattico per l’acquisizione, l’elaborazione e la presentazione dei dati sperimentali.

3) Autonomia di giudizio

Analizzare problemi fisici secondo il metodo scientifico, valutando la coerenza dei procedimenti utilizzati e dei risultati ottenuti.

Interpretare criticamente i dati sperimentali, tenendo conto delle incertezze di misura e del significato fisico dei risultati.

4) Abilità comunicative

Presentare in modo chiaro e rigoroso procedimenti, risultati e conclusioni relativi a problemi fisici ed esperienze di laboratorio.

Redigere una relazione scritta sulle esperienze di laboratorio, descrivendo le misure effettuate, l’analisi dei dati e la discussione dei risultati con linguaggio scientifico appropriato.

5) Capacità di apprendimento

Sviluppare autonomia nello studio della fisica generale e nella scelta degli strumenti concettuali, metodologici e sperimentali più adatti all’analisi di semplici fenomeni fisici.

Acquisire familiarità con il lavoro di gruppo nello svolgimento di esperienze di laboratorio e nella discussione dei risultati.

Meccanica: Grandezze fisiche. Il Sistema Internazionale. Cinematica del moto unidimensionale, velocità e accelerazione. Moto in due dimensioni: moto parabolico e circolare. Dinamica del punto materiale, leggi di Newton. Le interazioni fondamentali. Forza peso. Reazioni vincolari. Forze d'attrito. Forza elastica e moto armonico. Pendolo semplice. Tensione dei fili. Lavoro, energia cinetica, teorema dell'energia cinetica, forze conservative, energia potenziale, conservazione dell'energia meccanica, bilancio energetico con forze dissipative. Quantità di moto, impulso della forza, teorema dell'impulso, conservazione della quantità di moto. Momento angolare, teorema del momento angolare. Forze centrali. Sistemi di punti materiali. Forze interne ed esterne. Centro di massa. Teoremi del moto del centro di massa, del momento angolare. Sistema di riferimento del CM. Teoremi di Koenig. Lavoro delle forze interne ed esterne. Corpo rigido: momento d'inerzia, teorema di Huygens-Steiner, dinamica traslazionale e rotazionale. Fenomeni d'urto: forze impulsive, urti elastici ed anelastici.

Elettricità e magnetismo: Carica elettrica, forza elettrostatica e legge di Coulomb. Campo e potenziale elettrostatico. Dipolo elettrico. Legge di Gauss. Conduttori in equilibrio. Polarizzazione dei dielettrici, costante dielettrica. Condensatori. Corrente elettrica, legge di Ohm, forza elettromotrice, leggi di Kirchhoff. Campo magnetico e forza magnetica. Cariche in moto in un campo magnetico, forze su circuiti percorsi da corrente. Sorgenti del campo magnetico, legge di Ampère. Cenni sulle proprietà magnetiche della materia. Campi elettrici e magnetici variabili nel tempo. Legge di Faraday-Henry e principio di Lenz. Autoinduzione e mutua induzione. Legge di Ampère-Maxwell. Le equazioni di Maxwell. Onde elettromagnetiche (cenni): soluzione delle equazioni di Maxwell, vettore di Poynting, polarizzazione delle onde. Onde meccaniche (cenni).

Lezioni di teoria in aula; risoluzione di problemi e discussione di esempi sugli argomenti di teoria. Laboratorio: svolgimento in gruppi di due o tre studenti di semplici esperienze in applicazione delle leggi studiate nella teoria. Redazione di una relazione scritta sui metodi impiegati e i risultati ottenuti. Se necessario alcune ore di lezione, fino a un massimo di 16, potrebbero essere erogate in modalità online asincrona (o sincrona). Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Il voto finale terrà conto dei voti dello scritto, dell'orale, come pure delle attività di laboratorio.

• Titolo: Elementi di Fisica - Elettromagnetismo, onde, Autori: P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Luogo: Napoli, Anno: 2022, Editore: Edises, Note: utilizzabile anche l'edizione del 2008.
• Titolo: Elementi di Fisica - Meccanica e Termodinamica, Autori: P. Mazzoldi, M. Nigro, C. Voci, Luogo: Napoli, Anno: 2021, Editore: Edises, Note: utilizzabile anche l'edizione del 2008.

L'insegnamento fornisce strumenti matematici per l’analisi quantitativa dei fenomeni naturali.

1. Conoscenza e comprensione

Comprendere i concetti fondamentali di algebra lineare

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Analizzare e risolvere problemi tipici dell'ingegneria applicando metodi di algebra lineare e geometria

3. Autonomia di giudizio

Valutare la correttezza dei procedimenti matematici

Interpretare criticamente i risultati di analisi quantitative

4. Abilità comunicative

Esporre in modo chiaro procedimenti e risultati

Utilizzare correttamente il linguaggio matematico

5. Capacità di apprendimento

Sviluppare autonomia nello studio dell’algebra lineare e della geometria

Funzioni. Campi e matrici. Proprietà delle matrici. Il campo complesso. Radici n-esime di un numero complesso. Il teorema fondamentale dell’Algebra. Polinomi a coefficienti reali. Relazioni d’equivalenza. Similitudine tra matrici. Equipollenza tra segmenti orientati. Spazi vettoriali. Esempi di spazio vettoriale. Sottospazi. Somma di sottospazi. Dipendenza lineare. Basi di uno spazio vettoriale. Teorema dello scambio e concetto di dimensione. Funzioni lineari. Dimensione della somma di due sottospazi. Una base per lo spazio vettoriale dei vettori geometrici. Funzioni lineari. Nucleo e immagine di una funzione lineare. Il teorema delle dimensioni di nucleo e immagine. Funzioni lineari e matrici. Matrice di una funzione lineare K^n → K^m e matrice di una funzione lineare tre due spazi vettoriali di dimensione finita. Rango di una matrice. Matrice di cambiamento di coordinate. Varietà lineari. Teoria dei sistemi lineari. Procedimento di eliminazione Gaussiana e sue applicazioni. Forma canonica speciale. Gruppi di permutazioni. Nozione di determinante. Proprietà del determinante. Complementi algebrici e relative formule. Geometria affine. Parallelismo. Autovalori, autovettori e diagonalizzabilità. Il teorema di diagonalizzabilità. Diagonalizzabilità di matrici. Forme bilineari simmetriche. Ortogonalità. Proiezioni ortogonali. Procedimento di Gram- Schmidt. Matrici ortogonali. Il teorema spettrale. Applicazioni del teorema spettrale. Proprietà metriche in geometria: distanza e angoli.

L'insegnamento verrà svolto generalmente attraverso lezioni frontali, alla lavagna o tramite tablet. È prevista la possibilità di avvalersi della didattica online asincrona fino al 10% del monte ore totale, distribuita durante il periodo di lezione. I docenti metteranno a disposizione sulla piattaforma online Moodle gli appunti delle lezioni e i temi d'esame degli anni precedenti. Saranno inoltre disponibili a risolvere dubbi e problemi durante un ricevimento settimanale. Sono previste attività di tutoraggio, svolte da studenti degli ultimi anni o da dottorandi, finalizzate al miglioramento del metodo di studio e di apprendimento. Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Verranno valutate, in generale, le conoscenze e le competenze acquisite dallo studente sugli argomenti del programma. In particolare, attraverso le tre domande della prima parte della prova scritta verrà valutata la capacità di presentare in termini appropriati e in modo logicamente corretto concetti matematici astratti. Questa parte concorre a 15 punti su 30 assegnati nella parte scritta; qui è obbligatorio ottenere la sufficienza (9/15); in caso contrario l’esame non è superato e il resto della prova non viene preso in considerazione. Nella seconda parte della prova scritta, che concorre ad altri 15 punti su 30, verrà valutata l’abilità nell’applicare tali concetti alla risoluzione di esercizi che saranno, usualmente, quattro e copriranno l’intero programma dell’insegnamento. Nella prova orale il voto ottenuto nella rova scritta può aumentare o diminuire. Nel caso in cui la prova orale non si limiti alla discussione dell’elaborato, verranno valutate la capacità e la reattività nell'affrontare quesiti di vario genere relativi agli argomenti introdotti in aula.

Valentina Casarino - Corrado Zanella: Fondamenti di algebra lineare e geometria. Esculapio, 2022.

1. Conoscenza e comprensione

Conoscere e comprendere i principi dell'analisi matematica, del calcolo differenziale e del calcolo integrale per funzioni di più variabili reali.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Analizzare e risolvere problemi tipici dell'ingegneria applicando metodi analitici con particolare riguardo a problemi di ottimizzazione con e senza vincoli, integrali multipli, campi vettoriali e alcune principali applicazioni alla fisica.

3. Autonomia di giudizio

Valutare la correttezza dei procedimenti matematici

Interpretare criticamente i risultati di analisi quantitative

4. Abilità comunicative

Esporre in modo chiaro procedimenti e risultati ed utilizzare correttamente il linguaggio matematico

5. Capacità di apprendimento

Riconoscere l'utilità delle applicazioni di alcuni strumenti dell'analisi matematica in più variabili in altre discipline, come in fisica, calcolo numerico ed economia.

Funzioni di più variabili: domini negli spazi euclidei (ripasso delle proprietà metriche e cenni di topologia), limiti e continuità, derivate parziali e gradiente, differenziale, matrice Jacobiana, matrice Hessiana e sviluppi di Taylor fino al secondo ordine, massimi e minimi di funzioni di più variabili (teorema di Fermat e studio della segnatura della matrice Hessiana). Massimi e minimi vincolati, metodo dei moltiplicatori di Lagrange. Integrali doppi e integrali tripli e relativi metodi di calcolo, inclusi il metodo di riduzione (teorema di Fubini-Tonelli) e il cambio di variabili. Curve, cenni di superfici. Campi vettoriali, campi conservativi e integrali di linea di seconda specie (lavoro e circuitazione) e relativi risultati.

Programma del corso di Analisi Matematica 1 (propedeutico) ed elementi di Fondamenti di Algebra Lineare e Geometria. In particolare: numeri reali, funzioni di una variabile reale (limiti, continuità, derivabilità), calcolo integrale in una variabile, calcolo con le matrici e i vettori, concetto di spazio vettoriale e di funzione lineare.

L'insegnamento verrà svolto generalmente mediante lezioni in aula alla lavagna o col tablet. Verranno assegnati periodicamente, attraverso Moodle, compiti per casa con soluzione a lezione o in rete (in Moodle). Tutti gli argomenti e le dimostrazioni richiesti verranno svolti a lezione. Circa un terzo delle lezioni del corso sarà dedicato allo svolgimento guidato di esercizi. Oltre al ricevimento settimanale e al tutorato, le studentesse e gli studenti disporranno di un forum in Moodle. Alcune ore di lezione fino a un massimo di 4 potrebbero essere erogate in modalità online asincrona in caso di necessità. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e tudenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Verranno valutate sia le conoscenze sia le competenze acquisite dallo/a studente sugli argomenti in programma. Il voto finale verrà calcolato sommando i risultati delle due parti prova scritta: conoscenze (conoscenza e comprensione dei teoremi e dei risultati fondamentali dell'analisi matematica in programma, con dimostrazione ove richiesta) e competenze (risoluzione di esercizi), tenendo conto anche della eventuale prova orale.

• Titolo: Analisi matematica 2, Autori: Bramanti, Marco; Pagani, Carlo D.; Salsa, Sandro, Luogo: Bologna, Anno: 2009, Editore: Zanichelli, Note: --.

