Beca para Doctorado en Ingeniería, Computación y Medio Ambiente

El peening de choque láser (LSP) y el peening de disparo (SP) pueden mejorar en gran medida el rendimiento de fatiga de los componentes metálicos al introducir un esfuerzo residual de compresión. Tras el proceso de peening, la alta energía impacta la superficie del componente de una manera de onda de choque láser o una gran cantidad de pequeños medios de peening esféricos que siguen el movimiento, la formación y la reorganización de defectos, como dislocaciones y gemelos. Esto conduce a la posible generación de nuevos límites de grano y refinamiento de grano. Se ha demostrado que la mejora en las propiedades mecánicas y la vida útil de la fatiga de las aleaciones metálicas está relacionada con los defectos y la variación microestructural incurridos por el proceso de peening. Sin embargo, el comportamiento y el mecanismo de evolución del refinamiento de granos bajo el punto máximo aún no está claro. Esto es crítico para la ingeniería de superficies de materiales y sus aplicaciones prácticas, como la industrialización de fabricación aditiva.

El objetivo de este programa de doctorado es investigar el mecanismo del refinamiento de granos durante el proceso LSP y SP utilizando diversas técnicas de caracterización. Este programa proporcionará información útil para la nanocristalización de superficies desde el punto de vista fundamental.

Mayores informes beca

Beca para Doctorado en Inteligencia Artificial

El advenimiento de 5G y el desarrollo de 6G permitirán la conexión de grandes cantidades de dispositivos portátiles, generando grandes volúmenes de datos. Para manejar los Big Data que se espera generar en futuras comunicaciones de Internet de cosas portátiles (IoWT), necesitamos adquirir una comprensión fundamental de los mecanismos de propagación encontrados en las comunicaciones de IoWT, así como desarrollar metodologías eficientes para el modelado de canales inalámbricos. La investigación sobre la convergencia de la IA y la comunicación inalámbrica está recibiendo considerable atención a escala mundial. Animado por esto, este proyecto buscará desarrollar modelos basados en IA para caracterizar con precisión la propagación de señal experimentada en las comunicaciones de IoWT y predecir el comportamiento de la actividad y la sombra del usuario. La metodología de investigación incluye diseño experimental, mediciones de canales, procesamiento de señales, análisis matemático y análisis empírico, lo que lleva a nuevos modelos impactantes que permiten el futuro IoWT.

Mayores informes beca