2. Didattica
  3. Internazionalizzazione della Didattica
  4. Singoli insegnamenti erogati in lingua inglese

MATHEMATICAL MODELING OF PROCESSES IN FOOD INDUSTRIES - MODELLISTICA MATEMATICA DEI PROCESSI DELL'INDUSTRIA ALIMENTARE

Internazionalizzazione della Didattica MATHEMATICAL MODELING OF PROCESSES IN FOOD INDUSTRIES - MODELLISTICA MATEMATICA DEI PROCESSI DELL'INDUSTRIA ALIMENTARE

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0622800009
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA ALIMENTARE
2024/2025



OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2019
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
440LEZIONE
220ESERCITAZIONE
MICHELE MICCIO T Curriculum
-
Obiettivi
Conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno conoscenze di base, metodologie e alcuni strumenti software per affrontare la rappresentazione astratta dei sistemi nell'ingegneria di processo, in particolare per i casi di interesse nella produzione alimentare industriale.
In particolare, gli studenti impareranno:
il formalismo e gli strumenti di rappresentazione astratta, i criteri di classificazione e le tecniche di sviluppo dei modelli matematici, la minima capacità di discernere il livello di complessità appropriato per la descrizione sistemica delle piante dell'industria alimentare;
risoluzione numerica di modelli matematici costituiti da equazioni differenziali alle derivate parziali di tipo parabolico;
risolvere problemi di programmazione lineare.

Conoscenza e comprensione applicate - analisi ingegneristica
Essere in grado di ottenere, selezionare, rielaborare e analizzare criticamente i dati ingegneristici.
Saper classificare i modelli matematici.
Capacità di selezionare e utilizzare modelli matematici predittivi del comportamento dei processi tipici dell'industria alimentare e di processo.
Descrivere un problema di ottimizzazione lineare secondo il formalismo e le ipotesi di base per la programmazione lineare.

Conoscenza applicata e comprensione - progettazione ingegneristica
Riconoscere le caratteristiche specifiche e le connotazioni più frequenti nei modelli matematici rappresentativi dei processi nell'industria alimentare.
Riconoscere fenomeni e processi che sono meglio descritti da un modello matematico basato sul concetto di equilibrio della popolazione e possedere le basi per svilupparlo.
Risolvere un modello dinamico descritto attraverso un'equazione differenziale alle derivate parziali (PDE) di tipo parabolico attraverso il metodo delle differenze finite, utilizzando consapevolmente il software.
Descrivere un problema di ottimizzazione lineare secondo il formalismo e le ipotesi di base per la programmazione lineare e risolverlo con algoritmi standard, utilizzando consapevolmente il software.

Autonomia di giudizio - pratica ingegneristica
- saper classificare modelli matematici.
- distinguere le differenze di comportamento, concettuale e pratico, in condizioni stazionarie o dinamiche, tra sistemi lineari e non lineari.
- saper riconoscere limiti e difficoltà legate all'utilizzo di specifici software di calcolo.
- saper distinguere il livello di complessità appropriato per la descrizione sistemica degli impianti dell'industria di processo.
- saper classificare e risolvere problemi di ottimizzazione.

Competenze trasversali - capacità di apprendere
comprendere la terminologia utilizzata in inglese nello sviluppo e nelle applicazioni di modelli matematici.
imparare ad affrontare la padronanza e la valorizzazione di un software, la soluzione di un problema e la rappresentazione efficace dei risultati.

Competenze trasversali - abilità comunicative
Capacità di presentare, con proprietà di linguaggio, un semplice caso studio tipico dell'industria alimentare in grado di essere modellato e, utilizzando software dedicati (come matlab® e muc®), di discutere i risultati della risoluzione matematica, anche in un tempo di esposizione limitata.