1. Conoscenza e comprensione

Comprendere i concetti di base dell'informatica e della programmazione.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Implementare programmi nel linguaggio di programmazione Java.

Sviluppare algoritmi per risolvere problemi.

3. Autonomia di giudizio

Valutare la correttezza di un programma per la risoluzione di un problema dato.

4. Abilità comunicative

Descrivere in modo chiaro la struttura di un programma Java.

5. Capacità di apprendimento

Sviluppare autonomia nella risoluzione di nuovi problemi.

Le attività prevedono ore di lezione in aula e ore di laboratorio. Nelle lezioni in aula su supporto informatico (file PowerPoint e materiale interattivo nella piattaforma moodle) vengono presentati i contenuti del corso.

Nelle ore di laboratorio gli studenti, suddivisi in gruppi, risolvono, con l'aiuto di tutor, gli esercizi di programmazione nel linguaggio Java assegnati dal docente.

Gli studenti sono accompagnati all’utilizzo consapevole di strumenti di intelligenza artificiale (IA) generativa per potenziare il loro apprendimento. A tale proposito, verranno presentati e discussi in aula dei modelli IA per il tutoring personale.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti. Se necessario alcune ore di lezione, fino a un massimo di 4, potrebbero essere erogate in modalità online asincrona (o sincrona).

I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità acquisite sono:

1. Completezza delle conoscenze acquisite nell'ambito dei concetti di base dell'informatica e della programmazione nel linguaggio di programmazione Java.

2. Capacità di sviluppare algoritmi per risolvere problemi.

3. Capacità di implementare programmi nel linguaggio Java per risolvere problemi.

• C. S. Horstmann, Concetti di informatica e fondamenti di Java (VII edizione), Maggioli Editore, 2020. Obbligatorio.
• J. G. Brookshear, Dennis Brylow, Informatica: Una panoramica generale (XIII edizione), Pearson, 2020. Obbligatorio.

Lingua inglese B2 (abilità ricettive). Test di Abilità Linguistica (TAL), informatizzato, per la verifica della conoscenza della lingua inglese, livello B2 abilità ricettive (ascolto e lettura) del Quadro Comune Europeo di riferimento per la conoscenza delle lingue, da sostenere presso il Centro Linguistico di Ateneo (CLA). L’attività non include l’erogazione di un corso ma solo il test. Chi è in possesso di una certificazione di livello B2 o superiore può richiederne il riconoscimento. Tutte le informazioni relative alla Lingua inglese per Ingegneria sono disponibili all'indirizzo https://www.ingegneria.unipd.it/prove-inglese. Gli studenti sono pregati di NON contattare direttamente il docente responsabile.

La Prova finale è definita secondo i criteri indicati nell'Art. 5 del Regolamento Didattico del Corso di Studio.

Conoscenza e comprensione

Al termine del corso le studentesse e gli studenti conosceranno i principi fondamentali dell'economia aziendale applicata all'ingegneria, con specifico riferimento alla struttura e alla lettura del bilancio civilistico e riclassificato, alle metodologie di analisi di bilancio, alle tecniche di stima dei costi e ai metodi di valutazione economico-finanziaria degli investimenti.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di leggere e comprendere il bilancio di un'azienda secondo la normativa vigente, di condurre un'analisi di bilancio e trarne indicazioni a supporto delle decisioni aziendali, nonché di applicare metodi di analisi economico-finanziaria a progetti ingegneristici per assumere decisioni di investimento.

Autonomia di giudizio

Le studentesse e gli studenti svilupperanno capacità decisionali basate sull'analisi degli investimenti, sapendo valutare criticamente le diverse alternative progettuali anche in condizioni di incertezza e rischio, e interpretare i risultati delle analisi economico-finanziarie per supportare scelte aziendali consapevoli.

Abilità comunicative

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di utilizzare correttamente la terminologia tecnica dell'economia aziendale e dell'economia applicata all'ingegneria, e di presentare e discutere con chiarezza i risultati di analisi di bilancio e valutazioni di investimento, anche in contesti di lavoro di gruppo.

Capacità di apprendimento

Attraverso le attività di autovalutazione formativa (quiz su Moodle-Stem, esercitazioni e discussioni in aula), le studentesse e gli studenti svilupperanno la capacità di monitorare il proprio apprendimento e di approfondire autonomamente i temi trattati, anche in vista di ulteriori percorsi di studio o di applicazioni professionali nel campo dell'ingegneria gestionale

Il modello economico-finanziario

Redditività e capitale. Il bilancio civilistico e il bilancio riclassificato. L'analisi di bilancio: analisi di redditività globale e operativa, la scomposizione del ROE, analisi di struttura e solidità patrimoniale, analisi di solvibilità. L'analisi dei flussi finanziari. La costruzione del bilancio per fatti aziendali. Il budget.

Economia applicata all'ingegneria

Introduzione ai progetti e al project management. Gli aspetti economici nei progetti di ingegneria. Tecniche di stima dei costi. Equivalenza economica. Tecniche tradizionali per la valutazione e la scelta tra alternative di investimento: valore attuale netto, equivalente annuo, costo equivalente annuo, tasso interno di rendimento, periodo di recupero, ecc. Effetti delle imposte sulla valutazione degli investimenti: determinazione del cash flow netto con il metodo diretto e indiretto. Valutazione in presenza di inflazione. Analisi di sostituzione. Valutazione in condizioni di incertezza e rischio. Analisi costi-benefici.

Economia ed organizzazione aziendale

Il corso prevede lezioni frontali con il supporto di slide, esercitazioni, simulazione di casi aziendali, lavori di gruppo, discussioni in aula.

Il corso prevede inoltre l’utilizzo di didattica online per il 10% - 20% delle lezioni. In particolare, il 10% delle lezioni saranno erogate alla fine del 1^ e del 2^ semestre in modalità prevalentemente sincrona, altre eventuali lezioni online saranno distribuite uniformemente durante i periodi di lezione.

Uso dell'intelligenza artificiale generativa:

• è consentita per supporto allo studio;
• è obbligatorio l'uso critico e la citazione delle fonti;
• è vietato l'utilizzo durante le prove d'esame.

Oltre a rivolgersi alla docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Verranno valutate:

1. Completezza delle conoscenze acquisite

2. Capacità dello studente di condurre riclassificazioni e analisi di bilancio

3. Capacità dello studente di risolvere problemi inerenti alla valutazione degli investimenti

4. Proprietà della terminologia utilizzata

• Anthony R.N., Hawkins D., Macrì D.M., Merchant K., Il bilancio. Analisi economiche per le decisioni e la comunicazione della performance. Milano: McGraw-Hill, 2021. (XV ed.)
• Arcari A.M., Programmazione e controllo. Milano: Mc Graw – Hill, 2019. (III ed., Cap. 10 e 11)
• Sullivan W.G., Wicks E.M., Luxhoj J.T., Economia applicata all'ingegneria. Milano: Pearson, 2006. Alternativo all'edizione italiana: Sullivan W.G., Wicks E.M., Luxhoj J.T., Engineering Economy. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003.
• Petroni A., Verbano C., Esercitazioni di Economia e Organizzazione Aziendale. Padova: CEDAM, 2005.

L’insegnamento fornisce i fondamenti della termodinamica applicata, della termodinamica dell’aria umida e della trasmissione del calore.

1. Conoscenza e comprensione

Conoscere i principi fondamentali della termodinamica applicata e della trasmissione del calore.

Comprendere i principali cicli termodinamici diretti e inversi.

Comprendere i meccanismi di conduzione, convezione e irraggiamento termico.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Applicare i principi della termodinamica alla risoluzione di semplici problemi energetici.

Analizzare i principali cicli termodinamici e gli scambiatori di calore.

Effettuare semplici valutazioni quantitative relative alla termodinamica dell’aria umida e agli scambi termici.

3. Autonomia di giudizio

Valutare criticamente processi di conversione energetica e problematiche di scambio termico.

4. Abilità comunicative

Utilizzare correttamente il linguaggio tecnico della termodinamica e della trasmissione del calore.

5. Capacità di apprendimento

Sviluppare capacità autonome di studio e approfondimento delle problematiche energetiche e termotecniche.

Termodinamica applicata (circa 5 CFU)

Sistemi e unità di misura. Definizioni e grandezze fondamentali. Proprietà delle sostanze pure e dei gas ideali. Primo principio della termodinamica. Secondo principio della termodinamica. Entropia ed irreversibilità. Diagrammi termodinamici. Cicli termodinamici diretti a vapore e a gas. Cicli inversi e principi di funzionamento delle macchine frigorifere e delle pompe di calore.

Termodinamica dell’aria umida (circa 1 CFU)

Grandezze fondamentali dell’aria umida. Trasformazioni termodinamiche dell’aria umida. Diagramma psicrometrico. Principali processi e cicli di condizionamento dell’aria.

Trasmissione del calore (circa 3 CFU)

Conduzione termica in regime stazionario. Convezione termica. Irraggiamento termico. Trasmissione globale del calore. Scambiatori di calore e principi di funzionamento.

Durante il corso verranno inoltre discussi esempi applicativi e semplici problemi numerici relativi ai principali processi di conversione energetica e di scambio termico.

È richiesta la conoscenza dei fondamenti di analisi matematica, con particolare riferimento al calcolo differenziale e integrale, e dei principi di base della fisica generale, in particolare relativi a energia, lavoro, calore. Prima dell’inizio del corso viene fornita sulla pagina Moodle una dispensa che chiarisce i prerequisiti richiesti

Le lezioni teoriche vengono svolte mediante spiegazioni alla lavagna e con il supporto di slide e altro materiale didattico predisposto dal docente. Con cadenza settimanale vengono inoltre svolte esercitazioni numeriche finalizzate ad applicare i concetti teorici illustrati durante il corso e a preparare studentesse e studenti alla prova numerica d’esame. Durante il corso verranno proposte alcune esercitazioni da svolgere autonomamente ai fini dell’autovalutazione e della preparazione all’esame. Il corso potrà avvalersi della didattica online fino ad un massimo del 20%, di cui un 10% a fine corso. L'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa (es. ChatGPT) non è in generale consentito. Oltre a rivolgersi al/alla docente del corso, gli studenti e le studentesse con disabilità, DSA, BES o altre condizioni di salute possono contattare l’Ufficio Servizi agli Studenti – Settore Inclusione, per ricevere informazioni sui servizi disponibili e sulle opportunità di fruizione della didattica attraverso specifici supporti, strumenti e misure di accompagnamento.

La prova numerica e la prova teorica contribuiscono in egual misura alla determinazione del voto finale.

Nella prova numerica verranno valutati:

• la correttezza dei risultati numerici forniti;
• il corretto utilizzo delle relazioni e delle proprietà termodinamiche;
• la coerenza dimensionale e l’utilizzo appropriato delle unità di misura.

La sufficienza nella prova numerica si ottiene rispondendo correttamente ad almeno due quesiti su sei.

Nella prova teorica verranno valutati:

• la correttezza e completezza delle conoscenze teoriche;
• la capacità di sintesi e di collegamento tra i diversi argomenti del corso;
• l’appropriatezza del linguaggio tecnico-scientifico.

La domanda a risposta aperta contribuisce fino a 10/30 del punteggio della prova teorica. Le domande a risposta multipla attribuiscono:

• 1 punto per ogni risposta corretta;
• −0,2 punti per ogni risposta errata;
• 0 punti per ogni risposta non data.

La mancata risposta alla domanda aperta, oppure una risposta totalmente fuori tema, comportano l’insufficienza dell’intera prova teorica.

