环境流体动力学建模中的机器学习技术

该博士项目采用物理引导神经网络（PINNs）技术来改进环境流体动力学建模，旨在解决洪水动态及可持续工程等难题。通过将机器学习与流体力学相结合，本研究旨在实现更快速、更精确的模拟，因此要求申请者具备流体力学基础及编程技能。

关于该项目 加入南安普顿大学令人兴奋的博士项目，在这里您将利用前沿的“物理驱动神经网络”技术来革新环境流体动力学建模。通过融合流体力学、机器学习与世界级的超级计算能力，您在一个具有合作精神且享有国际声誉的研究社区中，将为从洪水模拟到可持续工程设计等现实问题开发创新解决方案。 您是否热衷于利用人工智能解决紧迫的环境挑战？欢迎加入南安普顿大学的创新团队，共同探索物理引导神经网络（PINNs）在解决复杂环境流动问题中的突破性应用。 这个令人兴奋的博士项目致力于运用先进的机器学习技术来模拟环境水流，包括对洪水动态理解至关重要的二维浅水方程，以指导水下基础设施的工程设计以及水资源管理。 该项目基于我们在 PINN 领域的最新研究，将流体力学与最先进的人工智能技术相结合，从而为现实世界的环境挑战提供更快、更精准且更可靠的解决方案。 作为本研究的一部分，你将加入一个充满活力的博士学生群体，这些学生正在研发机器学习与流体动力学交叉领域的尖端工具。我们的水与环境研究小组在计算建模与环境科学领域处于世界领先地位，能够营造出富有启发性和协作性的环境，帮助你在学业上取得优异成绩。 此外，您将能够使用英国最先进的超级计算设施之一，从而进行高性能模拟与数据分析，进一步拓展当前环境流动建模技术的边界。 我们欢迎来自全球各领域的优秀学生的申请，并鼓励来自不同背景的人士提交申请。资助项目将依据学术表现进行竞争性分配。 聘用待遇： 英国顶尖大学的充满活力且乐于助人的研究社区 可获取前沿计算资源，以加速您的研究进程。 开启一段机器学习与环境工程融合的旅程，通过人工智能驱动的解决方案为可持续未来作出贡献。立即申请，在这一变革性领域留下自己的印记！ 工程学学院致力于促进平等与多样性，这从我们获得的 Athena SWAN 奖中可见一斑。我们欢迎所有申请者，无论其性别、种族、残疾状况、性取向或年龄如何，并将充分考虑那些寻求灵活工作模式以及有过职业休整期的申请者。该大学拥有慷慨的产假政策、现场儿童保育设施，并提供多种福利措施，以帮助保障员工的生活质量与工作与生活的平衡。南安普顿大学致力于可持续发展，并获得了铂金生态奖。

入学要求 您必须拥有英国 2:1 荣誉学位或其国际等效学位，且该学位属于以下领域之一： 物理学 工程学 应用数学 或与其密切相关的学科 希望申请者拥有相关领域的硕士学位。 必备技能与经验： 扎实的流体力学学术背景 融合人工智能与流体动力学的跨学科研究的热情 理想的技能： 编程经验 对数值方法的熟悉度

资助：竞争性资助 学费与资助 我们为英国本土学生和国际学生提供多种资助机会。符合条件的学生可通过“地平线欧洲”学费减免，自动免除国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 大学通过竞争性遴选授予的校长助学金，为遴选排名靠前的申请人支付国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 本校各学院通过竞争性遴选提供的博士奖助金，通常为遴选排名靠前的申请人支付按英国本土学生标准收取的学费，并提供生活津贴。 资助采用滚动授予方式，因此请尽早申请，以尽可能增加进入资助评选的机会。 如需了解更多信息，请访问我们的研究生研究资助页面。

如何申请 您需： 选择课程类型（研究型）、2027/28学年、工程与物理科学学院 选择全日制或非全日制 搜索工程与环境博士项目（7175） 在申请表第2部分填写导师姓名 申请材料应包括： 您的CV（个人简历） 2份学术推荐信 截至目前的学位课程成绩单和证书 英语语言资格证明（如适用）