Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Ottimizzazione di frangiflutti galleggianti mediante fluidodinamica computazionale e machine learning |
|---|---|
| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Optimization of floating breakwaters by means of computational fluid dynamics and machine learning |
| G.S.D. | 08/CEAR-01 - IDRAULICA, IDROLOGIA, COSTRUZIONI IDRAULICHE E MARITTIME |
| S.S.D | CEAR-01/B - Costruzioni idrauliche e marittime e idrologia |
| Descrizione sintetica in italiano | Sviluppo e realizzazione di simulazioni numeriche CFD dei frangiflutti galleggianti il cui modello concettuale è già stato sviluppato nell’ambito delle attività di ricerca del LABIMA. Gli output delle simulazioni CFD dovranno essere prodromici allo sviluppo di un surrogate model e questo dovrà essere poi utilizzato per produrre l’ottimizzazione del frangiflutti. |
| Descrizione sintetica in inglese | Development and implementation of CFD numerical simulations for floating breakwaters, based on a conceptual model previously established within LABIMA's research activities. The CFD outputs will serve as a basis for developing a surrogate model, which will subsequently be employed to optimize the breakwater design |
| Data del bando | 10/06/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F006809890-UNFICLE-8cbf5fde-6b52-4e6f-a245-20baa8cae9cd-000.pdf |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 22500 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Il candidato ideale possiede una solida formazione in Ingegneria Civile, Ambientale, Meccanica o discipline affini. È richiesta una profonda conoscenza dei fenomeni di interazione fluido-struttura e una comprovata esperienza nell'uso di software di fluidodinamica computazionale (CFD), in particolare Ansys Fluent. Costituisce requisito preferenziale la conoscenza di algoritmi di Machine Learning e l'esperienza in ambito di idraulica marittima o ingegneria costiera. Si richiedono inoltre spiccate attitudini al lavoro di ricerca, capacità di analisi critica dei dati e una buona padronanza della lingua inglese scritta e parlata per la stesura di report tecnici e articoli scientifici. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The ideal candidate holds a strong academic background in Civil, Environmental, Mechanical Engineering, or related fields. Proficiency in fluid-structure interaction phenomena and proven experience with Computational Fluid Dynamics (CFD) software, particularly Ansys Fluent, are required. Knowledge of Machine Learning algorithms and experience in maritime hydraulics or coastal engineering are considered significant assets. The candidate should demonstrate strong research aptitude, excellent analytical skills, and proficiency in written and spoken English, suitable for drafting technical reports and scientific papers. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione per titoli |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | academic titles' evaluation |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Firenze |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Firenze |
| Sito web | https://www.unifi.it/it |
| selezioni.dicea@unifi.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE |
|---|
| Data di scadenza del bando | 10/07/2026 - alle ore 13:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |