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Metaheuristic Bio-Inspired Algorithms for Prognostics of On-Board Electromechanical Actuators
keywords ELECTROMECHANICAL SERVOMECHANISM, FAULT DETECTION, MODEL-BASED APPROACH, OPTIMIZATION ALGORITHMS, PROGNOSTICS
Reference persons MATTEO DAVIDE LORENZO DALLA VEDOVA, PAOLO MAGGIORE
External reference persons PIER CARLO BERRI
Research Groups 16-ASTRA: Additive manufacturing for Systems and sTRuctures in Aerospace
Thesis type NUMERICAL-EXPERIMENTAL
Description Development of model-based prognostic algorithms applied to electromechanical servomechanisms for flight commands.
During the thesis it will be studied new algorithms able to guarantee the early identification of progressive faults by comparison between High Fidelity (simulating the real system) and Low Fidelity (i.e. monitoring) numerical simulation models; in particular, the development of new fault identification strategies will be based on the implementation of different optimization methods (evolutionary algorithms of various types).
See also berehp_a.pdf
Required skills 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
Notes 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).
Deadline 13/04/2024
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