Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Analsi di real-world data per migliorare la progettazione delle trasmissioni per trattori |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Analysis of real-world data for improving the design of transmissions for agricultural tractors |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Agricultural engineering |
| Area CUN | 07 - Scienze agrarie e veterinarie |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto è relativo alle attività inerenti allo sviluppo di una metodologia standard per l’analisi statistica di dati acquisiti da una flotta di trattori. Nello specifico la ricerca si concentrerà nelle seguenti attività: • valutazione sperimentale delle sollecitazioni agenti sulle trasmissioni di una flotta di trattrici agricole; • sviluppo di un modello di danneggiamento per la valutazione del danno accumulato dai componenti delle trattrici; • analisi statistica dei dati calcolati dal modello di danneggiamento per stimare le condizioni operative più severe della flotta di trattrici monitorate. Competenze: Il profilo ideale dovrà avere: • Conoscenze nell’uso di Matlab per l’analisi dati con particolare riguardo ai toolbox o Vehicle network toolbox o Statistics and machine learning toolbox o Digital signal processing toolbox • Uso di sistemi acquisizione dati, in particolar modo sistemi CAN-Bus/ISOBUS • Conoscenza sul funzionamento delle principali macchine agricole |
| Descrizione sintetica in inglese | The field where the researcher will be involved in the development of a methodology for statistically analyse data acquired from a fleet of agricultural tractors, with a special focus on drivetrains. Especially, the activity will be focused on: • experimental evaluation of load acting of the drivetrains of a fleet of tractors; • development of a damage model for the evaluation of the damage of the drivetrain components; • statistical analysis of the damage calculated from the damage model to estimate the most severe operating conditions of the fleet of monitored tractors. Skills: The ideal candidate should have: • previous experience in using MatLab for data analysis with a special concern of the use of the following toolboxes: o Vehicle network toolbox o Statistics and machine learning toolbox o Digital signal processing toolbox • previous experience on use of data acquisition systems with CAN-Bus and ISOBUS interfaces • general knowledge on major agricultural machines. |
| Data del bando | 12/04/2022 |
| 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 SCIENZE E TECNOLOGIE AGRO-ALIMENTARI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| michele.mattetti@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020/Marie Curie Actions Cofund |
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| Data di scadenza del bando | 27/04/2022 |
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| Come candidarsi | Other |