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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