IMPIANTI INDUSTRIALI 2

IMPIANTI INDUSTRIALI 2

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Codice
72402
ANNO ACCADEMICO
2019/2020
CFU
6 cfu al 1° anno di 8734 INGEGNERIA GESTIONALE (LM-31) SAVONA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-IND/17
LINGUA
Italiano
SEDE
SAVONA (INGEGNERIA GESTIONALE )
periodo
2° Semestre
moduli
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso si propone di fornire agli allievi ingegneri gestionali le cognizioni di base per la progettazione e l'esercizio degli impianti industriali con particolare riferimento alle tematiche inerenti l'impiantistica di servizio.

Modalità didattiche

Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico con utilizzo di tools specifici

PROGRAMMA/CONTENUTO

Metodi di validazione statistica dei modelli di simulazione DES e Monte Carlo

  1. - Sistemi tempo evolventi
  2. - Sistemi run evolventi

Tecniche di ricerca dell'ottimo in sistemi simulati

  1. Steepest Ascent/Descent
  2. Simplex Method e varianti
  3. Nature Inspired Heuristic

TESTI/BIBLIOGRAFIA

L. Cassettari, R. Mosca and R. Revetria, Experimental Error Measurement in Monte Carlo Simulation, Handbook of reasearch on Discrete Event Simulation Enviroments, Chapter 6, pp 92-141, Evon M. O. Abu-Taieh & Asim Abdel Rahman El Sheikh, Information Science Reference, 2010.

R. Mosca, R. Revetria and L. Cassettari, Monte Carlo simulation models evolving in replicated runs: a methodology to choose the optimal experimental sample size, in press in Mathematical Problems in Engineering, Hindawi Publishing Corporation, ISSN: 1024123X.

Bendato, I., Cassettari, L., Giribone, P.G., Fioribello, S.
Attraction Force Optimization (AFO): A deterministic nature-inspired heuristic for solving optimization problems in stochastic simulation
(2016) Applied Mathematical Sciences, 10 (17-20), pp. 989-1011. 

 

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Lunedì pomeriggio dalle 16 alle 17:30.

Commissione d'esame

LUCIA CASSETTARI (Presidente)

ROBERTO MOSCA (Presidente)

STEFANO SACCARO

STEFANIA TESTA

PIETRO GIRIBONE

GIAN CARLO CAINARCA

ILARIA BENDATO

MARCO MOSCA

LEZIONI

Modalità didattiche

Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico con utilizzo di tools specifici

ESAMI

Modalità d'esame

Orale

Modalità di accertamento

Sono previste esercitazioni guidate in laboratorio per verificare l'apprendimento in progress.

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
28/02/2020 09:30 SAVONA Esame su appuntamento
18/09/2020 09:30 SAVONA Esame su appuntamento