Optimization of Steel Megastructures

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dc.contributor.advisor Torsello, Andrea it_IT
dc.contributor.author Cacchi, Alessia <1994> it_IT
dc.date.accessioned 2022-12-12 it_IT
dc.date.accessioned 2023-11-08T10:39:08Z
dc.date.available 2023-11-08T10:39:08Z
dc.date.issued 2023-01-27 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/23715
dc.description.abstract Il progetto di una struttura in acciaio coinvolge un numero elevato di equazioni e relazioni in riferimento ai diversi aspetti di un progetto, dai materiali, alle geometrie, ai costi ecc. I metodi tradizionali di progettazione generalmente richiedono successive revisioni del progetto e si affidano ad approcci di tipo “trial-and-error” che spesso non conducono a soluzioni ottimizzate in tempi ragionevoli. Questo problema è particolarmente importante per le megastrutture in acciaio, come stadi e ponti, dove il numero di variabili è elevato, si hanno alti costi computazionali per la valutazione del comportamento strutturale e dei diversi fenomeni complessi che entrano in gioco e richiedono sofisticati modelli locali. La ricerca della soluzione progettuale ottimizzata richiede lo sviluppo di un approccio innovativo alla progettazione, in cui l’esperienza dei progettisti e i metodi numerici tradizionali vengono combinati con le tecniche offerte dall’Intelligenza Artificiale (AI). Questa ricerca ha come obiettivo lo sviluppo di strumenti per la progettazione di megastrutture in acicaio che forniscano soluzioni ottimizzate già nei primi stadi del processo di progettazione, consentendo una diminuzione dei costi e degli impatti ambientali e una riduzione delle successive revisioni progettuali. Diversi approcci offerti dall’Intelligenza Artificiale, sia di natura stocastica sia deterministica, sono stati investigati per raggiungere tale scopo. it_IT
dc.language.iso en it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Alessia Cacchi, 2023 it_IT
dc.title Optimization of Steel Megastructures it_IT
dc.title.alternative Optimization Of Steel Megastructures it_IT
dc.type Doctoral Thesis it_IT
dc.degree.name Informatica it_IT
dc.degree.level Dottorato it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica it_IT
dc.description.academicyear D2_18-01-23 it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 956517 it_IT
dc.subject.miur INF/01 INFORMATICA it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Alessia Cacchi (956517@stud.unive.it), 2022-12-12 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Andrea Torsello (atorsell@unive.it), 2023-01-18 it_IT


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