Titolo: Elementi di acustica tecnica, Autori: R. Lazzarin, M. Strada, Luogo: Padova, Anno: 2007, Editore: Cleup, Note: IV edizione.

Titolo: Termodinamica applicata, Autori: A. Cavallini, L. Mattarolo, Luogo: Padova, Anno: 1992, Editore: CLEUP, Note: --.

Titolo: Trasmissione del calore, Autori: C. Bonacina, A. Cavallini, L. Mattarolo, Luogo: Padova, Anno: 1992, Editore: CLEUP, Note: --.

1. Conoscenza e comprensione

Il corso fornisce le conoscenze fondamentali (leggi, equazioni, teoremi) per la modellistica in campo meccanico e permette di acquisire conoscenze sui principali componenti per la generazione del moto e la trasmissione di potenza.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Il corso fornisce le metodologie e gli strumenti per la soluzione di problemi di analisi cinematica e dinamica delle macchine, con particolare riferimento al moto piano.

3. Autonomia di giudizio

Lo studente sarà in grado di valutare criticamente le scelte progettuali relative ai meccanismi e ai sistemi di trasmissione del moto, identificando le soluzioni più adeguate in funzione dei requisiti tecnici e dei vincoli del problema.

4. Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di descrivere in modo chiaro e rigoroso i risultati delle analisi cinematiche e dinamiche, utilizzando la terminologia tecnica appropriata.

5. Capacità di apprendimento

Il corso fornisce le basi metodologiche necessarie per affrontare in autonomia lo studio di sistemi meccanici più complessi, favorendo l'aggiornamento continuo delle competenze nel settore.

INTRODUZIONE

• Definizione di macchina e di meccanismo.
• Equazioni di congruenza, di equilibrio e di legame per i sistemi meccanici, ipotesi di lavoro.
• Analisi e sintesi di macchine: definizione di analisi cinematica diretta ed inversa, definizione di analisi dinamica diretta ed inversa, sintesi cinematica.

CINEMATICA DEI SISTEMI ARTICOLATI PIANI

• Moto relativo, cinematica degli accoppiamenti, equazione di struttura, equazione di Grübler, equazioni di chiusura di un meccanismo, scelta di equazioni indipendenti.
• Definizione di gruppi di Assur, scomposizione di meccanismi in gruppi di Assur.
• Matrice Jacobiana delle equazioni di chiusura, soluzione iterativa delle equazioni di chiusura di posizione; schema iterativo di Newton-Raphson.
• Soluzione dell'analisi cinematica di posizione, velocità ed accelerazione, rapporti di velocità e di accelerazione.
• Configurazioni singolari.
• Esempi elementari: meccanismo biella-manovella, quadrilatero articolato, glifo oscillante.
• Centri di istantanea rotazione.
• Esercitazioni numeriche.

DINAMICA DEI SISTEMI ARTICOLATI PIANI

• Richiami di meccanica del corpo rigido e di geometria delle masse.
• Principio dei lavori virtuali: enunciato ed applicazione diretta in problemi di dinamica inversa.
• Principio di d'Alembert; applicazione cineto-statica del principio dei lavori virtuali.
• Equazioni di Lagrange: enunciato generale e per meccanismi ad un solo grado di libertà, definizione di inerzia ridotta.
• Soluzione di problemi di dinamica inversa mediante approccio Newtoniano, calcolo delle reazioni vincolari.
• Cenni alla soluzione di problemi di dinamica diretta.
• Esercitazioni numeriche.

CINEMATICA, DINAMICA E SINTESI DI CAMME

• Meccanismi con camme piane: classificazione, definizione di angolo di pressione, sottotaglio, analisi e sintesi cinematica (cenni), introduzione alle leggi di moto ed alla pianificazione del movimento, analisi cineto-statica.

COMPONENTI PER LA TRASMISSIONE DEL MOTO NELLE MACCHINE

• Rotismi: definizioni, generalità sulle ruote dentate, rotismi ordinari e planetari, formula di Willis, calcolo del rapporto di trasmissione effettivo, riduttori epicicloidali, il meccanismo differenziale.
• Trasmissioni con organi flessibili (funi, catene, cinghie).
• Cenni ad altre trasmissioni di potenza (vite-madrevite, pignone e cremagliera).
• Modelli dinamici lagrangiani per meccanismi ad un solo grado di libertà con trasmissioni di potenza.
• Rendimento meccanico delle trasmissioni di potenza.
• Esercitazioni numeriche.

Conoscenze e abilità di base di fisica (cinematica e dinamica del punto e del corpo rigido), di analisi matematica e di algebra lineare.

• Il corso prevede l’utilizzo di didattica online: il 10% delle lezioni saranno erogate alla fine del semestre in modalità prevalentemente sincrona
• Lezioni frontali anche con il supporto di materiale informatico (file PowerPoint e PDF preparati dal docente, diagrammi ed elaborazioni in MATLAB, video ed immagini, cataloghi industriali)
• Esercitazioni numeriche svolte alla lavagna/tablet
• Non è previsto l’utilizzo di A.I.

Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità acquisite sono:

• la completezza delle conoscenze teoriche acquisite sugli argomenti del corso;
• il livello di autonomia acquisito nell'interpretazione e soluzione di problematiche di meccanica applicata alle macchine;
• la capacità dimostrata nell'applicare le conoscenze teoriche allo sviluppo di modelli cinematici e dinamici di meccanismi;
• le capacità espositive e la rigorosità nella trattazione delle tematiche discusse.

• Titolo: Lezioni di meccanica applicata alle macchine., Autori: Funaioli, Ettore; Maggiore, Alberto; Meneghetti, Umberto, Luogo: Bologna, Anno: 2005, Editore: Pàtron, Note: --.
• Titolo: Una introduzione allo studio dei meccanismi, Autori: Giovagnoni, Marco; Rossi, Aldo, Luogo: Padova, Anno: 1999, Editore: Libreria Cortina, Note: --.

Il corso di Gestione e analisi dei dati è un corso integrato che si compone di due moduli distinti: Statistica e Probabilità; Sistemi Informativi.

Modulo di STATISTICA E PROBABILITÀ

Al termine di questo modulo, le studentesse e gli studenti avranno acquisito le seguenti conoscenze e abilità:

1. Conoscenza e capacità di comprensione

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comprendere i principali concetti, strumenti e metodi della statistica descrittiva e dell’analisi dei dati. In particolare, sapranno riconoscere le diverse tipologie di dati, comprendere le tecniche di gestione, sintesi e rappresentazione dei dati e interpretare correttamente gli indicatori statistici di base.

2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di applicare le metodologie statistiche apprese a insiemi di dati reali, anche mediante l’utilizzo di software statistici. Sapranno organizzare, elaborare, sintetizzare e rappresentare i dati attraverso tabelle, grafici e misure descrittive, impostando correttamente un’analisi statistica coerente con il problema di interesse.

3. Autonomia di giudizio

Le studentesse e gli studenti svilupperanno la capacità di interpretare criticamente i risultati delle analisi statistiche, valutandone coerenza, significato e limiti. Saranno inoltre in grado di leggere e discutere risultati statistici riportati in report, articoli o pubblicazioni scientifiche, distinguendo tra evidenze empiriche, interpretazioni e possibili criticità metodologiche.

4. Abilità comunicative

Le studentesse e gli studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro, rigoroso ed efficace i risultati delle analisi condotte. Sapranno presentare le evidenze empiriche mediante tabelle, grafici e commenti testuali appropriati, adattando il linguaggio al contesto e al destinatario della comunicazione.

5. Capacità di apprendere

Le studentesse e gli studenti acquisiranno le basi metodologiche necessarie per approfondire autonomamente ulteriori tecniche di analisi statistica dei dati. Saranno in grado di impostare un processo di analisi, selezionare strumenti adeguati, interpretare i risultati ottenuti e redigere un report sintetico e strutturato.

Modulo di SISTEMI INFORMATIVI

L’insegnamento fornisce conoscenze e competenze di base relative ai sistemi informativi.

1. Conoscenza e comprensione

Conoscere i principi fondamentali dei sistemi informativi, delle tecnologie web, della sicurezza delle informazioni, della protezione dei dati e delle principali tecnologie digitali emergenti, quali blockchain, Internet of Things, GIS e Intelligenza Artificiale.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Applicare strumenti e tecnologie digitali per la gestione delle informazioni, la comunicazione digitale e l’analisi di dati, comprendendone potenzialità e limiti nei diversi contesti applicativi.

3. Autonomia di giudizio

Valutare criticamente opportunità, rischi e implicazioni etiche, giuridiche e organizzative associate all’utilizzo delle tecnologie digitali e dei sistemi informativi.

4. Abilità comunicative

Utilizzare correttamente la terminologia specialistica e comunicare in modo efficace concetti, strumenti e applicazioni relativi ai sistemi informativi.

5. Capacità di apprendimento

Aggiornare autonomamente le proprie conoscenze e competenze in relazione all’evoluzione delle tecnologie digitali e dei sistemi informativi.

Nessuno

Modulo di STATISTICA E PROBABILITÀ

La valutazione della preparazione dello studente si baserà sulla comprensione e padronanza dei concetti e dei risultati proposti a lezione e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole.

All’esame scritto verranno valutati:

• correttezza delle risposte;
• completezza delle risposte;
• argomentazione corretta delle interpretazioni dei risultati;
• correttezza della scelta delle metodologie da utilizzare;
• correttezza della sequenza delle metodologie applicate.

Modulo di SISTEMI INFORMATIVI

La valutazione si baserà sul livello di raggiungimento dei risultati di apprendimento previsti dall’insegnamento.

In particolare, saranno valutati:

• la conoscenza e la comprensione dei principali concetti, strumenti e tecnologie trattati nel corso;
• la capacità di applicare le conoscenze acquisite all’analisi di problemi relativi ai sistemi informativi;
• la capacità di utilizzare correttamente la terminologia specialistica.

La valutazione terrà conto sia della preparazione teorica sia della capacità di applicare i contenuti del corso a contesti organizzativi e istituzionali.

Conoscenza e comprensione

Lo studente/la studentessa acquisirà una conoscenza di base sui principali materiali metallici di interesse per l'ingegneria meccanica, comprendendone le proprietà fisiche e meccaniche, la microstruttura e i parametri di processo che ne influenzano le caratteristiche.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Lo studente/la studentessa sarà in grado di interpretare il legame tra microstruttura e proprietà fisico-meccaniche dei materiali metallici, e di correlare la microstruttura ai parametri di processo, applicando queste conoscenze nella scelta e nell'utilizzo dei materiali in ambito meccanico.

Autonomia di giudizio

Lo studente/la studentessa sarà capace di valutare criticamente le relazioni tra processo, microstruttura e proprietà dei materiali metallici, sviluppando la capacità di affrontare problemi ingegneristici con un approccio consapevole e ragionato nella selezione e nell'impiego dei materiali.

Abilità comunicative

Lo studente/la studentessa saprà utilizzare il linguaggio tecnico appropriato per descrivere le proprietà, la microstruttura e i processi relativi ai materiali metallici, comunicando in modo chiaro le proprie analisi e valutazioni in contesti tecnici e professionali.

Capacità di apprendimento

Lo studente/la studentessa avrà sviluppato gli strumenti metodologici necessari per approfondire autonomamente le proprie conoscenze sui materiali metallici, aggiornandosi sulle evoluzioni tecnologiche e scientifiche del settore attraverso letteratura tecnica e scientifica di riferimento.

Non sono necessari particolari prerequisiti.

