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Ottimizzazione multi-obiettivo basata su algoritmi genetici applicata alla definizione della configurazione preliminare di un velivolo
No full textIn questo lavoro viene affrontato il problema della definizione delle configurazione preliminare di un velivolo da trasporto commerciale, avendo fissato come obiettivi la minimizzazione del peso massimo al decollo e contemporaneamente la massimizzazione della velocità di blocco. La metodologia adottata è basata sulla definizione della cosiddetta curva di Pareto ottenuta attraverso un ottimizzatore genetico. Tale curva rappresenta il luogo delle
soluzioni ottime nel senso che, per ognuna di esse, non è possibile migliorare uno degli obiettivi (sia esso a massimizzare o a minimizzare) senza peggiorarne contemporaneamente almeno uno tra tutti gli altri. Il problema è stato schematizzato attraverso 10 variabili di progetto riguardanti la definizione sia del velivolo che del profilo di missione ed 8 funzioni di vincolo. Tutto il processo di ottimizzazione si è sviluppato attraverso 100 generazioni per
ognuna delle quali sono stati analizzati 300 individui. I risultati evidenziano la capacità della procedura di ottimizzazione multi-obiettivo di campionare in modo sufficientemente esteso ed uniforme tutto il fronte di Pareto, permettendo in tal modo di avere un ampio spettro di soluzioni ammissibili. Vengono inoltre ottenute interessanti curve di sensibilità
particolarmente utili nella fase iniziale del progetto al fine di arrivare al definitivo
congelamento dei requisiti. Si confronta infine la soluzione di minimo costo operativo con
l'analoga ottenuta con una procedura di tipo singolo-obiettivo. Tale confronto permette di
verificare la qualità della soluzione ottenuta con la procedura di ottimizzazione multi obiettivo, confermando la capacità anche di quest’ultima di esplorare in modo efficace il dominio di progetto
Hyperbaric oxygen therapy in the treatment of osteoradionecrosis: a review of its use and efficiency
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A distributed ant colony algorithm for topological optimization of 2D structural domains
No full textIn this paper a topology optimization procedure based on an Ant Colony algorithm for the best design of a bidimensional structural domain is discussed. The originally combinatorial-focused ant colony paradigm has been here adapted to find the best shape of statically fixed plates with concentrated loads. In order to increase the intrinsic low computational efficiency of the procedure, a distributed version of a modular ant colony has been implemented and used in conjunction with a commercial FEM engine. To further speed-up the optimization procedure, a specific GPU-based morphological agent was also developed to adjust in real-time weak structures generated by connectivity issues. Two test-cases already discussed in the literature have been analyzed. In both examples, the ant colony procedure has proved to reach satisfactorily and in a reasonable time the best topological arrangement according to the theoretical solutions.
Key words: topology optimization
Ottimizzazione della configurazione preliminare di un velivolo da trasporto commerciale con l’utilizzo di algoritmi genetici
No full textNel presente lavoro viene valutata l’applicabilità di algoritmi di tipo genetico per l'ottimizzazione della configurazione preliminare di un velivolo da trasporto commerciale; in particolare viene esaminato il caso di un velivolo di classe "Short/Medium Range" dotato di motorizzazione turbofan. L'obiettivo è l'elaborazione di un codice di calcolo in grado di fornire la configurazione avente il minimo peso massimo al decollo, attraverso la definizione di quelle grandezze che tipicamente vengono richieste nella prima fase di un progetto aeronautico (peso massimo al decollo, peso a vuoto operativo, superficie alare e sua forma in pianta, spinta dei motori installati, dimensioni della fusoliera, ... ). I risultati ottenuti dimostrano che la procedura di ottimizzazione proposta converge con un numero relativamente modesto di "individui " e di "generazioni", verso la configurazione di minimo peso massimo al decollo, compatibilmente con i requisiti assegnati
UAS aided landing and obstacle detection through LIDAR-Sonar data
No full textUnmanned Aircraft Systems (UASs) have gained large consensus during the last decade, due to their versatility in military and civilian tasks. For some operations, it is necessary to have a good sensor embedded platform that allows navigation in unknown environment. This paper shows the use of low-cost sensors fusion for obstacle detection and avoidance: Sonic ranger (SR) and Light detection and ranging (LIDAR). Further sensors are also installed on the UAS (e.g. ADXL335 3-axis accelerometer), in order to have redundant information for the relative position evaluation. Simulation and experimental results are provided to determine feasibility of the proposed approach to detection and avoidance applications on a small rotary wing UAS
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