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关键词:颗粒介质;流体力学;流变学、CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。背景和目标:该研究项目是圣艾蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气动输送、筒仓排放……)中发现它们,其中有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子(10 6  10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下领域获得硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力,当然还有对科学和技术的热情,这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请:文件包括四项:求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他:最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下

关键词:颗粒介质;流体力学;流变学,CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。 背景与目标:该研究项目是圣埃蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气力输送、筒仓卸料……)中发现了它们,其中含有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒(10 6  10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下一个领域拥有理学硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题

关键词:颗粒介质;流体力学;流变学,CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。 背景与目标:该研究项目是圣埃蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气力输送、筒仓卸料……)中发现了它们,其中含有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒(10 6  10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下一个领域拥有理学硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题PDF文件第1页

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