Il corso prevede l’utilizzo di didattica online per il 10% - 20% delle lezioni. In particolare, il 10% delle lezioni saranno erogate alla fine del semestre in modalità prevalentemente sincrona, altre eventuali lezioni online saranno distribuite uniformemente durante i periodi di lezione.

Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

L'utilizzo di strumenti di Intelligenza Artificiale è consentito come supporto allo studio, nel rispetto delle seguenti condizioni:

è obbligatorio un uso critico e consapevole;

è obbligatoria la citazione delle fonti, inclusi gli strumenti AI utilizzati;

è vietato l'utilizzo durante le prove d'esame.

La valutazione della preparazione dello/a studente/sssa si baserà sulla comprensione degli argomenti svolti, sull'acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulle capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole.

Appunti di Materiali Metallici, G. Timelli, Edizioni La Copia, Vicenza

Lezioni di metallurgia per la laurea in ingegneria meccanica, G.M. Paolucci, Edizioni Libreria Progetto, Padova

Risultati di Apprendimento Attesi

1. Conoscenza e Comprensione

• Conoscere le proprietà fondamentali dei circuiti elettrici e i metodi per il calcolo di tensioni, correnti e potenze.
• Conoscere i principi di funzionamento dei motori elettrici e dei sistemi di conversione dell'energia elettrica.
• Conoscere i dispositivi utilizzati nelle reti per la produzione e distribuzione di energia elettrica, incluse fonti rinnovabili, sistemi di accumulo e mobilità elettrica.
• Conoscere i sistemi di protezione e sicurezza per applicazioni civili e industriali.

2. Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione

• Modellare dispositivi elettrici reali mediante circuiti semplificati.
• Applicare i metodi di analisi per calcolare numericamente tensioni, correnti e potenze in diverse condizioni di funzionamento.
• Valutare l'efficienza di funzionamento di motori elettrici e sistemi di conversione energetica.
• Scegliere dispositivi elettrici di tipo industriale e risolvere problemi legati alla loro gestione.

3. Autonomia di Giudizio

• Valutare le soluzioni più adeguate per la modellazione di dispositivi reali in diverse condizioni operative.
• Valutare criticamente l'efficienza dei sistemi elettrici e dei dispositivi per la produzione e distribuzione di energia.

4. Abilità Comunicative

• Utilizzare terminologia tecnica adeguata per descrivere circuiti elettrici, dispositivi e sistemi di conversione dell'energia elettrica in contesti civili e industriali.

5. Capacità di Apprendimento

• Applicare la terminologia e i metodi acquisiti come base per l'approfondimento autonomo di tematiche avanzate nel campo dell'ingegneria elettrica.

Fenomeni e dispositivi elettromagnetici ed elettronici, modelli basati su Campi e su Circuiti. Circuiti elettrici, misure di tensione e corrente, nodi, maglie, potenza elettrica, wattmetro. Leggi di Kirchhoff (LKC, LKT). Conservazione delle potenze elettriche. Bipoli lineari e non-lineari, doppi bipoli. Resistore, Induttore, Condensatore, Diodo, generatori ideali e reali. Reti di bipoli lineari in regime stazionario: serie e parallelo, partitore di tensione e di corrente, trasformazione stella/triangolo. Analisi delle reti lineari: sovrapposizione degli effetti, generatori equivalenti di Thévenin e Norton. Reti in regime sinusoidale, fasori di tensione e di corrente (trasformata di Steinmetz). Misure in regime sinusoidale. Impedenza, ammettenza. Leggi di Kirchhoff in forma simbolica. Serie e parallelo. Potenza elettrica: istantanea, attiva, apparente, reattiva, fattore di potenza. Conservazione delle potenze. Reti trifase, tensione stellata e concatenata, schema equivalente monofase, potenza Misure di potenza. Compensazione della potenza reattiva. Induzione magnetica. Leggi del campo magnetico (Faraday-Neumann. Ampère e Gauss) in presenza di materiali ferromagnetici, cicli di isteresi. Induttore, carica e scarica, energia magnetica. Mutuo induttore, energia magnetica. Circuiti magnetici. Energia e forza nei circuiti magnetici. Campo magnetico rotante. Trasformatori: principio di funzionamento, modellazione con circuiti equivalenti, funzionamento a carico, caduta di tensione, perdite e rendimento. Principi di funzionamento delle macchine elettriche rotanti, macchine asincrone, macchine sincrone. Modellazione con circuiti equivalenti, potenza elettrica e meccanica, coppia, perdite, efficienza, . Convertitori statici: principio di funzionamento e principali schemi di conversione AC/DC e DC/AC. Produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili e non, accumulo di energia e mobilità elettrica nel mondo e in Italia. Sistemi elettrici di potenza: protezione dai guasti e sicurezza elettrica. Contatti diretti e indiretti, Impianto di terra. Protezione magneto-termica e differenziale.

Lezione in aula con lavagna e/o slides. Esercitazioni numeriche in aula alla lavagna o con slides. L'attività didattica sarà prevalentemente in presenza; è previsto l'uso di didattica online per circa il 10% - 20% delle lezioni. In particolare, il 10% delle lezioni potranno essere erogate alla fine del semestre in modalità sincrona, altre eventuali lezioni online saranno distribuite durante i periodi di lezione..

L'uso dell'intelligenza artificiale è consentito per supporto allo studio; ma è indispensabile l'uso critico e la verifica delle fonti. E' vietato l'utilizzo durante le prove d’esame.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

• Prova scritta: correttezza concettuale nella soluzione degli esercizi applicativi, correttezza dei risultati numerici nella soluzione degli esercizi applicativi, correttezza concettuale nella descrizione del funzionamento dei dispositivi elettrici • Prova orale: correttezza concettuale e proprietà di linguaggio nella descrizione del principi e delle caratteristiche di funzionamento dei dispositivi elettrici.

• Titolo: Elettrotecnica 1. Principi, Autori: G. Chitarin, F. Gnesotto, M. Guarnieri, A. Maschio, A. Stella, Luogo: Bologna, Anno: 2017, Editore: esculapio, Note: --.
• Titolo: Elettrotecnica 2. Applicazioni, Autori: G. Chitarin, F. Gnesotto, M. Guarnieri, A. Maschio, A. Stella, Luogo: Bologna, Anno: 2018, Editore: Esculapio, Note: --.
• Titolo: ESERCIZI DI ELETTROTECNICA, Autori: G. CHITARIN M. FORZAN F. GNESOTTO A. MASCHIO E. SARTORI P. SONATO, Luogo: Bologna, Anno: 2023, Editore: Esculapio, Note: --.

In termini di conoscenze e comprensione e relative capacità di applicarle e prendere decisioni, lo/a studente/ssa apprenderà le principali informazioni teoriche e tecniche, nonché i fondamenti delle capacità progettuali e di misura relativamente alle problematiche di riduzione del rumore e di acustica architettonica, in particolare nell'ambito industriale e del terziario. Verranno inoltre forniti i principali elementi teorici e tecnici relativi alla tecnica dell'illuminazione artificiale degli ambienti interni ed esterni.

In termini di abilità comunicative e capacità di apprendimento, lo/a studente/ssa rafforzerà la capacità di analisi nonché la precisione e chiarezza nella comunicazione relativa agli aspetti del benessere acustico e visivo negli ambienti, in particolare negli ambienti di lavoro.

Definizioni e grandezze fondamentali nel campo dell’acustica. Acustica psicofisica. Il comfort acustico all'aperto: barriere acustiche. Il benessere acustico negli ambienti chiusi: isolamento acustico e fonoassorbimento. Impatto del rumore e delle vibrazioni trasmesse dagli impianti tecnologici e di climatizzazione sul benessere degli operatori negli ambienti di lavoro. Il rumore all'interno degli stabilimenti industriali e all'esterno. Tecniche e strumenti di misura del rumore. Legislazione e normativa acustica. Illuminotecnica: grandezze fondamentali, colorimetria, tipi e caratteristiche di lampade ed apparecchi di illuminazione. Sostenibilità ed efficienza energetica degli impianti di illuminazione.

Lezioni frontali basate su slides power point.

Attività pratiche relative a:

• misure di acustica architettonica;
• determinazione del livello di potenza sonora di una sorgente tramite misure di livello di pressione sonora, con prestito individuale di un fonometro;
• misure intensimetriche.

Verranno presentati alcuni casi studio relativi a misure del rumore emesso da macchine ed impianti di produzione con relative analisi di proposte di miglioramento. Sono previste anche visite tecniche e/o seminari tenuti da esperti (Tecnici Competenti in Acustica) esterni.

Il corso potrà avvalersi della didattica online fino ad un massimo del 10% da erogarsi a metà e a fine corso.

L'uso dell'intelligenza artificiale generativa non sarà in generale consentito, a meno di specifici casi discussi in aula.

Oltre a rivolgersi al/alla docente del corso, gli studenti e le studentesse con disabilità, DSA, BES o altre condizioni di salute possono contattare l’Ufficio Servizi agli Studenti – Settore Inclusione, per ricevere informazioni sui servizi disponibili e sulle opportunità di fruizione della didattica attraverso specifici supporti, strumenti e misure di accompagnamento.

Verranno valutati il grado di approfondimento nella conoscenza dei concetti teorici e tecnici illustrati durante il corso. Verranno inoltre valutati il grado di comprensione delle tecniche di misura affrontate e la capacità di argomentare correttamente i risultati sperimentali trovati.

• Titolo: Elementi di acustica tecnica, Autori: R. Lazzarin - M. Strada, Luogo: Padova, Anno: 2007, Editore: CLEUP, Note: --.
• Titolo: Interior lighting. Sorgenti luminose, apparecchi, sistemi, impianti per progettare e realizzare l’illuminazione degli ambienti interni, Autori: Gianni Forcolini, Luogo: Milano, Anno: 2019, Editore: Hoepli, Note: Per consultazione.
• Titolo: Manuale di lighting design. Teoria e partica della professione, Autori: Pietro Palladino, Luogo: Milano, Anno: 2019, Editore: Tecniche Nuove, Note: Per consultazione.
• Titolo: Noise and Vibration Control, Autori: Beranek L., Luogo: --, Anno: 1971, Editore: McGraw Hill, Note: Per consultazione.
• Titolo: Noise Control in Industry, Autori: Sound Research Laboratory, Luogo: --, Anno: 1991, Editore: Spon, Note: Per consultazione.

Ulteriore materiale di studio sarà disponibile sulla pagina moodle del corso.

Il corso fornisce i concetti e i metodi di base del controllo automatico, con particolare attenzione alla modellizzazione, all’analisi e alla progettazione di sistemi dinamici lineari rilevanti per applicazioni ingegneristiche e gestionali.

