All'interno del team di Ricerca e Sviluppo' la risorsa sar responsabile della modellazione' simulazione e ottimizzazione del processo di saldatura per la produzione di tubi saldati. L'obiettivo principale è sviluppare un modello numerico a elementi finiti (FEM) in grado di riprodurre accuratamente il fenomeno termomeccanico di saldatura' automatizzare la preparazione del modello tramite scripting e creare un dataset di simulazioni utile all'addestramento di modelli di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei processi produttivi.
Attivit principali:
- Sviluppo di modelli FEM per la simulazione del processo di saldatura di tubi di diversa geometria' materiale e configurazione (grado acciaio' diametro' spessore' lunghezza' geometria del cianfrino' numero di cordoni).
- Automazione del pre-processing del modello (definizione dei cordoni' generazione del volume di materiale aggiunto' discretizzazione dei volumetti) tramite scripting con interfaccia grafica dedicata.
- Simulazione termomeccanica del processo di saldatura' analizzando in dettaglio le principali variabili di processo (potenza termica' volume saldato' velocit di saldatura' raffreddamento).
- Generazione e gestione di dataset di simulazioni per differenti configurazioni di processo (es. potenza' velocit ' angolo torcia' geometria del tubo).
- Collaborazione con il team AI/ML per lo sviluppo di modelli predittivi basati su machine learning e deep learning' in grado di stimare parametri di qualit del tubo (rettilineit ' ovalit ' deformazioni residue).
- Analisi dei risultati e identificazione dei parametri chiave per l'ottimizzazione della qualit del prodotto e la riduzione dei costi di simulazione.
Requisiti:
- Laurea magistrale in Ingegneria Informatica' Meccanica' dei Materiali' Aerospaziale' Energetica o similare.
- Spirito di collaborazione' flessibilit e proattivit in un contesto operativo e dinamico.
- Esperienza con software di simulazione per automazione di modelli.
- Conoscenze base di Machine Learning / AI' in particolare nell'elaborazione di dataset sperimentali o simulativi.
- Capacit di gestione di grandi volumi di dati e di utilizzo di strumenti per l'analisi numerica e statistica.
Tipo Offerta: Stage full-time
Durata: 6 mesi
Rimborso spese mensile: 600 euro
Benefit: mensa aziendale gratuita
Location: