Elenco delle tesi il cui relatore è "Maino, Claudio"

17 Dicembre 2019

Francesco Curci. Algoritmi di machine learning applicati alla stima delle emissioni di NOx in motori a combustione interna = Use of Machine Learning Algorithms for NOx emissions prediction of in IC engines. Rel. Daniela Anna Misul, Claudio Maino, Alessandro Falai. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2019

15 Ottobre 2020

Alessandro Di Mauro. Design optimization of Hybrid Electric Vehicles based on Deep Learning algorithms. Rel. Daniela Anna Misul, Claudio Maino, Alessandro Falai, Alessia Musa. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering), 2020

18 Dicembre 2020

Gianmatteo Cannavacciuolo. Sviluppo di un modello per la stima del range residuo di veicoli elettrici L-7. = Development of a model for L-7 electric vehicles' residual range estimation. Rel. Ezio Spessa, Claudio Maino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2020

15 Aprile 2021

Federico Cardile. Application of the Equivalent Consumption Minimization Strategy to the energy management of a heavy-duty Hybrid Electric Vehicle. Rel. Daniela Anna Misul, Claudio Maino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering), 2021

Francesco Capone. Assessment of the potentials of the Adaptive Equivalent Consumption Minimization Strategy application to the energy management of a Heavy-Duty Hybrid Electric Vehicle. Rel. Daniela Anna Misul, Claudio Maino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering), 2021

26 Luglio 2021

Angelo Borneo. Sviluppo di un algoritmo di Unsupervised Learning per l'ottimizzazione del design di veicoli ibridi elettrici = Development of an unsupervised learning algorithm for the design optimization of hybrid electric vehicles. Rel. Daniela Anna Misul, Claudio Maino, Alessandro Di Mauro, Alessandro Falai. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

8 Aprile 2022

Luigi Lacaita. Studio parametrico di un algoritmo di Deep Reinforcement Learning per la gestione energetica di un veicolo ibrido elettrico = Parametric study of a Deep Reinforcement Learning algorithm for the energy management of a hybrid electric vehicle. Rel. Ezio Spessa, Claudio Maino, Matteo Acquarone. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2022

17 Luglio 2023

Pasquale Ciccullo. Reinforcement Learning for Hybrid/electric vehicle: Analysis and performance of reward functions in a real-time algorithm for P2-HEV. Rel. Ezio Spessa, Claudio Maino, Matteo Acquarone, Daniela Anna Misul. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2023