Select how often (in days) to receive an alert:
Description:
All’interno del team di Ricerca e Sviluppo, la risorsa sarà 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.
Attività 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, velocità di saldatura, raffreddamento).
* Generazione e gestione di dataset di simulazioni per differenti configurazioni di processo (es. potenza, velocità, 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 qualità del tubo (rettilineità, ovalità, deformazioni residue).
* Analisi dei risultati e identificazione dei parametri chiave per l’ottimizzazione della qualità 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, flessibilità e proattività 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.
* Capacità 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
#J-18808-Ljbffr