Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	INNOVAZIONE NELL’APPLICAZIONE DEL DIGITAL TWIN PER LA SICUREZZA STRUTTURALE, LA RESILIENZA E L’EFFICIENZA ENERGETICA DEGLI EDIFICI
Titolo del progetto di ricerca in inglese	INNOVATION IN THE APPLICATION OF THE DIGITAL TWIN FOR STRUCTURAL SAFETY, RESILIENCE AND ENERGY EFFICIENCY OF BUILDINGS
Descrizione sintetica in italiano	Pubblica selezione per il reclutamento di 1 Ricercatore a tempo determinato ai sensi art. 24,c3,lett.a)L. 30 dicembre 2010,n.240 (TEMPO DEFINITO)
Descrizione sintetica in inglese	Public selection for the recruitment of 1 Researcher under art. 24, paragraph 3, letter a) of Law 30 December 2010, no. 240. (FIXED TIME)
Descrizione del bando in italiano	La crescente diffusione dei concetti di smart building e digital twin (DT), resa possibile dalle moderne tecnologie Internet of Things, offre la possibilità di raccogliere, con continuità e in tempo reale, una grande mole di dati sui principali parametri energetici e costruttivi degli edifici. L’elaborazione di questi dati mediante tecniche di machine learning consente di sviluppare modelli predittivi e programmare interventi futuri di ripristino della resilienza e di efficientamento energetico. L’obiettivo generale del presente progetto di ricerca è l’applicazione della tecnologia del DT al fine di ottimizzare la sicurezza strutturale, la resilienza e l’efficienza energetica degli edifici, nelle fasi di progettazione, gestione e manutenzione. A tale scopo, si intende sviluppare un approccio integrato basato sull’impiego nell’ambito del DT di tecniche di machine learning, modelli di quantificazione e propagazione delle incertezze, e metodi di analisi del rischio e della sicurezza strutturale. In alternativa agli approcci comunemente utilizzati in letteratura, il presente progetto di ricerca si propone di incorporare modelli non-probabilistici e ibridi delle incertezze nell’ambito del DT e di sviluppare opportuni metodi di propagazione al fine di prevedere l’influenza dei parametri incerti sul comportamento del sistema fisico reale. Il progetto di ricerca, inoltre, prevede l’integrazione nell’ambito del DT di metodi di analisi del rischio e della sicurezza strutturale che consentano di valutare la probabilità che si verifichino eventi critici sulla base delle informazioni più recenti fornite dal DT. Il risultato atteso è lo sviluppo di un metodo innovativo di analisi olistica in grado di fornire informazioni utili nei processi decisionali e nelle operazioni di gestione e manutenzione delle strutture al fine di migliorarne la sicurezza, la resilienza e l’efficienza energetica, tenendo conto delle varie fonti di incertezza. Il metodo verrà applicato nell’ambito della riqualificazione energetica e strutturale di edifici pubblici curata dalla società di servizi Atlantico S.P.A., presso la quale è previsto un periodo di attività. Gli obiettivi della ricerca, coerentemente con le tematiche dell’innovazione dell’Azione IV.4 del D.M. 10.8.2021 n. 1062, rispondono alle esigenze di innovazione e competitività delle imprese nonché di sicurezza, resilienza e sostenibilità delle costruzioni, attraverso l’applicazione integrata di digitalizzazione, machine learning e Big Data. In particolare, gli impatti attesi rientrano tra quelli delle aree di intervento “Sicurezza delle strutture, infrastrutture e reti” e “Transizione digitale-i4.0” del PNR 2021-2027. Inoltre, le attività di ricerca sono coerenti con gli obiettivi dell’area di intervento “Agenda Digitale, Smart Communities, Sistemi di mobilità intelligente” della SNSI.
Descrizione del bando in inglese	The growing popularity of smart building and digital twin (DT) concepts, made possible by modern Internet of Things technologies, offers the possibility to collect, continuously and in real time, a large amount of data on the main energy and structural parameters of buildings. The processing of such data using machine learning techniques enables the development of predictive models and the planning of future resilience and energy efficiency measures. The overall objective of this research project is the application of DT technology to optimise the structural safety, resilience and energy efficiency of buildings in the design, operation and maintenance phases. To this end, an integrated approach based on the use of machine learning techniques, uncertainty quantification and propagation models, as well as structural safety and risk analysis methods will be developed. As an alternative to the approaches commonly used in the literature, the present research project aims at incorporating non-probabilistic and hybrid models of uncertainties into the DT framework and at developing appropriate propagation strategies in order to predict the influence of uncertain parameters on the behaviour of the real physical system. In addition, the research project aims at integrating structural safety and risk analysis methods into the DT framework to assess the probability of occurrence of critical events relying on the latest information provided by the DT. The expected result is the development of an innovative holistic analysis method able to provide useful information for decision-making, operation and maintenance of buildings in order to improve their safety, resilience and energy efficiency, taking into account the various sources of uncertainty. The method will be applied in the context of the energy and structural upgrading of public buildings in charge of the service company Atlantico S.P.A., where a period of activity is foreseen. In line with the themes of innovation of Action IV.4 of Ministerial Decree 10.8.2021 n. 1062, the objectives of the research respond to the needs for innovation and competitiveness of companies as well as safety, resilience and sustainability of buildings, through the integrated application of digitalization, machine learning and Big Data. In particular, the expected impacts fall within those of the intervention areas "Security of structures, infrastructures and networks" and "Digital Transition-i4.0" of the PNR 2021-2027. In addition, the research activities are consistent with the objectives of the intervention area "Digital Agenda, Smart Communities, Intelligent Mobility Systems" of the SNSI.
Numero posti	1
Settore Concorsuale	08/B2 - SCIENZA DELLE COSTRUZIONI
S.S.D	ICAR/08 - SCIENZA DELLE COSTRUZIONI
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	19/10/2021

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Part-time
Ore settimanali	18
Organizzazione/Ente	Universita' Mediterranea di Reggio Calabria
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Reggio Calabria
Codice postale	89124

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Universita' Mediterranea di Reggio Calabria
Tipo	Academic
Paese	ITALY
Città	Reggio Calabria
Codice postale	89124
E-mail	saladino@unirc.it
Sito web	https://unirc.portaleamministrazionetrasparente.it/pagina640_concorsi-attivi.html

 

Dettagli per la candidatura

Data prevedibile per l'assunzione	01/10/2022
Data di scadenza del bando	03/11/2021
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti