Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Neural Networks, Big Data, machine learning per Additive Manufacturing nel settore aerospaziale |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Neural Networks, Big Data, machine Learning for Additive Manufacturing in aerospace |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Aerospace engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Tecniche di Big Data, Neural Networks, Deep e Machine Learning, Additive manufacturing, Realtà Aumentata si adattano molto al settore aeronautico. L’additive manufacturing è una tecnologia molto studiata per il settore aerospaziale visto che con queste tecniche si riesce a massimizzare il rapporto resistenza peso dei componenti e a produrre in tempi molto veloci componenti in caso dei piccoli lotti tipici dell’industria aerospaziale. Le nuove tecniche Industria 4.0 come neural networks, big data, machine learning possono quindi essere applicate all’additive manufacturing per massimizzare l’efficienza di questa tecnica e migliorare la qualità dei prodotti ottenuti mediante queste metodologie produttive. Il presente assegno di ricerca si inserisce in questo quadro e vuole studiare, anche mediante casi di applicazione pratica, come questi concetti possano essere applicati al settore aerospaziale. |
| Descrizione sintetica in inglese | Big Data, Neural Networks, Deep and Machine Learning, Additive manufacturing, Augmented Reality techniques are suitable for the aerospace domain. Additive manufacturing is a technology that has been studied extensively for the aerospace sector since with this technique it is possible to maximize the strength-to-weight ratio of the components and to produce components very quickly in case of the small batches typical of the aerospace industry. Therefore, new Industry 4.0 techniques such as neural networks, big data, machine learning can be applied to additive manufacturing to maximize the efficiency of this technique and improve the quality of the products obtained through these production methodologies. This research grant is part of this framework and aims to study, also through practical application cases, how these concepts can be applied to the aerospace sector. |
| Data del bando | 28/06/2021 |
| 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) |
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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://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 |
| alessandro.ceruti@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 14/07/2021 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |