Beca: Totalmente financiada
Titulación: Licenciatura, Máster
Nacionalidad: Estudiantes internacionales
Ubicación: EE.UU.
Plazos de solicitud: Verano 2022, Otoño 2022 o Primavera 2023
Descripción de la beca:
El Dr. Hongyi Xu se unió a la Universidad de Connecticut en febrero de 2019 como profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Mecánica. Sus intereses de investigación incluyen el diseño de sistemas de estocasticidad mixta, el diseño impulsado por el aprendizaje automático de estructuras de celosía para la fabricación aditiva, el modelado y diseño de microestructuras estocásticas para sistemas de almacenamiento de energía, y la cuantificación y propagación de la incertidumbre. Antes de unirse a la UConn, el Dr. Xu trabajó en Ford Research and Advanced Engineering (2014-2019). Dirigió y participó en una variedad de proyectos de investigación, incluyendo el diseño de estructuras ligeras, la Ingeniería Computacional Integrada de Materiales (ICME) de compuestos de fibra de carbono, la seguridad de impacto de las baterías de iones de litio y el diseño de estructuras para la Fabricación Aditiva. El Dr. Xu ha recibido el premio NSF CAREER y múltiples premios al mejor artículo/elección del editor de la ASME y la Sociedad de Neumáticos para diciembre de 2021.
Los estudiantes trabajarán en uno de los siguientes temas:
- Modelado predictivo asistido por aprendizaje profundo y optimización del diseño de microestructuras/estructuras
- Diseño integrado y cuantificación de la incertidumbre del proceso de fabricación, los materiales y la estructura.
Asignaturas disponibles:
Ingeniería mecánica, ingeniería civil, ciencia de los materiales, ciencias de la computación o un campo estrechamente relacionado.
Criterios de elegibilidad:
Requisitos:
- Se valorará un título de máster con experiencias en proyectos y publicaciones.
- Conocimientos de programación en Python y/o MATLAB.
- Se valorará la experiencia en la realización de análisis de elementos finitos.
- Se valorarán los conocimientos de análisis estadístico y aprendizaje automático.
- Auto-motivado, fuerte interés en la codificación y los métodos cuantitativos.
Procedimiento de solicitud:
Si está interesado en la inteligencia artificial, la ciencia del diseño y la fabricación avanzada, póngase en contacto con el profesor Xu en [email protected].
También puede consultar el sitio web de CoDeML aquí: https://hongyixu.lab.uconn.edu/.
