Claudio Sbarufatti (Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica, Politecnico di Milano, 2009; PhD in Ingegneria Aerospaziale – Aeromobili a decollo verticale, Politecnico di Milano, 2013) è professore associato (ING-IND/14) presso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica del Politecnico di Milano da novembre 2019 ed è docente dei corsi Costruzione di Macchine 1, Digital-Twin for industrial/energy system management e Methods for system health monitoring and prognosis.
Le sue competenze includono lo sviluppo di metodi per il monitoraggio della salute e dell'utilizzo di componenti strutturali e sistemi. La metodologia di monitoraggio sfrutta la combinazione di dati da sensori e modelli (Digital-Twin) per l'identificazione di pattern caratteristici nei segnali, consentendo la diagnosi e la prognosi del degrado del sistema.
In questo contesto, i suoi interessi di ricerca comprendono lo sviluppo e l'applicazione di metodi statistici e numerici per la soluzione di problemi inversi nel contesto dell'identificazione di anomalie strutturali e carichi strutturali, FEM inverso, accoppiamento di modelli fisici a tecniche di machine learning, inferenza Bayesiana e metodi Monte-Carlo per model updating, prognosi del danno delle strutture composite, ottimizzazione di reti di sensori, monitoraggio attivo e passivo di impatti e, più recentemente, lo sviluppo di materiali compositi multifunzionali con funzioni di self-sensing e self-heating.
È a capo della linea di ricerca di Structural Health Monitoring and Prognosis nel SIGMALab ed è attualmente coinvolto nella gestione di progetti nazionali e internazionali, questi ultimi nell'ambito dell'Agenzia di Difesa Europea, incentrati principalmente sulla modellazione digital-twin ai fini dell’identificazione di carichi strutturali e di monitoraggio diagnostico e prognostico in ottica di manutenzione predittiva di componenti e sistemi. Attualmente è supervisore di 8 dottorandi, di cui due nell'ambito del progetto ENHANCE (call H2020-MSCA-ITN-2019).
È coautore di più di 100 articoli (Hindex 18 – fonte Scopus) su riviste internazionali e atti di conferenze internazionali. Ha ottenuto due riconoscimenti scientifici nel campo della diagnosi e prognosi di fenomeni di degrado strutturale.