Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Metodologie di caratterizzazione e interfacciamento di sensori magnetici per applicazioni automotive |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Methodologies for Characterization and Interfacing of Magnetic Sensors for Automotive Applications |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Electronic engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Inquadrandosi nel progetto europeo Horizon-Europe KDT 2022 "Reliable Powerdown for Industrial Drives (R-PODID)", l'attività mira a sviluppare un sensore di corrente lossless a banda larga per l'uso nella diagnostica di un inverter per trazione in tecnologia SiC sviluppato da HPE, partner del progetto. Si prevede l'analisi dei sensori basati sull'effetto Hall per migliorare l'efficienza energetica e la sicurezza nei sistemi elettronici di potenza industriali e automobilistici. I dati dei sensori potrebbero supportare il machine learning per ottimizzare le prestazioni. Si valuteranno anche dispositivi in tecnologie semiconduttore come SiC e GaN per applicazioni industriali e automobilistiche. Risultati attesi: sviluppo di metodologie di caratterizzazione dei sensori, soluzioni per l'uso in inverter per trazione, dimostratori e analisi delle prestazioni. Il ricercatore lavorerà in collaborazione con gruppi di ricerca di partner come HPE e STMicroelectronics. |
| Descrizione sintetica in inglese | Within the European Horizon-Europe KDT 2022 project "Reliable Powerdown for Industrial Drives (R-PODID)," this activity aims to develop a lossless wideband current sensor for use in diagnosing an inverter for SiC (Silicon Carbide) traction technology developed by HPE, a project partner. The project involves analyzing Hall-effect-based sensors to improve energy efficiency and safety in industrial and automotive power electronic systems. Sensor data may support machine learning for performance optimization. Semiconductor technologies like SiC and GaN will also be evaluated for industrial and automotive applications. Expected outcomes include the development of sensor characterization methodologies, solutions for use in traction inverters, demonstrators, and performance analyses. The researcher will collaborate with research groups from partners such as HPE and STMicroelectronics. |
| Data del bando | 07/12/2023 |
| 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 - - CENTRO RICERCA SISTEMI ELETTRONICI INGEGN.INF. E TELECOM."ERCOLE DE CASTRO" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| gianpiero.gibiino@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE |
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| Data di scadenza del bando | 15/01/2024 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |