ADVANCED CIRCUIT ANALYSIS AND DESIGN

Il corso introduce i fondamenti della simulazione circuitale e l'applicazione dell'intelligenza artificiale per la transizione energetica sostenibile.

Conoscenza e comprensione

Conoscenza di base della formulazione delle equazioni circuitali orientata alla simulazione e alla soluzione di circuiti lineari e non lineari.

Conoscenza di base dei simulatori circuitali e delle tecniche di intelligenza artificiale.

Comprensione di base dei problemi di simulazione circuitale e progettazione ottima.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di utilizzare correttamente i simulatori circuitali e tecniche di intelligenza artificiale per la progettazione di circuiti e per la transizione energetica sostenibile.

Autonomia di giudizio

Gli studenti saranno in grado di scegliere la tecnica di simulazione e di intelligenza artificiale più adatta alla loro applicazione.

Abilità comunicative

Lo studente apprenderà il linguaggio tecnico della simulazione circuitale e dell’intelligenza artificiale. Il corso prevede seminari che consentono l'interazione tra studenti ed esperti del settore industriale.

Capacità di apprendimento

Lo studente acquisirà i fondamenti necessari per comprendere argomenti più complessi di simulazione circuitale e applicazione dell’intelligenza artificiale non trattati nel corso. Tale capacità verrà affinata attraverso la partecipazione a seminari la cui comprensione presuppone la conoscenza e la comprensione degli argomenti trattati nel corso.

Lezioni in aula. Laboratorio CAD.

Conoscenza di Algebra Lineare, Fondamenti di Informatica ed Elettrotecnica.

La frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.

T1 - Panoramica sulla simulazione circuitale

Equazioni dei dispositivi. Formulazione delle equazioni. Tecniche di soluzione. Circuiti non lineari. Circuiti dinamici. Flusso di simulazione dei circuiti dinamici non-lineari.

T2 - Soluzione di equazioni circuitali algebriche lineari

Metodo del Tableau sparso e metodo dei nodi: approccio basato sul componente. Metodo dei nodi modificato: approccio basato sul componente. Matrice di raggiungibilità per l’analisi di circuiti e reti. Risolvibilità unica.

T3 - Soluzione di equazioni circuitali algebriche non-lineari

Elementi non lineari. Formulazione del Metodo dei nodi modificato per circuiti non lineari. Introduzione all'analisi DC non lineare. Introduzione al metodo di Newton. Il caso unidimensionale. Panoramica del caso multidimensionale. Cenni sui metodi Quasi-Newton. Superamento dei metodi di Newton nella simulazione dei circuiti non-lineari: modelli circuitali lineari equivalenti.  Cenni sulle equazioni del load flow.

T4 - Soluzione di equazioni circuitali differenziali non-lineari

Elementi dinamici. Formulazione del Metodo dei nodi modificato per circuiti dinamici. Cenni sui metodi di soluzione. Discretizzazione nelle equazioni dei circuiti: modelli circuitali algebrici equivalenti. Modelli circuitali per elementi dinamici non-lineari. Applicazione industriale per la progettazione ottima.

L1 - Modellazione e simulazione circuitale

Simulatori e “listato” circuitale Spice. Simulatore circuitale SIMetrix.

Modellazione Spice di dispositivi elettronici di potenza: SiC MOSFET.

Simulatore circuitale Simscape. Interazione con MATLAB per l'analisi parametrica dei circuiti. Integrazione dei “listati” circuitali Spice in Simscape. Strumento di Simscape specializzato per i sistemi di potenza:  analisi dei flussi di potenza.

L2 - Intelligenza artificiale per una transizione energetica sostenibile

Cenni sull'ottimizzazione stocastica e deterministica. Strumenti per l’ottimizzazione in MATLAB. Ottimizzazione di circuiti e reti elettriche.

Cenni sulle reti neurali artificiali. Utilizzo delle reti neurali artificiali in MATLAB. Applicazioni delle reti neurali artificiali per le rinnovabili e batterie.

Panoramica sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale per la transizione energetica sostenibile. Sostenibilità dell’intelligenza artificiale.

Contributo dell’insegnamento agli obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Il corso tratta argomenti e fornisce conoscenze e  competenze, direttamente o indirettamente, in linea con i seguenti obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile:

Obiettivo 4 – Istruzione di qualità 

Obiettivo 7 – Energia pulita e accessibile 

Obiettivo 9 – Imprese, innovazione e infrastrutture 

Obiettivo 11 – Città e comunità sostenibili 

Obiettivo 12 – Consumo e produzione responsabili 

Obiettivo 13 – Lotta contro il cambiamento climatico

(1) Farid N. Najm, “Circuit Simulation”, John Wiley & Sons, 2010.

(2) Diapositive proiettate durante le lezioni (presenti sul portale Studium).

(3) Documentazione aggiuntiva (presente sul portale Studium).

(4) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press, 2016.

Esame orale composto da:

1 o 2 domande sulla teoria (T)

E

Opzione a) 1 domanda sul laboratorio CAD (L)

Opzione b) discussione di una attività di laboratorio CAD (L) assegnata durante il corso

 

Gli studenti devono usare un laptop in entrambi i casi.

 

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento.

Una lista di domande tipiche è presente sul portale Studium.