Dal 17 al 28 Luglio 2023, le principali Università dell’Emilia Romagna hanno organizzato un percorso di alta formazione ingegneristica incentrato sui temi NVH per l’Industria 4.0, con approfondimenti sulla simulazione virtuale e la sperimentazione pratica. La summer school ha trattato temi fondamentali, tra cui:
- Analisi NVH sperimentali: misure vibrazionali e acustiche di macchine rotanti, analisi modale sperimentale.
- Analisi NVH numeriche: analisi dinamica e acustica a elementi finiti, analisi Multibody, e analisi ai contorni finiti.
- Manutenzione predittiva tramite analisi vibratoria: analisi dei segnali, diagnostica e prognostica.
- Ottimizzazione delle performance NVH.
L’obiettivo della summer school era fornire competenze tecniche avanzate per la risoluzione completa delle problematiche NVH nell’industria e promuovere l’indagine, la ricerca e l’innovazione. Un ampio spazio è stato dedicato alle applicazioni pratiche, offrendo ai partecipanti l’autonomia nell’uso delle metodologie trattate.
All’interno del programma formativo, Elia Soave, CTO e co-founder di MechVib Engineering, ha tenuto una lezione di due ore dal titolo “Diagnostics and Monitoring of Mechanical Systems through Machine Learning Algorithms”. Nel suo intervento, Soave ha illustrato come l’intelligenza artificiale e gli algoritmi di machine learning possano essere applicati alla diagnostica avanzata dei sistemi meccanici. Durante la lezione, ha approfondito diverse tecniche di elaborazione dei segnali per identificare precocemente anomalie o pattern che potrebbero indicare futuri guasti. Inoltre, ha spiegato come l’impiego del machine learning permette di creare modelli predittivi in grado di anticipare problemi con elevata accuratezza, migliorando sia l’affidabilità che l’efficienza operativa delle macchine. Attraverso esempi pratici e dimostrazioni, Soave ha evidenziato l’importanza dell’intelligenza artificiale nel rendere i processi di monitoraggio più autonomi e proattivi, con un impatto significativo sul controllo qualità e sulla manutenzione predittiva nell’industria.
Il corso ha avuto una durata di due settimane full-day, per un totale di 80 ore: la prima settimana in modalità online e la seconda in presenza a Ferrara presso il Dipartimento di Ingegneria.
DOCENTI INTERVENUTI: Prof. Emiliano Mucchi, University of Ferrara; Prof. Elisabetta Manconi, University of Parma; Dr. L. Maggi, Gea Group; Prof. Cécile Capdessus, University of Orleans; Dr. Antonio Zippo, University of Modena and Reggio Emilia; Prof. Stephan Heyns, University of Pretoria; Prof. Marco Cocconcelli, University of Modena and Reggio Emilia; Prof. S. Chatterton, Politecnico di Milano; Ing. F. Germano, Kistler Italia srl; Dr. G. D’Elia, University of Ferrara; Dr. D. Catelani/G. Bartolozzi, Hexagon; Prof. Jean-François DEÜ, Conservatoire National des Arts et Métiers; Ing. E. Proner, University of Ferrara; Ing. A. Santoni, Ing. C. Marescotti; Prof. Marco Troncossi, University of Bologna; Ing. E. Soave, MechVib Engineering.
