Elaborazione di segnali derivanti da misure di rumore all'interno dello pneumatico, mediante l'utilizzo di tecniche innovative di machine learning, basate sia su analisi spettrali di tipo tradizionale (FFT) sia su analisi wavelet (DCM.AD007.244)
Area tematica
Scienze chimiche e tecnologie dei materiali
Area progettuale
Chimica e materiali per la salute e le scienze della vita (DCM.AD007)Struttura responsabile del progetto di ricerca
Istituto per i processi chimico-fisici (IPCF)
Responsabile di progetto
GIUSEPPE ANNINO
Telefono: 0503152249
E-mail: GIUSEPPE.ANNINO@CNR.IT
Abstract
Sviluppo di una tecnologia geolocalizzata in grado di misurare, tramite sensori di pressione dinamica interni allo pneumatico l'usura della pavimentazione stradale,, l'emissione sonora dovuta all'interazione pneumatico-superfice stradale e l'eventuale formazione o presenza di elevato deterioramento.
Obiettivi
Elaborazione di segnali derivanti da misure di rumore all'interno dello pneumatico, mediante l'utilizzo di tecniche innovative di machine learning, basate sia su analisi spettrali di tipo tradizionale (FFT) sia su analisi wavelet.
Data inizio attività
10/11/2021
Parole chiave
pneumatici
Ultimo aggiornamento: 20/05/2024