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Tesi di Laurea in Ingegneria Meccanica

Tesi di Laurea in Ingegneria Meccanica. Progettazione di un prodotto industriale tramite Modelli Funzionali e Basi di Conoscenza: studio delle oscillazioni rilevate ed ottimizzazione funzionale di una lavabiancheria. Relatore: Prof. Ing. Camillo Bandera Correlatori: Dott. Stefano Filippi

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Tesi di Laurea in Ingegneria Meccanica

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Presentation Transcript

  1. Tesi di Laurea in Ingegneria Meccanica Progettazione di un prodotto industriale tramite Modelli Funzionali e Basi di Conoscenza: studio delle oscillazioni rilevate ed ottimizzazione funzionale di una lavabiancheria Relatore: Prof. Ing. Camillo Bandera Correlatori: Dott. Stefano Filippi Ing. Dino Baggio Laureando: Piergiorgio Giorgiutti

  2. INTRODUZIONE PROGETTAZIONE DI UN PRODOTTO INDUSTRIALE Ideazione progetto sperimentazione realizzazione tempo SCOPO DELLA TESI Evidenziare le potenzialità dei sistemi di supporto alla progettazione concettuale di un prodotto industriale CONTESTO APPLICATIVO Studio delle oscillazioni di una lavabiancheria

  3. FASI DI SVILUPPO DEL LAVORO • RICERCA CONOSCENZA DI BASE: • Progettazione per innovazione • Modelli funzionali e Basi di conoscenza • Problem solving: TRIZ e TechOptimizer • STUDIO DI UN CASO PRATICO: • Definizione del problema • Costruzione primo modello • Analisi primo modello • Costruzione secondo modello • Validazione secondo modello • Esplorazione database • Spunti risolutivi

  4. RICERCA CONOSCENZA DI BASE

  5. PROGETTAZIONE PER INNOVAZIONE • Porta ad un prodotto completamente nuovo • Applicare conoscenze e tecniche nuove • Assunzione di maggiori rischi Difficoltà: Soluzione: • gestione fenomeni fisici utilizzati • gestione informazioni raccolte • precisione valutazione costi richiesti • utilizzo di strumenti di supporto alla progettazione

  6. MODELLI FUNZIONALI Rappresentazione formale del sistema riporta le funzionalità del prodotto Qualunque modello porta ad una soluzione Regole: • individuazione del prodotto dell’azione • individuazione della ‘main function’

  7. BASI DI CONOSCENZA Richieste idee per risolvere problemi Necessaria conoscenza approfondita Il progettista può non possedere tale conoscenza Contengono le conoscenze acquisite da diversi esperti, i brevetti registrati, le soluzioni adottate • Database statici: richiedono aggiornamento - informazioni non ‘fresche’ • Database dinamici: si aggiornano in tempo reale direttamente in rete

  8. PROBLEM SOLVING • Metodo tradizionale ‘Trial & Error’: • TRIZ: ‘Theory of Inventive Problem Solving’ • TechOptimizer: • generazione di molte idee • la soluzione si ottiene in ritardo • proposta da Genrich Altshuller • contraddizioni, principi, libreria • metodi di modellazione e di pensiero (S-Field, IFR, STO…) • ARIZ • Funziona con le metodologie proposte in TRIZ

  9. Efficienza TechOptimizer TRIZ Complessità EFFICIENZA RELATIVA DEI SISTEMI DI SOLUZIONE IMPIEGATI T & E TechOptimizer ha le potenzialità di TRIZ e ne facilita l’applicazione

  10. STUDIO DI UN CASO PRATICO

  11. DEFINIZIONE DEL PROBLEMA • Esperienza in Zanussi - laboratorio • La disposizione della biancheria provoca oscillazioni • Cammino: 1400 g/1’ la macchina si sposta • Sbattimento: la vasca sbatte contro il mobile Focalizziamo l’attenzione sull’impianto di sospensione

  12. SCHEMA DELLA MACCHINA Suddivisione in: • Componenti • Sistemi superiori Influenza sui costi

  13. dannosa utile 1° MODELLO Modello unico per tutto il campo di funzionamento

  14. ANALISI DEL 1° MODELLO • Molte conoscenze sul funzionamento • Richiesta aderenza al caso reale • Verifica che il modello valuti correttamente l’importanza dei componenti Il modello risulta troppo severo

  15. PARAMETRIZZAZIONE • Difficoltà nel considerare i parametri nello strumento • Necessità di mantenere il modello ad alto livello Abbandono parametrizzazione

  16. dannosa utile Caratteristico delle basse frequenze 2° MODELLO: sbattimento

  17. dannosa utile Caratteristico delle alte frequenze 2° MODELLO: cammino

  18. VALIDAZIONE MODELLI Tutti gli elementi del sistema sono correttamente valutati: l’importanza relativa rispecchia la situazione reale • soluzioni ai problemi indotti dai tagli dei componenti • soluzioni ad altri problemi di rilevazione automatica (ridistribuzione) • alternative innovative ai componenti esistenti

  19. SPUNTI RISOLUTIVI Condizionamenti: • Database statici • Soluzioni presenti già innovative • Componenti con elevata semplicità ed efficienza, e costi limitati

  20. SPUNTI RISOLUTIVI Devono essere considerati punti di partenza su cui ragionare per pervenire alla soluzione adottabile Si ha una soluzione innovativa anche quando principi noti sono combinati in modo nuovo

  21. IDEE GENERATE • Piedino autolivellante cedevole aumentare attrito • Ammortizzatore poco frenato alle alte temperature sfruttare dilatazioni differenziali

  22. CONCLUSIONI • Il tipo di soluzioni fornite ha messo in luce la validità del metodo di progetto • La progettazione con basi di conoscenza e modelli funzionali è un metodo valido per: • fornire idee innovative facilitare il compito del progettista • valutare la funzionalità dei prodotti ottenuti • Sviluppi futuri legati ai database dinamici: • strumento di apprendimento • realizzare prototipi flessibili

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