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丹麦技术大学建筑学院全奖博士
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面向建筑能源建模的可扩展LLM驱动语义数字孪生博士奖学金 - DTU Construct


职位描述

丹麦技术大学 (DTU) 与查尔姆斯理工大学 (Chalmers) 合作，现提供“面向建筑能源建模的可扩展LLM驱动语义数字孪生”博士生职位。博士生将由来自DTU和查尔姆斯理工大学的导师共同指导。本项目将整合能源技术、建筑物理、暖通空调系统、控制系统架构和语义网技术，推动上述各学科的发展。

运营数据和数字化建筑信息的日益丰富为建筑能源建模提供了新的机遇，使其超越了传统的个案分析方法。目前，人们越来越需要能够将物理理解与数据驱动方法相结合的建模框架，以支持各种能源系统应用。电网交互式高效建筑依赖于新兴的数字和网络物理系统来优化暖通空调运行，从而提高能源效率并满足需求响应。尽管模型预测控制 (MPC) 和强化学习 (RL) 在个别研究中已被证明有效，但由于缺乏互操作性、模型创建成本高昂以及数据碎片化等问题，它们的广泛部署受到阻碍。

本项目旨在通过将基于 BIM 的能源建模、语义数据模型（本体）和大型语言模型 (LLM) 集成到控制工作流程中来克服这些障碍。候选人将探索语义数字孪生如何自动生成面向控制的模型，以及 LLM 如何促进自然语言与复杂建筑管理系统的交互。

所开发的建模框架将支持多种下游应用，包括能源灵活性评估、高级控制策略（例如 MPC 和 RL）以及改造和气候适应措施的评估。我们将重点关注建模方法的鲁棒性和可扩展性。

您将成为国际能源署 (IEA) EBC Annex 96——建筑电网集成控制 (https://annex96.iea-ebc.org) 下属的大型全球专家网络的一员。


职责与资格

主要目标是通过结合物理建模原理和数据驱动技术，推进建筑能源系统可扩展建模方法的发展。该项目旨在解决模型泛化、不确定性以及在不同建筑类型和能源系统环境下的适用性等挑战。


您将：

开发利用语义数据结构实现快速部署的稳健控制策略。

创建工作流程，连接建筑信息模型 (BIM)、能源模拟引擎（例如 EnergyPlus、Modelica）和控制算法。

研究将生命周期模型 (LLM) 用作代理或接口，以查询建筑数据并优化控制参数。

使用来自建筑环境监测和生活实验室的真实数据验证方法。

在具有高影响力的国际期刊上发表研究成果，并在重要会议上进行报告。


所需的选拔标准包括：

领域知识：扎实的建筑物理、暖通空调系统和热力学知识。

控制技术专长：具备高级控制策略和/或机器学习技术方面的经验。

数字工程技能：熟悉建筑信息模型 (BIM) 和能源建模软件。

数据科学能力：精通数据建模、本体（RDF/OWL）或语义网技术者优先考虑。

编程能力：精通 Python、R 或 MATLAB。具备深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）和机器学习 API 的使用经验者优先考虑。

沟通能力：英语听说读写流利，并具备撰写科学论文的能力。


您需要具备独立工作和跨学科团队协作能力，以及强大的分析和批判性思维能力。此外，您还需要有动力去处理复杂的系统和大型数据集。

您必须拥有两年制硕士学位（120 ECTS 学分）或学术水平相当于两年制硕士学位的类似学位。


申请流程

您的完整在线申请必须在2026年4月22日（丹麦时间23:59）之前提交。申请材料必须合并为一个PDF文件，其中包含所有待审核的材料。如需申请，请点击链接，填写在线申请表，并将所有英文材料合并为一个PDF文件上传。该文件必须包含：

一封申请动机信（求职信）

个人简历

成绩单和学士/硕士学位证书（英文版），包括官方评分标准说明

证明相关经验和技能的文件（例如，项目报告、出版物、个人网页）

两位推荐人的联系方式

您可以在获得硕士学位之前申请，但必须在获得硕士学位后才能开始学习。


逾期收到的申请将不予考虑。
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1楼 2026-04-06 22:07:59
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muchong8882楼
2026-04-06 22:09   回复  
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bjdxyxy3楼
2026-04-06 22:14   回复  
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12A34楼
2026-04-06 22:23   回复  
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Xinloe5楼
2026-04-06 22:27   回复  
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XG-WUST6楼
2026-04-06 22:39   回复  
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