Competenze trasversali - capacità di indagine
Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti diversi da quelli presentati durante il corso, e approfondire gli argomenti trattati utilizzando materiali di studio diversi da quelli proposti.
Distinguere le differenze di comportamento, concettuale e pratico, in condizioni stazionarie o dinamiche, tra sistemi lineari e non lineari.
Distinguere le implicazioni di un problema ottimale non lineare si presenta rispetto a uno lineare.
Prerequisiti
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE LE CONOSCENZE MATEMATICHE DI BASE, IN PARTICOLARE PER LE EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE ED A DERIVATE PARZIALI, LA PADRONANZA SUI BILANCI DI MATERIA E DI ENERGIA IN CONDIZIONI NON STAZIONARIE ED I FONDAMENTI SUI FENOMENI DI TRASPORTO.
Contenuti
DOPO UNA BREVE PRESENTAZIONE DEL CORSO E DELLE MODALITÀ DI VERIFICA DELL’APPRENDIMENTO, IL CORSO SI CONCENTRERÀ SUI SEGUENTI ARGOMENTI:

• INTRODUZIONE A MATLAB® (1H TEORIA, 0 ORE ESER, 2H LAB).
• CLASSIFICAZIONE DEI MODELLI IN GENERALE E DI QUELLI MATEMATICI IN PARTICOLARE (2H TEORIA, 0H ESER, 0H LAB).
• MODELLI A PRINCIPI PRIMI: ES. DEL MODELLO PREDA-PREDATORE; MODELLI BASATI SUI FENOMENI DI TRASPORTO; CASI GENERALI DI MODELLI BASATI SUI BILANCI DI POPOLAZIONE CONTABILE (8H TEORIA, 3H ESER, 0H LAB).
• MODELLI EMPIRICI E FITTING DI DATI (3H TEORIA, 0H ESER, 5H LAB).
• MODELLI DINAMICI: MODELLI INGRESSO-USCITA E MODELLI CON RAPPRESENTAZIONE NELLO SPAZIO DI STATO. (6H TEORIA, 0H ESER, 0H LAB)
• SERIE TEMPORALI CON ANALISI DEI DATI SIA DI BASE CHE AVANZATA (2H TEORIA, 0H ESER, 2H LAB).
• SOLUZIONE NUMERICA DI PDE PARABOLICHE: METODI DI EULERO, LAASONEN E CRANK-NICHOLSON. STABILITÀ, CONSISTENZA E CONVERGENZA. CODICE MUC 1.0 - PARABOLIC PDE SOLVER SCRITTO IN LABVIEW® (6H TEORIA, 1 ORE ESER, 2H LAB).
• INTRODUZIONE ALL’OTTIMIZZAZIONE: CLASSIFICAZIONI DEI PROBLEMI DI OTTIMIZZAZIONE: VINCOLATA E NON VINCOLATA, LINEARE E NON LINEARE (3H TEORIA, 0 ORE ESER, 0H LAB).
• LA PROGRAMMAZIONE LINEARE: TEORIA; IL METODO GRAFICO; L’ALGORITMO DEL SIMPLESSO IN UNA E DUE FASI (9H TEORIA, 1 ORE ESER, 6H LAB).
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE UN TOTALE DI 60H SUDDIVISE IN 44H DI TEORIA, 6 DI ESERCITAZIONI E 10 DI LABORATORIO CON SOFTWARE INTERATTIVO.
L’INSEGNAMENTO È EROGATO “IN PRESENZA” ED IN LINGUA INGLESE.
LA FREQUENZA AI CORSI DI INSEGNAMENTO È FORTEMENTE CONSIGLIATA.
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE SVOLTE DAL DOCENTE CON AMPIO IMPIEGO DI SLIDES ED ANIMAZIONI COMPUTERIZZATE, ESERCITAZIONI IN AULA SVOLTE DAL DOCENTE ANCHE CON SUPPORTI INFORMATICI ED ATTIVITÀ IN LABORATORIO INFORMATICO SVOLTE DAL DOCENTE IN MANIERA INTERATTIVA CON GLI STUDENTI, TRAMITE L’IMPIEGO DI OPPORTUNO SOFTWARE DIDATTICO. AD OGNI STUDENTE È ASSEGNATO UNO USER NAME ED UNA PASSWORD, E QUINDI CONSENTITO L’ACCESSO AL PROPRIO LAPTOP OPPURE A PC COLLEGATI IN RETE, DOTATI DELLA LICENZA DI MATLAB®¸ CON I NECESSARI TOOLBOX (CURVE FITTING, ECONOMETRIC) E L’ESEGUIBILE MUC®.
