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Nuovo Ordinamento - Ingegneria - Università degli Studi di Trento

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FACOLTA’ DI INGEGNERIA<br />

TECNICHE AVANZATE PER LA DIAGNOSTICA INDUSTRIALE<br />

Docente: A. Massa E-mail: andrea.massa@ing.unitn.it Tel.: 0461 - 882057<br />

Tutor: M. Donelli E-mail: massimo.donelli@<strong>di</strong>t.unitn.it Tel.: 0461 - 882063<br />

Il corso fornisce le conoscenze necessarie alla comprensione delle tecniche avanzate <strong>di</strong> utilizzo<br />

nell’ambito della <strong>di</strong>agnostica industriale. Le lezioni teoriche sono orientate ad illustrare le varie<br />

metodologie <strong>di</strong> analisi presentandone i vari contesti applicativi oltre che le possibili evoluzioni. Le<br />

esercitazioni svolte durante il corso saranno a carattere numerico e, in parte, svolte con l’ausilio <strong>di</strong><br />

programmi al calcolatore.<br />

Programma<br />

1. Richiami <strong>di</strong> Campi Elettromagnetici<br />

Tecnica della funzione <strong>di</strong> Green per la soluzione dell’equazione <strong>di</strong> Helmoltz in spazio libero. Il<br />

principio <strong>di</strong> equivalenza dei campi elettromagnetici (formulazione volumetrica).<br />

2. Diagnostica e rilevamento me<strong>di</strong>ante onde elettromagnetiche<br />

Definizione <strong>di</strong> “scattering elettromagnetico”. Il problema del rilevamento e della <strong>di</strong>agnostica. Ricostruzione<br />

della sorgente equivalente. Il Metodo dei Momenti. Ricostruzione delle caratteristiche<br />

<strong>di</strong>elettriche dell’oggetto.<br />

3. Ricostruzione Tomografica<br />

Introduzione alla ricostruzione tomografica. Algoritmo dei 3 passi. Estensione al caso multi-illuminazione,<br />

multi-vista.<br />

4. Tecniche <strong>di</strong> ottimizzazione per “inverse scattering problems”<br />

Tecniche <strong>di</strong> linearizzazione. Tecniche non-lineari: Metodo ai Gra<strong>di</strong>enti Coniugati, Metodo basato<br />

sulla Simulated Annealing, Metodo basato sugli Algoritmi Genetici; Cenno al metodo delle “correnti<br />

non ra<strong>di</strong>anti”.<br />

5. Tecniche “learning-by-examples” per “inverse scattering problems”<br />

Cenni alla teoria dell’appren<strong>di</strong>mento. Formulazione del problema <strong>di</strong> inverse scattering in termini <strong>di</strong><br />

“Regressione”. Formulazione del problema <strong>di</strong> inverse scattering in termini <strong>di</strong> “Classificazione”.<br />

Tecniche <strong>di</strong> soluzione basate sull’utilizzo <strong>di</strong> Reti Neurali: MLP, RBF. Support Vector Machine<br />

(SVM).<br />

Modalità d’esame<br />

L’accertamento prevede il superamento <strong>di</strong> una prova orale o in alternativa (ed a scelta del<br />

can<strong>di</strong>dato) la redazione <strong>di</strong> un progetto SW relativo all’applicazione <strong>di</strong> una delle tecniche <strong>di</strong>agnostiche<br />

presentate durante il corso.<br />

Propedeuticità<br />

Moduli <strong>di</strong> Campi Elettromagnetici <strong>di</strong> base. Fondamenti <strong>di</strong> Teoria dei Segnali.<br />

Testi <strong>di</strong> Riferimento<br />

· G. Franceschetti, “Electromagnetics. Theory, Techniques, and Engineering Para<strong>di</strong>gms”,<br />

Ed: Kluwer Academic/Plenum Publishers, 1997.<br />

· W. C. Chew, “Waves and Fields in Inhomogeneous Me<strong>di</strong>a”, Ed: Oxford University<br />

Press, 1996.<br />

· M. Bertero and P. Boccacci, “Introduction to Inverse Problems in Imaging”, Ed: IoP<br />

Press, 1998.<br />

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