Stage Automazione della Saldatura di Tubi: Da FEM a Intelligenza

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