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[交流]
【2026倫敦瑪麗女王大學(xué)-CSC公派】Amin PAYKANI老師招博士新生：機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化
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【項(xiàng)目簡介】 研背景向：機(jī)械，機(jī)器學(xué)習(xí)，電動(dòng)汽車。 課題名稱：Machine learning model development for oil cooling optimisation for traction motors. 聯(lián)系方式：a.paykani@qmul.ac.uk（感興趣的同學(xué)請(qǐng)從速聯(lián)系 Dr Amin Paykani）。 截止日期：2026年1月28日。 詳情介紹請(qǐng)見官方鏈接，https://www.sems.qmul.ac.uk/rese ... for-traction-motors 【福利】 提供csc獎(jiǎng)學(xué)金外的額外資金，用于參與國際會(huì)議、走訪合作大學(xué)或工業(yè)伙伴等。 Description As electric vehicles (EVs) continue to evolve, their traction motors are required to deliver ever-increasing power densities while maintaining safe operating temperatures. Efficient thermal management has become a critical enabler for motor reliability, performance, and lifespan. This PhD project will focus on developing machine learning-based models to optimise direct oil cooling systems for next-generation traction motors. This project will explore a novel cooling architecture directly targeting the key heat sources. The research will involve: - Experimental characterisation of oil flow and thermal performance within custom-designed winding geometries. - High-fidelity CFD simulations to investigate the coupled thermal–fluid behaviour of the system。 - Development of machine learning surrogate models trained on simulation and experimental data, capable of accurately predicting cooling performance across a wide design space. The outcome will be a validated digital framework for the design of smaller, cooler, and more efficient traction motors, supporting the transition towards sustainable electric mobility. A strong background in one or more of the following areas is desirable: - Computational Fluid Dynamics (CFD) - Machine Learning / AI modelling - Thermal–fluid systems or heat transfer - Programming (Python, MATLAB, or similar) |
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11樓2025-11-10 21:17:48
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2025-11-10 17:48
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2025-11-10 18:00
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bjdxyxy5樓
2025-11-10 18:43
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庚辰辛丑6樓
2025-11-10 18:44
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toppaper7樓
2025-11-10 19:10
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禾苗689樓
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kingluck13樓
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nono200915樓
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Sheer..19樓
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2025-11-11 10:47
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