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16-ASTRA: Additive manufacturing for Systems and sTRuctures in Aerospace

Tesi al Politecnico

Correzione locale-globale di modelli EMA semplificati usando strumenti di machine learning (SOM + ANN o superfici di risposta)

Parole chiave ATTUATORI ELETTROMECCANICI, EMA, MACHINE LEARNING, MODELLAZIONE NUMERICA E SIMULAZIONE, MODELLI NUMERICI SEMPLIFICATI

Riferimenti MATTEO DAVIDE LORENZO DALLA VEDOVA, PAOLO MAGGIORE

Riferimenti esterni BERRI Pier Carlo
QUATTROCCHI Gaetano

Gruppi di ricerca 16-ASTRA: Additive manufacturing for Systems and sTRuctures in Aerospace

Tipo tesi NUMERICO-SPERIMENTALE

Descrizione Obiettivo della ricerca: progettare e implementare possibili tecniche di correzione locale-globale di modelli numerici semplificati di attuatori elettromeccanici a bordo (EHA) utilizzando strumenti di apprendimento automatico (SOM + ANN o superfici di risposta) (togliendo le funzioni di forma della back-EMF)

Vedi anche  https://www.mdpi.com/2076-0825/9/3/50?utm_source=releaseissue&utm_medium=email&utm_campaign=releaseissue_actuators&utm_term=titlelink37#

Conoscenze richieste Rudimenti di modellazione numerica in Matlab-Simulink; nozioni di base sull'impiantistica di bordo (attuatori elettromeccanici aka EMA) e sul post processing di dati in ambiente Matlab; preferenziale una conoscenze di base dei principali strumenti di machine learning (SOM + ANN o superfici di risposta).


Scadenza validita proposta 10/07/2023      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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