POLITesi - Archivio digitale delle tesi di laurea e di dottorato (Politecnico di Milano)
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Simulation-based monitoring and alerting system for advanced flight testing applications
No full textLAUREA MAGISTRALEL’attenzione verso la sostenibilità ambientale e la riduzione delle emissioni rappresentano la principale motivazione alla progettazione di nuovi velivoli elettrici. Lo stato dell’arte dei dispositivi di immagazzinamento dell’energia rende la propulsione elettrica particolarmente applicabile a velivoli a decollo e atterraggio verticale (VTOL) e senza pilota (UAV). Le prove di volo sperimentali sono una fase critica nello sviluppo di piattaforme aeree di nuova generazione e nella valutazione della loro aeronavigabilità, ma l’innovazione tecnologica introduce alti livelli di incertezza e rischio. Il lavoro di tesi è stato sviluppato e validato per la prima campagna di test di volo del Pipistrel NUUVA V300, un UAS VTOL cargo autonomo ibrido-elettrico, ma è generalizzabile ad altri velivoli.
La metodologia proposta integra simulazioni in tempo reale e non nel processo di monitoraggio del volo, supportando la consapevolezza situazionale, il rilevamento di anomalie e il mantenimento della sicurezza. Prima del volo, una simulazione genera i dati di missione previsti, che contribuiscono alla definizione di limitazioni operative temporanee. Durante il volo, questi dati di riferimento vengono trasmessi in sincronia con la telemetria, mentre le simulazioni in tempo reale vengono eseguite utilizzando i dati in tempo reale.
Viene descritto un metodo generale per integrare la simulazione in tempo reale nel software di telemetria, convertendo i modelli Simulink® in moduli C++. L’implementazione è stata collaudata durante la campagna di test di volo del NUUVA V300.
Il confronto tra i risultati della simulazione e i dati misurati fornisce metriche di deviazione istantanee e innesca avvisi quando vengono superate soglie predefinite. Queste informazioni vengono presentate attraverso un’interfaccia su misura al ruolo dell’utente, migliorando la consapevolezza situazionale e la sicurezza del test.
Questo lavoro rappresenta un contributo fondamentale al campo delle prove di volo supportate dalla simulazione, aprendo la strada allo sviluppo futuro di sistemi di allerta predittivi.The pressing need for environmental sustainability and emission reduction has been the driving force behind the recent years novel electric aircraft design efforts. The state of the art in energy storage makes electric propulsion particularly applicable to Vertical Take-Off and Landing (VTOL) and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) architectures. Experimental flight testing is a critical phase in the development of next-generation aerial platforms and in evaluating their capabilities and airworthiness, but the technological novelty involved introduces high levels of uncertainty and risk, particularly during early testing stages. The thesis work was developed and validated during the first flight test campaign of the Pipistrel’s NUUVA V300, an autonomous hybrid-electric VTOL cargo UAS, but is generalizable to other aircraft.
The proposed methodology integrates both offline and real-time simulations into the flight monitoring process, supporting situational awareness, anomaly detection, and safety assurance. Prior to flight, a high-fidelity offline simulation generates expected mission data, which contributes to the definition of temporary operational limitations. During flight, this reference data is streamed in sync with telemetry, while real-time simulations are executed using live aircraft data.
A general method is described to integrate real-time simulation into the telemetry frame- work by converting Simulink® models into modular C++ bundles. The implementation was validated and deployed along the NUUVA V300 flight test campaign.
The comparison between simulation outputs and measured data yields instantaneous deviation metrics and triggers alerts when predefined thresholds are exceeded. These insights are presented to the test crew through a role-tailored Human-Machine Interface (HMI), increasing situational awareness and reducing flight testing risks.
This work represents a key contribution to the field of simulation-supported flight testing, paving the way for the future development of predictive alerting systems
In vitro and in silico simulation of aneurysm clipping and vascular compliance
No full textLAUREA MAGISTRALEGli aneurismi intracranici non rotti (UIA) rappresentano una sfida clinica significativa a causa del loro potenziale di rottura catastrofica. Sebbene il clipping microchirurgico rimanga il gold standard per i casi complessi, la sua frequenza in calo limita le opportunità di formazione pratica. Per ovviare a questo problema, le tecniche di simulazione avanzate, che combinano modelli virtuali e fisici, sono diventate strumenti essenziali nella formazione neurochirurgica. Questa tesi mira a valutare e migliorare la fedeltà e l'accuratezza della piattaforma Simulation for Intervention and Surgery (SIMIS), concentrandosi in particolare sulle prestazioni del framework open source SOFA che ne costituisce la componente di realtà aumentata.
