Descripción del proyecto
Un nuevo marco respalda el diseño de la turbomaquinaria multifásica más ecológica del mañana
La turbomaquinaria son equipos que transfieren energía a través de la expansión o compresión de un fluido en continuo movimiento a través de álabes rotadores, e incluye turbinas y compresores. La turbomaquinaria multifásica aprovecha varios ciclos de esta expansión o compresión de una serie para alcanzar un diferencial de presión muy elevado desde la entrada hasta la salida. El equipo del proyecto MENTOR, que cuenta con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, está desarrollando un marco de red neuronal profunda que modelizará los efectos de incertidumbre sobre el rendimiento de la turbomaquinaria multifásica en las fases avanzadas del diseño de la turbomaquinaria multifásica. Las turbinas y compresores optimizados con mayores eficiencias contribuirán a los objetivos de neutralidad climática y de sostenibilidad de Europa.
Objetivo
"This fellowship aims to train a talented early career researcher and to contribute to the EU scientific excellence by developing an innovative Multi-fidelity dEep neural Network uncerTainty quantificatiOn and Robust optimization design (MENTOR) framework in order to handle the high dimensionality (HD) uncertain problems in the advanced multistage turbomachinery design process. The applicant is a highly dedicated and motivated young researcher and has been stimulated to propose this novel idea. He has been successively honoured with several prestigious awards including the National Scholarship for PhD Candidate, Excellent PhD Graduates of Beijing, Excellent Doctoral Dissertations Award of Beijing and ASME Young Engineer Turbo Expo Travel Award attributed to his excellent research achievement in cost-efficient uncertainty quantification (UQ) studies.
The traditional UQ methods can hardly control the computation cost for predicting the higher-order moments of multistage turbomachinery performance considering HD input uncertainties. The deep learning technology is a promising approximator in predicting the HD function. Integration of multi-fidelity (MF) methodology with deep neural network (DNN) can further combine their complementary merits. Thus, the novel MF-DNN method is proposed here and its effectiveness in handling a 60-dimensional test function has been preliminarily validated in the Incoming Researcher's recent work. Through this research fellowship, an affordable MENTOR framework will be finally established to investigate the multi-source uncertainty effects on multistage turbomachinery performance. This project has been carefully designed to match the applicant's profile with the strength of Imperial's UQ Lab, and thus will facilitate excellent two-way knowledge transfer and training activities. Successful completion of this fellowship will contribute to achieving the goal of the EU's ""Green Deal"" and will benefit the applicant's academic career prospect."
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales matemáticas matemáticas aplicadas física matemática
- ciencias naturales matemáticas matemáticas aplicadas sistemas dinámicos
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial inteligencia computacional
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2020
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
SW7 2AZ London
Reino Unido
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.