PANELLA RIZZI - Esercizi di Elettrotecnica

• INDICE GENERALE
• PREMESSA

Il presente testo consiste in una raccolta di esercizi di analisi di circuiti elettrici, intesa come ausilio allo studente per la preparazione degli esami di “Elettrotecnica” e di “Teoria dei Circuiti” in tutti i Corsi di Laurea nel settore dell’Ingegneria dell’Informazione. Lo studente può confrontarsi con una serie di esercizi di difficoltà crescente che copre i seguenti argomenti:

- analisi di circuiti resistivi: metodo delle maglie, metodo dei nodi, analisi in presenza di reti 2-porte e amplificatori operazionali, trasformazioni e teoremi fondamentali;

- analisi di circuiti in regime transitorio: analisi nel dominio di Laplace, evoluzione libera e risposta forzata, funzioni di rete, stabilità, risposta transitoria e in regime permanente;

- analisi di circuiti in regime permanente sinusoidale: metodo dei fasori, potenza ed energia, massimo trasferimento di potenza attiva, analisi in presenza di eccitazioni di frequenza diversa, reti trifase;

- esercizi riepilogativi e integrativi.

MASSIMO PANELLA svolge la sua attività accademica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma “La Sapienza”. È docente di “Elettrotecnica” per i Corsi di Laurea di primo livello nel settore dell’Ingegneria dell’Informazione ed è docente di “Machine Learning per i Sistemi Elettrici ed Elettronici” e “Machine Learning for Industrial Engineering” per i Corsi di Laurea Magistrale nel settore dell’Ingegneria dell’Informazione e dell’Ingegneria Industriale. Le sue attività di ricerca coinvolgono Machine Learning, Intelligenza Computazionale, Teoria dei Circuiti e Calcolo Quantistico per la soluzione di problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, per l’analisi di sequenze temporali e per l’elaborazione in genere di segnali e dati. Gli ambiti applicativi riguardano in particolare energia, ICT, bioingegneria, economia, aerospazio e sicurezza.

ANTONELLO RIZZI svolge la sua attività accademica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma “La Sapienza”. È docente di “Computational Intelligence” e “Pattern Recognition” per i Corsi di Laurea Magistrale nel settore dell’Ingegneria dell’Informazione (Elettronica, Telecomunicazioni, Informatica, Automatica). I suoi principali interessi di ricerca riguardano le tecniche di Machine Learning, Pattern Recognition, Intelligenza Computazionale, Granular Computing e Big Data Analytics, applicate al modellamento e controllo di infrastrutture energetiche, ai sistemi intelligenti per la mobilità sostenibile, al modellamento di sistemi complessi, ai sistemi evolutivi multi-agente, al natural language processing, ai sistemi per la manutenzione predittiva, alla bioinformatica e alla diagnostica clinica.