È stata condotta un'analisi comparativa per valutare l'impatto delle scelte chiave di modellazione sull'affidabilità della simulazione, utilizzando geometrie semplificate e confrontando i risultati con simulazioni equivalenti eseguite in Abaqus, considerato il gold standard, e con controparti fisiche. L'indagine è stata poi estesa alle geometrie aneurismatiche specifiche del paziente per valutare la capacità di SOFA di riprodurre scenari complessi e clinicamente realistici. Infine, è stata eseguita un'analisi di conformità per esaminare il comportamento meccanico delle strutture vascolari in diversi modelli costitutivi.
I risultati hanno mostrato che SOFA è in grado di riprodurre scenari di clipping realistici con elevata precisione quando si utilizzano metodi moltiplicatori lagrangiani, ma a costo di un elevato fabbisogno computazionale, che lo rende inadatto all'uso in tempo reale. Al contrario, i modelli basati su penalità consentono l'interattività, ma introducono significative imprecisioni in contesti anatomici complessi.
Valutando i risultati dei test di conformità SOFA e la loro corrispondenza con le controparti fisiche, è stato osservato che i limiti nella modellazione dei materiali limitano la capacità di SOFA di catturare appieno il comportamento vascolare non lineare. Nonostante questi vincoli, lo studio stabilisce un quadro chiaro per comprendere i punti di forza e i limiti di SOFA, offrendo preziose informazioni per guidare lo sviluppo futuro di strumenti di formazione neurochirurgica e sistemi di pianificazione preoperatoria più affidabili.Unruptured intracranial aneurysms (UIAs) represent a significant clinical challenge due to their potential for catastrophic rupture. Although microsurgical clipping remains the gold standard for complex cases, its declining frequency limits opportunities for hands-on training. To address this, advanced simulation techniques—combining virtual and physical models—have become essential tools in neurosurgical education. This thesis aims to evaluate and enhance the fidelity and accuracy of the Simulation for Intervention and Surgery (SIMIS) platform, particularly focusing on the performance of the open-source SOFA framework underpinning its augmented reality component.
A benchmarking analysis was conducted to evaluate the impact of key modelling choices on simulation reliability, using simplified geometries and comparing the results with equivalent simulations performed in Abaqus—considered the gold standard—and with physical counterparts. The investigation was then extended to patient-specific aneurysmal geometries to assess SOFA’s capability in reproducing complex, clinically realistic scenarios. Finally, a compliance analysis was performed to examine the mechanical behaviour of vascular structures under different constitutive models.
The results showed that SOFA can reproduce realistic clipping scenarios with high accuracy when using Lagrangian multiplier methods, but at the cost of high computational demand, making it unsuitable for real-time use. Conversely, penalty-based models enable interactivity but introduce significant inaccuracies in complex anatomical contexts.
By evaluating SOFA compliance tests results and their correspondence with the physical counterparts, it was observed that limitations in material modelling restrict SOFA’s ability to fully capture the non-linear vascular behaviour. Despite these constraints, the study establishes a clear framework for understanding the strengths and limitations of SOFA, offering valuable insights to guide the future development of neurosurgical training tools and more reliable preoperative planning system
Advanced high harmonic generation in microfluidic devices towards transient XUV spectroscopy of semiconducting thin films
No full textDOTTORATOLa generazione di armoniche di ordine elevato (HHG) é una tecnica sperimentale che permette di ottenere impulsi ultrabrevi nell’intervallo spettrale dell’estremo ultravioletto (XUV) e soft-X (SXR) - circa 30 eV a 3 keV - partendo da impulsi nell’infrarosso (IR) tramite un processo di conversione di frequenze fortemente non lineare. Tale generazione può essere implementata in una vasta gamma di applicazioni, come l’imaging lensless, la microscopia, e la spettroscopia, poiché la radiazione generata è caratterizzata da un’estrema risoluzione temporale, fino alla scala dell’attosecondo. Questa risoluzione può fornire una moltitudine di informazioni sulla struttura molecolare, atomica ed elettronica dei materiali. Ciononostante, si tratta di un processo tecnologicamente impegnativo, sia per la bassa efficienza di conversione intrinseca del processo di generazione, sia per le complessità implicate nei laser ad alta potenza, nelle tecniche di manipolazione del vuoto e del gas. Tale lavoro mira a esplorare diversi approcci verso l’ottimizzazione dell’HHG, sfruttando al contempo il fascio XUV generato per analizzare la dinamica dei portatori di carica (carriers) in semiconduttori e materiali innovativi che raccolgono la luce.
