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Elenco delle tesi il cui relatore è "Marello, Omar"

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Numero di pubblicazioni : 11.

18 Luglio 2019

[img] Meir Vainer Lechtman. Calibration and assessment of the “Di-Pulse” heat release predictive model for a 2.3L diesel engine for light-duty applications simulated in GT-power. Rel. Roberto Finesso, Stefano D'Ambrosio, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2019

17 Ottobre 2019

[img] Maicol Cammarata. Validazione di un modello monodimensionale di un motore diesel con cilindrata pari a 2.3L per applicazioni light-duty sviluppato mediante il software GT-Power = Assessment of a 1D simulation model of a 2.3L diesel engine for light-duty applications developed with GT-power software. Rel. Roberto Finesso, Stefano D'Ambrosio, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2019

15 Aprile 2021

[img] Giorgio Fontana. Combustion diagnostics and calibration of the GT POWER "DI-Pulse" heat release model for a 11.0L diesel engine for heavy-duty applications. Rel. Stefano D'Ambrosio, Roberto Finesso, Omar Marello, Andrea Manelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

21 Ottobre 2021

[img] Luca Cipresso. Calibrazione e validazione in regime stazionario e transitorio del modello di combustione 'DI-Pulse' in 'GT-POWER' per un motore heavy duty da 11 litri. = Calibration and steady and transient validation of the 'DI-Pulse' combustion model in 'GT-POWER' for a heavy duty 11 liter engine. Rel. Roberto Finesso, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

8 Aprile 2022

[img] Matteo Comino. Sviluppo, in ambiente GT-SUITE, di un modello dinamico di un veicolo "light-duty" equipaggiato da un propulsore diesel 3.0L, e studio del modello termico di un sistema SCR per futura implementazione = Development, in GT-SUITE environment, of a longitudinal dynamic model for a light-duty vehicle equipped with a 3.0L diesel engine, and assessment of a thermal model of an SCR system for its future implementation. Rel. Roberto Finesso, Ezio Spessa, Omar Marello, Cosimo Di Dio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2022

15 Dicembre 2022

Carlo Alessandro. Calibration and validation of the GT-Power SITurb predictive combustion model for a spark-ignition CNG heavy duty engine. Rel. Alessandro Ferrari, Oscar Vento, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2022

4 Aprile 2023

Lorenzo Natoli. Detection of Misfire through Knock sensor signal. Rel. Ezio Spessa, Roberto Finesso, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2023

18 Luglio 2023

Zhiwei Yan. Experimental study of monitoring fuel quality using three type of sensors and the comparison of their performance. Rel. Ezio Spessa, Massimo Santarelli, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare, 2023

17 Ottobre 2023

Giuseppe Armando Ciprietti. Virtual calibration of an ICE eco-powertrain and study of NVH implications on the combustion noise through sound quality analysis and fast auralization methods. Rel. Stefano D'Ambrosio, Omar Marello, Nicolò Salamone. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2023

18 Luglio 2024

Mattia Di Martino. Comparative Analysis of Wiener Filtering Techniques for Combustion and Mechanical Noise Breakdown in Diesel Engines. Rel. Stefano D'Ambrosio, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2024

Valerio Bertetti. Development and assessment of a light duty commercial vehicle model in GT-SUITE. Rel. Roberto Finesso, Stefano D'Ambrosio, Omar Marello. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Automotive Engineering (Ingegneria Dell'Autoveicolo), 2024

Questa lista è stata generata il Wed Dec 18 21:35:54 2024 CET.