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Computational Mechanics

Direttore: Marco Paggi

Introduzione

Le simulazioni numeriche stanno avendo un ruolo sempre più rilevante nelle indagini scientifiche e nell’innovazione industriale. La capacità di studiare una gamma completa di scale fisiche e temporali mediante modelli virtuali al computer consente oggi di esplorare rapidamente soluzioni tecnologiche innovative, simulare il comportamento di sistemi biologici o artificiali complessi, ideare nuovi processi di produzione, ottimizzare componenti e scoprire nuovi materiali dalle proprietà innovative. Questa tendenza alla digitalizzazione sta avendo una ricaduta sempre più rilevante anche sulla competitività industriale, dove non solo la prototipazione virtuale basata su simulazioni numeriche è considerata il cardine per ridurre il tempo e i costi richiesti dalla sperimentazione per lo sviluppo di nuovi prodotti affidabili e di qualità, ma veri e propri gemelli digitali vengono sviluppati per predire il comportamento di manufatti o processi durante tutta la vita operativa degli stessi.

Lo sviluppo di adeguati strumenti di simulazione numerica è un'attività che richiede competenze che provengono da diversi campi: la meccanica, fondamentale per selezionare il modello fisico più adatto, la matematica, necessaria per formalizzare il modello in equazioni che lo governino e successivamente ad individuare gli algoritmi risolutivi più idonei, l'informatica, che consente infine di implementare tali algoritmi in programmi di calcolo efficienti e robusti. Rispetto a corsi di dottorato tradizionali principalmente incentrati su di una di queste discipline, il Track in Computational Mechanics (CM) propone una formazione dottorale marcatamente interdisciplinare per laureati che desiderino specializzarsi nella ricerca e nello sviluppo di metodi innovativi di simulazione numerica per l'analisi di sistemi complessi di elevato interesse tecnologico o per la loro applicazione a tematiche di frontiera.

Il programma di studi si basa su di una serie di corsi fondanti per fornire un solido background di matematica applicata, analisi numerica, informatica, meccanica, sistemi dinamici e controllo, tecniche di apprendimento automatico. Questi corsi sono arricchiti da corsi avanzati e seminari di ricerca specializzati per affrontare una grande varietà di problemi ingegneristici complessi riguardanti:

  • Meccanica computazionale dei solidi e dei fluidi;
  • Scienza dei materiali computazionale;
  • Tribologia e ingegneria delle superfici;
  • Meccanica computazionale della frattura e del danno;
  • Problemi accoppiati (multi-scala e multi-fisica);
  • Interazione fluido-struttura;
  • Problemi di biomeccanica e di bioingegneria;
  • Problemi di ottimizzazione di forma e di controllo automatico per la meccanica;
  • Modelli data-driven;
  • Algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale nella meccanica computazionale;
  • Tecniche di efficientamento numerico per problemi su grande scala;
  • Affidabilità e durabilità di materiali compositi ed eterogenei;
  • Caratterizzazione e simulazione dei metamateriali;
  • Analisi tecnico-economica integrata del ciclo vita dei materiali;
  • Materiali riciclati e materiali compositi ibridi;
  • Applicazioni alle energie rinnovabili (idrogeno, fotovoltaico, ecc.);
  • Metodi quantitativi per i beni culturali (compatibilità dei materiali per il restauro, tecniche di archeometria, ecc.).

Le attività di modellazione, codifica degli algoritmi in codici di calcolo e simulazione di sistemi concreti saranno ulteriormente valorizzate e supportate dal progetto interdisciplinare “Calcolo scientifico per le scienze naturali, sociali e applicazioni: sviluppo metodologico e tecnologico” coordinato dalla Scuola IMT Alti Studi Lucca e in cooperazione con la Scuola Normale Superiore a Pisa, la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati a Trieste, la Scuola Universitaria Superiore IUSS a Pavia e il Gran Sasso Science Institute a l’Aquila. Tali ricerche potranno essere arricchite da attività sperimentali presso il laboratorio MUSAM-Lab (https://www.imtlucca.it/en/ricerca/laboratori/musam-lab) o presso i laboratori degli Atenei e dei centri di ricerca delle imprese con cui sono attive collaborazioni. Il percorso dottorale prevede un periodo di ricerca all’estero di durata in genere non inferiore a 6 mesi.

Profili in ingresso e in uscita

I potenziali allievi dovrebbero preferibilmente avere una formazione in ingegneria, matematica, informatica, fisica, statistica o in un ambito correlato. I potenziali allievi sono liberi di proporre un tema di ricerca di loro interesse. Il track CM prepara ricercatori e professionisti in grado di analizzare e proporre soluzioni a diversi problemi reali di interesse industriale, economico e sociale, rendendoli qualificati per lavorare in ruoli professionali di alto profilo all'interno di università, centri di ricerca e settore privato.

Per maggiori informazioni riguardante le attività e il personale di ricerca attinente al track si rimanda al link http://musam.imtlucca.it/.

Unità di Ricerca che collaborano al curriculum

MUSAM

AllegatoDimensione
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PDF icon Course List (A.Y. 2022-2023)249.07 KB