研究方向
- 计算流体动力学（CFD）与数据驱动建模的交叉应用，研究如何通过科学机器学习和生成性人工智能（Generative AI）来优化和预测复杂物理系统的行为。
- 动态系统理论与机器学习，开发新的建模方法和控制算法，以加速科学计算和工程系统的优化过程。
- 复杂系统的建模与控制，特别是如何在航空、能源、工程设计等领域中应用数据驱动方法来处理和分析大型动态系统。
- 机器学习与流体动力学、智能优化算法与多物理系统控制的深度结合，探索自动化与智能化系统在工业和科学领域的应用。
项目安排与资助
本项目为全日制博士项目，学制为4-5 年（48-60 个月）。仅招收1 人。
适合背景
机械工程、航空航天工程、电子工程、工程力学、计算流体力学、应用数学、计算机科学、控制工程、能源与动力工程
基本要求
- 学术背景：机械或电子工程硕士，且对科学机器学习、计算建模以及推进物理系统人工智能前沿充满热情
- 成绩要求：GPA≥3.7
- 语言要求： TOEFL：88； 或IELTS：6.5; 已取得英语授课国家学士/硕士学位的可申请豁免语言
- 推荐信：提供2 封学术推荐信
优先条件
拥有研究经验的候选人更具青睐。
申请材料
- 个人陈述；
- 简历（包含教育、就业和实习历史的详细信息，以及任何有关的研究经验）；
- 2 封学术推荐信；
- 过往成绩单及学位证书；
- GRE/GMAT 成绩报告（非必须）；
- 财务档案（3 个月内的，并且明确说明账户持有人姓名和可用的美元资金数额）；
- 护照身份信息页复印件。
申请时间
春季入学申请截止日期：8 月15 日秋季入学申请截止日期：12 月15 日
申请流程
即日起至11月申请人提交英文简历及相关材料，我们将进行初步评估12 月通过初筛者将被邀请与潜在导师面试1 月15 日前面试通过后，需通过官网正式递交申请材料2-3 月入围候选人由学院招生委员会组织面试4 月获得录取通知注：以上为秋季入学申请流程时间节点。
学费与生活成本
生活费
约25,706 美元/年（视个人情况而定）。
- 学费：2025-26 学年，64,400 美元/年（注：学费每年略有涨幅）。
毕业后发展
伦斯勒理工学院（RPI）在航空航天和机械工程领域拥有深厚的研究传统，其博士毕业生以扎实的理论功底和强大的解决复杂工程问题的能力著称。毕业生通常在学术界、高端工业研发和国家核心科研机构中拥有极强的竞争力。
整体薪资水平颇具吸引力，在美国，进入工业界的博士毕业生起薪普遍在11 万至16 万美元之间，具体取决于行业和地区；进入学术界或国家实验室的薪酬体系不同，通常起薪相对较低但福利完善且职业发展路径稳定。- 航空航天与国防：在毕业生可进入航空航天巨头（如洛克希德·马丁、波音、诺斯罗普·格鲁曼）或NASA 等机构，从事飞行器设计、推进系统、结构动力学、空气动力学以及先进制造工艺的核心研发工作。
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先进制造与机器人：在自动化、增材制造（3D 打印）和智能机器人领域，毕业生是研发骨干，服务于从高端装备制造商到科技公司的广泛领域，推动工业4.0 变革。- 能源与动力系统：在专注于涡轮机械、可再生能源系统、推进技术及热管理系统研发，就业方向包括电力公司、能源设备制造商和汽车/航空企业的动力部门。
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微纳米系统与前沿科技：在微机电系统（MEMS）、纳米技术及先进材料领域进行跨学科研究，为半导体、传感器和下一代微型化设备提供创新解决方案。- 学术界与国家级研究：部分博士毕业生选择进入大学任教，或加入阿贡、橡树岭等国家实验室，从事基础性、前瞻性的科学研究，培养未来工程师。