1. Conoscenza e capacità di comprensione

Al termine del corso, gli studenti conosceranno e comprenderanno:

• il ruolo dell’automazione e del controllo in retroazione nei moderni sistemi tecnologici, industriali e organizzativi;
• le principali classi di modelli dinamici e la distinzione tra variabili di ingresso, uscita, disturbo e stato;
• l’uso della trasformata di Laplace per la risoluzione e l’analisi di sistemi lineari tempo-invarianti;
• i concetti di funzione di trasferimento, poli, autovalori, stabilità, risposta nel tempo e risposta in frequenza;
• la formulazione di problemi di controllo di base, tra cui regolazione, inseguimento e reiezione dei disturbi;
• i principali indici di prestazione utilizzati nella progettazione dei sistemi di controllo, quali stabilità, risposta transitoria ed errore a regime;
• i principi del controllo proporzionale, integrale e derivativo;
• i principi di base della rappresentazione nello spazio di stato e della retroazione dallo stato.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di:

• ricavare semplici modelli dinamici a partire da esempi fisici, tecnologici o socio-economici;
• calcolare punti di equilibrio ed effettuare la linearizzazione intorno a punti di funzionamento;
• risolvere sistemi lineari tempo-invarianti mediante metodi nel dominio del tempo e nel dominio di Laplace;
• analizzare la stabilità utilizzando poli, autovalori e il criterio di Routh;
• interpretare risposte al gradino, diagrammi di Bode e proprietà della risposta in frequenza;
• progettare semplici controllori in retroazione dall’uscita utilizzando azioni proporzionali, integrali e derivative;
• valutare gli errori a regime e metterli in relazione con il tipo di sistema e la classe dell’ingresso;
• progettare leggi di controllo elementari in retroazione dallo stato mediante assegnazione degli autovalori.

3. Autonomia di giudizio

Gli studenti saranno in grado di scegliere strumenti di modellizzazione e analisi appropriati per semplici problemi di controllo e di valutare vantaggi e limiti di diverse strategie di controllo.

4. Abilità comunicative

Gli studenti saranno in grado di utilizzare correttamente la terminologia di base del controllo automatico e di presentare la soluzione di problemi di modellizzazione, analisi e progettazione in modo chiaro, logico e tecnicamente appropriato, così da interagire efficacemente con altri ingegneri in un contesto industriale.

5. Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiranno le basi metodologiche necessarie per approfondire autonomamente argomenti relativi ai sistemi dinamici, al controllo in retroazione e all’automazione, anche attraverso esercizi, simulazioni numeriche e materiale tecnico aggiuntivo.

Il corso è strutturato come segue.

1. Introduzione al controllo automatico e ai sistemi dinamici: esempi motivanti e introduzione qualitativa. L’automazione nelle tecnologie attuali. Il ruolo della dinamica. Esempi tratti da sistemi industriali, logistica, economia, epidemiologia e tecnologie digitali. Ingredienti fondamentali di un problema di controllo: sistema, modello, ingresso, uscita, disturbo, obiettivo, indice di prestazione e retroazione.
2. Modelli di sistemi dinamici: significato e ruolo dei modelli matematici. I modelli come strumenti di compressione dell’informazione e di previsione. Variabili interne ed esterne. Ingresso, uscita, disturbo e stato. Modelli a tempo continuo basati su equazioni differenziali. Rappresentazione nello spazio di stato. Equilibri e linearizzazione. Elementi introduttivi di modelli a tempo discreto.
3. Equazioni differenziali lineari e metodi di Laplace: richiami matematici. Trasformata di Laplace unilatera e principali proprietà. Soluzione di equazioni differenziali lineari. Risposta libera e risposta forzata. Rappresentazione mediante funzione di trasferimento. Poli e zeri.
4. Stabilità e analisi nel dominio del tempo: stabilità degli equilibri. Interpretazione modale. Stabilità ingresso-uscita. Relazione tra poli, autovalori e risposta del sistema. Criterio di Routh. Sistemi del primo e del secondo ordine. Approssimazione a poli dominanti. Risposta al gradino e principali indici di prestazione nel dominio del tempo.
5. Risposta in frequenza: definizione e interpretazione della risposta in frequenza. Diagrammi di Bode. Regole per il tracciamento dei diagrammi asintotici. Risonanza e banda passante. Relazione qualitativa tra proprietà nel dominio della frequenza e comportamento nel dominio del tempo.
6. Controllo in retroazione nella rappresentazione ingresso-uscita: algebra degli schemi a blocchi. Problemi di regolazione e inseguimento. Specifiche nel dominio del tempo. Controllo proporzionale e luogo delle radici. Errori a regime e tipo del sistema. Controllo integrale e regolazione robusta. Principio del modello interno. Controllori PID e logica di base della loro taratura.
7. Controllo nello spazio di stato ed elementi di controllo digitale: introduzione alle realizzazioni nello spazio di stato e alla forma canonica di controllo. Retroazione dallo stato e assegnazione degli autovalori. Esempi di osservatori dello stato. Struttura di base di un sistema di controllo digitale. Elementi introduttivi di modelli nello spazio di stato a tempo discreto. Complementi.

Per seguire il corso con profitto, ci si aspetta che gli studenti abbiano una buona conoscenza operativa del calcolo di base, dei numeri complessi, dell’algebra lineare, delle equazioni differenziali ordinarie e della fisica di base. In particolare, gli studenti dovrebbero essere in grado di manipolare funzioni elementari, risolvere sistemi algebrici lineari, lavorare con matrici e autovalori, eseguire calcoli con numeri complessi, risolvere equazioni differenziali elementari e interpretare semplici modelli fisici. Non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di controllo automatico.

Il corso si svolge mediante lezioni frontali in presenza, esercitazioni e dimostrazioni numeriche. Le lezioni introducono i concetti teorici e gli strumenti matematici. Le esercitazioni sono dedicate alla soluzione di problemi di modellizzazione, analisi e progettazione del controllo, con collegamenti a esempi di interesse ingegneristico e gestionale. Le dimostrazioni numeriche sono utilizzate per illustrare risposte nel tempo, risposte in frequenza, proprietà di stabilità ed effetto dei controllori in retroazione. Fino al 10% delle attività didattiche (corrispondente a circa tre lezioni) potrà essere svolto in modalità telematica.

Gli studenti saranno incoraggiati a svolgere esercizi con regolarità durante il corso, poiché la capacità di applicare i metodi ai problemi di controllo costituisce un risultato di apprendimento centrale.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione terrà conto di:

• conoscenza e comprensione dei concetti fondamentali del controllo automatico;
• uso corretto del linguaggio tecnico e matematico della disciplina;
• correttezza delle procedure analitiche e numeriche;
• capacità di interpretare i risultati utilizzando le nozioni acquisite, ad esempio stabilità e prestazioni;
• appropriatezza dei metodi selezionati;
• chiarezza, struttura logica e completezza della soluzione scritta.

Per la parte teorica, la valutazione terrà conto dell’accuratezza concettuale, della chiarezza e della logicità dell’esposizione.

Per gli esercizi, particolare attenzione sarà dedicata allo sviluppo matematico, al risultato finale e alla sua interpretazione.

• A. Ferrante, "Appunti di Automatica per Ingegneria Biomedica", Edizioni libreria progetto Padova, 2023
• L. Benvenuti, A. De Santis, L. Farina, "Sistemi dinamici: Modellistica, analisi e controllo", McGraw-Hill Education, 2009

In linea con le caratteristiche e finalità del corso di laurea, al termine dell’insegnamento, lo studente/la studentessa avrà acquisito conoscenze tecnologiche tipiche dell'ingegneria industriale, necessarie per affrontare e risolvere problemi complessi di natura trasversale e interdisciplinare, e che coinvolgono la progettazione meccanica. In particolare:

1. Conoscerà e comprenderà i principi del dimensionamento e della verifica di componenti meccanici soggetti a sollecitazioni statiche e di fatica ad alto numero di cicli.
2. Sarà in grado di applicare tale conoscenza e comprensione all'interpretazione del comportamento in esercizio di strutture meccaniche.
3. Svilupperà la capacità di svolgere autonomamente dimensionamenti e verifiche di massima su strutture costituite da travi.
4. Sarà in grado di comunicare efficacemente con i progettisti meccanici ed elaborare requisiti tecnici di progetto realistici.
5. Acquisirà conoscenze fondamentali che permetteranno di approfondire autonomamente la disciplina.

I contenuti specifici del corso si possono riassumere nei seguenti punti:

1. Aspetti introduttivi e richiami di concetti dai corsi precedenti (percorso progettuale, schematizzazione strutturale, gradi di libertà e di vincolo, equazioni di equilibrio). (4 ore)
2. Parametri di sollecitazione (sforzo normale, sforzo di taglio, momento flettente) e risoluzione di strutture isostatiche (calcolo delle reazioni vincolari, diagrammi delle sollecitazioni). (10 ore)
3. Geometria delle aree. Distribuzioni di tensione indotte da sforzo normale, momento flettente, taglio, momento torcente in sezioni di interesse ingegneristico (es. sezioni ad H e cassoni). Formule di Navier, di Jourawksi, di Coulomb, e di Bredt, con relative dimostrazioni matematiche. Studio di profili rettangolari aperti. (16 ore)
4. Caratterizzazione delle proprietà meccaniche statiche, curva monoassiale di trazione e definizione di coefficienti di sicurezza per materiali duttili e fragili. (2 ore)
5. Rappresentazione degli stati di tensione complessi mediante i cerchi di Mohr. (4 ore)
6. Tensione ideale secondo Guest (ipotesi della massima tensione tangenziale) e secondo von Mises (ipotesi della densità di energia di distorsione). Tensione ammissibile nelle verifiche statiche. (4 ore)
7. Esempi pratici ed esercizi in preparazione all’esame per il dimensionamento e la verifica di componenti e strutture, anche con riferimento a casi studio. (8 ore)
8. Progettazione a rigidezza: calcolo delle deformate tramite integrazione dell’equazione della linea elastica. (6 ore)
9. Comportamento a fatica dei materiali metallici. Curva di Wöhler. Influenza di materiale, finitura superficiale, dimensioni assolute, trattamenti superficiali e variazioni geometriche. Influenza del tipo di sollecitazione, ambiente e temperatura, modalità di variazione del carico, storia precedente e tensione media (diagramma di Goodman-Smith). Calcolo dei coefficienti di sicurezza e progettazione a fatica. (10 ore)
10. Verso la fine del semestre verranno proposti dei contenuti relativi ai metodi più attuali e agli aspetti più tecnici della progettazione, come: materiali innovativi, elementi finiti, elementi costruttivi delle macchine, strutture iperstatiche... (8 ore)

Conoscenze di base di fisica generale (statica del corpo rigido, forze, momenti, lavoro, energia), analisi matematica (calcolo integrale e differenziale), algebra lineare e geometria (sistemi di equazioni, trigonometria, sistemi di riferimento cartesiani). Conoscenze di base sui materiali metallici.

Il corso è erogato con lezioni frontali in presenza e prevede fino tre lezioni in modalità telematica tramite piattaforma Zoom. Tale modalità verrà impiegata per le lezioni di ripasso previste al termine del corso, o in caso di esigenze particolari.

Oltre a rivolgersi al docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

I criteri di valutazione con cui verrà effettuata la verifica delle conoscenze e delle abilità acquisite sono:

• Esaustività, capacità espositiva e rigorosità formale delle risposte rispetto alla trattazione vista in aula.
• Correttezza del risultato degli esercizi.

Quaresimin Marino e Michele Zappalorto, Costruzione di macchine, 2017, Cleup, ISBN:9788867873012. Note: CONSIGLIATO (testo per consultazione).

Il corso di Impianti Meccanici fornisce conoscenze specifiche riguardanti la progettazione e la gestione degli impianti industriali, partendo dallo studio di fattibilità e dalla scelta dell'ubicazione, fino al dimensionamento dei sistemi produttivi, allo studio del layout e agli aspetti relativi agli impianti di servizio e alla manutenzione.

Le principali abilità acquisite riguardano quindi la capacità di impostare e sviluppare il progetto di un impianto industriale, partendo dallo studio di fattibilità e dalla determinazione dell'ubicazione ottimale, dal dimensionamento di linee, reparti e celle flessibili di produzione fino alla definizione del layout, tenendo conto delle caratteristiche degli impianti di servizio e degli aspetti manutentivi, utilizzando terminologia e metodi rigorosi e adeguati.

