Description du projet
Améliorer la durabilité et l’efficacité des machines lourdes
Les machines lourdes jouent un rôle déterminant dans différents secteurs, en fournissant des rendements plus élevés ou en étant essentielles à la production de certains biens. Elles présentent toutefois des inconvénients tels que des coûts élevés, une vulnérabilité aux dysfonctionnements ou aux dommages, ainsi que des difficultés d’optimisation et de transport, ce qui pose des problèmes de durabilité. Le projet RealSim, financé par l’UE, vise à relever ces défis en développant une combinaison révolutionnaire de simulation et de cadre de travail pour les machines lourdes. Le projet cherche à améliorer les composants d’estimation embarqués en introduisant des filtres de Kalman non linéaires et des algorithmes adaptés au bruit des plantes. Les résultats escomptés sont une amélioration de l’efficacité, de l’optimisation et de la durabilité, une prédiction précise et fiable des défaillances des machines, et une réduction des coûts de production et d’exploitation.
Objectif
The RealSim project proposal aims to connect machine simulation to reality in the framework of heavy machinery, which is an interdisciplinary application. The results of this project are expected to optimize machine performance, accurately and reliably predict machine failure, and reduce overall development and operation costs, thus, serving the Europe’s priority of green transformation and the United Nation’s sustainable development goal 9. The RealSim project will close the gaps of: (1) Onboard estimations of force and pressure components of heavy machinery; (2) Estimating deformability, cylinder friction, leakage, and valve dynamics of heavy machinery using independent nonlinear Kalman filters; (3) Employing dependent nonlinear Kalman filters in state estimators of heavy machinery; (4) Tuning algorithms for the covariance matrix of plant noise in the state estimation of heavy machinery.
I will consolidate and leverage my research career and position as a leading researcher in the field through integration in Assoc. Prof. Mohammad Poursina’s group at the Department of Engineering Sciences of the University of Agder (UiA), Norway. Here, I will acquire hands-on experience of working with actual mechatronic systems and develop efficient control algorithms. I will improve my knowledge of fluid power designing, control theory, instrumentation, and develop efficient coding skills. I will also develop entrepreneurial skills. The skills, knowledge, and international network that I will develop during this fellowship will put me in an excellent position to achieve my long-term goal of becoming a professor with my own independent research group at an esteemed university in EU. This fellowship will help me to prepare a strong ERC Starting Grant application in the future. It will also cater my additional goal of setting-up a research-related start-up in the future.
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
4604 Kristiansand
Norvège