PRESENTAZIONE

Il corso di "Elementi di Ingegneria dei Sistemi" fornisce le metodologie per modellare, analizzare e controllare sistemi complessi e su larga scala (Sistemi di Sistemi), con un focus verticale su sostenibilità, efficienza delle risorse e resilienza.

Integrando i concetti di Teoria dei Sistemi e Ricerca Operativa, il programma adotta il tempo discreto come collante metodologico e MATLAB/Simulink come ambiente operativo. Nella prima parte si studia il modello Input-Output di Leontief (statico e dinamico) per valutare quantitativamente l'impatto ambientale (carbon footprint) e la robustezza strutturale delle filiere di fronte a shock esogeni. Nella seconda si analizzano le architetture di controllo decentralizzate e distribuite (algoritmi di consenso su grafi) per reti interconnesse come le smart grids. Il corso si conclude con la progettazione pratica di algoritmi di Model Predictive Control (MPC) per l'ottimizzazione dinamica vincolata.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insognamento offre un'introduzione ai principi fondamentali e alle metodologie dell'ingegneria dei sistemi. Gli studenti esploreranno i processi coinvolti nella progettazione, implementazione e gestione di sistemi ingegneristici complessi in una varietà di applicazioni, inclusi lo studio delle fasi del ciclo di vita del sistema, l'ingegneria dei requisiti, la progettazione dell'architettura di sistema, la verifica e validazione, e la gestione dei rischi. Viene posto un accento sulle competenze pratiche e sulle tecniche di risoluzione dei problemi che sono essenziali nei progetti del mondo reale.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Ecco il testo dettagliato per la sezione del Syllabus relativa agli Obiettivi Formativi e ai Risultati di Apprendimento Attesi, strutturato secondo i descrittori di Dublino, lo standard richiesto per i manifesti degli studi delle università italiane.

OBIETTIVI FORMATIVI (Dettaglio)

Il corso ha l’obiettivo di guidare lo studente nella transizione dall'analisi matematica di singoli sistemi dinamici isolati alla progettazione, ottimizzazione e gestione di Sistemi di Sistemi (SoS) complessi e interconnessi. Sfruttando in modo sinergico le competenze pregresse di ottimizzazione vincolata (Ricerca Operativa) e di modellistica (Teoria dei Sistemi), il corso si focalizza sull'uso del tempo discreto come linguaggio unificante per la simulazione e il controllo digitale.

Il percorso didattico è guidato dalle sfide ingegneristiche moderne della sostenibilità ambientale e della resilienza strutturale. Gli studenti apprenderanno sia tecniche di analisi macroscopica e strutturale (attraverso l'estensione ecologica e dinamica del modello Input-Output di Leontief), sia metodologie di controllo avanzato e coordinamento su reti (controllo decentralizzato, distribuito e Model Predictive Control). L'intero corso è supportato dall'utilizzo intensivo dell'ambiente MATLAB/Simulink per tradurre i modelli teorici in soluzioni algoritmiche pronte per l'implementazione industriale.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

Al termine del corso, in accordo con i Descrittori di Dublino, lo studente dovrà aver acquisito le seguenti competenze:

1. Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding)

• Comprendere la tassonomia e le proprietà fondamentali dei Sistemi di Sistemi (SoS) e delle reti complesse.

• Conoscere i fondamenti della dinamica a tempo discreto, dei metodi di discretizzazione e della stabilità nel cerchio unitario.

• Comprendere la teoria del modello economico-ecologico di Leontief, sia nella formulazione statica che in quella dinamica.

• Conoscere le differenze strutturali, i vantaggi e i limiti delle architetture di controllo centralizzate, decentralizzate e distribuite.

• Comprendere il principio dell’orizzonte mobile alla base del Model Predictive Control (MPC) e le modalità di gestione dei vincoli duri.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (Applying knowledge and understanding)

• Saper modellare ed evolvere a tempo discreto la dinamica di un sistema interconnesso descritto da grafi.

• Saper applicare il modello di Leontief in MATLAB per quantificare l'impronta ambientale ($CO_2$, risorse) e simulare gli effetti di shock o guasti sulla resilienza di una filiera.

• Saper analizzare l'accoppiamento tra sottosistemi tramite la matrice del guadagno relativo (RGA) per la sintesi di controlli decentralizzati.

• Saper formulare e implementare in ambiente MATLAB/Simulink un controllore MPC per l'ottimizzazione energetica o di processo, traducendolo in un problema di programmazione quadratica (QP).

3. Autonomia di giudizio (Making judgements)

• Saper valutare in autonomia il compromesso (trade-off) tra prestazioni computazionali, requisiti di comunicazione e prestazioni di controllo nella scelta di un'architettura (decentralizzata vs distribuita).

• Saper interpretare criticamente i risultati di una simulazione dinamica per validare l'efficacia e la sostenibilità di una strategia di gestione delle risorse.

4. Abilità comunicative (Communication skills)

• Saper descrivere in modo chiaro e con rigore formale le scelte progettuali, i vincoli e le metriche di sostenibilità adottate in un sistema complesso.

• Capacità di presentare e difendere i risultati di un progetto tecnico (Project Work) svolto in team, utilizzando una terminologia ingegneristica appropriata ed efficace.

5. Capacità di apprendimento (Learning skills)

• Sviluppare la capacità di approfondire autonomamente la documentazione tecnica di software di simulazione avanzata (Toolbox MATLAB/Simulink).