Al superamento con successo del corso, gli studenti e le studentesse avranno raggiunto le seguenti abilità:

1. Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere le fasi principali di uno studio di fattibilità di un impianto industriale e i criteri per la determinazione della sua ubicazione ottimale, comprendere i metodi principali di dimensionamento di linee, reparti e celle flessibili di produzione, le fasi dello studio del layout, nonché le principali caratteristiche degli impianti di servizio e alcuni aspetti della manutenzione degli impianti.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: applicare le conoscenze teoriche per definire le fasi di uno studio di fattibilità, determinare l'ubicazione ottimale di un impianto, dimensionare linee, reparti e celle flessibili di produzione e sviluppare lo studio del layout.
3. Autonomia di giudizio: analizzare in autonomia situazioni e problemi riguardanti la progettazione degli impianti industriali, confrontare e valutare criticamente le soluzioni progettuali alternative.
4. Abilità comunicative: presentare le scelte progettuali e i risultati ottenuti usando terminologia tecnica adeguata, trattare in modo rigoroso e coerente le tematiche proposte.
5. Capacità di apprendimento: acquisire la capacità di approfondire in autonomia le metodologie proposte, sviluppando flessibilità nell'adattarsi a nuovi problemi e nuove situazioni relativi alla progettazione e gestione degli impianti industriali.

1) Introduzione al corso e generalità: definizione di impianto industriale, impianti tecnologici e di servizio, tipologie di impianti e di processi produttivi, criteri di scelta e progettazione.

2) Studio di fattibilità di un impianto industriale: obiettivi, fasi principali, schema logico di base. Studio del prodotto: analisi della domanda e tipi di progetto. Studio del processo e del ciclo tecnologico. Studio dei servizi: le cifre indice e le curve dei costi di impianto. Calcolo della potenzialità ottimale di un impianto attraverso il diagramma di redditività.

3) La scelta dell’ubicazione di un impianto industriale: metodo del punteggio, metodo del costo totale, metodi basati sul costo dei trasporti (distanze rettangolari, gravity problem, distanze euclidee).

4) Tipologie di produzione e analisi prodotti-quantità: diagramma P-Q e caratterizzazione delle zone; produzione in linea, produzione in reparti, produzione in celle e produzione a posto fisso. Gli FMS.

5) Dimensionamento di un impianto industriale, metodo dei calcoli diretti per il calcolo delle potenzialità di stadio e del numero di macchinari. Dimensionamento di una linea di produzione, dimensionamento di un sistema di produzione per reparti, dimensionamento di una cella di produzione in ottica Group technology. Indice OEE. Lo SMED.

6) La curva caratteristica di prodotto per valutare cambiamenti di produzione e il collo di bottiglia di una linea.

7) Assegnazione delle risorse umane negli impianti: approccio basato sul calcolo del numero di operatori da assegnare ad un impianto e approcci basati sul calcolo del numero di macchine da assegnare ad un operatore (metodo analitico, carta uomo-macchina, carta robot-macchina).

8) Studio del flusso dei materiali: fogli dei processi operativi, from-to chart. Studio delle attività di servizio: REL chart, diagramma dei rapporti fra le attività. Metodi per la determinazione delle aree richieste dalle attività.

9) Studio del progetto sistematico del layout: fasi principali per la progettazione di un layout e principali strumenti software. Algoritmi per lo studio del layout (costruttivi, migliorativi).

10) Gli impianti di servizio: generalità e classificazione. Impianti idrici con collegamento diretto alla fonte e con serbatoio, impianti di aspirazione polveri e fumi.

11) La manutenzione dei sistemi industriali: politiche, strategie. Teoria dell’affidabilità di componenti e sistemi di componenti.

nessuno.

Lezioni frontali, casi industriali. Nella misura massima del 10% alcune lezioni a metà del corso potranno tenersi in modalità telematica.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Il voto finale deriverà dalla sola prova scritta: a ciascuna domanda verrà attribuito un punteggio specifico, valutando la chiarezza e la completezza delle risposte fornite. Sarà necessario esser sufficiente in tutti i quesiti al fine di superare la prova. 

La verifica delle conoscenze e delle competenze acquisite dallo/a studente/studentessa sarà effettuata sulla base dei seguenti criteri:

1. Completezza delle conoscenze teoriche: verrà valutata la padronanza dei concetti teorici affrontati durante il corso, con attenzione alla correttezza, all'ampiezza e alla profondità della preparazione sui contenuti trattati.
2. Capacità di applicazione pratica: sarà oggetto di valutazione la capacità dello/a studente/studentessa di applicare le conoscenze teoriche e di risolvere problemi relativi alla progettazione e al dimensionamento degli impianti industriali.
3. Chiarezza espositiva e rigore argomentativo: verranno considerati la chiarezza nell'esposizione delle risposte, l'utilizzo di un linguaggio tecnico appropriato e la capacità di trattare in modo rigoroso e coerente le tematiche proposte.

Titolo: Impianti industriali, Autori: Pareschi Arrigo, Luogo: Bologna, Anno: 2013, Editore: Esculapio.

Titolo: Impianti meccanici per l'industria, Autori: Pareschi Arrigo, Luogo: Bologna, Anno: 2009, Editore: Progetto Leonardo.

Titolo: Manutenzione dei sistemi di produzione modelli e metodi per la gestione della produttività, della qualità e della sicurezza, Autori: Manzini,Riccardo; Regattieri,Alberto, Luogo: Bologna, Anno: 2007, Editore: Esculapio.

Al termine del corso, gli studenti e le studentesse avranno acquisito le conoscenze fondamentali della Ricerca Operativa, con particolare riferimento ai modelli e ai metodi per l’ottimizzazione e il supporto quantitativo alle decisioni. Saranno approfonditi modelli di programmazione lineare, programmazione lineare intera, programmazione non lineare, ottimizzazione robusta e stocastica, insieme ai principali metodi risolutivi e strumenti computazionali.

Gli studenti e le studentesse saranno in grado di riconoscere, classificare e formulare matematicamente problemi di ottimizzazione, individuando variabili decisionali, funzione obiettivo e vincoli. Saranno inoltre in grado di utilizzare Python per risolvere problemi applicativi, analizzare i risultati ottenuti e interpretarli criticamente a supporto di decisioni manageriali e operative.

Il corso contribuirà allo sviluppo di competenze trasversali quali modellizzazione matematica, pensiero analitico, problem solving e utilizzo di strumenti quantitativi per il supporto alle decisioni in contesti organizzativi e industriali.

Programmazione lineare: metodo del simplesso; problema ausiliario; analisi di sensitività; accenno al modello duale.

Programmazione lineare intera: metodo branch and bound; programmazione lineare binaria; presentazione dei principali problemi binari, tra cui problema dello zaino, problema di matching e problema di localizzazione.

Programmazione non lineare: programmazione non lineare non vincolata, inclusi metodo del gradiente, metodo di Newton e metodo trust region; programmazione non lineare vincolata mediante funzione lagrangiana.

Processi stocastici: ottimizzazione robusta mediante criterio max-min; ottimizzazione stocastica a uno stadio; problema del newsvendor; simulazione Monte Carlo; ottimizzazione stocastica a due stadi con ricorso.

Aver seguito un corso di statistica di base e analisi matematica.

Le attività didattiche previste comprendono lezioni frontali, esercitazioni online per l’autovalutazione e laboratori statistici.

Le lezioni frontali sono finalizzate all’introduzione e all’approfondimento degli aspetti teorici della disciplina; le esercitazioni online permettono di consolidare e verificare l’applicazione delle conoscenze acquisite; i laboratori sono dedicati all’analisi di casi pratici mediante l’utilizzo del software PYTHON.

Le lezioni frontali saranno svolte con il supporto di slide e materiali didattici messi preventivamente a disposizione degli studenti e delle studentesse. Durante le lezioni potranno essere utilizzati strumenti di interazione, quali Kahoot o Wooclap, per favorire la partecipazione attiva.

Le esercitazioni online saranno svolte tramite Moodle Esami e consisteranno in esercizi di completamento e applicazione.

Le attività di laboratorio prevedono lo svolgimento di esercizi supervisionati al computer. Le slide e i materiali riassuntivi saranno forniti preventivamente agli studenti e alle studentesse. Tali attività mirano a sviluppare la capacità di utilizzare autonomamente PYTHON per la risoluzione di casi studio reali.

Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione della preparazione dello studente si baserà sulla comprensione e padronanza dei concetti e dei risultati proposti a lezione e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole. All’esame scritto verranno valutati:

• correttezza delle risposte;
• completezza delle risposte;
• argomentazione corretta delle interpretazioni dei risultati;
• correttezza della scelta delle metodologie da utilizzare

• Sassano, A. Modelli e algoritmi della Ricerca Operativa, Ed. Franco Angeli, 2nd edition, 2004
• Hwei, H. Probabilità, variabili casuali e processi stocastici, MCGRAW-HILL Education, 2011

In termini di conoscenze e capacità di applicazione delle stesse, al termine dell’insegnamento, lo studente conoscerà i principi che regolano il funzionamento delle macchine a fluido e degli impianti per la conversione dell'energia che le utilizzano, nonché i principali aspetti tecnico-energetico ambientali che li caratterizzano in termini di sostenibilità e transizione energetica, tutte conoscenze che contribuiscono certamente a dar vita alla "forma mentis" dell'ingegnere. Poiché l'ingegnere gestionale è innanzituto un ingegnere, il corso mira a rendere lo studente in grado di comprendere i principali aspetti che condizionano la scelta, l'installazione e il funzionamento delle macchine e dei sistemi per l'energia e l'ambiente. Le abilità da acquisire riguardano i criteri di scelta e di valutazione delle prestazioni di alcune macchine. In termini di capacità di prendere decisioni, lo studente svilupperà la capacità di interpretare con un certo spirito critico fenomeni termo-fluidodinamici anche reattivi che caratterizzano sistemi e macchine a fluido, comprendendo l’efficacia di diverse alternative ingegneristiche. Con iferimento alle abilità comunicative, lo studente sarà altresì in grado di presentare efficacemente i risultati del proprio studio e documentare per iscritto le competenze acquisite nel campo delle macchine a fluido e dei sistemi per l'energia e l'ambiente. Infine, relativamente alle capacità di apprendimento, lo studente acquisirà conoscenze che gli permetteranno di sostenere discussioni tecniche relative a problematiche tecniche relative alle macchine e ai sistemi per la conversione dell'energia.

FONTI DI ENERGIA: CONSUMI E EMISSIONI INQUINANTI

situazione attuale e scenario futuro;

classificazione delle macchine a fluido e degli impianti.

CONCETTI BASE DI MECCANICA DEI FLUIDI

Cenni di Idrostatica: pressione piezometrica e spinte; esempi;

Cinematica dei campi fluidi: tecniche di studio; equazione di continuità;

Fluidodinamica: teorema di Bernoulli, esempi; basi della similitudine - numero di Eulero;

Gasdinamica: basi dei deflussi compressibili - numero di Mach; stati di ristagno; moto adiabatico in condotti a sezione variabile; fenomeni dissipativi – onde d’urto normali.

Aerodinamica: forze aerodinamiche di portanza e resistenza; introduzione ai flussi turbolenti – numero di Reynolds; le forme della resistenza; origine della portanza; esempi; diagrammi di prestazione dei profili aerodinamici.

