Scheda programma d'esame
ADDITIVE MANUFACTURING FOR ELECTROMAGNETIC SENSING
SIMONE GENOVESI
Anno accademico2023/24
CdSINGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Codice1043I
CFU6
PeriodoSecondo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
ADDITIVE MANUFACTURING FOR ELECTROMAGNETIC SENSINGING-INF/02LEZIONI60
SIMONE GENOVESI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Modalità di verifica delle conoscenze

Per l'accertamento delle conoscenze gli studenti dovranno sviluppare un progetto assegnato che può consistere nel design di un sensore o altro dispositivo i cui principi di funzionamento sono stati illustrati a lezione. La verifica delle conoscenze avverrà attraverso la presentazione del progetto presentato e sulla discussione di argomenti ad esso correlati.

Assessment criteria of knowledge

For the assessment of knowledge, students will have to develop an assigned project which may consist in the design of a sensor or other device whose operating principles have been illustrated in class. The verification of knowledge will take place through the presentation of the project presented and the discussion of topics related to it.

Capacità

Al termine del corso:

  • lo studente avrà conoscenza dei processi di additive manufacturing
  • lo studente sarà in grado di caratterizzare dal punto di vista elettromagnetico materiali (bulk/artificiali)
  • lo studente avrà conoscenza dei principi di funzionamento dei sensori e della loro caratterizzazione. Sarà altresì in grado di modellare e progettare tali dispositivi.
Skills

At the end of the course:

the student will have knowledge of additive manufacturing processes
the student will be able to characterize materials (bulk/artificial) from an electromagnetic point of view
the student will have knowledge of the operating principles of sensors and their characterization. He will also be able to model and design such devices.

Modalità di verifica delle capacità

Lo studente dovrà progettare un sensore/dispositivo e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività.

Assessment criteria of skills

The student will have to design a sensor/device and submit a written report reporting the results of the activity.

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Introduzione all'Additive Manufacturing (AM): concetti di base e campi di applicazione. Overview dei vari processi di AM. Vat Photopolymerization Processes, Powder Bed Fusion processes, Extrusion-based processes. Material Jetting, Binder Jetting, Directed Energy Deposition, Sheet Lamination.
  • Modellizzazione delle proprietà dielettriche dei materiali. Polarizzazione: modello di Lorentz per la permittività di un materiale. Permittività e indice di rifrazione complessi. Intensità e coefficiente di assorbimento. Legge di Beer-Lambert. Riflettanza. Relazioni di Kramers-Kroenig. Cenni al modello di Lorentz per la permeabilità di un materiale. Esempi dell’applicabilità del modello di Lorentz ai metameteriali. Diagramma TART. Modello di Drude. Modello di Lorentz-Drude generalizzato. Modello di Debye.
  • Assi principali. Uniaxial e Biaxial media. Effetti dell’anisotropia sulla dispersione. Propagazione in mezzi con permeabilità e permittività negative.
  • Caratterizzazione elettromagnetica dei materiali. Metodi risonanti e non-risonanti. Nicholson-Ross-Weir (NRW) method. Caratterizzazione elettromagnetica dei materiali: metodo di Baker-Jarvis. Metodi basati su risuonatori. Definizione e uso dell'impedenza superficiale per la caratterizzazione di materiali. Misura dell'impedenza superficiale con l'uso di guide d'onda. Introduzione agli ottimizzatori per la risoluzione di problemi di stima dei parametri costitutivi. Algoritmi deterministici e algoritmi stocastici. Esempi: algoritmo genetico e particle swarm. Cenni all'ottimizzazione multiobiettivo.
  • Introduzione ai sensori. Caratteristiche statiche e dinamiche. Curva di calibrazione. Parametri significativi: linearità, selettività, sensitività, tempo di risposta e tempo di recupero, accuratezza, precisione. Esempi. Meccanismi fisici per la trasduzione. Esempi di trasduttori. Sensori capacitivi e resistivi 'wired'. Sensori wireless. Chipless RFID tag e chipless RFID sensors. Cenni alle superfici selettive in frequenza e alle superfici ad alta impedenza. Confronto tra tecnologia RFID standard e chipless RFID. Esempi di implementazione di chipless RFID tag e chipless RFID sensors. Esempi di sensori di tipo chipless RFID: sensori di temperatura, umidità, rate di respirazione. Applicazioni innovative legate all'anti-contraffazione, alla logistica e ai sistemi wearable.
  • Laboratori Matlab: analisi mezzi multimateriale, implementazione di algoritmi per la stima dei parametri costitutivi dei materiali, design di sensori.
Syllabus
  • Introduction to Additive Manufacturing (AM): basic concepts and fields of application. Overview of the various AM processes. Vat Photopolymerization Processes, Powder Bed Fusion processes, Extrusion-based processes. Material Jetting, Binder Jetting, Directed Energy Deposition, Sheet Lamination.
  • Modeling of the dielectric properties of materials. Polarization: Lorentz model for the permittivity of a material. Complex permittivity and refractive index. Intensity and absorption coefficient. Beer-Lambert law. Reflectance. Kramers-Kroenig relations. Introduction to the Lorentz model for the permeability of a material. Examples of the applicability of the Lorentz model to metamaterials. TART diagram. Drude model. Generalized Lorentz-Drude model. Debye model.
  • Main axes. Uniaxial and Biaxial media. Effects of anisotropy on dispersion. Propagation in media with negative permeability and permittivity.
  • Electromagnetic characterization of materials. Resonant and non-resonant methods. Nicholson-Ross-Weir (NRW) method. Electromagnetic characterization of materials: Baker-Jarvis method. Methods based on resonators. Definition and use of surface impedance for the characterization of materials. Surface impedance measurement using waveguides. Introduction to optimizers for solving constituent parameter estimation problems. Deterministic algorithms and stochastic algorithms. Examples: genetic algorithm and particle swarm. Introduction to multi-objective optimization.
  • Introduction to sensors. Static and dynamic characteristics. Calibration curve. Significant parameters: linearity, selectivity, sensitivity, response time and recovery time, accuracy, precision. Examples. Physical mechanisms for transduction. Examples of transducers. Wired capacitive and resistive sensors. wireless sensors. Chipless RFID tags and chipless RFID sensors. Outline of frequency selective surfaces and high impedance surfaces. Comparison of standard RFID and chipless RFID technology. Examples of implementation of chipless RFID tags and chipless RFID sensors. Examples of RFID chipless sensors: temperature, humidity, respiration rate sensors. Innovative applications related to anti-counterfeiting, logistics and wearable systems.
  • Matlab laboratories: analysis of multi-material media, implementation of algorithms for estimating the constituent parameters of materials, sensor design.
Bibliografia e materiale didattico

Materiale fornito dal docente

Bibliography

Material provided by the teacher

Modalità d'esame

Lo studente dovrà progettare un sensore/dispositivo e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività.

Assessment methods

The student will have to design a sensor/device and submit a written report reporting the results of the activity.

Ultimo aggiornamento 07/08/2023 12:54