用于高价值产品自主制造、拆解与再制造的强化学习

专注于强化学习方法的博士学位项目，旨在研究高价值产品的自主拆解与再制造技术。要求具备人工智能、机器人技术与可持续制造方面的技能。

项目细节： “做什么” 该博士项目将开发强化学习（RL）方法，使机器人能够自主拆解、维修并重新制造高价值产品，如航空航天部件、汽车系统及电子产品。 “为何” 高价值产品在生命周期结束时往往被丢弃或未被充分利用，原因在于其拆卸与再制造过程的复杂性与高成本。这些工艺通常属于手动操作，需要技术娴熟的操作员来应对变量、不确定性及不完整信息（例如未知的磨损情况、隐藏的紧固件或损坏问题）。 推动自主（de）（re）制造的发展对于实现循环经济、减少废物以及降低碳排放至关重要。强化学习为赋予机器人学习适应策略的能力提供了有前景的途径，使其能够在不确定条件下完成复杂的连续任务。 该项目旨在解决一个关键挑战：如何使强化学习具备鲁棒性、安全性，并具备足够的数据效率，以适用于实际再制造应用。 “谁” 您将驻留在拉夫堡大学，参与由机器人技术、人工智能及先进制造领域专家组成的多学科团队开展研究。指导将包括强化学习、机器人操作及可持续制造领域的专家，并将有机会与英国各研究合作伙伴进行合作。 行业合作与赞助 该项目将与航空航天、汽车及再制造领域的产业利益相关方展开合作，提供实际应用场景、案例以及验证方案。还将提供工业实习或外派机会，确保与行业需求高度契合。 目标与宗旨 开发用于序列拆解与再制造任务的强化学习算法 在不确定性环境下实现自适应决策（例如产品状态未知） 整合感知与操控技术以识别与组件交互 确保实际机器人系统的安全可靠运行 研究方法（概述） 该项目将结合人工智能、机器人技术及实验验证。 将拆解与再制造视为连续决策问题进行建模 开发无模型与基于模型的强化学习方法，包括分层式与离线强化学习方法 利用仿真环境与数字孪生技术加速学习进程 探讨从仿真到现实的迁移以及安全约束学习机制 在执行紧固件移除、部件分拣及维修操作等任务的机器人平台上进行验证

入学要求： 2:1+ 2026-27学年费用（每学年） （自筹资金）英国：5,238英镑 国际：29,500英镑 全日制 3年 开始日期 2027年2月 申请截止日期 2026年10月31日 项目编号 SF-JO-2026/2 地点 拉夫堡 学科领域 机械、电气与制造工程 在线申请 订阅电子邮件通知 参加我们的开放日及活动 技能与培养： 您将获得以下领域的专业技能： 用于决策的强化学习与人工智能（AI） 机器人操控与感知 仿真与数字孪生技术 可持续且循环式的制造体系 您还将培养跨学科研究、批判性思维以及与工业界合作方面的可迁移技能。 职业发展路径 该博士课程将为您准备以下领域的职业发展： 用于可持续制造的人工智能与机器人技术 先进制造与再制造产业 自主系统研究与开发 人工智能、机器人技术或循环经济技术的学术研究生涯 为何选择拉夫堡大学 拉夫堡大学在制造、机器人技术与可持续性研究领域提供世界领先的科研环境。 您将享有以下优势： 使用先进的机器人与制造设施 浓厚的跨学科与以影响力为导向的研究氛围 规范的博士培养与职业发展支持 与行业的紧密合作及创新项目支持 拉夫堡大学94%的研究影响力被评定为世界领先或国际优秀水平。REF 2021 我们的入学要求采用英国标准本科学位等级，即一等荣誉学位、二等一荣誉学位和二等二荣誉学位。如需了解您所在国家的对应资格，请在下方下拉菜单中选择该国家。 英国入学要求： 申请者应具备： 机器人学、计算机科学、人工智能、机械/电气工程或相关领域的一等或2:1学位 扎实的编程技能（例如 Python、C++） 扎实的数学基础（概率论、优化理论、线性代数） 具备以下条件者更佳： 具备强化学习或机器学习相关经验 对机器人技术、控制或感知系统的熟悉程度 对可持续性、循环经济或制造领域的兴趣

申请方式： 所有申请均须在线提交。在“Campus”页面中，请选择拉夫堡大学，并选择“电子、电气与系统工程”专业。请在申请中的财务部分注明所发布的参考编号“SF-JO-2026/2”。 申请者必须包含个人陈述、最新的个人简历（CV）、两名推荐人的详细信息（其中一名推荐人来自其最高学位专业），以及所有已完成学位课程的认证证书和成绩单；此外还需注明项目“SF-JO-2026/2”的相关内容。虽然提交研究计划书并非必需，但此举可能有助于提升申请质量。 为避免申请处理延误，请务必提交上述最低限度的相关文件。 立即申请

英语语言要求： 申请者必须满足最低的英语语言要求。更多详情可于国际网站查询。