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本构方程最新视觉报道_本构方程是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

本构方程

挪威科技大学机器学习晶体塑性职位挪威科技大学 (NTNU) 材料科学与工程系正在寻找一位充满热情并愿意在晶体和/或连续塑性领域应用机器学习方法的博士候选人。这个学术职位不仅提供了完成博士教育课程并获得博士学位的机会，还将在广泛的研究和材料科学领域促进专业发展。晶体塑性的重要性 𐟌 晶体塑性在理解和预测材料在各种载荷条件下的整体和局部行为方面至关重要，尤其是在金属和合金中。它特别适合研究角效应、塑性流动的非正态性以及流动局部化等现象。在分层多尺度建模范式中，晶体塑性作为一种计算方法，从微观尺度延伸到宏观尺度，与连续塑性紧密相关。机器学习的应用 𐟤– 机器学习技术，尤其是循环神经网络，正被广泛应用于晶体塑性的研究中。它们被用来表示本构方程和基于晶体塑性产生的数据校准高级各向异性连续塑性模型。通过这些方法，我们希望在晶体和连续塑性领域取得重大进展。你的职责 𐟓‹ 进行原创研究，探索机器学习在金属材料晶体和连续塑性建模中的应用开发和实施结合机器学习算法的计算模型，以预测成型和锻造过程中的材料行为与其他研究人员和行业合作伙伴合作，验证模型并将研究结果应用于现实世界的工业问题准备研究成果在同行评审期刊上发表，并在国际会议上展示结果根据需要参加学术和行业相关的研讨会、讨论会和会议所需技能 𐟓š 材料科学、机械工程、应用物理学或数学硕士学位具有机器学习技术及其在科学研究中的应用经验熟练掌握 Python、FORTRAN 或类似的编程语言，并具有使用计算建模工具的经验您的教育必须符合五年制挪威学位课程，其中获得 120 个硕士学分您必须具备先前学习的扎实学术背景，并且硕士学位课程或同等教育的平均成绩等于或高于 NTNU 的评分标准。首选技能 𐟌Ÿ 具有材料科学、机械工程、应用物理、机器学习或数学方面的丰富背景学术成绩优异，具有优秀的分析和解决问题的能力具有 FE 软件和用户定义材料子程序使用经验掌握斯堪的纳维亚语言将被视为加分项个人特征 𐟑䊨ƒ𝥤Ÿ独立地解决复杂问题并对自己的进步负责愿意从他人的经验和反馈中学习这个职位将由副教授 Tom㡅᠍㡮ik 领导，并由材料科学与工程系资助。如果你对这一领域充满热情并愿意进行创新研究，那么这个职位可能非常适合你！

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