L’Additive Manufacturing rappresenta una delle frontiere più promettenti della produzione avanzata, grazie alla capacità di realizzare componenti complessi, personalizzati e ad alte prestazioni. 

La ricerca si concentra sull’ottimizzazione dei parametri di processo in tecnologie come PBF-LB/M, metal-MEX e DED, per ottenere pezzi ad alta densità e con eccellenti proprietà meccaniche. 

Particolare attenzione è rivolta ai temi della sostenibilità e dell’economia circolare, attraverso il riutilizzo delle polveri, il riciclo dei filamenti e l’impiego di materiali ottenuti da scarti industriali. I processi vengono applicati anche alla realizzazione di utensili destinati ad altre tecnologie di lavorazione, in un’ottica di integrazione tra processi. 

Tecniche di machine learning supportano l’identificazione di strategie efficienti, riducendo tempi e costi di sviluppo. Le attività si svolgono in collaborazione con partner industriali e accademici, a livello nazionale e internazionale.  

Friction Stir Welding (FSW) e Friction Stir Extrusion (FSE) rappresentano tecnologie innovative per la lavorazione e il riciclo delle leghe di alluminio, evitando la fusione del materiale e riducendo consumi energetici, emissioni inquinanti e difetti metallurgici. 

Le attività di ricerca si concentrano sull’ottimizzazione dei parametri di processo, sull’analisi termomeccanica e sulla previsione dell’evoluzione microstrutturale tramite simulazioni FEM, campagne sperimentali e modelli predittivi validati. 

Vengono studiati giunti saldati e profilati estrusi a partire da polveri o scarti metallici, valutandone anche l’evoluzione microstrutturale, con l’obiettivo di ottenere componenti esenti da difetti e con buone proprietà meccaniche. 

La disponibilità di attrezzature dedicate e di competenze multidisciplinari mirano al miglioramento della sostenibilità nei processi produttivi avanzati. Le attività vengono condotte in collaborazione con partner accademici, sia a livello nazionale che internazionale.

La tecnologia micro-EDM (micro-Electrical Discharge Machining) rappresenta una delle frontiere più avanzate nel campo delle microlavorazioni, grazie alla capacità di realizzare componenti miniaturizzati con elevata precisione e geometrie complesse. 

La ricerca si concentra sull’ottimizzazione dei parametri di processo per ottenere superfici di alta qualità, tolleranze strette e ridotti tempi di lavorazione. 

Particolare attenzione è rivolta alle applicazioni nei microstampi, microfori e dispositivi per applicazioni biomedicali, dove è richiesta una combinazione di miniaturizzazione e affidabilità.

Vengono sviluppati modelli numerici e strumenti di simulazione per comprendere e prevedere i fenomeni fisici alla base del processo, riducendo così la necessità di prove sperimentali. Inoltre, si studia la lavorazione di materiali innovativi, pezzi ottenuti attraverso tecnologie additive, l’impiego di fluidi dielettrici a basso impatto ambientale. Tutto questo in ottica di ottimizzazione sostenibilità della produzione avanzata. Le attività si svolgono in sinergia con partner industriali e accademici a livello nazionale e internazionale.

La ricerca prevede l'applicazione di tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione di processi produttivi e del controllo della qualità. 

Il suo obiettivo è generare modelli predittivi avanzati in grado di apprendere il comportamento di sistemi industriali complessi e di supportare il processo decisionale per ottimizzare i tempi, i costi e le operazioni. L'applicazione di questi metodi basati sui dati presenta molti vantaggi rispetto ai metodi tradizionali, in quanto introducono una maggiore flessibilità e adattabilità alle condizioni variabili e non lineari dei processi produttivi. 

Le soluzioni sviluppate consentono l'alterazione dinamica dei parametri di processo, permettono la previsione delle deviazioni dalle condizioni ideali e l'identificazione delle anomalie con grande precisione. Le attività comprendono anche la generazione di dataset realistici da simulazioni fisiche, la convalida dei dati sperimentali e l'integrazione con algoritmi numerici di ottimizzazione per un controllo della produzione intelligente, scalabile e sostenibile.

 I processi di deformazione plastica risultano essere fondamentali grazie alla capacità di realizzare manufatti di forma desiderata, incrementandone al contempo le caratteristiche meccaniche. 

Nell’ambito di componenti in lamiera metallica, la ricerca si focalizza sul processo di formatura incrementale. Tale processo permette di creare la geometria della lamiera richiesta in assenza di stampi e macchine operatrici dedicate, rispondendo significativamente ai paradigmi dell’attuale rivoluzione industriale (Industria 5.0) quali riduzione dei costi ed aumento della flessibilità.

La ricerca si focalizza sull’ottimizzazione dei parametri di processo e dei percorsi utensile, mediante analisi sperimentali e simulazioni agli elementi finiti, al fine di incrementare la qualità geometrica e funzionale del prodotto finale. Analoghe metodologie vengono utilizzate nell’analisi degli effetti dei parametri di lavoro nei processi di deformazione massiva in un’ottica di sostenibilità ecologica ed economica.