Digital Twin

Il laboratorio sviluppa nuove capacità in materia di digital twin (gemello digitale) e simulazione avanzata, applicate a prodotti e processi in tutte le loro fasi di sviluppo. Attraverso un approccio data-driven, agile, flessibile e scalabile, e utilizzando tecnologie di simulazione hardware e software all’avanguardia, i ricercatori puntano ad aumentare le funzionalità dei modelli e a far progredire questa tecnologia trasformativa e rivoluzionaria, mediante la realizzazione di prototipi a complessità crescente. L’obiettivo è supportare, in modo trasversale a tutti i business di Leonardo, l’evoluzione tecnologica di prodotti e servizi, con benefici in termini di risparmio di tempi e di costi, maggiore efficienza e qualità, sostenibilità.

Il digital twin è una rappresentazione virtuale di un oggetto, sistema o processo fisico. Viene creato utilizzando dati in tempo reale, provenienti da sensori fisici o virtuali, elaborati attraverso tecniche di modellizzazione e simulazione numerica, per riprodurre l’aspetto, il comportamento e le prestazioni del suo omologo nel mondo reale, oltre che simularne eventi futuri nel funzionamento. Questa interazione non solo riduce la dipendenza dai prototipi fisici e riduce i tempi di sviluppo, ma aumenta anche la sicurezza, migliora la qualità e la flessibilità operativa e riduce significativamente i rischi e gli sprechi di materiale.

L’implementazione del gemello digitale si basa su modelli fisici e matematici avanzati che richiedono pesanti carichi computazionali. A questo scopo il laboratorio si avvale di tecnologie all’avanguardia - IoT (Internet of Things), ML (machine learning), AI (Artificial Intelligence), HPC (High Performance Computing), cloud computing, ingegneria dei sistemi basata su modelli (Model-Based System Engineering – MBSE) e ingegneria assistita da computer (Computer-Aided Engineering - CAE) -  gestendo in tal modo ogni fase del flusso di lavoro di simulazione.

Aree di ricerca

High-fidelity multiphysics simulation – Electromagnetic fields
Digital Twin for smart radar antenna design and simulation
Low-fidelity and mid-fidelity computational aerodynamics and fluid dynamics
Artificial Intelligence/Machine learning for control system engineering and reduced order model (ROM)
Computational mechanics
Advanced aerodynamic simulations using high-fidelity methods
Digital flight lab development – Flight simulator technologies
Enabling technologies and tools for deploying digital twins
Multidisciplinary optimisation in virtual reality/augmented reality for advanced system design
Digital twin technologies for next generation aircraft design