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岗位职责： 以下工作内容四选一 一、长柔叶片流固耦合建模与CFD二次开发 1. 基于OpenFOAM等开源CFD框架进行二次开发，构建长柔叶片流固耦合求解器，实现气动载荷（非定常流场）与结构响应（弯扭振动）的耦合仿真，独立开发界面载荷传递算法。 2. 结合OpenFOAM二次开发模块，模拟极端工况（如湍流、阵风）下的叶片颤振特性，提出基于流场反馈的颤振抑制模型。 二、气动与结构模型的降阶及代理模型自主开发 1. 独立开发降阶模型（ROM）算法：基于POD/DMD理论，用C 或Python编写适用于叶片非定常气动特性的降阶模块，将全三维仿真效率提升20倍以上，确保降阶误差≤5%。 2. 构建自主代理模型：设计融合高斯过程回归（GPR）与贝叶斯优化的代理模型框架，替代传统CFD/FEA仿真，实现叶片气动性能（如升阻比）与结构参数（如铺层角度）的快速映射，支持参数化设计迭代。 3. 开发模型验证工具链，通过对比高保真仿真与降阶/代理模型结果，建立误差修正机制，确保工程应用可靠性。 三、风力机多学科优化框架的自主搭建 1. 独立搭建多学科优化（MDO）流程：耦合自主开发的流固耦合模型、降阶模块及结构强度分析代码，形成“气动-结构-控制”多目标优化闭环。 2. 设计混合优化算法：结合NSGA-II全局寻优与梯度下降局部优化，实现叶片厚度分布、扭角等参数的智能迭代，在满足强度要求的前提下，降低叶片质量≥8%。 四、物理信息神经网络（PINN）的独立构建与耦合应用 1. 基于PyTorch/TensorFlow自主搭建PINN架构，整合Navier-Stokes方程与叶片结构动力学方程约束，实现流场压力分布与叶片变形的端到端预测，独立开发自适应采样算法提升小样本场景下的预测精度。 2. 开发PINN与自主CFD求解器的耦合模块，通过物理信息约束修正流场仿真偏差，将复杂流动（如叶尖涡脱落）的模拟误差降低1个数量级。 3. 探索多尺度PINN建模，用编程实现微观材料损伤（如纤维断裂）与宏观结构响应的关联学习，支撑叶片寿命预测。 任职要求： 1.博士学历， 精通OpenFOAM二次开发（熟悉Solver编写、库函数调用），具备Fortran/C /Python编程能力，能独立完成CFD求解器模块开发； 2.掌握POD/DMD降阶、PINN建模等算法的底层实现，而非依赖现成工具； 3.有流固耦合或气动弹性建模经验，能自主推导核心方程并转化为可执行代码。 聚焦基础技术的自主研发能力，弱化商业软件依赖，通过OpenFOAM二次开发、算法编程及独立建模，推动风力机核心技术的底层突破。