【19调剂】西藏农牧学院导师招收调剂生(水利水电工程专业、学硕)

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郭老师,教授,1997年获大连理工大学工学博士学位,1999年完成博士后研究工作。现为西藏农牧学院副院长。从事水利水电领域结构理论计算分析、室内模型,现场原型动力试验、水利水电工程强震安全监测与灾害监测与应急分析等工作。作为项目负责人、技术负责人以及项目主要参加人所完成相关的科研项目50余项,其中作为项目负责人完成的科研项目30余项。负责并完成省部级科技项目5项,负责并完成国家自然科学基金项目2项。参与了2部规范标准的编写工作。发表论文40余篇,合作出版专著2部。自主研发软件3项,主持研制专业仪器设备1项。负责西藏自治区水利科技项目2项,主持完成了“西藏自治区‘十二五’水资源保护规划”、“西藏自治区水利科技发展与国际合作‘十二五’规划”和“西藏自治区‘十二五’节水型社会建设规划”等工作。

合作研究:
与清华大学、河海大学、北京理工大学、人民大学、大连理工大学、北京工业大学、中国水利水电科学研究院、南京水利水电科学研究院、长江科学院等国内多家高校与科研单位有长期的业务交流与合作。
主要研究方向:
1大坝强震安全监测及快速分析,信息远程分级管理的技术开发与研究。
2结构振动试验数值分析的理论与方法研究

一般研究方向:
1.灾害监测与应急机制研究,地理信息系统在灾害监测与分析中的应用
2.高原生态水利与水资源

调剂专业:
水利水电工程
学生专业背景要求:
力学、水工结构、土木工程、数学、计算机、水资源、水生生态学

联系方式:有意者请发一般格式的调剂申请表或简历至gfc1940@163.com

信息来源网址:

http://muchong.com/t-13296806-1

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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