Nicola Lai

Dati personali

• Sesso: Maschile

• Data di nascita: 04/05/1994

• Nazionalità: Italiana

• Residenza: Via Ponente, 26, 09170 Oristano (OR)

• Domicilio: Via San Mamolo, 58, 40136 Bologna (BO)

• Telefono: +39 340 6407498

• E-mail: nicola.lai5@unibo.it

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nicola-lai-7524891a1 [https://www.linkedin.com/in/nicola-lai-7524891a1/]

Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica
Università di Bologna – Curriculum: Progettazione Meccanica e Modellazione

• Tesi: Approccio combinato di analisi FEM e Machine Learning per la previsione dell’evoluzione microstrutturale durante l’estrusione di profili in lega di alluminio 6063.

• Insegnamenti principali: Scienza dei polimeri e materiali compositi, Processi e metodi di fabbricazione, Simulazioni FEM (QForm), tecniche di stampaggio ed estrusione.

Laurea Triennale in Ingegneria Meccanica
Università degli Studi di Cagliari

• Tesi: Differenziali automobilistici: trattazione tecnica sui principali tipi nel settore automotive.

Diploma di Maturità Scientifica
Liceo Scientifico Mariano IV D’Arborea, Oristano
Periodo: 09/2008 – 07/2013

05/2024 – 10/2024
Assegnista di ricerca – Università di Bologna (DIN)
Borsa di ricerca: Produzione di componenti e giunzioni ibride self-sensing per il progetto CYPHER
Sede: CIRI – Viale del Risorgimento, 2, Bologna

10/2023 – 01/2024
Tirocinio curriculare – Università di Bologna (DIN)

• Sviluppo e implementazione di un algoritmo di Machine Learning (fitrnet – MATLAB) per la previsione della grandezza media del grano ricristallizzato in fase di estrusione di leghe 6063.

• Analisi FEM con QForm per generazione dei dati di input.

09/2022 – 12/2022
Tirocinio Erasmus+ – Universitat Politècnica de Catalunya (ETSEIB)

• Simulazioni dinamiche di veicoli con Altair (MotionView e MotionSolve).

• Validazione dei modelli tramite confronto con modelli analitici.

• FEM & Simulazione: QForm, Altair MotionView/MotionSolve, conoscenza base di ANSYS

• CAD: PTC Creo, SolidWorks

• Programmazione e Software: MATLAB (fitrnet, reti neurali), Code::Blocks (C), conoscenza base di Wolfram Mathematica

• Altri strumenti: Microsoft Office, LaTeX

• Laboratorio: Uso di torsiometro, strumentazione per analisi micrografica, lavorazione con fibra di vetro

• Italiano: Madrelingua

• Inglese: Livello B2 (QCER) – Competenze in ascolto, lettura, parlato e scritto

• Patente: Categoria B

• Sicurezza: Certificazione Modulo 1 – Formazione Generale Salute e Sicurezza sul Lavoro

• Prof. Lorenzo Donati – Università di Bologna, DIN – l.donati@unibo.it

• Prof.ssa Barbara Reggiani – Università di Modena e Reggio Emilia, DISMI – barbara.reggiani@unimore.it

• Prof. Marco Negozio – Università di Parma, DISTI – marco.negozio@unipr.it

• Prof. Luca Raimondi – Università di Bologna, DIN – luca.raimondi@unibo.it