Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | sviluppo e applicazione di algoritmi di machine learning/adaptive learning per l'analisi dei dati da sala prova e da vettura |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development and application of machine and adaptive learning algorithms to the analysis of experimental data acquired in the test cell or on-board the vehicle |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Mechanical engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il presente progetto di ricerca consiste nello sviluppo di algoritmi di gestione e analisi dei dati provenienti dai sensori utilizzati sia in sala prova che in vettura. Considerando i dati forniti dai sensori come output e i parametri di controllo degli attuatori come input, attraverso algoritmi di machine learning, si vuole realizzare un modello predittivo del funzionamento motore che permetta di automatizzare in ambiente virtuale il processo di ottimizzazione dei parametri di controllo (calibrazione virtuale). Per adempiere a questa funzione il modello deve essere costruito ricercando il giusto compromesso tra rapidità di calcolo e accuratezza nella rappresentazione del fenomeno fisico, per questo si tratterà di modelli control-oriented in ambiente di simulazione 0D o 1D. |
| Descrizione sintetica in inglese | The present research project consists in the development of management algorithms and analysis of the data coming from the sensors used both in the test cell and in the car. Considering the data provided by the sensors as output and the control parameters of the actuators as input, through machine learning algorithms, we want to create a predictive model of engine operation that allows to automate the process of optimizing the control parameters in a virtual environment (virtual calibration). To fulfill this function, the model must be constructed by searching for the right compromise between speed of calculation and accuracy in the representation of the physical phenomenon, for this reason it will be control-oriented models in 0D or 1D simulation environment. |
| Data del bando | 22/09/2020 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| nicolo.cavina@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 07/10/2020 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |