利用噪声与振动的可持续机器人系统数字孪生

该博士项目开发了利用噪声与振动数据构建数字孪生模型，以评估机器人性能的隐藏指标，并将基于物理的建模技术与状态估计技术相结合。本研究旨在实现更高效、更可靠且更可持续的机器人系统，从而支持制造、医疗和运输等多种应用领域。

关于该项目 该博士项目将开发利用噪声与振动测量数据的数字孪生技术，以评估机器人性能的隐藏指标。通过结合基于物理的建模、传感技术及状态估计方法，该项目将构建虚拟传感技术，从而提升未来机器人系统的效率、可靠性和可持续性，为英国实现净零目标做出贡献。 在制造、物流、医疗保健、基础设施检测及自主运输领域，机器人正发挥着越来越重要的作用。随着英国朝着净零目标迈进，预计机器人系统将提升生产力、减少浪费、支持可持续制造，并有助于关键基础设施的高效运行。为了充分发挥这些优势，机器人在其整个使用寿命期间必须能够高效、可靠且安全地运行。 然而，许多决定机器人性能的参数难以直接测量，或测量成本过高。例如，机器人手术中的切割力、自主移动机器人中的轮与地面相互作用、组件退化及能量损耗机制等。同时，机器人自然会产生噪声和振动，这些噪声和振动包含有关系统内部动态过程的宝贵信息。 该博士项目将研究如何利用下一代数字孪生技术将噪声与振动测量数据转化为机器人性能评估结果。成功入选的候选人将开发基于物理知识的虚拟感知技术，通过状态估计与数据融合方法将数值模型与传感器测量数据相结合。由此产生的数字孪生系统将充当虚拟传感器，用于估算那些难以或无法直接测量的物理量。 所开发的方法能够通过改善状态监测、减少维护需求、延长资产寿命以及支持智能控制策略，使机器人能够更高效、可靠且可持续地运行。 该项目整合了机器人技术、结构动力学、声学、传感技术、人工智能以及数字孪生等要素。 您将能够利用声音与振动研究研究所（ISVR）的世界领先实验设施及专业技术，同时为下一代智能机器人系统的研发做出贡献。 工程学学院致力于促进平等与多样性，这体现在我们获得的 Athena SWAN 荣誉上。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已休过职业休假的申请者。该大学拥有完善的生育政策、现场儿童保育设施，并提供多种福利措施，以保障员工的生活质量与工作生活平衡。南安普顿大学致力于可持续发展，并荣获了铂金级 EcoAward 认证。

入学要求 英国2:1荣誉学位，或其国际等效学位。

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）