Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

Reality-Connected Machine Simulation of Heavy Machinery

Opis projektu

Poprawa zrównoważoności i wydajności ciężkich maszyn

Ciężkie maszyny to kluczowy sprzęt, na którym opiera się wiele sektorów, aby uzyskać lepszą wydajność lub móc produkować określone dobra. Wśród związanych z nimi wyzwań wymienia się wysokie koszty, podatność na awarie lub uszkodzenia oraz trudności w optymalizacji i transporcie – przy czym wszystkie te czynniki stanowią przeszkodę w zrównoważonym rozwoju. Finansowany przez Unię Europejską projekt RealSim ma na celu sprostanie tym wyzwaniom poprzez opracowanie rewolucyjnego połączenia symulacji maszynowej i platformy programistycznej dla ciężkiego sprzętu. Projekt przewiduje ulepszenie pokładowych komponentów estymacji poprzez wprowadzenie nieliniowych filtrów Kalmana i algorytmów dostosowanych do zakłóceń danego zespołu urządzeń. Naukowcy mają nadzieję, że wyniki projektu przełożą się na poprawę szeregu parametrów, takich jak wydajność, optymalizacja i zrównoważoność, a także umożliwią dokładne i niezawodne przewidywanie awarii maszyn oraz zmniejszenie kosztów produkcji i eksploatacji.

Cel

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.

Koordynator

UNIVERSITETET I AGDER
Wkład UE netto
€ 226 751,04
Adres
UNIVERSITETSVEIEN 25
4604 Kristiansand
Norwegia

Zobacz na mapie

Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych