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Metaheuristic Bio-Inspired Algorithms for Prognostics of On-Board Electromechanical Actuators
Parole chiave ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE, FAULT DETECTION AND IDENTIFICATION, MODEL-BASED APPROACH, PROGNOSTICA, SERVOMECCANISMI ELETTROMECCANICI
Riferimenti MATTEO DAVIDE LORENZO DALLA VEDOVA, PAOLO MAGGIORE
Riferimenti esterni PIER CARLO BERRI
Gruppi di ricerca 16-ASTRA: Additive manufacturing for Systems and sTRuctures in Aerospace
Tipo tesi NUMERICO-SPERIMENTALE
Descrizione Sviluppo di algoritmi prognostici applicati a servomeccanismi elettromeccanici per comandi di volo mediante approccio model-based.
Nel corso della tesi saranno studiati nuovi algoritmi capaci di garantire l'identificazione precoce dei guasti mediante il confronto fra modelli di simulazione numerica High Fidelity (simulanti il sistema reale) e Low Fidelity (i.e. il monitoraggio); in particolare, lo sviluppo di nuove strategie di identificazione dei guasti si baserà sull'implementazione di diversi metodi di ottimizzazione (algoritmi evolutivi di vario tipo).
Vedi anche berehp_a.pdf
Conoscenze richieste Modellazione di servomeccanismi elettroidraulici in Matlab-Simulink; rudimenti su algoritmi di ottimizzazione implementati in Matlab e sull'uso degli algoritmi genetici per l'ottimizzazione model-based, postprocessing di dati in ambiente Matlab
Note La tesi verrà redatta preferenzialmente in lingua inglese. Il tesista sarà supportato dai relatori e potrà disporre di una vasta bibliografia preesistente, nonché di vari modelli di simulazione numerica (sviluppati in Simulink) ed algoritmi di ottimizzazione e prognostici (implementati in Matlab).
Scadenza validita proposta 13/04/2024
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