Date limite : 15-05-2022

Description complète

Cette bourse permettra à l'étudiant d'approfondir les domaines de la conception sismique des structures en acier, de l'optimisation, de la modélisation avancée et de l'apprentissage automatique.

Type de qualification : doctorat

Heures : temps plein

Titre du projet : Formule de prédiction basée sur un réseau de neurones artificiels pour le comportement des murs de cisaillement en acier perforé renforcés de feuilles de polymère renforcé de fibres.

Mise en place : 1er février 2022

Clôture : 15 mai 2022.

Aperçu

Les candidatures sont sollicitées pour une bourse de doctorat au Département de génie civil. Le candidat retenu aura l'opportunité de travailler sur des structures d'acier et des problèmes d'intelligence artificielle dans le domaine de l'ingénierie structurelle durable.

La réparation et la réhabilitation des structures en acier devraient faire l'objet d'une plus grande réflexion car elles sont de plus en plus utilisées dans l'industrie de la construction au Royaume-Uni et le stock vieillit. L'UKRI et la Royal Academy of Engineering ont fortement investi dans les technologies de réparation et de réhabilitation pour préserver le patrimoine du Royaume-Uni et sont considérées comme l'une des plus solides expertises en ingénierie du pays.

De plus, comme de nombreux gratte-ciel sont sur le pipeline du plan de construction du Royaume-Uni, ce projet arrive à point nommé.

L'utilisation de feuilles de polymère renforcé de fibres pour réparer ou moderniser des structures en acier n'est pas seulement une excellente alternative aux méthodes standard de modernisation ; Le FRP peut également être utilisé pour prolonger considérablement la durée de vie des structures en acier.

Les feuilles de FRP peuvent être utilisées pour la réparation et la réhabilitation car elles ont une résistance à la traction plus élevée, sont plus légères, résistent aux attaques chimiques, peuvent prendre la forme de la structure mère, prennent moins de temps à appliquer et sont simples à utiliser.

Les systèmes de murs de cisaillement en acier (SSW), en particulier, vont être examinés car ils sont souvent utilisés comme systèmes de résistance latérale pour moderniser des bâtiments de moyenne à grande hauteur.

Ces systèmes ont des caractéristiques particulières telles qu'une capacité élevée, un comportement plastique distinct et une capacité d'absorption d'énergie élevée. Les perforations et les ouvertures dans le SSW peuvent entraîner de graves faiblesses évidentes dans l'absorption d'énergie, la dureté et la capacité de cisaillement du système.

Récemment, une nouvelle génération de murs de cisaillement hybrides utilisant un composite acier/polymère renforcé de fibres (FRP) a été développée et démontre une augmentation de la résistance du système et de sa capacité d'absorption d'énergie.

Cependant, la modernité du système de mur de cisaillement perforé et le manque de règles de conception pour fournir un modèle approprié pour la disposition des trous ont conduit à une faible utilisation. Dans ce projet, des tests expérimentaux seront validés par une analyse avancée par éléments finis non linéaires (GMNIA) et des réseaux de neurones artificiels (ANN) seront utilisés pour générer des formulations de prédiction précises et fiables.

La recherche proposée permettra à l'étudiant d'approfondir les domaines de la conception sismique des structures en acier, de l'optimisation, de la modélisation avancée et de l'apprentissage automatique. Ces compétences devraient être très recherchées par l'industrie et peuvent également fournir une base solide pour une carrière universitaire.

Les résultats d'une thèse de doctorat réussie devraient intéresser l'industrie de la construction dans son ensemble. L'étudiant sera encouragé à publier les résultats de ses recherches lors de conférences internationales de premier plan et dans des revues de génie civil et structurel de premier plan.

Ils seront encouragés à communiquer directement avec des partenaires industriels potentiels ou réels.

Admissibilité et exigences

Le candidat doit être titulaire d'un diplôme supérieur de deuxième classe BEng / MEng (ou équivalent ou supérieur) en génie civil / structurel. Ils doivent démontrer une aptitude à la recherche originale.

Le candidat doit posséder une bonne compréhension des structures en acier, de la modélisation par éléments finis et du génie parasismique.

Un candidat qui fait preuve d'aptitudes exceptionnelles dans un ou plusieurs de ces domaines (comme en témoignent, par exemple, de solides titres universitaires ou des articles de recherche dans des revues / conférences réputées et évaluées par des pairs) peut se voir accorder la préférence. Le candidat retenu doit être capable de coder confortablement en Python et/ou C++.

Un doctorant doit remplir les conditions préalables suivantes pour son doctorat :

Démontrer une bonne connaissance de son domaine de recherche

Atteindre et démontrer une profondeur significative dans au moins quelques sous-domaines choisis pertinents pour leur domaine de recherche principal

Démontrer sa capacité à mener des recherches indépendantes, y compris une évaluation critique de ses propres recherches et de celles des autres

Avoir publié des articles de haute qualité dans des conférences et des revues réputées évaluées par des pairs sera un avantage pour le candidat.

Le financement

La bourse est d'une durée de 3 ans et fournira une couverture complète des frais de scolarité (à domicile et à l'étranger) et une allocation annuelle non imposable de 12 000 £.

Chaque étudiant aurait également la possibilité de gagner environ 2,2 000 £ par an en moyenne (le maximum est d'environ 4,3 000 £ par an) grâce à un poste d'assistant à l'enseignement. Nous prioriserons ces boursiers lors de l'attribution des assistanats à l'enseignement.

comment s'inscrire

Si vous souhaitez postuler, nous vous encourageons à envoyer par e-mail vos demandes informelles initiales au professeur Konstantinos Daniel Tsavdaridis.

Konstantinos.tsavdaridis@city.ac.uk

Postuler

Envoyez votre dossier de candidature à l'adresse suivante: Konstantinos.tsavdaridis@city.ac.uk

Pour être informé en temps réel ,

Integrez notre forum Telegram

Integrez notre forum WhatSapp



Partagez avec vos proches sur: