Gruppo di Compatibilità Elettromagnetica
EMC
Il gruppo EMC si occupa di caratterizzazione, modellazione e simulazione di sistemi ingegneristici complessi. Nato nell’ambito della compatibilità elettromagnetica e dallo studio dei circuiti e dei campi elettromagnetici mediante tecniche analitiche e numeriche, si è evoluto in un ambiente di ricerca multidisciplinare in cui modellazione analitica e numerica, tecniche statistiche e machine learning sono sviluppati come strumenti di uso generale. Questi strumenti consentono ai progettisti di ottimizzare la progettazione di dispositivi e sistemi, comprendere e riprodurre con precisione, tramite simulazioni al calcolatore, i fenomeni principali che portano alla degradazione delle prestazioni in sistemi complessi. Le competenze chiave includono modellazione analitica e numerica, modellazione comportamentale, riduzione d’ordine, quantificazione dell’incertezza e ottimizzazione, con tecniche quali metodi analitici, numerici, CAD, stocastici e modelli basati su regressione per l’analisi della variabilità, della sensitività e della robustezza di progetto. Inizialmente sviluppate per sistemi elettronici ed elettromagnetici, queste metodologie si estendono oggi ad ambiti quali il progetto di sistemi ad alta velocità, la signal e power integrity, EMC, componenti e sistemi ad alta frequenza, la propagazione in sistemi complessi, la firma elettromagnetica, le reti multi-energia e altri ambiti di modellazione multifisica.
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Responsabili scientifici
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Team di ricerca
Area di ricerca
Linee di ricerca
- Strumenti avanzati di modellazione e simulazione (modelli numerici ad alta precisione per lo studio dei campi elettromagnetici, macromodellazione, riduzione dell’ordine, modellazione parametrica e multifisica)
- Metodi data-driven e di machine learning (ML) (tecniche di regressione, modelli ibridi basati su fisica e ML, modellazione ad alta dimensionalità)
- Metodologie semi-analitiche per lo studio della propagazione dei campi elettromagnetici in mezzi e strutture complesse (metodi spettrali e asintotici)
- Ottimizzazione data-driven (metodi bayesiani e di apprendimento attivo)
- Quantificazione dell’incertezza e analisi statistica (metodi stocastici, analisi della variabilità, progettazione robusta e probabilistica)
- Sistemi elettronici ed elettromagnetici (signal e power integrity, sistemi ad alta velocità, interazione campo-circuito, modellazione e caratterizzazione di dispositivi e sistemi ad alta frequenza, di cavi e interconnessioni, firma elettromagnetica)