L’ottimizzazione del processo HHG segue l’approccio della guida d’onda cava; un dispositivo microfluidico, progettato e realizzato appositamente per quest’applicazione, viene utilizzato per l’interazione della luce nel vicino o medio IR con gas nobili, garantendo una durata di interazione estesa rispetto alla configurazione a gas-jet. Per gli impulsi nel vicino IR, è stato studiato uno schema di MMQPM, che mostra una resa di intensità maggiore rispetto all’accoppiamento monomodale. Inoltre, è stata testata e confermata la possibilità di trasferire lo stato di polarizzazione del fascio incidente a quello generato utilizzando il dispositivo microfluidico, aprendo la strada per lo studio delle molecole chirali. Le capacità del dispositivo sono state ulteriormente testate utilizzando con successo il fascio XUV generato per trasferire un pattern di 300 μm da una maschera a un wafer ricoperto di resist fotosensibile, dimostrando la sua efficace implementazione in un processo litografico. Parallelamente, sono stati testate diverse geometrie di dispositivi per filtrare il fascio parassitico di IR da quello generato, con la prospettiva di implementare un sistema integrato di generazione di XUV/filtraggio dell’IR, nell’ambito dei dispositivi Lab-on-a-Chip.
Tali miglioramenti al processo HHG sono stati implementati sull’innovativa linea di luce ASTRO-FESTA per la spettroscopia XUV. La linea di luce attualmente opera come una configurazione di assorbimento transiente che permette di eseguire esperimenti di XANES su campioni a stato solido. Per calibrarla e testarne le capacità, è stato condotto uno studio sul picco di assorbimento L2,3 del Si. Inoltre, è stato condotto uno studio di fattibilità su MHPs, che che si concentro sia sulla progettazione del campione sia su una modifica della linea di luce in una configurazione in riflessione che può essere implementata in parallelo alla geometria di trasmissione precedente. Questo lavoro fornisce una base per lo studio della dinamica elettronica nei sistemi complessi molecolari e allo stato solido.High Harmonic Generation (HHG) is a well-established tool for tabletop frequency upconversion, achieving radiation in the eXtreme Ultraviolet (XUV) or Soft-X Ray (SXR) range (approximately 30 eV to 3 keV). It can be implemented in a vast array of applications, such as lensless imaging, microscopy, and spectroscopy, since the generated radiation is characterized by extreme temporal resolution, down to the attosecond scale. Such resolution can provide a plethora of information about the molecular, atomic, and electronic structure of materials. Nonetheless, it is a technologically challenging scheme, due both to the innate low conversion efficiency of the generation process, and the complexities involved in high power lasers, vacuum and gas handling techniques. This work aims to explore different approaches towards HHG optimization, while exploiting the generated XUV beam to target carrier dynamics on semiconductors and novel, light-harvesting materials.
The optimization of the HHG process follows the hollow waveguide approach; a custom microfluidic device is used for the interaction of Near or Mid Infrared (IR) light with noble gases, providing an extended interaction length compared to gas-jet configuration. For the Near IR pulses, a schematic of Multimode Quasi Phase Matching (MMQPM) was investigated, indicating a higher intensity yield in respect to single mode coupling. Moreover, the possibility of transferring the polarization state of the impinging beam to the generated one using the microfluidic device was tested and confirmed, paving the path for the study of chiral molecules. The capabilities of the device were further tested by successfully using the generated XUV beam to transfer a 300 μm pattern from a mask to a wafer covered with a photosensitive resist, illustrating its effective implementation into a lithographic process. In parallel, different geometric devices were tested for filtering the parasitic IR beam from the generated one with the prospects of implementing the most promising one in an integrated XUV generation/ IR filtering system, under the umbrella of Lab-on-a-Chip devices.
These improvements on the HHG process were implemented on the state-of-the-art ASTRO-FESTA beamline for XUV spectroscopy. The beamline currently operates in a transient absorption configuration targeting the X-ray Absorption Near Edge Structure (XANES) of solid-state targets. To calibrate it and test its capabilities, a study on the L2,3 edge of Si took place. Furthermore, a feasibility study on Metal Halide Perovskites (MHPs) was conducted, focusing both on sample design and on a modification of the beamline to a reflection configuration that can be implemented in parallel to the existing transmission geometry. This work provides a foundation for the study of electronic dynamics in complex molecular and solid state systems.DIPARTIMENTO DI FISICA36STAGIRA, SALVATORESTAGIRA, SALVATOR
Spatial assessment of water-related risks and coping capacities: towards a water-wise izmir
No full textLAUREA MAGISTRALELa resilienza idrica rappresenta un elemento cruciale della sostenibilità urbana, soprattutto di fronte al cambiamento climatico e all’aumento dei rischi legati all’acqua. Questa tesi analizza spazialmente i rischi idrici della città metropolitana costiera di Izmir, in Turchia, e sviluppa approcci strategici basati su dati e soluzioni basate sulla natura per guidare la sua trasformazione verso una visione di “Water-Wise City”.
