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 |
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dc.date.available |
2023-11-08T10:39:08Z |
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dc.date.issued |
2023-01-27 |
it_IT |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/23715 |
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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 |
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dc.title |
Optimization of Steel Megastructures |
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dc.title.alternative |
Optimization Of Steel Megastructures |
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dc.type |
Doctoral Thesis |
it_IT |
dc.degree.name |
Informatica |
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dc.degree.level |
Dottorato |
it_IT |
dc.degree.grantor |
Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica |
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dc.description.academicyear |
D2_18-01-23 |
it_IT |
dc.rights.accessrights |
openAccess |
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dc.thesis.matricno |
956517 |
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dc.subject.miur |
INF/01 INFORMATICA |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
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dc.provenance.upload |
Alessia Cacchi (956517@stud.unive.it), 2022-12-12 |
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dc.provenance.plagiarycheck |
Andrea Torsello (atorsell@unive.it), 2023-01-18 |
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