INTRODUZIONE ALLA PROGETTAZIONE NUMERICA

  • Dal progetto tradizionale alla Computer Aided Optimization (CAO)

  • Il processo numerico di progettazione: parametrizzazione, esplorazione dello spazio di progetto, modellazione e ottimizzazione

  • Introduzione all’ottimizzazione mono-obiettivo e multiobiettivo

PARAMETRIZZAZIONE GEOMETRICA

  • Rappresentazione parametrica di geometrie e forme

  • Curve di Bézier

  • B-spline quadratiche e cubiche

  • B-spline di grado n

  • Bézier e B-spline razionali

  • NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines)

  • Cenni sulle superfici parametriche

DESIGN OF EXPERIMENTS (DOE) E ANALISI DEI DATI

  • Esplorazione e campionamento dello spazio di progetto

  • Campionamento Random e sequenze di Sobol

  • Piani fattoriali completi e fattoriali ridotti

  • Box-Behnken e Latin Square

  • Metodi di Taguchi

  • Analisi statistica dei risultati

  • Test statistici: t-Student e chi-quadro

  • Analisi dell'influenza dei parametri di progetto

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE

  • Formulazione matematica di un problema di ottimizzazione

  • Metodi di ottimizzazione mono-obiettivo

  • Metodo di Cauchy e Conjugate Gradient

  • Metodi di Newton e Quasi-Newton

  • BFGS e Sequential Quadratic Programming (SQP)

  • Metodo del Simplex

  • Simulated Annealing

  • Ottimizzazione multiobiettivo

  • Algoritmi genetici

  • Concetto di frontiera di Pareto

  • Teoria dei Giochi applicata alla progettazione: Nash e Stackelberg

  • MCDM – Multi-Criteria Decision Making per la selezione delle soluzioni

MODELLI SURROGATI, MACHINE LEARNING E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

  • Introduzione ai Response Surface Models e ai modelli surrogati

  • Superfici di risposta lineari e quadratiche

  • Approssimazioni mediante sviluppo di Taylor

  • Kriging

  • Reti neurali

  • Processi gaussiani (Gaussian Processes)

  • Machine Learning per l'approssimazione di modelli numerici complessi

  • Utilizzo di modelli basati su Intelligenza Artificiale nei processi di progettazione e ottimizzazione

ROBUST DESIGN

  • Introduzione al concetto di Robust Design

  • Variabilità e incertezza dei parametri di progetto

  • Ricerca di soluzioni ottimali robuste rispetto alle variazioni dei parametri

  • Integrazione tra DOE, modelli surrogati e ottimizzazione nella progettazione robusta

Ultime modifiche: giovedì, 17 settembre 2026, 13:50