Lo studio si basa su un quadro analitico multilivello articolato attorno ai quattro componenti fondamentali del rischio: pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di risposta. Vengono valutati tre pericoli principali legati all’acqua: alluvioni urbane, vulnerabilità costiera e innalzamento del livello del mare. A tal fine, sono stati utilizzati il modello Urban Flood Risk Mitigation e il modello Coastal Vulnerability della suite software InVEST, insieme a proiezioni sull’innalzamento del livello del mare per valutare scenari di rischio futuri.
Indicatori spaziali basati su raster sono impiegati per valutare l’esposizione e la vulnerabilità socio-fisica, rappresentata tramite un indice composito che integra dimensioni sociali e spaziali-fisiche. La capacità di risposta viene analizzata attraverso tre ambiti: sociale, infrastrutturale e istituzionale. Tutti i punteggi sono normalizzati e sovrapposti spazialmente per confrontare i livelli di rischio e di capacità di risposta, consentendo l’identificazione delle aree prioritarie di intervento nell’intero territorio di Izmir. Tra queste, il distretto di Çiğli emerge come una zona ad alto rischio e bassa capacità, selezionata per lo sviluppo di proposte strategiche dettagliate.
Il quadro teorico include un’analisi comparativa degli approcci Water-Wise, Water-Sensitive e Sponge Cities. I principi di questi modelli sono contestualizzati rispetto ai rischi idrici specifici di Izmir, portando allo sviluppo di strategie adattate localmente. Inoltre, viene esaminato criticamente il sistema di governance idrica della Turchia, con un’attenzione particolare alle sfide di coordinamento istituzionale, alle lacune normative e alle capacità operative delle amministrazioni locali.
In conclusione, lo studio propone un quadro strategico multi-scalare e applicabile per rafforzare la resilienza idrica di Izmir, integrando valutazioni spaziali del rischio e della capacità di risposta con la pianificazione urbana e le strategie di adattamento climatico.Water resilience is a critical component of urban sustainability in the face of climate change and escalating water-related hazards. This thesis spatially analyses the water-related risks of Izmir, a coastal metropolitan city in Türkiye. It develops data-driven, nature-based strategic approaches to guide its transformation toward a Water-Wise City vision.
The study is grounded in a multi-layered analytical framework structured around the four key components of risk: hazard, exposure, vulnerability, and coping capacity. Three significant water-related hazards are assessed: urban flooding, coastal flooding, and sea level rise. In this context, the Urban Flood Risk Mitigation Model and the Coastal Vulnerability Model from the InVEST software suite are utilized, alongside sea level rise projections, to evaluate future risk scenarios.
Raster-based spatial indicators are employed to assess exposure and socio-physical vulnerability, represented through a composite index integrating social and physical-spatial dimensions. Coping capacity is analysed across social, infrastructural, and institutional domains. All scores are normalised and spatially overlaid to compare risk and coping capacity layers, thereby enabling the identification of priority intervention areas across Izmir. Among these, the district of Çiğli emerges as a high-risk and low-capacity zone, selected to develop detailed strategic proposals.
The theoretical framework involves a comparative analysis of Water-Wise, Water-Sensitive, and Sponge Cities conceptual approaches. The principles of these approaches are contextualized to Izmir’s specific water-related risks, leading to locally adapted strategies. Furthermore, Türkiye’s water governance system is critically examined, focusing on institutional coordination challenges, policy gaps, and the operational capacities of local administrations.
In conclusion, the study proposes a multi-scalar and actionable strategic framework for enhancing Izmir’s water resilience by integrating spatial risk and coping capacity assessments with urban planning and climate adaptation strategies
Co-design of memory systems for hardware accelerators
No full textLAUREA MAGISTRALEPer via della sempre più crescente rishiesta di sistemi ad alta efficienza energetica e ad alte prestazioni, l'adozione di acceleratori hardware sta prendendo sempre più importanza nei moderni sistemi informatici.
I moderni strumenti di High-Level Synthesis (HLS) sono stati in in grado di semplificare la progettazione hardware, rendendo possibile lo sviluppo a partire da linguaggi di programmazione di alto livello e riducendo il tempo necessario per entrare nel mercato, ma molti sviluppi devono ancora essere fatti per quanto riguarda la progettazione dei sottosistemi di memoria e la loro integrazione.
