Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | PREPARAZIONE, GESTIONE E ANALISI SECONDO TECNICHE DI DATA ANALYTICS DELLE INFORMAZIONI PROVENIENTI DA SISTEMI COMPLESSI AL SERVIZIO DELLA MANUTENZIONE PROGNOSTICA |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | GENERATION, MANAGEMENT AND ANALYSIS ACCORDING TO DATA ANALYTICS TECHNIQUES OF INFORMATION FOR PROGNOSTIC MAINTENANCE OF COMPLEX SYSTEMS |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Industrial engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca prevista in questo progetto ha l'obiettivo di costruire un prototipo fisico che sia in grado di produrre in condizioni controllate dei dataset di parametri di funzionamento (e.g. vibrazioni, temperature, etc..) utili per la successiva applicazione di tecniche di data analytics ispirate al PHM – Prognostic Health management degli impianti industriali complessi. Il progetto poi proseguirà attraverso l’applicazione delle sopracitate tecniche a diversi set di dati disponibili al fine di individuare i migliori approcci interpretativi. In particolare, lo studio e sviluppo di algoritmi di apprendimento di apprendimento non supervisionato (clustering e deep learning) alle fasi di rilevazione delle anomalie e identificazione del guasto. Sviluppo di algoritmi per la stima della RUL e l’implementazione della manutenzione prognostica. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research activity envisaged in this project aims to build a physical prototype that is able to produce, under controlled conditions, datasets of operating parameters (eg vibrations, temperatures, etc.) useful for the subsequent application of techniques of data analytics inspired by PHM - Prognostic Health management of complex industrial plants. The project will then continue through the application of the aforementioned techniques to different data sets available in order to identify the best interpretative approaches. In particular, the study and development of learning algorithms for unsupervised learning (clustering and deep learning) to the anomaly detection and fault identification phases. Development of algorithms for estimating RUL and implementing prognostic maintenance. |
| Data del bando | 23/08/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - CENTRO INTERDIP. CIRI MECCANICA AVANZATA E MATERIALI |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| ssrd.ciri-personale@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/09/2019 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |