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莱斯特大学招聘博士生，研究方向"数字推进：基于物理驱动的机器学习数字孪生技术，用于航空推进系统预测与健康管理"，欢迎申请。
截止日期： 2025年1月15日
随着全球环保意识的提高，英国政府和航空业致力于在2050年前实现净零排放，并提升英国航空业在全球市场的竞争力。在这一背景下，莱斯特大学为有志于零碳航空技术研究的学生提供了一个绝佳机会——EPSRC DLA博士生项目“数字推进：基于物理驱动的机器学习数字孪生技术，用于航空推进系统预测与健康管理”。
工作地点: 英国莱斯特大学
职位类型: 博士研究生
科学领域: 工程学
现代零碳航空推进系统因其复杂的系统架构带来了全新的操作挑战，包括新的健康指标、故障模式以及由紧密耦合子系统相互作用引发的级联故障。这些问题在传统推进系统中是前所未有的。为了应对这些挑战，本项目提出一个融合物理模型与深度学习的数字孪生框架，用于零碳航空推进系统的健康预测与管理。其核心目标包括：
开发数字孪生框架：融合物理模型与数据的实时状态估算。
研究子系统交互与故障模式：识别关键组件并降低故障风险。
制定操作策略：优化能源管理与维护计划，提升运行效率与可靠性。
项目优势:
多学科合作：学生将在莱斯特大学工程学院与计算与数学科学学院间跨学科协作，收获丰富的研究经验。
工业验证机会：项目提供与行业导师合作的机会，将理论研究应用于实际场景。
参与学术活动：学生可参与国家级研讨会及国际会议，与全球领先的学者与行业专家交流，展示研究成果并拓展人脉。
导师团队:
首席导师：张金宁博士（工程学院），联系方式：jz388@leicester.ac.uk。
次席导师：Ashiq Anjum教授（计算与数学科学学院），联系方式：a.anjum@leicester.ac.uk。
项目前景🌍
通过开发零碳航空推进系统的数字孪生技术，该项目将推动航空业迈向更可持续的未来。不仅如此，研究成果将为未来零碳航空技术的商业化应用提供坚实基础。
参考文献📚
Zhang, J., Roumeliotis, I., & Zolotas, A. (2022). 基于模型的全耦合推进-空气动力学优化策略。Energy。
Zhang, J., Roumeliotis, I., & Zolotas, A. (2021). 非线性模型预测控制的混合电动飞机能量管理策略。IEEE Transactions on Transportation Electrification。
请通过申请链接提交申请。
上传个人动机信、简历（CV）及学历证明。
如何申请：https://www.findaphd.com/phds/project/digital-propulsion-physics-informed-machine-learning-based-digital-twins-for-aircraft-propulsion-system-prognostics-and-health-management/?p181066
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