CIASCUN STUDENTE PUÒ INSTALLARE ED USARE LA LICENZA DELLA VERSIONE AGGIORNATA DI MATLAB® DI ATENEO, SCARICANDOLA DA HTTPS://WEB.UNISA.IT/SERVIZI-ON-LINE/MATLAB-X-UNISA. INOLTRE, AD OGNI STUDENTE SARANNO CONSEGNATI IL CODICE FREEWARE MUC 1.0 - PARABOLIC PDE SOLVER ED ALCUNI SCRIPT MATLAB®.
TUTTE LE PRESENTAZIONI DEL CORSO, ALTRE NOTE E TESTI DI PRECEDENTI ESAMI SCRITTI SONO RESE DISPONIBILI DAL DOCENTE SULLA PIATTAFORMA DI ATENEO MS TEAMS®.
Verifica dell'apprendimento
LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVIENE MEDIANTE PROVA SCRITTA DELLA DURATA DI 2H. ESSA COMPRENDE UNA PARTE "APPLICATIVA E PRATICA" BASATA SULL'IMPIEGO DI MATLAB® E MUC®, CONSISTENTE NELLO SVOLGIMENTO DI PROBLEMI DESCRITTI IN LINGUA INGLESE DI PROGRAMMAZIONE LINEARE, RISOLUZIONE DI PDE ALLE DIFFERENZE FINITE, COSTRUZIONE DI UN MODELLO DI FITTING DI DATI, ANALISI SEMPLIFICATA DI UNA SERIE TEMPORALE,
SEGUITA DA UNA PARTE TEORICA CON DOMANDE A RISPOSTA APERTA O QUIZ SULLA MODELLISTICA MATEMATICA.
LA PROVA PREVEDE LO SVOLGIMENTO DI UN ELABORATO DIRETTAMENTE SU PC IN MS WORD® E CON I RISULTATI OTTENUTI DA MATLAB® E/O MUC®, TENENDO TUTTO IL MATERIALE DIDATTICO DEL CORSO A DISPOSIZIONE.
LA PROVA SI INTENDE SUPERATA CON IL MINIMO PUNTEGGIO (18/30) SE LO STUDENTE HA SVOLTO ALMENO DUE DEI QUATTRO PROBLEMI CALCOLATIVI, E CONTEMPORANEAMENTE HA FORNITO RISPOSTE VALIDE AL 60% DEI QUESITI. SE LO STUDENTE DIMOSTRA LA CONOSCENZA COMPARATA, LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATA E LA AUTONOMIA CRITICA DI GIUDIZIO E DI RAGIONAMENTO, DESCRITTE NEI PARAGRAFI PRECEDENTI, CONSEGUE IL MASSIMO PUNTEGGIO (30/30). AI FINI DELLA LODE, SI TERRÀ CONTO DELLA QUANTITÀ (RISPOSTA ESAURIENTE E CORRETTA ANCHE NUMERICAMENTE A CIRCA IL 90% DEI QUESITI) MA ANCHE DELLA QUALITÀ (LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO E PADRONANZA DELLA MATERIA) DELL’ESPOSIZIONE.
Testi
1. SNIEDER R., “A GUIDED TOUR OF MATHEMATICAL METHODS FOR THE PHYSICAL SCIENCES”, 2ND EDITION, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, ISBN-13: 9780521834926, ISBN-10: 0521834929, 2004
2. HIMMELBLAU D.M. E BISCHOFF K.B., “PROCESS ANALYSIS AND SIMULATION”, WILEY,1967
3. ZONDERVAN E., A NUMERICAL PRIMER FOR THE CHEMICAL ENGINEER, SECOND EDITION, TAYLOR & FRANCIS, 2020
4. PRESENTAZIONI E DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE
Altre Informazioni
LA LINGUA DI EROGAZIONE DEL CORSO È L'INGLESE.

SITO WEB DI RIFERIMENTO PER LO STUDIO PERSONALE E GLI ESAMI:
HTTP://COMET.ENG.UNIPR.IT/~MICCIO/

PIATTAFORMA DI ATENEO MS TEAMS® PER GLI STUDENTI REGISTRATI:
“MODELLISTICA MATEMATICA DEI PROCESSI DELL'INDUSTRIA ALIMENTARE – 0622800009”
Orari Lezioni

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