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【2026伦敦玛丽女王大学-CSC公派】Amin PAYKANI老师招博士新生：机器学习优化
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【项目简介】 研背景向：机械，机器学习，电动汽车。 课题名称：Machine learning model development for oil cooling optimisation for traction motors. 联系方式：a.paykani@qmul.ac.uk（感兴趣的同学请从速联系 Dr Amin Paykani）。 截止日期：2026年1月28日。 详情介绍请见官方链接，https://www.sems.qmul.ac.uk/rese ... for-traction-motors 【福利】 提供csc奖学金外的额外资金，用于参与国际会议、走访合作大学或工业伙伴等。 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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