Questa tesi presenta una soluzione che integra lo strumento di High-Level Synthesis Dynamatic, uno strumento di HLS a scheduling dinamico, e Mnemosyne, uno strumento CAD utilizzato per la generazione di memorie, creando un framework completo che collega questi due progetti in una pipeline interamente automatizzata che porta dall'algoritmo descritto in C ad acceleratori hardware ottimizzati.
Questa integrazione, con l'aggiunta di memorie latency-insensitive precedentemente non supportate da Dynamatic, introduce la possibilità di integrare un'esplorazione automatica del design space. Questa valuta sistematicamente tutte le permutazioni delle possibili configurazioni di memoria, identificando soluzioni Pareto ottime attraverso l'analisi skyline, che offre la possibilità ai designer di prendere decisioni basate sui risultati che rappresentano un compromesso tra la performance e le risorse di memoria utilizzate, senza la necessità di un intervento manuale.
Questo framework include la trasformazione automatica del codice C per poter supportare le memorie latency-insensitive, la generazione delle interfacce, la creazione di un testbench, la completa preparazione di un progetto Vivado, e un tool per testare l'acceleratore. L'architettura modulare della soluzione presentata offre una una elevata flesibilità per ottimizzazioni e personalizzazioni, facendo sì che questo progetto possa essere utilizzato come base per ricerche future.Modern computing systems have seen a significant shift toward the adoption of hardware accelerators to meet the needs of energy-efficient and high-performance computing. Modern High-Level Synthesis tools have been able to simplify hardware design by enabling development from high-level programming languages and reducing the time to market, but significant challenges remain in memory subsystem design and integration.
This thesis presents a solution that integrates the HLS tool Dynamatic, a dynamically scheduled HLS tool, and Mnemosyne, a CAD tool used for memory generation, creating a comprehensive framework that bridges the gap by automating the entire pipeline from C algorithms to optimized hardware accelerators. This integration, with the addition of previously unsupported latency-insensitive memories by Dynamatic, enables the introduction of an automated design space exploration capability. This systematically evaluates all memory configuration permutations, identifying Pareto-optimal solutions through skyline analysis, which enables designers to make informed trade-off decisions between performance and memory resource utilization without requiring manual intervention. The framework includes automatic C code transformation for latency-insensitive memory support, interface generation, testbench creation, complete Vivado project setup, and a testing tool. The modular architecture of the presented solution provides significant flexibility for customization and optimization, ensuring that it can serve as a foundation for further research
Learning when to stop: terminating robot exploration in realistic indoor environments
No full textLAUREA MAGISTRALEIn questo lavoro di tesi consideriamo il task di esplorazione di ambienti indoor, in cui un robot autonomo naviga e costruisce una mappa 2D di un ambiente inizialmente sconosciuto. Molti metodi ottengono buoni risultati nelle fasi iniziali dell’esplorazione, identificando ampie aree non esplorate. Tuttavia, nelle fasi finali, il robot tende a scoprire aree che aggiungono poche nuove informazioni alla mappa finale, che richiedono una grande quantità di tempo per essere osservate. Studi dimostrano che fino al 71% del tempo di esplorazione può essere speso per coprire l’ultimo 10% dello spazio, evidenziando la necessità di un criterio di arresto efficace.
In questa tesi, proponiamo un nuovo criterio di arresto per l’esplorazione, chiamato Early Stopping, che termina il processo esplorativo non quando l’intero ambiente è stato completamente osservato, ma quando tutte le aree non ancora esplorate rimanenti sono sufficientemente piccole e sparse da poter essere considerate irrilevanti. Il nostro metodo utilizza una CNN per identificare quando una mappa 2D può essere considerata esplorata, senza richiedere alcuna conoscenza a priori dell’ambiente. I nostri risultati sperimentali
dimostrano che Early Stopping può ridurre significativamente il tempo di esplorazione, mantenendo al contempo una qualità della mappa finale quasi completa, con perdite minime anche in ambienti realistici.We consider the task of indoor environment exploration, in which an autonomous robot navigates and builds a 2D map of an unknown or partially known environment. Many methods perform well on early stages of exploration by identifying large unexplored areas.
