Corsi dell’anno accademico 2022/2023 (XXXVIII ciclo)

Corsi di base

DENOMINAZIONE DEL CORSO	Ore	Docente	Argomento
Laboratorio di Misure	10+10	Carlo Alberto Avizzano S.A.	Il corso di robotica e sensori è dedicato alla presentazione di sensori e sistemi di analisi per la robotica e la modellazione di infrastrutture, inclusi camere, LiDARS e sensori a ultrasuoni. Durante il corso verranno richiamati gli aspetti principali di robotica e di sensoristica utilizzati in applicazioni per l'acquisizione dati sul campo. Elementi di dettaglio di queste discipline verranno invece affrontate solo in fase di sviluppo progettuale. Le tecnologie verranno adattate durante i diversi cicli di dottorato. Il corpo centrale del corso sarà dedicato agli strumenti software e hardware per la cattura e l'analisi delle immagini. La struttura del corso è formata da lezioni teoriche e parte pratica sperimentale con esempi in C/C++/Matlab o Python. Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di realizzare semplici sistemi di misura e acquisizione con sensori eterogenei, selezionare l'architettura di raccolta dati e ottimizzare le componenti durante la selezione.
Meccanica dei solidi	8+16	Massimiliano Lucchesi UNIFI (parzialmente mutuato da INDICEE UNIFI)	Premessa su analisi tensoriale (8 ore). Corpi e deformazioni, moti, conservazione della massa, forze, equazioni di bilancio, ipotesi costitutive, cambiamento di osservatore, elasticità finita, elasticità lineare, elementi di algebra tensoriale (16 ore mutuate da INDICEE).
Computational mechanics of materials	30 (+18)	Paolo Valvo UNIPI (mutuato dal Corso di Materials and nanotechnology)	Introduzione al metodo degli elementi finiti per l'analisi di problemi di meccanica dei solidi e delle strutture in campo elastico: discretizzazione del modello continuo, scrittura delle equazioni di equilibrio, assemblaggio della matrice di rigidezza, introduzione di vincoli cinematici (5 ore). Formulazione degli elementi finiti: funzioni di forma, matrici di rigidezza, carichi nodali equivalenti alle azioni distribuite sugli elementi; elementi finiti per l'analisi di problemi di elasticità piana e tridimensionale: elementi isoparametrici; elementi finiti per l'analisi di problemi strutturali: elementi trave e piastra (10 ore). Analisi del modello: analisi statica lineare; analisi dinamica modale e per carichi variabili nel tempo: matrici di massa e di smorzamento, metodi di integrazione nel dominio del tempo; analisi statica non lineare: metodi iterativi e incrementali; analisi di stabilità linearizzata e non: determinazione di punti limite e di biforcazione (15 ore). Codici informatici per la meccanica computazionale: introduzione a Matlab e ABAQUS (18 ore).
Problemi di interazione terrenostruttura	4+12	Nunziante Squeglia (4 ore) + Stefano Stacul (12 ore) UNIPI	Il corso fornisce, in una prima parte, nozioni sulla modellazione di sistemi di fondazione (superficiali o profonde) nell'ambito di analisi strutturali, mentre in una seconda parte verrà approfondito il tema dellinterazione cinematica palo-terreno con particolare riferimento alla progettazione sismica di fondazioni profonde e alla definizione del Foundation Input Motion con approcci numerici e soluzioni analitiche semplificate.
English for Research Publication and Presentation Purposes Course	30	Joanne Spataro (CLI-UNIPI)	Corso finalizzato all’acquisizione della consapevolezza delle strutture linguistiche fondamentali per la scrittura e la pubblicazione di articoli scientifici in lingua inglese, nonché delle abilità linguistiche necessarie durante la partecipazione interattiva in contesti accademici internazionali (convegni, seminari, ecc.). Il corso si propone anche di fornire conoscenze sulle soft skills (competenze trasversali), quali lavorare in team, pensiero critico, capacità sociali, creatività, comunicazione interpersonale, adattabilità e flessibilità richieste ai dottorandi dai contesti organizzativi complessi che caratterizzano sia la comunità accademica sia il mondo del lavoro.

