Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Stima dello stato di salute di batterie tramite intelligenza artificiale - Rif. 218/2021-AR |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Battery ageing estimation with Artificial Intelligence - Ref. 218/2021-AR |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-IND/14 - PROGETTAZIONE MECCANICA E COSTRUZIONE DI MACCHINE |
| Descrizione sintetica in italiano | La valutazione accurata dello stato di salute della batteria (SOH) è fondamentale per diversi aspetti: stima dell'autonomia residua dei veicoli elettrici, gestione del flusso di energia nei veicoli elettrici ibridi, previsione della vita residua della batteria e tempestiva sostituzione. Questo parametro non può essere misurato direttamente e deve essere stimato. I metodi basati su modelli possono essere affetti da imprecisioni dovute alle condizioni operative molto variabili. Gli approcci basati sui dati non si basano su alcun modello e possono garantire una buona precisione e ridotto costo computazionale/occupazione di memoria. Gli obiettivi della ricerca sono: • Sviluppo di algoritmi di stima dell'invecchiamento con ±??% di precisione; • Convalida del metodo proposto con un setup HIL; • Sviluppo di un metodo riproducibile per diverse dimensioni e chimica della batteria. |
| Descrizione sintetica in inglese | An accurate assessment of the battery SOH is pivotal for several aspects: correct estimation of the residual autonomy of electric vehicles, management of the energy flow in hybrid electric vehicles, prediction of the residual life of the battery and on-time replacement. This parameter cannot be directly measured and must be estimated. Model based methods (i.e. Extended Kalman filters) may suffer problems of inaccuracies due to difficult representation of the strongly nonlinear battery behavior. Data-driven approaches can guarantee good accuracy and little computational cost/memory occupation. The objectives of the research are: Development of aging estimation algorithms with ±??% accuracy; Validation of the proposed method with an HIL setup; Development of a method that can be reproduced for different size and chemistry of the battery. |
| Data del bando | 15/10/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
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| Paesi di residenza dei candidati |
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| Nazionalità dei candidati |
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| Sito web del bando | https://careers.polito.it/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il bando e la modulistica per partecipare alla valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://careers.polito.it/ |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | To apply for research grants fill out the form available at the following address: https://careers.polito.it/ |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Torino |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Torino |
| Sito web | http://www.polito.it/ |
| ruo.assegnidiricerca@polito.it | |
| Telefono | 0110906229 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 20/10/2021 |
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| Come candidarsi | https://careers.polito.it/ |