PhD in AI-Assisted Generative Design and Optimization of Compliant Mechanisms (F/M/D) 100% — CSEM Landquart

Vollständige Beschreibung

Sich den Herausforderungen unserer Zeit stellen - Helfen Sie uns zu wachsen und wirkungsvoller zu sein! Deine Mission Helfen Sie bei der Erstellung von Engineering-Tools, die Mechanik, Berechnung und KI kombinieren, um das Design komplexer optomechatronischer Systeme schneller, strenger und wiederverwendbarer zu gestalten. CSEM und das Engineering Design and Computing Laboratory der ETH Zürich suchen einen Doktoranden, um zu untersuchen, wie KI und fortschrittliche Rechenmethoden das Design von leistungsstarken optomechatronischen Systemen unterstützen können. Die Forschung wird in konformen Mechanismen verankert sein, bei denen sich die Leistung aus eng gekoppelten Geometrie-, Materialverhaltens-, Betätigungs-, Sensor-, Herstellungs- und Verifizierungsbeschränkungen ergibt. Das Ziel ist es nicht, KI als Black Box zu behandeln. Sie werden wissenschaftlich fundierte Methoden entwickeln, die physikbasierte Modelle, Simulationsdaten und Ingenieurwissen kombinieren und ihre Vorhersagen nachvollziehbar, testbar und nützlich für Ingenieure machen. Forschungsschwerpunkt Das Projekt wird auf den Ergebnissen von Guilain Langs Doktorarbeit „CAM2S2: Compliant AM Mechanisms Systematic Synthesizer aufbauen, die einen systematischen Rahmen für die Übersetzung von Anforderungen in konforme Mechanismusdesigns schuf. Die neue Forschung wird die in CAM2S2 entwickelten Methoden und Werkzeuge kritisch bewerten und selektiv wiederverwenden, anpassen oder erweitern, ohne dazu gezwungen zu sein, das gesamte bestehende Framework beizubehalten. Auf dieser Grundlage wird es KI-gestützte Methoden entwickeln und validieren, um technische Erkenntnisse aus Anforderungen abzuleiten, breitere Lösungsräume zu erkunden und wiederverwendbare Modelle für den Mechanismus und das optomechatronische Systemdesign zu generieren. Der genaue Abschlussplan wird mit dem ausgewählten Kandidaten und den Vorgesetzten verfeinert. Zu den erwarteten Forschungsrichtungen gehören:

• KI-gestützte Interpretation von Anforderungen zur Identifizierung kritischer Designtreiber, sensibler Parameter, Konflikte und Unsicherheiten.
• Rückverfolgbare Nutzung von wissenschaftlicher Literatur und CSEM-Technikwissen, einschließlich Modellen, Testergebnissen und Erfahrungen.
• Inverse und multiobjektive Designmethoden, die die erforderliche Leistung mit Geometrie, Materialauswahl und Fertigungsbeschränkungen verbinden.
• Erweiterung der Mechanismussynthese über einen begrenzten Satz von Topologien hinaus, einschließlich variabler Querschnitte und alternativer Herstellungswege.
• Physik-informierte Surrogat- oder Reduzierte-Modelle für nichtlineare Steifigkeit, Spannung, Knicken, parasitäre Bewegung und andere Schlüsselmechanismuseigenschaften.
• Automatisierte Generierung von Design-of-Experiment-Kampagnen unter Verwendung von Finite-Elemente-Modellen und Rechenmethoden.
• Implementierung und Validierung an repräsentativen konformen optomechatronischen Demonstratoren.

Ihre Verantwortung

• Formulieren Sie fokussierte Forschungsfragen und erstellen Sie robuste Benchmarks für bestehende analytische, numerische und technische Workflows.
• Entwicklung von Computermodellen, Algorithmen und Forschungssoftware mit reproduzierbaren Daten- und Versionskontrollpraktiken.
• Entwurf numerischer Experimente, kritische Bewertung der Modellvalidität und Quantifizierung der Unsicherheit.
• Arbeiten Sie eng mit Spezialisten aus den Bereichen Mechanik, Systemtechnik, KI, Fertigung und Prüfung bei CSEM und ETH Zürich zusammen.
• Validieren Sie ausgewählte Methoden gegen Simulationen mit höherer Genauigkeit und experimentelle Beweise.
• Publizieren Sie in führenden Peer-Review-Zeitschriften und halten Sie Vorträge auf internationalen Konferenzen.
• Übertragen Sie nützliche Methoden in Engineering-Tools und dokumentieren Sie sie, damit sie verstanden, herausgefordert und wiederverwendet werden können.

Dein Profil Knowhow Wesentliches

• Master-Abschluss in Mikrotechnik oder Maschinenbau, Computational Science und Engineering, angewandte Mathematik, Informatik, Robotik oder einem eng verwandten Bereich.
• Starke Grundlage in der Computermechanik und numerischen Modellierung, einschließlich der Finite-Elemente-Analyse.
• Verständnis der Architektur und Entwicklung multidisziplinärer optomechatronischer oder mechatronischer Systeme.
• Fähigkeit, Rechenmethoden zu entwickeln und zu bewerten, die über den routinemäßigen Einsatz kommerzieller FEM-Software hinausgehen.
• Solide Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python und/oder einer kompilierten Wissenschafts-Rechensprache.
• Strenges wissenschaftliches Denken, Unabhängigkeit, Kreativität und die Fähigkeit, in schriftlichem und gesprochenem Englisch klar zu kommunizieren.

