Prof. Alberto Martini

Argomenti del programma: Cinematica del motociclo geometria e parametri cinematici angolo di sterzata e assetto sezione delle ruote e traiettoria in curva Sospensioni architettura e cinematica sospensioni anteriori e posteriori curve caratteristiche di rigidezza e smorzamento calcolo dei parametri ridotti Modellazione pneumatici modelli analitici modelli semi-empirici forze di contatto col suolo Dinamica del motociclo moto rettilineo…

Argomenti del programma: Il corso si articola nelle seguenti sezioni: INTRODUZIONE ALL ROBOTICA . Introduzione. Origini. Stato attuale della robotica. Classificazione generale dei robot. Obiettivo della robotica industriale. Problematiche di studio della robotica industriale. STRUTTURA E CARATTERISTICHE GENERALI DEI ROBOT . Introduzione. Configurazione base di un robot. Il manipolatore. Organi terminali. Attuatori. Sensori. Controllore.

Argomenti del programma: Overview about the course and terramechanics (2 hours / 0.2 CFU) Description of off-highway vehicles and their main missions (8 hours / 0.8 CFU) Description of auxiliaries components of off-highway vehicles (i.e., PTO, power lift, drawbar hitch, hydraulic remotes) (8 hours / 0.8 CFU) Soil engineering parameters and in particular: soil classification, soil shear strenght, soil pressure sinkage, soil bearing capacity…

Argomenti del programma: Cinematica del motociclo geometria e parametri cinematici angolo di sterzata e assetto sezione delle ruote e traiettoria in curva Sospensioni architettura e cinematica sospensioni anteriori e posteriori curve caratteristiche di rigidezza e smorzamento calcolo dei parametri ridotti Modellazione pneumatici modelli analitici modelli semi-empirici forze di contatto col suolo Dinamica del motociclo moto rettilineo…

Argomenti del programma: MACHINE LEARNING APPLICATO ALLA DIAGNOSI DI GUASTI (DG) E ALLA MANUTENZIONE PREDITTIVA (MP) degli Impianti e Macchinari Industriali Fondamenti di Machine Learning : principali algoritmi di classificazione come Support Vector Machine;k-Nearest Neighbors Random Forest Naive Bayes e loro applicazione al learning di tipo Bagging, Boosting and Blended Workflow della Manutenzione predittiva: Sensorizzazione degli impianti…