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 “di 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.

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 “di 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