However, in the final stages, the robot discovers small, scattered areas of the environment that add little new information to the final map spending excessive time. Studies show that up to 71% of exploration time can be spent covering the final 10% of the space,
highlighting the need for an effective stopping criterion. In this thesis, we propose a novel stopping criterion for exploration, called Early Stopping, which ends the exploration process not when the entire environment has been fully observed, but when all the remaining unexplored areas are sufficiently small and scattered to be considered irrelevant. Our method uses a Convolutional Neural Network (CNN) to identify when a grid map can be considered explored, without requiring any prior knowledge of the environment. Our ex-
perimental results demonstrate that Early Stopping can greatly decrease exploration time while maintaining nearly complete final map quality with minimal loss even in realistic environments
Development of a multiscale traffic modeling framework for the Port of Genova using PTV Visum and Vissim
No full textLAUREA MAGISTRALELa crescente complessità operativa dei principali porti marittimi richiede strumenti avanzati per l'analisi e l'ottimizzazione delle reti di trasporto multimodali. Questa tesi presenta un approccio di modellazione multiscala applicato al Porto di Genova, con l’obiettivo di integrare simulazioni di traffico macroscopiche e microscopiche per valutare le prestazioni sia strategiche che operative in scenari infrastrutturali futuri. Il modello macroscopico, sviluppato in PTV Visum, rappresenta l’accessibilità regionale e la dinamica della domanda, consentendo valutazioni basate su scenari di interventi come il tunnel subportuale, la riorganizzazione dell’incrocio di San Benigno e la riallocazione dei flussi di accesso ai varchi portuali.
A complemento, un modello microscopico ad alta risoluzione in PTV Vissim riproduce il comportamento dei veicoli all’interno della rete portuale, con particolare attenzione ai nodi congestionati come Varco San Benigno ed Etiopia, nonché alle manovre di svolta in prossimità delle aree di pesa. Lo scenario di riferimento incorpora stime di domanda allineate ai piani di espansione dei terminal e a una configurazione rivista dell’offerta stradale.
Le principali fasi metodologiche includono l’estrazione di una sottoarea dal modello macroscopico, la trasformazione della zonizzazione, l’uso di percorsi statici e dinamici per i flussi merci e la calibrazione comportamentale basata sulla composizione del traffico, la logica semaforica e modelli empirici di flusso. La convergenza della simulazione è stata raggiunta tramite aggiustamenti iterativi e scalatura della domanda, consentendo l’estrazione affidabile di indicatori prestazionali come lunghezza delle code, livello di servizio (LOS), profili velocità-flusso e diagrammi volume-densità.
I risultati dimostrano l’utilità della modellazione ibrida nell’identificare colli di bottiglia localizzati e nel validare le scelte progettuali infrastrutturali. Mentre il modello macroscopico ha supportato valutazioni strategiche e l’allineamento alle politiche di mobilità, quello microscopico ha evidenziato inefficienze operative specifiche, come accodamenti retroattivi, ritardi nelle svolte e code localizzate presso i varchi. L’uso integrato dei due modelli ha permesso una validazione su più scale, offrendo una base decisionale più completa.
Lo studio si conclude con una riflessione sui compromessi modellistici, i benefici pratici dell’integrazione e il valore della simulazione multiscala come strumento di supporto alle decisioni per gli ingegneri della mobilità, in particolare nella comunicazione dei risultati complessi a stakeholder non tecnici. Questo approccio ibrido offre una metodologia replicabile per enti infrastrutturali e autorità portuali impegnate in una pianificazione basata sui dati in un contesto di crescente complessità logistica.The increasing operational complexity of major seaports demands advanced tools for analyzing and optimizing multimodal transport networks. This thesis presents a multiscale modeling approach applied to the Port of Genoa, aimed at integrating macroscopic and microscopic traffic simulations to evaluate both strategic and operational performance under future infrastructure scenarios. The macroscopic model, developed in PTV Visum, captures regional accessibility and demand dynamics, enabling scenario-based assessments of interventions such as the subport tunnel, San Benigno junction reconfiguration, and the reallocation of port gate access flows.
Complementing this, a high-resolution microscopic model in PTV Vissim reproduces vehicle-level behavior within the internal port network, with a focus on congested nodes such as Varco San Benigno and Etiopia, as well as turning movements near weighbridge zones. The reference scenario incorporates demand estimates aligned with terminal expansion plans and revised road supply configurations.
Key methodological steps include subarea extraction from the macroscopic network, zoning transformations, the use of both static and dynamic routing for freight flows, and behavioral calibration based on traffic composition, signal logic, and empirical flow patterns. Simulation convergence was achieved through iterative adjustment and demand scaling, enabling reliable extraction of performance indicators such as queue lengths, level of service (LOS), speed-flow profiles, and volume-density diagrams.
Results demonstrate the utility of hybrid modeling in identifying localized bottlenecks and validating infrastructure design choices. While the macroscopic model supported strategic evaluation and policy alignment, the microscopic model revealed site-specific operational inefficiencies, including spillbacks, turning delays, and gate-specific queuing. The integrated use of both models enabled multi-scale validation, offering a more comprehensive basis for decision-making.
