La presente tesi ha lo scopo d'illustrare le attività  da me svolte durante il tirocinio all'interno di Maserati, azienda automobilistica modenese. Questo stage ha ricoperto un periodo di 6 mesi: dal 18/02/2019 al 16/08/2019, dal lunedଠal venerdà¬, dalle 09:00 alle 13:00 e dalle 14:00 alle 18:00. In questi sei mesi ho sviluppato la seguente tesi, grazie alla collaborazione e al supporto del Prof. Rinaldini, dell'Ing. Paone e di tutte le persone con cui ho avuto il piacere di collaborare, all'interno di Maserati. L'attività  di tirocinio ਠstata svolta nell'ambito della validazione del software motore sui progetti benzina Maserati e Alfa Romeo. Tramite l'utilizzo (e lo sviluppo) di un programma di ETAS (Moogle), il team in cui sono stato inserito, lavora per migliorare la gestione e l'analisi dei dati (in grandi quantità ), per permettere una validazione completa e migliorare il processo di calibrazione attraverso la presentazione di report avanzati e di statistiche. I dati vengono raccolti principalmente dalle vetture, cosiddette †œdi flotta†�, e da trip dedicati (al caldo, al freddo, in altitudine), elaborati ed infine analizzati.

ANALISI STATISTICA DEI DATI VETTURA TRAMITE ETAS MOOGLE, PRESSO MASERATI S.p.a.

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2019

Abstract

La presente tesi ha lo scopo d'illustrare le attività  da me svolte durante il tirocinio all'interno di Maserati, azienda automobilistica modenese. Questo stage ha ricoperto un periodo di 6 mesi: dal 18/02/2019 al 16/08/2019, dal lunedଠal venerdà¬, dalle 09:00 alle 13:00 e dalle 14:00 alle 18:00. In questi sei mesi ho sviluppato la seguente tesi, grazie alla collaborazione e al supporto del Prof. Rinaldini, dell'Ing. Paone e di tutte le persone con cui ho avuto il piacere di collaborare, all'interno di Maserati. L'attività  di tirocinio ਠstata svolta nell'ambito della validazione del software motore sui progetti benzina Maserati e Alfa Romeo. Tramite l'utilizzo (e lo sviluppo) di un programma di ETAS (Moogle), il team in cui sono stato inserito, lavora per migliorare la gestione e l'analisi dei dati (in grandi quantità ), per permettere una validazione completa e migliorare il processo di calibrazione attraverso la presentazione di report avanzati e di statistiche. I dati vengono raccolti principalmente dalle vetture, cosiddette †œdi flotta†�, e da trip dedicati (al caldo, al freddo, in altitudine), elaborati ed infine analizzati.
2019
it
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/301575
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-301575