• Blended Learning & Flipped Classroom

L’analisi di dati sperimentali provenienti da prove e misure su materiali ha un ruolo significativo nell’Ingegneria dei Materiali, così come la capacità di utilizzare strumenti informatici adatti a questo scopo. Il corso si propone quindi di introdurre gli allievi all’applicazione delle nozioni fondamentali della statistica e del calcolo numerico per analizzare criticamente una selezione di dati fisico-chimici che verranno acquisiti in sede di esercitazione (es. misure meccaniche, spettroscopiche, termiche). Il corso si propone di rendere autonomi gli allievi nell’uso personale di programmi specifici per l’analisi e rappresentazione di dati sperimentali e la modellazione dei materiali in geometrie semplici.

Il corso si propone di introdurre gli allievi alla sperimentazione industriale attraverso la programmazione delle prove, l’esecuzione delle misure, l’analisi e rappresentazione dei dati e la modellazione delle proprietà e del comportamento dei materiali. Verranno richiamate ed affrontate in forma operativa e applicata le basi statistico-matematiche su cui poggiano tali strumenti. Gli allievi saranno guidati all’uso delle tecniche proposte nel corso tramite un approccio in prima persona (learning by doing) agevolato dall'ambiente Matlab, orientato alla programmazione e alla rappresentazione di dati. A seguito del superamento dell'esame, gli allievi saranno in grado di:

- conoscere e comprendere il significato statistico insito nella misura sperimentale

- conoscere e comprendere i fondamenti della modellazione al calcolatore

- conoscere e saper usare l'ambiente Matlab per le operazioni fondamentali di analisi e rappresentazione grafica di dati sperimentali, oltre alla realizzazione di semplici programmi

- sapere applicare queste conoscenze informatiche per realizzare semplici codici per calcolo ad elementi finiti in una dimensione (es. equazione di una trave in flessione; equazione di Schrödinger)

1. Misure sperimentali e analisi dei dati (2 CFU):
- Teoria dell'errore. La misura di una proprietà; riproducibilità delle misure; accuratezza e precisione. Esempi di strumentazione di interesse per l’ingegneria dei materiali; esame di dati reali.

- Trattamento dei dati sperimentali ottenuti: richiami di statistica descrittiva, applicazione di metodi di regressione lineare e non lineare, coefficiente di determinazione (R²), applicazione di modelli matematici e rappresentazione grafica dei risultati. Dati multivariati: introduzione alla Principal Component Analysis e alla Cluster Analysis.

- Programmazione della sperimentazione ed elementi di chemiometria: il disegno sperimentale

2. Modellazione delle proprietà dei materiali (2 CFU):
- introduzione alla modellazione computazionale delle proprietà dei materiali e metodo degli elementi finiti
- implementazione in Matlab della soluzione numerica di problemi elementari in una dimensione (es. trave in flessione; equazione di Schrödinger per un elettrone in campo medio; vibrazioni in sistemi discreti di masse accoppiate: modelli meccanici, molecole e aggregati chimici con pochi atomi)
- validazione del codice per casi in cui sia nota la soluzione analitica
- discussione della soluzione in condizioni per le quali non sia possibile o agevole la soluzione analitica

3. Realizzazione di un progetto di calcolo/analisi dati (contribuisce alla determinazione del voto d’esame) – 1 CFU
Strumenti informatici: ambiente Matlab corredato da una serie di script e indicazioni d'uso forniti durante il corso

Sono richieste le conoscenze acquisite nell’ambito dei corsi di fisica e matematica del primo anno.

L’esame prevede due fasi distinte, valutate separatamente.

1. Realizzazione di un progetto di calcolo o analisi dati. L'esecuzione del progetto richiede l'assemblaggio e l'utilizzo critico di un codice Matlab a partire da elementi tratti dal materiale didattico fornito durante il corso. A conclusione del progetto, lo studente redige e consegna un elaborato sintetico che documenta quanto realizzato.
2. Test in aula sui contenuti del corso

Il voto finale è dato dalla media pesata delle valutazioni 1 e 2.

Sono distribute dispense, note di lezione e tutte le slide presentate durante il corso. Sono indicati riferimenti bibliografici puntuali su argomenti specifici. Sono distribuiti tutti gli script Matlab discussi, e i dati sperimentali oggetto delle tecniche di analisi.