The study concludes with a discussion of modeling trade-offs, practical integration benefits, and the value of multiscale simulation as a decision-support framework for mobility engineers, especially in communicating complex outputs to non-technical stakeholders. This hybrid approach offers a replicable methodology for infrastructure agencies and port authorities pursuing data-driven planning under conditions of increasing logistical complexity
Explainable AI for colorectal cancer detection using vision transformers
No full textLAUREA MAGISTRALEIl cancro del colon-retto è una delle neoplasie più comuni e letali a livello globale, carat- terizzato dalla crescita incontrollata di cellule nel colon o nel retto. La diagnosi precoce tramite imaging medico è fondamentale per migliorare la prognosi dei pazienti, poiché consente trattamenti tempestivi e riduce i tassi di mortalità. I recenti progressi nellambito del deep learning hanno mostrato un notevole potenziale nellanalisi di immagini mediche; tuttavia, la mancanza di spiegabilità in molti modelli rappresenta una sfida per ladozione clinica.
Questo lavoro esplora l’applicazione dei modelli Vision Transformer (ViT) per la rilevazione del cancro del colon-retto, con particolare attenzione alla spiegabilità del modello. Lenfasi è posta sullutilizzo di tecniche di explainability che evidenziano le regioni salienti delle immagini che contribuiscono alle predizioni del modello, offrendo così trasparenza e favorendo la fiducia tra i professionisti medici. Il modello ViT-base-224 è stato addestrato su due dataset di riferimento, Kvasir e Colorectal Histology-MNIST, raggiungendo unaccuratezza rispettivamente del 92.49
Per valutare la spiegabilità del modello, sono stati impiegati due metodi: Attention Rollout e Grad-CAM. La qualità delle spiegazioni è stata misurata tramite le metriche average drop e faithfulness. I risultati mostrano che Attention Rollout genera mappe di salienza più fedeli e che preservano meglio la confidenza del modello nel dataset Kvasir (average drop = 0.29, faithfulness = 0.42) rispetto a Histology-MNIST (average drop = 0.50, faith- fulness = 0.28), indicando una migliore localizzazione visiva delle caratteristiche rilevanti nelle immagini endoscopiche. Il confronto con Grad-CAM ha confermato la superiore coerenza e interpretabilità delle spiegazioni basate sullattenzione nei modelli transformer.
Nel complesso, i risultati dimostrano lefficacia dei Vision Transformer sia in termini di performance di classificazione che di spiegabilità nel contesto dellimaging medico, sottolin- eando inoltre linfluenza delle caratteristiche del dataset e delle modalità di addestramento sulla qualità dellinterpretabilità.Colorectal cancer is one of the most common and lethal malignancies worldwide, char- acterized by the uncontrolled growth of cells in the colon or rectum. Early detection through medical imaging is critical for improving patient outcomes, as timely diagnosis enables effective treatment and reduces mortality rates. Recent advances in deep learning have demonstrated significant potential in medical image analysis, yet the lack of explain- ability in many models poses challenges for clinical adoption. This work explores the application of Vision Transformer (ViT) models for colorectal cancer detection and the assessment of model explainability. This work places a strong emphasis on explainability by employing different explainability techniques. These methods highlight salient regions in the images that contribute to the models predictions, thereby providing transparency and fostering trust among medical practitioners. The Vit-base-224 model was trained on two benchmark datasets, Kvasir and Colorectal Histology-MNIST achieving accuracies of 92.49% and 97.18%, respectively. To assess model explainability, two explainability meth- ods were employed: Attention rollout and Grad-CAM. The quality of explanations was evaluated using average drop and faithfulness metrics. Results showed that attention roll- out generated more faithful and confidence-preserving saliency maps on the Kvasir dataset (average drop = 0.29, faithfulness = 0.42) compared to Histology-MNIST (average drop = 0.50, faithfulness = 0.28), indicating better visual localization of relevant features in endoscopy images. A comparison with Grad-CAM confirmed the superior alignment and interpretability of attention-based explanations for transformer architectures. Overall, the findings demonstrate the effectiveness of Vision Transformers in both classification performance and explainability for medical imaging, while also emphasizing the impact of dataset characteristics and model training paradigms on interpretability quality
Constraint-guided discrete diffusion for conditional hierarchical industrial graph generation
No full textLAUREA MAGISTRALEI sistemi produttivi industriali devono adattarsi continuamente alle variazioni nel mix di prodotti, al degrado delle apparecchiature e alla disponibilità della forza lavoro. La capacità di generare rapidamente nuovi layout d’impianto e piani di processo per rispondere alle interruzioni è quindi cruciale. Questo lavoro presenta un framework di sintesi grafica a due stadi basato su diffusione discreta denoising: il primo stadio apprende la
