加入Synopsys Simpleware软件，CYBERNET Multiscale。Sim和岛津株式会社于2022年10月13日星期四举行了关于复合材料分析集成实际测试和CAE的网络研讨会。
了解更多并在这里注册:https://register.gotowebinar.com/rt/204553566873541131?source=万博manbetx平台iMechanica
https://www.sascom.org/2022/09/12/sascom-masterclass-composite-materials..。
求解拓扑优化问题的计算量非常大，特别是在要求高分辨率结果的情况下。在目前的工作中，提出了一种与问题无关的机器学习(PIML)技术，以减少与有限元分析(FEA)相关的计算时间，这构成了求解过程的主要瓶颈。
我想提请您注意我们最近提出的基于半经验模型(LEFM)和神经网络的预测方法，利用物理知识机器学习的概念。We展示基于材料缺陷的最先进疲劳预测模型的准确性如何通过基于物理的机器学习考虑额外的形态特征而显著提高。
美国东北大学机械工程系招收材料科学与力学相关的电弧增材制造(WAAM)博士后。这项工作的目的是调查残余应力的热力学原因，并通过实验和建模方法评估总体建造质量。FLIR和其他非接触式测量技术将用于现场过程监测。
马杰，尹道琛，盛智，程健，郑贾*，李腾，曲绍兴，水凝胶的延迟拉伸不稳定性，固体力学与物理学报，168,105052 (2022)
普渡大学工程学院正在接受吉尔布雷斯博士后奖学金的申请。有关此计划的资料载于:
https://engineering.purdue.edu/Engr/Research/GilbrethFellowships#topics
具体来说，我在此邀请对骨变形和骨折研究感兴趣的候选人申请:
机械工程学院正在招收生物力学领域的终身教职。
职位描述见:https://careers.purdue.edu/job/West-Lafayette-Assistant-or-Associate-Professor-of-Mechanical-Engineering-Biomechanics-IN-47906/932366300/
计算软物质实验室(https://farokhirad.com新泽西理工学院(NJIT)在2023年春季或秋季开始招收机械工程全额资助的博士职位。
成功的候选人将在多相流和界面传输现象领域进行研究，涉及液滴/颗粒相互作用。
突出了
•提出了TMD单层的有限变形晶体弹性膜模型。
•中间表面的应变和两个法向拉伸描述了变形。
•连续超弹性应变能由原子间势获得。
•本模型与纯原子模拟相吻合。
摘要
亲爱的所有,
您是否有兴趣成为新型网络启发模型的先驱，以预测异质材料的性质?奥胡斯大学机械与生产工程系邀请您申请一个为期两年半的博士后职位。
预计入职日期及工作期限这是一个为期两年半的职位，由2022年12月1日或尽早开始。
博士后职位空缺孟的小组上海交通大学机械工程学院。欢迎拥有(即将获得)固体/流体力学、波动动力学、材料工程等领域博士学位者申请。
用于模拟纳米结构行为的均质本构模型通常基于柯西-伯恩假设，该假设通过将原子信息与假定的均匀变形场相关联来寻求材料的基本性质。众所周知，在有限变形中，温度对柯西-伯恩假设的有效性和大小依赖性有深远的影响。
本月加入Synopsys和nTopology的Simpleware产品组，参加针对特定患者手术指南的自动分割和设计工作流程的网络研讨会。
了解更多信息并在这里注册此免费活动:https://register.gotowebinar.com/register/3232312822632785679?source=iMe..。
你好,
我们密歇根理工大学机械工程-工程力学(MEEM)系目前正在太空技术、航空航天技术、NVH、声学/噪声控制、复合材料和电动汽车领域寻找优秀的新同事。不过，我们对其他领域也持开放态度。我们目前正在寻求填补所有级别的终身职位。寻找并鼓励有才华的高级研究生、博士后和同事申请机会是具有挑战性的。
我正在寻找几年的博士后加入我的断裂变分相场模型研究小组麦克马斯特大学。
鉴于我们在过去几年的大幅增长，MatchID认为现在是时候扩大我们的视野并从一个分拆公司发展成为一个真正国际化的规模化公司。为此目的，我们将设立一个美国子公司这不仅将使我们在当地有实体存在，而且还有助于更直接地向潜在客户传达我们的理念，以获得广泛的应用和垂直市场。
米兰理工大学招收土木工程博士，课题为“农业光伏:脱碳和智能农业的综合结构优化和数据分析”;现将动机和目标以及所要发展的方法和技术简述如下。
柏仁恒，曹顺泽，张一辉
清华大学工程力学系“，
1.简介
标题:建模与仿真工程师
类别:行业全职职位
雇主:斯伦贝谢科技公司
位置:美国，德克萨斯州，糖地
开放日期: 09/01/2022
介绍
形状记忆聚合物基晶格超材料的大变形．机械工程学报(2019)10593
请联系raj.gopalaswamy@novelis.com如果你认为你有科学技术与管理经验相结合的话。
职位概述
在本课程中，您将充分学习如何将新的材料信息学方法融入到您自己的材料建模、分析和设计过程中，以利用最近的人工智能突破，如语言模型(如GPT-3、BERT、LaMDA等)，DNA和蛋白质模型(如AlphaFold)，从分子到宏观结构应用的图神经网络，以及适用于计算机视觉的一系列方法，包括扩散模型(如在DALL-E 2或Imagen中使用)。专门用于材料的分析、设计和建模。该课程包括讲座、动手实验室和诊所，为学生提供沉浸式体验。参与者将学习在材料开发中部署机器学习的基础知识和技术，并获得从数据挖掘到逆向设计等各种应用的最先进工具的第一手了解。我们将涵盖从分子到连续体的尺度。
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