I settori emergenti dell’elettrificazione e della tecnologia a celle a combustibile richiedono continue attività di ricerca di base per quel che riguarda i materiali avanzati e le relative tecniche di analisi. In particolare, i metodi di caratterizzazione meccanica e microstrutturale stanno diventando sempre più rilevanti per la corretta valutazione delle correlazioni processo-microstruttura-proprietà in materiali eterogenei (come ad esempio nanocompositi per elettrodi di batterie e/o membrane e film sottili da utilizzarsi in sistemi di celle a combustibile a idrogeno. In questo progetto di dottorato, lo studente svilupperà, in stretta collaborazione con l’azienda, nuovi metodi per la caratterizzazione multi-scala e multi-tecnica di materiali avanzati e sostenibili per il settore automotive, essenzialmente basati sull’utilizzo combinato di tecniche di nanoindentazione e microscopia a fascio ionico focalizzato (FIB). L’impatto atteso da questo progetto è di assoluta rilevanza per l’azienda, in quanto lo sviluppo di novi metodi di caratterizzazione dei materiali ad alta risoluzione potrà permettere una significativa riduzione dei tempi di commercializzazione di prodotti avanzati, contribuendo allo stesso tempo alla riduzione dell’impatto ambientale.
Master's degree (MSC), Mechanical Engineering, Experimental Physics, or a related field.
Fluent in written and spoken English (at least C1)
- Proficient in data analysis and machine learning, particularly mechanical data analysis.
- Advanced skills in Python and Matlab programming (knowledge focused on NumPy).
- Knowledgeable in structural mechanics, with experience in Abaqus software (or other Finite Element Modelling software).
- Competency in computer vision and broader computer science principles.
Desirable Skills:
- Familiarity with advanced characterization techniques such as Scanning Electron Microscopy, Focused Iob Beam, Transmission Electron Microscopy, X-Ray diffraction, nanoindentation.
- Familiarity with materials science data analysis, particularly in contact mechanics and big data analysis for mechanical characterization.
- Proficient in data analysis and machine learning, particularly mechanical data analysis.
- Work with top-tier equipment in our LIME laboratory
- Collaborate with industry leaders in personal and consumer health
- Contribute to sustainable and innovative materials development
- The candidate will receive training in nanomechanical testing, particularly in nanoindentation and microscopy techniques.
Offer ended on 30 Settembre 2024
