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博士研究项目机会：超临界CO2 DNS 及湍流模型
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博士研究项目机会：超临界二氧化碳湍流与传热的直接数值模拟（DNS）与机器学习湍流模型 项目详情： 超临界二氧化碳（sCO₂）是一种非理想可压缩流体，被认为是未来动力系统（如核能、聚光太阳能、地热能和余热回收）中的关键工质。本项目旨在通过直接数值模拟（DNS）研究超临界二氧化碳（sCO₂）流动的湍流特性与传热机理。在此基础上，将利用机器学习方法对基于DNS生成的数据进行分析，用以改进雷诺时均（RANS）模型，从而支持sCO₂涡轮机械和换热器的高效设计。 这是杨弼杰博士课题组在拉夫堡大学航空与汽车工程系开展的一项令人振奋的前沿研究。学生将与全球优秀的研究人员共同工作，并与来自帝国理工学院、上海交通大学和清华大学的世界顶尖学者开展合作。我们正在寻找对热流体力学、高保真数值模拟以及机器学习应用充满热情的学生。 入学要求： 1. 工程类一等硕士学位； 2. 具备流体力学或计算流体力学（CFD）背景或兴趣； 3. 熟悉编程语言（如 Fortran、Matlab 或 Python）。 英语语言要求： 申请者须满足拉夫堡大学的最低英语语言要求。详情请参见国际招生官网： https://www.lboro.ac.uk/international/applicants/english/ 资助信息： 申请人将获得支持，申请中国国家留学基金委（CSC）博士奖学金。 导师介绍： 杨弼杰博士毕业于英国帝国理工学院机械工程系，获博士学位，并获得三菱重工（MHI）奖学金资助。在加入拉夫堡大学任可持续动力与推进讲师之前，曾在帝国理工学院担任研究助理，参与多项由工业合作伙伴（如三菱重工、卡特彼勒和戴姆勒）资助的研究项目。他的研究方向包括涡轮机械空气动力学、高保真数值模拟、多物理场气体动力学等。杨弼杰博士同时也是帝国理工学院的名誉讲师。 联系方式： 邮箱：b.yang@lboro.ac.uk |
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