Corsi avanzati

DENOMINAZIONE DEL CORSO	Ore	Docente	Argomento
Analisi e modellazione del degrado dei materiali da costruzione	15+5	Silvia Caprili + Renzo Valentini UNIPI	Il corso ha l'obiettivo di fornire agli allievi approfondite conoscenze in merito alla valutazione e successiva modellazione dell'influenza del degrado sulle caratteristiche meccaniche dei materiali da costruzione (e.g. calcestruzzo, acciai d'armatura e da precompressione, murature, ecc.). Le più frequenti fonti di degrado quali corrosione, localizzata o uniforme, generata dall'attacco di cloruri, sali o dalla presenza di fenomeni di carbonatazione, gli effetti dei fenomeni di gelo/disgelo, ecc. saranno opportunamente studiate al fine di individuarne, anche sperimentalmente, gli effetti sulle caratteristiche meccaniche dei materiali in termini, ad esempio, di decadimento di resistenza e deformazione e - più in generale - di modifica del comportamento tensione/deformazione, valutando la possibilità di modellare in maniera semplice ma affidabile gli effetti del degrado sul materiale, sugli elementi da essi costituiti e complessivamente sulle strutture che li impiegano.
Data analysis & processing	20	Carlo Alberto Avizzano S.A.	Il corso affronta elementi pratici, teorici e sperimentali per integrare sistemi e reti di inferenza ed intelligenza artificiale all'interno di sistemi embedded. Esempi pratici e teorici verranno offerti per lo studio e la manipolazione di segnali provenienti da sensori geometrici e grafici come camere, camere termiche, depth-cam, lidar. La struttura del corso si basa su strumenti evoluti di manipolazione delle informazioni in ambiente Matlab/Simulink oppure Python. Verranno presentate le configurazioni tipiche di sviluppo quindi costruita insieme con gli studenti una configurazione adeguata per la manipolazione dati relativi alle infrastrutture. La valutazione finale del corso avviene tramite discussione di una attività progettuale di analisi dati.
Sicurezza e affidabilità strutturale	20	Walter Salvatore UNIPI
Metodi di diagnostica e monitoraggio strutturale	10+6+4	Giuseppe Chellini + Agnese Natali + Anna De Falco UNIPI	[Ing. Giuseppe Chellini] Definizione dei sistemi di misura e dei loro principali componenti; Il concetto di monitoraggio e le principali architetture per lo sviluppo dei sistemi SHM; Impiego di tecniche di indagine ND ai fini del monitoraggio delle strutture; Le principali tipologie di sensore disponibili per lo sviluppo dei sistemi SHM; Richiami sulle teorie per il trattamento dei segnali; Le principali metodologie per l’analisi delle misure ottenute mediante i sistemi di monitoraggio, con particolare riferimento a quelle per i dati accelerometrici; Accenni alle moderne tecniche dell’intelligenza artificiale per lo studio dei dati provenienti dai sistemi di monitoraggio; [Ing. Agnese Natali] Criteri applicativi per la progettazione di un sistema di monitoraggio per i ponti esistenti o di nuova realizzazione; Caso studio: progetto di un sistema di monitoraggio per un ponte soggetto a rischio strutturale e idro-geologico; Caso studio: analisi dinamica sperimentale di un ponte soggetto ad una frana; [Prof. Anna De Falco] Il monitoraggio satellitare: principi di funzionamento e utilizzo per il controllo delle strutture e infrastrutture esistenti; Il monitoraggio per le strutture di contenimento: il caso delle grandi dighe in calcestruzzo a gravità.
Meccanica dei trasduttori e applicazione alla sensorizzazione di strutture	20	Marco Fontana S.A.	Analisi, modellazione e progettazione di trasduttori meccanici avanzati intesi come sensori, attuatori e raccoglitori di energia. Principi di trasduzione di base basati su materiali e strutture intelligenti. Equazioni costitutive, principi fisici e strumenti analitici per descrivere la risposta dei trasduttori e meccanismi che ne rendono possibile l’implementazione.
Deep Learning e Computer Vision, Intelligenza artificiale e analisi dei difetti	10+20	Carlo Alberto Avizzano S.A. + Alessio Del Bue IIT	Il corso vuole fornire le basi, sia teoriche che pratiche, delle tecniche di apprendimento automatico, a partire dagli algoritmi classici fino ad esplorare le più recenti tecniche data-driven (deep learning). In particolare, tali tecniche verranno applicate nel campo della visione computazionale, con una attenzione particolare alla rilevazione e classificazione di anomalie, principalmente da immagini RGB ma anche da altre modalità sensoriali.

