دكتوراه في الرياضيات التطبيقية: التعلم النشط مع المدخلات الوظيفية: تطبيق على تصميم موثوقية توربينات الرياح
5 فبراير 2024
معلومات مهمة
- المنظمة/الشركة
IFP الطاقات الجديدة (IFPEN)- قسم
الرياضيات التطبيقية- مجال البحث
الرياضيات »الإحصاء- الملف الشخصي للباحث
باحث المرحلة الأولى (R1)- دولة
فرنسا- آخر موعد للتسجيل
31 أغسطس 2024 - الساعة 23:59 (أوروبا/باريس)- نوع العقد
مؤقت- الحالة الوظيفية
وقت كامل- ساعات في الأسبوع
35- تاريخ بدء العرض
4 نوفمبر 2024- هل يتم تمويل الوظيفة من خلال برنامج إطار عمل البحث التابع للاتحاد الأوروبي؟
غير ممول من قبل برنامج الاتحاد الأوروبي- هل الوظيفة مرتبطة بمنصب الموظفين ضمن البنية التحتية البحثية؟
لا
وصف العرض
تعتمد العديد من التطبيقات في IFPEN على أجهزة محاكاة باهظة الثمن حسابيًا والتي تأخذ المتغيرات العددية كمدخلات، ولكن أيضًا المتغيرات الوظيفية التي تمثل، على سبيل المثال، هندسة القطع الميكانيكية، أو الظروف البيئية المكانية والزمانية (مثل الرياح). في هذا السياق من أجهزة المحاكاة المكلفة، غالبًا ما يكون من الضروري استخدام نموذج بديل لتقييم المخرجات محل الاهتمام بكفاءة لعدد كبير من قيم معلمات الإدخال. تم بناء نموذج الاستبدال هذا بشكل عام بشكل تكيفي من خلال منهجية التعلم النشط، من عمليات المحاكاة المرتبطة بتصميم أولي محدود الحجم. يتم بعد ذلك إثراء هذا التصميم باستخدام معايير تتكيف مع الهدف التشغيلي، مثل تحسين الكميات محل الاهتمام أو تقدير مجموعة المعلمات الممكنة. في ظل وجود متغيرات وظيفية في مدخلات المحاكاة، يجب تكييف أساليب النمذجة الوصفية والتصميم التجريبي. تعتمد الأساليب التقليدية على تقليل الأبعاد أو طرق استخلاص الميزات، حيث يتم تمثيل المتغيرات الوظيفية في المساحة المخفضة المحددة على هذا النحو. تؤدي هذه الخطوة الأولية لتقليل البعد بالضرورة إلى فقدان المعلومات التي يجب قياسها كميًا وحتى التحكم فيها أثناء الإجراء.
الهدف من هذه الأطروحة هو تطوير مناهج التعلم النشط لبناء نموذج بديل يأخذ المتغيرات الوظيفية والعددية كمدخلات، ويعمل مباشرة في الفضاء الوظيفي للمدخلات، وبالتالي دون تقليل الأبعاد الأولية. سيتم تقييم الأساليب التي تم تطويرها في العديد من تطبيقات تحسين الشكل ولتقدير المجالات الممكنة في تصميم توربينات الرياح وعمليات احتجاز ثاني أكسيد الكربون.
الكلمات المفتاحية : التعلم النشط، الشكوك، التحسين، تصميم التجارب
المشرفون الأكاديميون : كليمنتين بريور وسيلين هيلبرت
مدرسة الدكتوراه : ED 217 MSTII، جامعة غرونوبل ألب
متطلبات
- مجال البحث
- الرياضيات »الإحصاء
- مستوى التعليم
- درجة الماجستير أو ما يعادلها
المهارات / المؤهلات
درجة الماجستير في الإحصاء أو التعلم الآلي أو التحسين
متطلبات محددة
لغات البرمجة: R و/أو Python
- اللغات
- إنجليزي
- مستوى
- ممتاز
معلومات إضافية
فوائد
IFP Energies nouvelles هو مركز فرنسي للبحث والابتكار والتدريب في القطاع العام. وتتمثل مهمتها في تطوير تقنيات فعالة واقتصادية ونظيفة ومستدامة في مجالات الطاقة والنقل والبيئة. لمزيد من المعلومات راجع موقعنا على الانترنت .
توفر IFPEN بيئة بحثية محفزة، مع إمكانية الوصول إلى البنى التحتية المختبرية ومرافق الحوسبة الأولى من نوعها. تقدم IFPEN رواتب ومزايا تنافسية. يمكن لجميع طلاب الدكتوراه الوصول إلى الندوات والدورات التدريبية المخصصة.
موقع (مواقع) العمل
- عدد العروض المتاحة
- 1
- الشركة/المعهد
- مختبر جان كونتزمان
- دولة
- فرنسا
- مدينة
- سانت مارتن دي هيريس
- رمز بريدي
- 38400
- شارع
- 150 مكان دو تورنت
- عدد العروض المتاحة
- 1
- الشركة/المعهد
- IFP الطاقات الجديدة
- دولة
- فرنسا
- مدينة
- رويل مالميسون
- رمز بريدي
- 92852
- شارع
- 1 و 4 شارع دي بوا بريو
- جيفيلد
مكان التقديم
- بريد إلكتروني
[البريد الإلكتروني محمي]
اتصال
- مدينة
رويل مالميسون- موقع إلكتروني
http://www.ifpenergiesnouvelles.com/- شارع
4 شارع دي بوا بريو- رمز بريدي
92852
الحالة: منتهية الصلاحية