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Alessandro Fortunato

Full Professor

Department of Industrial Engineering

Academic discipline: IIND-04/A Manufacturing Technologies and Systems

Director of Second Cycle Degree in Mechanical Engineering

Teaching

Recent dissertations supervised by the teacher.

First cycle degree programmes dissertations

  • Analisi di durezza e microstruttura in componenti bimateriale in AISI 316L e FeSi2.9 prodotti tramite Laser Directed Energy Deposition
  • Effetto dei Parametri di Processo e Analisi Microstrutturale su Cordoni Bead-On-Plate in 42CrMo4 realizzati mediante Laser Beam Welding
  • lavorabilità per asportazione di truciolo di leghe biomedicali per impiego ortopedico: analisi delle criticità e strategie tecnologiche di finitura
  • L'evoluzione tecnologica dei centri di lavoro CNC: analisi delle soluzioni strutturali e cinematiche.
  • Macchine utensili e tecniche di lavorazione nella produzione delle carrozzerie automobilistiche
  • Metodi alternativi di lubrificazione nelle lavorazioni di brocciatura
  • ottimizzazione dei parametri di taglio nel processo di tornitura
  • Stato dell'arte della brocciatura

Second cycle degree programmes dissertations

  • Analisi di processi laser per la fabbricazione di batterie innovative ad uso automotive
  • Il laser texturing: studio del processo ed analisi del suo utilizzo nella produzione di batterie agli ioni di litio
  • Integrazione del sistema CLAMIR per il monitoraggio della pozza fusa nel processo di Laser-Directed Energy Deposition applicato alla lega ad alta entropia CoCrFeNiMn
  • Monitoraggio e correlazione difetti nella saldatura laser di leghe di alluminio per applicazioni e-mobility
  • Studio e ottimizzazione sperimentale del processo di saldatura laser per applicazioni battery pack e celle cilindriche nel settore automotive

PhD programmes thesis

  • Innovative process control and microstructure analysis in laser welding of nickel-plated copper, steel and aluminium joints for e-mobility components.
  • Laser cutting and welding of lithium-ion batteries for e-mobility applications
  • Physics-Informed Neural Network (PINN) – Based modelling and post-processing investigation in Laser Powder Bed Fusion (LPBF) of aluminum alloys