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一、長柔葉片流固耦合建模與CFD二次開發 1. 基于OpenFOAM等開源CFD框架進行二次開發，構建長柔葉片流固耦合求解器，實現氣動載荷（非定常流場）與結構響應（彎扭振動）的耦合仿真，獨立開發界面載荷傳遞算法。 2. 結合OpenFOAM二次開發模塊，模擬極端工況（如湍流、陣風）下的葉片顫振特性，提出基于流場反饋的顫振抑制模型。 二、氣動與結構模型的降階及代理模型自主開發 1. 獨立開發降階模型（ROM）算法：基于POD/DMD理論，用C 或Python編寫適用于葉片非定常氣動特性的降階模塊，將全三維仿真效率提升20倍以上，確保降階誤差≤5%。 2. 構建自主代理模型：設計融合高斯過程回歸（GPR）與貝葉斯優化的代理模型框架，替代傳統CFD/FEA仿真，實現葉片氣動性能（如升阻比）與結構參數（如鋪層角度）的快速映射，支持參數化設計迭代。 3. 開發模型驗證工具鏈，通過對比高保真仿真與降階/代理模型結果，建立誤差修正機制，確保工程應用可靠性。 三、風力機多學科優化框架的自主搭建 1. 獨立搭建多學科優化（MDO）流程：耦合自主開發的流固耦合模型、降階模塊及結構強度分析代碼，形成“氣動-結構-控制”多目標優化閉環。 2. 設計混合優化算法：結合NSGA-II全局尋優與梯度下降局部優化，實現葉片厚度分布、扭角等參數的智能迭代，在滿足強度要求的前提下，降低葉片質量≥8%。 四、物理信息神經網絡（PINN）的獨立構建與耦合應用 1. 基于PyTorch/TensorFlow自主搭建PINN架構，整合Navier-Stokes方程與葉片結構動力學方程約束，實現流場壓力分布與葉片變形的端到端預測，獨立開發自適應采樣算法提升小樣本場景下的預測精度。 2. 開發PINN與自主CFD求解器的耦合模塊，通過物理信息約束修正流場仿真偏差，將復雜流動（如葉尖渦脫落）的模擬誤差降低1個數量級。 3. 探索多尺度PINN建模，用編程實現微觀材料損傷（如纖維斷裂）與宏觀結構響應的關聯學習，支撐葉片壽命預測。" "核心技能要求 1.博士學歷， 精通OpenFOAM二次開發（熟悉Solver編寫、庫函數調用），具備Fortran/C /Python編程能力，能獨立完成CFD求解器模塊開發； 2.掌握POD/DMD降階、PINN建模等算法的底層實現，而非依賴現成工具； 3.有流固耦合或氣動彈性建模經驗，能自主推導核心方程并轉化為可執行代碼。 聚焦基礎技術的自主研發能力，弱化商業軟件依賴，通過OpenFOAM二次開發、算法編程及獨立建模，推動風力機核心技術的底層突破。" "核心技能要求 1.博士學歷， 精通OpenFOAM二次開發（熟悉Solver編寫、庫函數調用），具備Fortran/C /Python編程能力，能獨立完成CFD求解器模塊開發； 2.掌握POD/DMD降階、PINN建模等算法的底層實現，而非依賴現成工具； 3.有流固耦合或氣動彈性建模經驗，能自主推導核心方程并轉化為可執行代碼。 聚焦基礎技術的自主研發能力，弱化商業軟件依賴，通過OpenFOAM二次開發、算法編程及獨立建模，推動風力機核心技術的底層突破。"