Corsi esterni consigliati presso la Scuola Superiore Sant’Anna

DENOMINAZIONE DEL CORSO	Ore	Docente	Argomento
Neural Network and Deep Learning: Advanced Topics	30	Giorgio Carlo Buttazzo S.A.	The objective of the course on "Neural Networks and Deep Learning: Advanced Topics" is to present recent techniques proposed to overcome some problems and limitations of classical neural models and improve their performance. Topics covered in the course include semisupervised learning, contrastive learning, Generative Adversarial Networks, Capsule Networks, adversarial attacks and defense methods, Trustworthy AI, Explainable AI, deep networks for real-time trakcking, deep networks for natural language processing, and transformers.
How to do research?	30	Giorgio Carlo Buttazzo S.A.	The course covers the entire process characterizing a research study, from the initial phase in which a new problem is addressed, formalized, and solved, up to the final phase in which the achieved results have to be communicated to the scientific community. The course is divided in six lectures covering the various aspects of research, including writing papers, the publication process, writing research projects, making good slides and presentations. During the course, students will learn how to avoid typical mistakes in writing papers, preparing slides, giving presentations, and how to make good reviews and answer to reviewers comments.
Machine learning fundamentals, algorithms and applications through Python	30	Marco Vannucci S.A.	The course provides fundamentals in several widely used Machine Learning approaches that are nowadays gaining interest in practical applications. The course covers both theoretical and practical aspects, providing practical examples for solving real world problems, using Python as a programming language with its main packages (Numpy, Pandas, SciKitLearn, Scipy, keras, ...). Finally, the course will show how the methods described above can be used for the development of advanced Machine Learning systems that address tasks referring to real-world problems.
Optical fiber sensor systems	30	Fabrizio Di Pasquale S.A.	After providing the necessary fundamentals on optical components used in fiber communication and sensing systems the course will describe the most commonly used optical fiber sensor technologies. More in detail, the course module Optical fiber sensors systems will first provide an overview on fundamental photonic components such as lasers, photodiodes and passive devices and will then focus on optical fiber sensor systems including advanced distributed and multiplexed optical fiber sensors (Fiber Bragg Grating, Raman DTS, Brillouin and Rayleigh based sensors).
Optoelectronic Devices for Metrology	30	Marc Sorel S.A.	The course will provide an introduction to optical metrology from basic principles and physical limitations to the design of optical systems for the measurement of a variety of variables and quantities. We will discuss practical examples and applications that have marked milestones in the science of measurement including laser interferometers, velocimeters, particle size analyzers, Moire techniques, optical coherence tomography, optical gyroscopes and quantum metrology. The course will also present an overview on future trends with a focus on the development of optoelectronic integrated devices for more compact and cheaper metrological solutions.
Electromagnetic fields and propagation	30	Fabrizio Di Pasquale S.A.	The course will provide a full understanding of modes propagation in waveguides and optical fibers describing first the fundamental concepts related to electromagnetic theory and then focusing specifically on waveguide propagation. Starting from Maxwells equations in integral and differetial forms, the concepts of fields in media and boundary conditions, plane waves propagation and reflection, transmission lines, metallic and dielectric waveguides will be described. Advanced optical fiber based devices for communication and sensing will also be introduced including optical amplifiers and optical fiber sensors.

