Dottorato in Ingegneria Aerospaziale , 36o ciclo (2020-2023)
Dottorato concluso nel 2024
Tesi:
Advanced Computational Methods for Design, Diagnostics and Prognostics of Aerospace Systems (Abstract)
Tutori:
Paolo Maggiore Matteo Davide Lorenzo Dalla Vedova Laura MaininiProfilo
Argomento di ricerca
Multidisciplinary design optimization, multifidelity methods, physics-based machine learning.
Interessi di ricerca
Biografia
Pubblicazioni
Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Di Fiore, F.; Nardelli, M.; Mainini, L. (2024)
Active Learning and Bayesian Optimization: A Unified Perspective to Learn with a Goal. In: ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING. ISSN 1134-3060
Contributo su Rivista - Di Fiore, Francesco; Berri, Pier Carlo; Mainini, Laura (2024)
FREEDOM: Validated Method for the Rapid Assessment of Incipient Multimodal Faults of Complex Aerospace Systems. In: AIAA JOURNAL, vol. 62. ISSN 1533-385X
Contributo su Rivista - Di Fiore, F.; Mainini, L. (2024)
Physics-aware multifidelity Bayesian optimization: A generalized formulation. In: COMPUTERS & STRUCTURES, vol. 296. ISSN 0045-7949
Contributo su Rivista - DI FIORE, Francesco (2024)
Advanced Computational Methods for Design, Diagnostics and Prognostics of Aerospace Systems. relatore: MAGGIORE, Paolo; DALLA VEDOVA, MATTEO DAVIDE LORENZO; , 36. XXXVI Ciclo, P.: 231
Doctoral Thesis - DI FIORE, Francesco; Mainini, Laura (2023)
Non-myopic multipoint multifidelity Bayesian framework for multidisciplinary design. In: SCIENTIFIC REPORTS, vol. 13. ISSN 2045-2322
Contributo su Rivista - Di Fiore, Francesco; Berri, Pier Carlo; Mainini, Laura (2023)
Multifidelity Framework for the Efficient Identification of Damages in Complex Aerospace Systems. In: AIAA AVIATION 2023 Forum, San Diego, CA, 12-16 Giugno 2023, pp. 4449-4464
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - DI FIORE, Francesco; Mainini, Laura (2023)
NM-MF: Non-Myopic Multifidelity Framework for Constrained Multi-Regime Aerodynamic Optimization. In: AIAA JOURNAL, vol. 61, pp. 1270-1280. ISSN 0001-1452
Contributo su Rivista - Di Fiore, Francesco; Mainini, Laura (2022)
DOMAIN-AWARE MULTIFIDELITY LEARNING FOR DESIGN OPTIMIZATION. In: 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, Oslo, Norvegia, 5-9 Giugno 2022
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Di Fiore, Francesco; Mainini, Laura (2022)
Domain-Aware Active Learning for Multifidelity Optimization. In: 15th World Congress on Computational Mechanics, Virtuale, 31 Luglio - 5 Agosto 2022
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - DI FIORE, Francesco; Maggiore, Paolo; Mainini, Laura (2021)
Multifidelity modeling for the design of re-entry capsules. In: AIAA Scitech 2021, Virtuale, 11-15 Gennaio 2021
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Di Fiore, Francesco; Maggiore, Paolo; Mainini, Laura (2021)
Multifidelity domain-aware learning for the design of re-entry vehicles. In: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION, vol. Special Issue dedicated to Dr. Raphael T. Haftka.. ISSN 1615-147X
Contributo su Rivista - DI FIORE, Francesco; Maggiore, Paolo; Mainini, Laura (2021)
Multifidelity Learning for the Design of Re-Entry Capsules. In: 14th World Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization, Virtuale, 13-18 Giugno 2021, pp. 191-191
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Dalla Vedova, M. D. L.; Di Fiore, F. (2020)
Proposal of a new simplified coulomb friction model applied to electrohydraulic servomechanisms. In: INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICS AND CONTROL, vol. 21, pp. 179-188. ISSN 1590-8844
Contributo su Rivista