
Dottorato in Ingegneria Meccanica , 37o ciclo (2021-2024)
Dottorato concluso nel 2025
Tesi:
Development and Assessment of Structural Theories Using Machine Learning Techniques (Abstract)
Tutori:
Marco Petrolo Enrico ZappinoDidattica
Insegnamenti
Corso di laurea magistrale
- Sperimentazione su strutture aerospaziali/Tecnologie aerospaziali (modulo di Tecnologie aerospaziali). A.A. 2023/24, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
- Progettazione e fabbricazione additiva per applicazioni aerospaziali. A.A. 2022/23, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
- Progettazione e fabbricazione additiva per applicazioni aerospaziali. A.A. 2023/24, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
- Strutture aeronautiche. A.A. 2022/23, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
Pubblicazioni
Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Iannotti, Pierluigi (2025)
Development and Assessment of Structural Theories Using Machine Learning Techniques. relatore: PETROLO, MARCO; ZAPPINO, ENRICO; , 37. XXXVII Ciclo, P.: 179
Doctoral Thesis - Petrolo, M.; Iannotti, P.; Trombini, M.; Pagani, A.; Carrera, E. (2024)
A machine learning approach to evaluate the influence of higher-order generalized variables on shell free vibrations. In: JOURNAL OF SOUND AND VIBRATION, vol. 575. ISSN 0022-460X
Contributo su Rivista - Petrolo, M.; Pagani, A.; Carrera, E.; Iannotti, P.; Candita, G. (2024)
Synergistic Use of CUF and Machine Learning for Structural Mechanics Problems. In: Fourth International Congress on Mechanics of Advanced Materials and Structures - ICMAMS, Bengaluru, India, 11-13 December 2024
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Iannotti, P. (2024)
Selection of best beam theories based on natural frequencies and dynamic response obtained through mode superposition method. In: IV Aerospace PhD-Days, Scopello, Italy, 6-9th of May 2024, pp. 5-9
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Petrolo, M.; Iannotti, P. (2023)
Best kinematics for shell finite elements using convolutional neural networks. In: MECHANICS OF ADVANCED MATERIALS AND STRUCTURES, vol. 30, pp. 1106-1116. ISSN 1537-6532
Contributo su Rivista - Petrolo, M.; Iannotti, P. (2023)
Best Theory Diagrams for Laminated Composite Shells Based on Failure Indexes. In: AEROTECNICA MISSILI & SPAZIO, vol. 102, pp. 199-218. ISSN 2524-6968
Contributo su Rivista - Petrolo, M.; Iannotti, P.; Trombini, M.; Melis, M. (2023)
Refinement of Structural Theories for Composite Shells through Convolutional Neural Networks. In: 27th Congress of the Italian Association of Aeronautics and Astronautics, AIDAA 2023, Padova, 4-7 September 2023
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Carrera, E.; Iannotti, P.; Pagani, A.; Petrolo, M. (2022)
Advanced finite elements and neural networks for scaled models. In: 9th International Symposium on Scale Modeling, Napoli, 2-4 March 2022
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)