Corsi esterni consigliati presso l’International Doctorate in Civil and Environmental Engineering

DENOMINAZIONE DEL CORSO	Ore	Docente	Argomento
Introduction to tensor calculus	16	Cristina Padovani CNR	Finite-dimensional vector spaces, scalar products, norms, bases, subspaces, maps, functionals, convergence of vectors, projections, differentiation. Second-order tensors, symmetric and skew-symmetric tensors, orthogonal tensors, eigenvalues, eigenvectors, spectral theorem, square-root theorem, polar decomposition theorem, Cayley-Hamilton theorem, coaxial tensors. Third and fourth-order tensors. Isotropic functions. Derivatives of tensor functions.
Elasticità non lineare	16	Roberto Paroni UNIPI	Non linearità meccaniche e geometriche. Materiali iperelastici. Materiali iperelastici isotropi. Materiali con vincoli interni. Applicazioni/esempi: 1) Il cubo di Rivlin. 2) Rigonfiamento di una sfera cava. 3) Instabilità superficiale di un semispazio compresso. 4) Transizioni di fase. Elasticità di corpi non lineari bidimensionali. Analisi cinematica. Analisi meccanica. Equazioni costitutive. Lenergia membranale. La piastra di Cosserat. Teorie più recenti. Elasticità di corpi non lineari unidimensionali. Analisi cinematica. Analisi meccanica. Equazioni costitutive. Deduzione del modello di filo. La trave di Cosserat. Teorie più recenti.
Elementi di dinamica non lineare	10	Maria Girardi CNR	Il corso fornisce nozioni sul comportamento dinamico di sistemi meccanici non lineari e sui metodi per risolvere le corrispondenti equazioni del moto, metodi perturbativi per la risoluzione di problemi dinamici non lineari, oscillazioni non lineari di sistemi DOF singoli e multipli, sistemi continui. Metodi numerici: soluzione di problemi ai valori iniziali - codici agli elementi finiti. Alcune applicazioni sulla trave.
Introduction to least squares adjustment and statistical methods	16	Andrea Masiero UNIFI	This course provides an introduction to statistical error modelling, estimation theory, linear and nonlinear least squares adjustment, with a review of certain numerical and statistical methods related to the mentioned subjects. Topics that the course considers include: sources and types of measurement errors, basic hypothesis of error theory, review of basics of linear algebra and univariate/multivariate statistics, error propagation, linear leastsquares adjustment, constrained least-squares adjustment, nonlinear least-squares adjustment, numerical methods and considerations, examples of least-squares adjustment (e.g. triangulation and trilateration), principal component analysis, introduction to Monte Carlo methods and bootstrap.
Risk and resilience analysis for natural hazards and climate change	14	Marco Uzielli + Johann Facciorusso UNIFI	This course will provide a technical overview of the concept of risk for human-valued assets to natural hazards. Conceptual frameworks and operational methods will be illustrated as well as case study applications. Course participants will be assessed through a short written report and an oral presentation focusing on a specific instance of quantitative estimation of the temporal evolution of hazard, vulnerability and/or risk due to climate change and/or other natural factors.
Integrating remote sensing techniques for monitoring of deformations	9	Francesco Mugnai UNIFI	The course aims to increase the students knowledge about measuring ground deformation and, moreover, how to integrate acquired data from different measuring tools and techniques, to obtain an optimal deformation process assessment depending on environment, boundary conditions, available resources. Starting from giving an overview on main deformation processes, causes, triggers, and type, the course will review measuring and monitoring techniques; from the most consolidate e.g., clinometers, gouge meters, RTS, to the very vanguard ones e.g., RADAR Interferometry, Laser Scanner, Digital Image Correlation. For each technique some case studies and applications will be studied, cutting edge scientific papers will be critically discussed to investigate the different strengths and to build a consolidate awareness on forefront monitoring systems, standards, and opportunities.