Starke Vermögenswerte

• Hintergrund in maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz oder datengesteuerter Modellierung mit der Fähigkeit, diese Methoden mit physischen Systemen zu verbinden.
• Erfahrung mit Ersatzmodellierung, Optimierung, Unsicherheitsquantifizierung, Modellierung reduzierter Ordnung, differenzierbarer Simulation oder wissenschaftlichem maschinellem Lernen.
• Kenntnisse über konforme Mechanismen, nichtlineare Strukturmechanik, Mechanismussynthese oder Topologieoptimierung.
• Erfahrung im Design für die additive Fertigung. DfAM ist ein großer Vorteil, obwohl das Projekt nicht auf DfAM beschränkt sein wird.
• Erfahrung mit CAD, parametrischer Modellierung, experimenteller Validierung oder der Entwicklung von Engineering-Software.

Was wir anbieten

• Ein Promotionsprojekt an der Schnittstelle von grundlegenden Methoden und anspruchsvollen realen Engineering-Anwendungen.
• Gemeinsame Betreuung durch CSEM und Prof. Kristina Sheas Engineering Design and Computing Laboratory an der ETH Zürich.
• Zugang zu CSEM-Expertise, technischem Erbe, Simulations- und Testfähigkeiten in Präzisionsmechanismen und optomechatronischen Systemen.
• Ein multidisziplinäres und internationales Umfeld mit enger Interaktion zwischen Forschern und Ingenieuren.
• Die Möglichkeit, wissenschaftliche Ergebnisse zu veröffentlichen, während die Forschung in Methoden mit direktem technischen Wert übersetzt wird.
• Attraktive Beschäftigungsbedingungen und Zugang zum Promotionsökosystem der ETH Zürich, vorbehaltlich der geltenden Zulassungs- und Zulassungsvoraussetzungen.

CSEM-Mission und -Werte Wir glauben an eine Zukunft, die gemeinsam gedacht, geteilt und geschaffen wird. Bei CSEM innovieren wir nicht nur, wir stellen uns Technologien vor, die morgen prägen. Seit 1984 ist unser Ziel konstant geblieben: Wissenschaft und Technologie zum Wohle der Gesellschaft zu nutzen. Mit über 650 Mitarbeitern in der ganzen Schweiz bleiben wir unserer Mission treu: Weltklasse-Lösungen für digitale Technologien, Präzisionsfertigung und nachhaltige Energiesysteme zu entwickeln und zu transferieren. Damit befähigen wir die Schweizer Industrie zu Innovationen und bleiben wettbewerbsfähig. Unsere Stärke ist die Exzellenz unseres Volkes. Wir glauben, dass starke Werte die erfolgreiche Entwicklung unserer Organisation sowie die harmonische und ausgewogene Entwicklung aller unserer Mitarbeiter unterstützen. Wir sind

• Ein einzigartiger Platz zwischen Forschung und Industrie an der Spitze neuer Technologien
• Ein innovatives, gemeinnütziges und angestelltes Unternehmen
• Eine dynamische, multidisziplinäre und multikulturelle Umgebung
• Ein Solarteam konzentrierte sich auf Lösungen für Energieherausforderungen für eine nachhaltige Welt

Working@CSEM bedeutet

• Teil einer leidenschaftlichen Gemeinschaft sein
• Flexibilität, attraktive Arbeitsbedingungen und Entwicklungsmöglichkeiten
• Profitieren Sie von einem Managementstil, der auf Vertrauen & Feedback basiert

Bitte einreichen

• Ein kurzes Motivationsschreiben, in dem erklärt wird, warum diese Forschungsfrage zu Ihrem Hintergrund und Ihren Ambitionen passt.
• Lebenslauf, Studienzertifikate und akademische Transkripte.
• Eine kurze Beschreibung oder ein Link zu einem Forschungs-, Software- oder Engineering-Projekt, das Ihren Beitrag am besten demonstriert.
• Kontaktdaten für mindestens zwei akademische oder professionelle Schiedsrichter.

Beschreiben Sie in Ihrem Motivationsschreiben kurz, wie Sie physikbasierte Simulation und maschinelles Lernen kombinieren würden, ohne die Rückverfolgbarkeit oder die technische Glaubwürdigkeit zu verlieren. Die Anwendungen werden nach dem wissenschaftlichen Potenzial, der Tiefe der Grundlagen, dem Nachweis einer unabhängigen Problemlösung und der Ausrichtung auf den interdisziplinären Charakter des Projekts bewertet. Die Stelle wird hauptsächlich am CSEM in Neuenburg angesiedelt sein. Der Doktorand wird auch Zeit an der ETH Zürich verbringen, wie es die Forschungsaktivitäten und die Zusammenarbeit mit dem Engineering Design and Computing Laboratory erfordern. Das Projekt wird als externe Doktorarbeit unter Aufsicht der ETH Zürich durchgeführt, vorbehaltlich der formalen Zulassung und Zulassung der Universität. Wir setzen uns für gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten ein, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Abstammung, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Behinderung, Geschlechtsidentität. Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbungsunterlagen über (CV, Anschreiben, Zertifikate & Diplome) unsere Jobseite. Bevorzugt werden Fachleute, die sich direkt bewerben.

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