topologia a livello di stabilimento tramite reti neurali su grafi, mentre il secondo genera reti di Petri a livello di stazione, condizionate dal tipo di nodo, per catturare il comportamento dettagliato di ciascuna stazione. Il framework addestra due modelli di diffusione discreta: uno che apprende la topologia globale e un altro che, condizionato sul tipo di stazione, apprende le rappresentazioni interne delle reti di Petri. Un proiettore impone, a ogni passo di denoising, vincoli strutturali e dinamici specifici. Il metodo garantisce il 100% di validità in tre scenari di inventario via via più restrittivi e preserva il 99% di unicità secondo l’hash di Weisfeiler–Lehman. Un layout gerarchico completo viene generato in circa 2 secondi e le valutazioni basate su simulazione confermano l’elevata diversità operativa dei progetti prodotti.Industrial production systems must continuously adapt to changes in product mix, equipment degradation, and workforce availability. The ability to swiftly generate new production system layouts and process plans to respond to disruptions is essential. This work introduces a two stage graph synthesis framework using discrete denoising diffusion: the first stage learns plant level topologies via graph neural networks and the second stage generates station level Petri nets conditioned on node types capturing the detailed behavior for each station. The framework trains two discrete diffusion models: one learns the global topology, and the other, conditioned on station type, learns internal Petri net representations for individual stations. A projector is defined to enforce a set of structural and dynamic constraints at every denoising step. The method delivers 100% validity under three progressively constrained inventory scenarios and preserves 99% uniqueness according to the Weisfeiler–Lehman hash. A complete hierarchical layout can be generated in approximately 2 seconds, and simulation based evaluations confirm the operational diversity of the generated designs
La riqualificazione dell'ex caserma Zanardi Bonfiglio di Voghera: Una strategia di ricomposizione delle soglie urbane
No full textLAUREA MAGISTRALEQuesta tesi propone una strategia di rigenerazione urbana per la città di Voghera, finalizzata a
superare la condizione di “città dormitorio” e a ridefinirne il ruolo nel contesto dell’Oltrepò Pavese.
Attraverso l’elaborazione di otto strategie tematiche – dalla mobilità alla logistica, dall’acqua al
verde, dallo sport allo spazio pubblico – il progetto costruisce un sistema policentrico e connesso,
in grado di valorizzare il patrimonio dismesso e generare nuove centralità urbane.
Il lavoro si concentra in particolare sull’area dell’ex Caserma Zanardi Bonfiglio. L’intervento
prevede la trasformazione del compendio militare in una “piazza della comunità”, spazio civico
e culturale accessibile, connesso al sistema della mobilità dolce e inserito in una rete di nuovi
spazi pubblici di prossimità. Il progetto si articola in quattro fasi operative, ciascuna attivabile
indipendentemente, e propone una regia multilivello basata su partenariati pubblico-privati, coprogettazione
civica e strumenti di pianificazione flessibili.
La tesi si confronta con modelli consolidati di rigenerazione urbana, come quello del Piano
Strutturale Comunale di Bologna, e si arricchisce di una comparazione critica con cinque casi
studio italiani di riuso di ex caserme: la Gavoglio a Genova, la Bligny a Savona, la Passalacqua
a Tortona, la Perrone a Novara e la Cantore a Piacenza. Il confronto mette in luce approcci
differenti alla progettazione, alla governance e alla relazione con il contesto urbano.
Il risultato è una proposta strategica e progettuale che mira a costruire una città più pubblica,
attiva e connessa, capace di trattenere risorse, generare valore sociale e restituire senso ai luoghi.This thesis proposes an urban regeneration strategy for the city of Voghera, aiming to overcome
its role as a “dormitory town” and redefine its position within the Oltrepò Pavese territory.
Through the development of eight thematic strategies – including mobility, logistics, water, green
infrastructure, sport, and public space – the project builds a polycentric and connected urban
system, enhancing disused heritage and generating new centralities.
The research focuses in particular on the disused military area of the former Caserma Zanardi
Bonfiglio. The intervention transforms the barracks into a “community square,” a civic and cultural
hub linked to the soft mobility network and embedded in a system of local public spaces. The
proposal is structured in four operational phases, each independently deployable, and supported
by a multi-level governance model based on public-private partnerships, civic co-design, and
flexible planning tools.
The thesis draws on established models of urban regeneration, such as Bologna’s Municipal
Structural Plan, and is enriched by a comparative analysis of five Italian case studies on former
military site reuse: Gavoglio in Genoa, Bligny in Savona, Passalacqua in Tortona, Perrone in
Novara, and Cantore in Piacenza. These cases reveal diverse approaches to design, governance,
and integration with the urban fabric.
The result is a strategic and design-oriented proposal for a more public, active, and connected
city, capable of retaining resources, generating social value, and restoring meaning to its places