Idraulica: tecniche di studio elementare dei circuiti idraulici; esempi; perdite di carico, diagramma di Moody e coefficienti di perdita; la cavitazione – altezza all’aspirazione.

FONDAMENTI DI MACCHINE A FLUIDO

Turbomacchine: elementi costitutivi; equazione di Eulero; rendimenti; triangoli di velocità; le forme di scambio di quantità di moto; rotalpia; grado di reazione.

Macchine volumetriche: principio di funzionamento, caratteristiche e parametri principali.

SISTEMI ENERGETICI PER LA TRAZIONE E LA PRODUZIONE DI POTENZA CHE IMPIEGANO MACCHINE VOLUMETRICHE A COMBUSTIONE INTERNA

Motori alternativi a stantuffo: componenti principali; caratteristiche dei processi ciclici ad accensione comandata per la trazione e ad accensione per compressione per la propulsione navale e la cogenerazione in impianti fissi; prestazioni e curve caratteristiche.

IMPIANTI ENERGETICI DI POTENZA CHE IMPIEGANO TURBOMACCHINE PER LO SFRUTTAMENTO DI FONTI RINNOVABILI

Ciclo idrologico come processo termodinamico a energia solare alla base degli impianti eolici e idroelettrici.

Le turbine eoliche: tipologie, caratteristiche costruttive; determinazione analitica del rendimento limite; triangoli delle velocità; regolazione della potenza.

Impianti idroelettrici: principio di funzionamento e regolazione della potenza; tipologie di impianto; configurazione, componenti e dispositivi per la regolazione e la sicurezza dell’impianto; esigenze di posizionamento dei turbomotori ad azione e a reazione; cavitazione – numero di Thoma.

Turbomotori idraulici: la ruota Pelton – caratteristiche costruttive; triangoli delle velocità; regolazione. Macchine a reazione – determinazione analitica delle curve caratteristiche; turbomotori Francis e turbine a elica e tipo Kaplan – caratteristiche costruttive, triangoli delle velocità e regolazione.

LA SIMILITUDINE FLUIDODINAMICA NELLE TURBOMACCHINE

analisi dimensionale, parametri adimensionali, classificazione delle macchine, diagrammi statistici per la scelta e il progetto.

IMPIANTI IDRAULICI E AERAULICI DI SERVIZIO

impianti di pompaggio e sistemi di ventilazione;

ventilatori e turbopompe: classificazione, configurazioni, caratteristiche euleriane e ricostruzione delle caratteristiche effettive; macchine in serie e in parallelo; macchine multistadio e a doppia aspirazione. Prova di collaudo per ventilatori industriali.

IMPIANTI TERMOELETTRICI A COMBUSTIONE ESTERNA, INTERNA, A RECUPERO TERMICO, A CONCENTRAZIONE SOLARE CHE IMPIEGANO TURBOMACCHINE

Impianti turbogas a ciclo Brayton: componenti, dispositivi principali.

Impianti a vapore sub- e super-critico: componenti, dispositivi principali e configurazioni; generatori di vapore - funzionamento e componenti principali; turbomotori a vapore - stadio a reazione, configurazione e tipo di corpi di alta, media, e bassa pressione. Impianti a fluido organico e sCO2: basi concettuali, componenti principali, applicazioni.

Lezione frontale abbinata alla presentazione di esempi e esercizi proposti in aula. L'insegnamento potrà avvalersi di didattica online fino ad un massimo del 10% da erogarsi tra metà e fine corso. Organizzazione di almeno una visita di istruzione presso centrale/impianto che implementi dispositivi oggetto di lezione. Oltre a rivolgersi al docente, chi è affetto da disabilità, DSA, BES o altre problematiche relative alle condizioni di salute, può contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

L'uso di intelligenza artificiale è vietato per compiti valutativi individuali ed è generalmente fortemente sconsigliato. Ulteriori dettagli sull'argomento verranno forniti all'inizio del corso.

La prova d’esame verrà valutata in termini di correttezza e completezza delle risposte, chiarezza espositiva e capacità di sintesi.

• Titolo: Macchine a fluido, Autori: Onorati, Angelo, Luogo: Milano, Anno: 2020, Editore: Città studi, Note: --.
• Titolo: Macchine termiche, Autori: Cornetti,Giorgio, Luogo: Torino, Anno: 1989, Editore: Il capitello, Note: --.

L’insegnamento contribuisce agli obiettivi formativi del Corso di Laurea fornendo strumenti statistici e metodologici avanzati per l’analisi di dati complessi e per l’applicazione di modelli di Machine Learning supervisionato in contesti ingegneristici. Il corso concorre allo sviluppo di competenze trasversali utili all’interpretazione, alla modellazione e al supporto decisionale in problemi complessi dell’ingegneria, in coerenza con il paradigma della data-driven innovation.

Al termine del corso, studentesse e studenti conosceranno i principali metodi di Big Data Analytics e Machine Learning supervisionato per problemi di regressione e classificazione. Acquisiranno conoscenze relative alla gestione di dati complessi, alla validazione dei modelli, alla valutazione delle prestazioni predittive e all’interpretazione dei risultati in applicazioni di interesse per l’ingegneria.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Studentesse e studenti saranno in grado di impostare correttamente un percorso di analisi di dati complessi, dalla preparazione del dataset alla scelta del modello, fino alla valutazione e interpretazione dei risultati. Sapranno applicare, anche mediante software statistici, metodi avanzati di Machine Learning per problemi di regressione e classificazione riferiti a fenomeni e sistemi di interesse ingegneristico.

Autonomia di giudizio

Studentesse e studenti svilupperanno la capacità di valutare criticamente la qualità dei dati, l’appropriatezza delle tecniche utilizzate, l’affidabilità dei modelli e la correttezza delle interpretazioni. Saranno in grado di confrontare approcci alternativi di analisi e di leggere criticamente risultati ottenuti direttamente o riportati in pubblicazioni scientifiche e applicazioni tecniche.

Abilità comunicative

Studentesse e studenti saranno in grado di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati delle analisi attraverso tabelle, grafici, indicatori sintetici e commenti testuali, utilizzando un linguaggio tecnico-scientifico appropriato e adeguato a contesti ingegneristici e interdisciplinari.

Capacità di apprendimento

Il corso fornirà strumenti metodologici e operativi utili per approfondire autonomamente tecniche di Big Data Analytics, Statistical Learning e Machine Learning, anche in relazione all’evoluzione tecnologica e applicativa dei sistemi complessi nell’ingegneria.

Richiami di statistica e introduzione al Machine Learning

Breve revisione dei principali concetti e metodi della statistica descrittiva e inferenziale. Introduzione ai concetti fondamentali di Statistical Learning e Machine Learning per problemi di regressione e classificazione in contesti supervisionati, con particolare attenzione all’analisi di dati complessi e high-dimensional.

Modelli di regressione e tecniche di validazione

Estensioni dei modelli di regressione lineare: gestione di dati di natura diversa e di interazioni, regressione polinomiale e procedure di subset selection. Tecniche di ricampionamento e validazione dei modelli: validation set approach, k-fold cross-validation e bootstrap. Tecniche di regolarizzazione dei modelli predittivi: ridge regression e lasso regression.

Metodi di Machine Learning per regressione e classificazione

Regressione logistica per problemi di classificazione. Alberi decisionali per regressione e classificazione. Tecniche ensemble: bagging e Random Forests. Support Vector Classifiers e Support Vector Machines.

Laboratori e applicazioni di data analytics

Il corso è orientato all’analisi pratica di dati complessi mediante software di data analytics e Machine Learning, con applicazioni ed esercitazioni sviluppate principalmente mediante Minitab e KNIME.

È consigliato il possesso di conoscenze di base di statistica e probabilità, utili per la comprensione dei principali metodi di analisi dei dati e di Machine Learning trattati nel corso.

Il corso si articola in lezioni frontali, presentazione e discussione di casi studio, esercitazioni applicative e laboratori dedicati all’utilizzo di software statistici.

Le lezioni frontali sono dedicate all’apprendimento dei principali contenuti teorici e metodologici relativi a Statistical Learning, Machine Learning supervisionato e analisi di dati complessi.

I casi studio, riferiti a contesti applicativi dell’ingegneria civile e ambientale, sono proposti per sviluppare capacità critiche e interpretative nell’analisi di dati reali e per evidenziare il collegamento tra metodi statistici, modelli predittivi e applicazioni ingegneristiche.

L’esercitazione intermedia è finalizzata a consolidare le competenze acquisite e a supportare la preparazione alla prova finale.

I laboratori sono indirizzati all’utilizzo di software statistici e strumenti di data analytics per esemplificare la corretta impostazione, gestione e interpretazione di percorsi di analisi di dati complessi.

Il corso si avvarrà della didattica online fino ad un massimo del 10% da erogarsi a metà corso.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione della prova scritta terrà conto dei seguenti criteri:

• correttezza delle risposte fornite ai quesiti teorici e applicativi;
• completezza nello svolgimento delle analisi richieste;
• correttezza nell’applicazione delle metodologie di data analytics e Machine Learning;
• capacità di interpretare e argomentare criticamente i risultati ottenuti;
• capacità di impostare correttamente workflow di analisi di dati complessi.

L’eventuale elaborato sviluppato mediante software statistici sarà valutato considerando:

• appropriatezza delle tecniche selezionate per l’analisi dei dati;
• correttezza e coerenza della sequenza delle analisi condotte;
• capacità di gestione, elaborazione e interpretazione di dataset complessi;
• chiarezza espositiva e capacità di sintesi dei risultati;
• qualità dell’interpretazione critica dei risultati ottenuti.

La valutazione finale sarà basata principalmente sulla prova scritta; l’elaborato opzionale concorrerà all’integrazione della valutazione complessiva secondo le modalità comunicate dalla docente.

James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R., Taylor J., An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python, Springer, Cham, 2023. ISBN: 978-3-031-38746-3. Note: CONSIGLIATO.

R.E. Walpole, R.H. Myers, S.L. Myers, K.E. Ye, Analisi statistica dei dati per l'ingegneria, Pearson, Milano, 2017, Note: CONSIGLIATO.

In termini di conoscenze e comprensione del contesto, gli studenti apprenderanno quali sono gli obiettivi, i contenuti, le aree d'azione e strumentazioni dell'Operations Management (OM), con riferimento ai diversi contesti produttivi, in particolare del mondo manifatturiero. In termini di capacità di applicare queste conoscenze e prendere decisioni, comprenderanno il ruolo della produzione e della gestione delle catene di fornitura e distribuzione (supply chain management) nella creazione e mantenimento della competitività dell'impresa. In termini di abilità comunicative e capacità di apprendimento, lo/a studente/ssa rafforzerà la capacità di analisi nonché la precisione e chiarezza nella comunicazione.

Il corso sarà erogato mediante lezioni frontali, esercitazioni e analisi di casi studio. Didattica online pari al 10% del corso sarà utilizzata a metà e fine corso. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti - In addition to contacting the course instructor, students with disabilities, Specific Learning.

Indicazioni circa l'uso dell'intelligenza artificale generative saranno fornite all'inizio del corso.

La valutazione si baserà sulla comprensione degli argomenti, e sulla capacità di analizzare casi aziendali reali.

• Titolo: Gestione dei materiali nelle operations principi, tecniche e applicazioni, Autori: Romano, Pietro, Luogo: Padova, Anno: 2009, Editore: CEDAM, Note: --.
• Titolo: Supply Chain Management: La Gestione dei processi di fornitura e distribuzione, Autori: Romano, P; Danese, Pamela, Luogo: MILANO, Anno: 2023, Editore: McGraw-Hill, Note: terza edizione.