• Acquisire un approccio metodologico flessibile che consenta di applicare le tecniche di ottimizzazione e controllo predittivo a nuovi domini applicativi (es. smart buildings, logistica, transizione energetica).

PREREQUISITI

Per frequentare il corso con profitto, lo studente deve possedere le seguenti competenze:

• Teoria dei Sistemi: Rappresentazione in spazio di stato di sistemi lineari (LTI), calcolo dell'evoluzione libera e forzata, concetti di stabilità, linearizzazione di sistemi non lineari intorno a un punto di equilibrio.

• Ottimizzazione di Funzioni (o Ricerca Operativa): Formulazione e risoluzione di problemi di ottimizzazione vincolata, Algebra lineare applicata (operazioni matriciali, autovalori e forme quadratiche).

MODALITA' DIDATTICHE

• Lezioni Frontali (circa 28 ore): Presentazione dei framework metodologici, dei modelli matematici e degli algoritmi di ottimizzazione e controllo.

• Esercitazioni Guidate e Laboratorio (circa 20 ore): Sessioni pratiche in cui gli studenti, utilizzando MATLAB e Simulink, implementano i modelli studiati (Leontief dinamico, algoritmi di consenso, controllori MPC).

• Project Work (in parallelo): Sviluppo in autonomia (singolo o a piccoli gruppi) di un progetto d'anno assistito dal docente durante le ore di laboratorio, finalizzato all'applicazione delle tecniche del corso a un caso di studio reale orientato alla sostenibilità o all'efficienza energetica.

PROGRAMMA/CONTENUTO

PROGRAMMA E CONTENUTO DEL CORSO (48 Ore)

Modulo 1: Sistemi a Tempo Discreto e Reti Interconnesse (10 ore)

• Fondamenti di dinamica a tempo discreto: Equazioni alle differenze, rappresentazione in spazio di stato discreto, evoluzione libera e forzata, stabilità nel cerchio unitario.

• Discretizzazione: Metodi di campionamento (Eulero, Tustin) e scelta del tempo di campionamento.

• Modellistica a grafo di Sistemi di Sistemi (SoS): Matrici di adiacenza e laplaciane per descrivere la topologia di reti infrastrutturali (idriche, logistiche, energetiche).

Modulo 2: Il Modello di Leontief per la Sostenibilità e Resilienza (12 ore)

• Modello Input-Output statico: Matrice dei coefficienti tecnici, inversa di Leontief e condizioni di produttività.

• Estensioni ecologiche: Calcolo delle emissioni di $CO_2$ incorporate e dell'impronta ambientale di una filiera.

• Modello di Leontief dinamico: Introduzione dei coefficienti di capitale e dinamica dell'accumulo delle scorte a tempo discreto.

• Analisi di robustezza: Simulazione di shock esogeni e fallimenti dei nodi sulla resilienza del sistema economico/industriale.

Modulo 3: Architetture di Controllo Decentralizzate e Distribuite (10 ore)

• Interazioni dinamiche: Accoppiamenti in sistemi multivariabili (MIMO) e analisi tramite la matrice del guadagno relativo (RGA) a tempo discreto.

• Controllo Decentralizzato: Strutture a blocchi indipendenti e sintonizzazione dei regolatori locali.

• Controllo Distribuito: Algoritmi di consenso a tempo discreto e cooperazione su grafi di comunicazione.

• Applicazioni: Gestione delle risorse in Comunità Energetiche Rinnovabili (CER) e reti logistiche "green".

Modulo 4: Model Predictive Control (MPC) e Laboratorio MATLAB/Simulink (16 ore)

• Principio dell'orizzonte mobile (Receding Horizon): Formulazione matematica della predizione a tempo discreto.

• Ottimizzazione vincolata in tempo reale: Funzioni di costo orientate all'efficienza energetica e gestione di vincoli duri su ingressi e stati.

• Traduzione matematica: Trasformazione del problema MPC in un problema di Programmazione Quadratica (QP).

• Laboratorio pratico (MATLAB/Simulink):

  • Lab 1: Controllo predittivo di uno Smart Building per il risparmio energetico sotto vincoli di comfort.

  • Lab 2: Controllo decentralizzato/distribuito per la gestione del carico di una flotta di veicoli elettrici.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Dispense date dal docente

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame si basa su due componenti integrate da svolgersi in un'unica sessione:

1. Sviluppo e consegna di un Progetto (Project Work): Elaborato pratico svolto singolarmente o in piccoli gruppi (max 3 studenti) in ambiente MATLAB/Simulink, focalizzato sull'applicazione delle metodologie del corso (es. modello di Leontief dinamico o controllo MPC) a un caso di studio reale.

2. Discussione Orale Individuale: Una prova orale che prevede la presentazione del progetto e una serie di domande individuali volte a verificare la comprensione dei contenuti teorici del corso e del codice sviluppato.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La valutazione finale terrà conto dei seguenti criteri:

• Qualità del Progetto (50%): Correttezza scientifica del modello, efficacia dell'implementazione in MATLAB/Simulink, analisi critica dei risultati e rigore nella stesura del report/codice.

• Discussione Orale Individuale (50%): Capacità dello studente di giustificare le scelte progettuali, dimostrazione del possesso delle conoscenze teoriche del programma (sistemi a tempo discreto, architetture di controllo, ottimizzazione) e proprietà di linguaggio tecnico-ingegneristico.