Il corso intende fornire agli studenti e alle studentesse le conoscenze di base necessarie per comprendere le organizzazioni aziendali, le modalità con cui vengono progettate le strutture organizzative e i relativi sistemi operativi, sviluppando al contempo la capacità di applicare tali conoscenze nell'analisi e nella risoluzione di problemi gestionali. Particolare attenzione verrà dedicata al ruolo che le persone svolgono nelle organizzazioni e alle modalità di gestione delle risorse umane.

La didattica prevede momenti partecipativi e di confronto in gruppo, favorendo la riflessione critica e l'espressione pubblica di idee, anche divergenti, in un'ottica costruttiva.

In quest'ottica, il corso si propone di sviluppare le competenze necessarie affinché, al termine dell'insegnamento e superata la prova di profitto, gli studenti e le studentesse siano in grado di: (a) conoscere e comprendere le principali variabili per descrivere le organizzazioni aziendali; (b) conoscere e comprendere gli elementi fondamentali di progettazione organizzativa; (c) conoscere e comprendere i principali strumenti e approcci della gestione delle risorse umane; (d) applicare le conoscenze apprese per riconoscere e classificare le diverse tipologie di organizzazioni presenti nell'ambiente economico; (e) applicare i concetti di progettazione organizzativa per analizzare casi concreti e proporre soluzioni di miglioramento; (f) descriversi dal punto di vista professionale, identificando le proprie competenze individuali; (g) valutare criticamente le scelte organizzative e di gestione delle risorse umane in modo autonomo; (h) formulare riflessioni autonome e soluzioni su tematiche organizzative, anche in presenza di informazioni incomplete o situazioni complesse; (i) comunicare oralmente e pubblicamente riflessioni personali, anche divergenti, su tematiche organizzative e di gestione delle risorse umane in modo chiaro e costruttivo; (l) esprimere ed elaborare efficacemente in forma scritta le proprie conoscenze su specifiche tematiche organizzative e di gestione delle risorse umane; (m) confrontarsi efficacemente all'interno di gruppi di lavoro.

Inoltre, gli studenti e le studentesse acquisiranno un approccio di studio e riflessione critica sulle tematiche organizzative e di gestione delle risorse umane, che permetterà loro di continuare lo studio e l'aggiornamento professionale in modo autonomo.

Le attività prevedono lezioni frontali supportate da presentazioni digitali. Le lezioni frontali saranno alternate a momenti di domande/risposte, discussioni e riflessioni attive con i partecipanti al corso. Le nozioni teoriche saranno accompagnate da esempi pratici e casi aziendali. La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata per l’acquisizione dei concetti, dei modelli e dei metodi proposti nonché per lo sviluppo della capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole. È previsto l’utilizzo della modalità online per un massimo del 10% delle ore totali, in forma asincrona, indicativamente verso la fine del corso.

Indicazioni circa l'uso dell'intelligenza artificiale generativa saranno fornite all'inizio del corso.

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

La valutazione della preparazione della/del candidata/o si baserà sull’acquisizione dei concetti teorici e delle applicazioni pratiche, dei modelli e dei metodi proposti nonché sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole.

• Titolo: Gestione delle risorse umane, Autori: Boldizzoni, Daniele, Noe, Raymond A. et al., Luogo: Santarcangelo di Romagna, Anno: 2019, Editore: Maggioli, Note: Testo per ulteriori approfondimenti.
• Titolo: L'impresa e le sue "aree funzionali" Introduzione all'azienda e all'organizzazione aziendale, Autori: Forza, Cipriano, Luogo: Padova, Anno: 2004, Editore: Progetto, Note: Testo per ulteriori approfondimenti.
• Titolo: Organizzazione aziendale, Autori: Daft, Richard L., Luogo: Santarcangelo di Romagna, Anno: 2021, Editore: Maggioli, Note: Testo di riferimento consigliato.
• Titolo: Organizzazione aziendale mercati, gerarchie e convenzioni, Autori: Costa, Giovanni, Gubitta, Paolo, Pittino, Daniel, Luogo: Milano, Anno: 2021, Editore: McGraw Hill Education, Note: Testo per ulteriori approfondimenti.
• Titolo: Risorse umane persone, relazioni e valore, Autori: Costa, Giovanni, Gianecchini, Martina, Luogo: Milano, Anno: 2025, Editore: McGraw-Hill, Note: Testo di riferimento consigliato.

Il corso intende fornire le basi della gestione della qualità e arricchire il bagaglio di conoscenze organizzative facendo riferimento agli aspetti organizzativi riconducibili alla gestione della qualità. Il corso trasferisce conoscenze e abilità sia sul lato tecnico-quantitativo sia sul lato organizzativo-comportamentale con l’obiettivo di far capire l’importanza di agire su entrambi i fronti e di sviluppare la capacità di applicare tali conoscenze all’analisi e alla soluzione di problemi organizzativi e gestionali, formulando valutazioni e supportando decisioni manageriali. Il corso è pensato come corso a scelta per la laurea triennale in ingegneria gestionale. Pertanto, è progettato come completamento del corso di Economia ed Organizzazione Aziendale e preparazione a vari altri esami ed in particolare a OPSL, gestione della varietà di prodotto, gestione dell’innovazione di prodotto, favorendo l’acquisizione di strumenti concettuali e metodologici utili anche per l’apprendimento di insegnamenti successivi. Il corso, pur essendo collegato a questo e ad altri esami dei corsi di laura triennale e magistrale in ingegneria gestionale, si sovrappone in minima parte con gli esami esistenti dal momento che la qualità, pur essendo considerata in vari corsi non è mai trattata come argomento core attorno a cui si costruisce il corso, in particolare se si fa riferimento agli aspetti organizzativi legati alla qualità. Il corso pertanto arricchisce l’offerta didattica con una tematica che trova ampia applicazione nelle aziende e sviluppa capacità organizzative di cui c’è una elevata necessità nelle PMI del territorio per un loro sviluppo manageriale e dimensionale, rafforzando al contempo la capacità degli studenti di analizzare criticamente i contesti organizzativi e di comunicare con rigore le proprie valutazioni e proposte di intervento. In termini di abilità comunicative e capacità di apprendimento, viene inoltre rafforzato il pensiero logico-deduttivo nonché la precisione e, quindi, la chiarezza nella comunicazione.

Lezioni frontali. La frequenza è facoltativa ma fortemente consigliata per l’acquisizione dei concetti, dei modelli e dei metodi proposti nonché per lo sviluppo della capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole. E' previsto l'utilizzo della modalità online per un massimo del 10% delle ore totali, in forma asincrona, indicativamente verso la fine del corso. Oltre a rivolgersi al/la docente del corso, studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattare l'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti. Indicazioni circa l'uso dell'intelligenza artificiale generative saranno fornite all'inizio del corso.

La valutazione della preparazione dello/a studente/ssa si baserà sull’acquisizione dei concetti, dei modelli e dei metodi proposti nonché sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole.

• Titolo: LEZIONI DI QUALITA' E ORGANIZZAZIONE, Autori: Forza C., Luogo: Padova, Anno: 2021, Editore: Edizioni Libreria Progetto, Note: Libro di riferimento.

Il programma dettagliato dell’insegnamento verrà inserito non appena disponibile.

L’insegnamento fornisce le conoscenze di base relative ai principali processi di lavorazione manifatturiera dei materiali metallici, con particolare riferimento alle lavorazioni massive e di lamiera in stampo e alle lavorazioni per asportazione di truciolo.

1. Conoscenza e comprensione

• Comprendere i principi di funzionamento delle principali lavorazioni manifatturiere.
• Conoscere i parametri di processo applicabili alle lavorazioni in stampo e per asportazione di truciolo.
• Conoscere le caratteristiche dei processi, delle attrezzature impiegate e dei materiali lavorabili.
• Comprendere le relazioni tra processo produttivo, materiale impiegato e tipologia di prodotto ottenibile, costi di produzione.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione

• Selezionare i principali parametri di processo in funzione della lavorazione considerata.
• Analizzare semplici casi applicativi relativi a processi di formatura e lavorazioni per asportazione di truciolo.
• Risolvere problemi pratici legati alle lavorazioni manifatturiere trattate nel corso.
• Individuare le tecnologie più idonee in relazione al materiale e al prodotto da realizzare.
• Effettuare valutazioni tecnico-economiche per la selezione del processo produttivo in funzione della tipologia di componente, del materiale e della dimensione del lotto produttivo.

3. Autonomia di giudizio

• Valutare le potenzialità e i limiti delle diverse lavorazioni manifatturiere.
• Confrontare processi produttivi alternativi in funzione delle caratteristiche del componente, del materiale e dei vincoli tecnologici.
• Interpretare criticamente i risultati ottenuti dalla risoluzione di problemi applicativi.
• Confrontare alternative di processo sulla base di criteri tecnologici, qualitativi ed economici.

4. Abilità comunicative

• Descrivere in modo chiaro i principi di funzionamento dei processi manifatturieri.
• Utilizzare correttamente il linguaggio tecnico relativo alle lavorazioni meccaniche.
• Presentare e discutere i risultati di analisi e problemi applicativi.

5. Capacità di apprendimento

• Sviluppare autonomia nello studio delle tecnologie di lavorazione dei materiali metallici.
• Applicare le conoscenze acquisite all’analisi di nuovi processi o casi produttivi.
• Utilizzare materiale didattico, esercizi ed esempi applicativi come supporto all’apprendimento.

Comportamento meccanico dei materiali metallici & tribologia (1cfu)

• comportamento dei materiali metallici 
• prove di caratterizzazione
• tribologia

Lavorazioni di deformazione plastica (2cfu)

• lavorazioni per deformazione plastica massiva: laminazione, forgiatura, estrusione e trafilatura
• lavorazioni per deformazione plastica di lamiera: tranciatura, piegatura, imbutitura, diagrammi limite di formabilità

Lavorazioni di asportazione di truciolo e non convenzionali (3cfu)

• lavorazioni per asportazione di truciolo: meccanica di formazione del truciolo in condizioni di taglio ortogonale, tornitura, foratura, fresatura
• Lavorazioni non convenzionali

Per seguire con profitto l’insegnamento sono richieste conoscenze di base di matematica, fisica e proprietà dei materiali metallici.

L’insegnamento è erogato in presenza e prevede:

• lezioni frontali
• esercitazioni numeriche
• discussione di esercizi

Metodologie:

• problem solving
• esercitazioni guidate
• attività interattive in aula

Sono previsti:

• esercizi disponibili su Moodle
• quiz e attività di autovalutazione

Uso dell’IA: non previsto né autorizzato nelle attività didattiche e valutative

Studentesse e studenti con disabilità, DSA, BES e altre condizioni di salute, possono contattarel'Ufficio Servizi agli studenti - Settore Inclusione per ricevere maggiori informazioni sulle opportunità di fruizione della didattica con specifici supporti e strumenti.

Criteri di valutazione

• correttezza delle soluzioni
• capacità di applicazione dei metodi
• chiarezza dei procedimenti

La valutazione complessiva richiede almeno 18/30 per il superamento dell’esame.

In caso di dubbi interpretativi rispetto a quanto riportato nella prova scritta, potrà essere richiesto allo studente di sostenere una prova orale.

Titolo: Manufacturing processes for engineering materials, Autori: Kalpakjian, Serope; Schmid, Steven R.,