今天，我们为大家解析的是伦敦国王学院博士研究项目。
“Next Generation Simulation for Pharmaceuticals Manufacture”
学校及专业介绍
学校概况
伦敦国王学院（King's College London，简称KCL）成立于1829年，是英国最古老的大学级机构之一，也是伦敦大学的创始学院之一。学校在2026年QS世界大学排名中位列第31位，在2025年泰晤士高等教育世界大学排名中并列第36位。在工程学科方面，KCL在英国排名第15位，全球排名第219位。学校在五个主要校区运营：历史悠久的河岸校区、盖伊校区、圣托马斯校区、滑铁卢校区，以及丹麦的一个校区。
院系介绍
院系设置：本项目隶属于自然数学与工程科学学院下的工程系。工程教学在KCL始于1838年，比达勒姆大学晚一年，是英国第二所建立的工程学院。工程系包含化学、工程、信息学、数学和物理等多个部门。
科研条件：工程系拥有先进的高性能计算设施，支持大规模并行计算。实验室配备了最新的仿真软件和硬件设备，为博士生提供充足的研究资源。KCL在实验物理教学方面是英国首创，历史上培养了多位诺贝尔奖获得者。
招生专业介绍
项目名称：下一代制药制造仿真（Next Generation Simulation for Pharmaceuticals Manufacture）
培养目标：本项目致力于培养具备先进仿真技术能力的复合型人才，专注于制药制造过程中的多相态、多尺度系统数值建模。项目将培养学生掌握高保真度仿真结果训练AI神经网络进行快速仿真和设计的能力，为制药工业4.0时代的智能制造提供技术支撑。
就业前景：计算流体力学（CFD）在制药行业的应用正在快速增长，特别是在持续制造、工艺优化和数字孪生技术方面。毕业生可在以下领域发展：
- 制药企业的工艺开发与优化部门
- 仿真软件公司的技术研发岗位
- 科研院所的计算科学研究团队
- 工程咨询公司的数值仿真专家
- 高科技制造企业的数字化转型团队
申请要求
1.学术要求
基本学历要求：
- 申请者需要持有或预期获得非常优秀的本科学位（至少为二等一荣誉学位或国际同等学历）
- 特别寻找已获得或正在攻读一等荣誉学位或国际同等学历的候选人
专业背景要求：
- 在热流体相关学科领域表现优异
- 具备强大的计算工作能力
- 建议具备以下相关背景：应用数学、计算物理、机械工程、化学工程、软件工程等
2.语言要求
对于非英语母语申请者，需要满足英语语言要求：
- IELTS总分通常要求6.5分，各单项不低于6.0分
- 或其他等效的英语水平证明（如TOEFL、PTE等）
项目特色与优势
- 技术前沿性：项目采用无网格光滑粒子流体动力学（SPH）方法，这是一种拉格朗日粒子方法，在处理自由表面流动和多相流问题方面具有显著优势
- 跨学科融合：结合计算数学、流体力学、人工智能、化学工程等多个学科，培养复合型人才
- 产业应用导向：聚焦制药制造这一高增长行业，CFD仿真技术可显著减少实验次数，提高设计质量，降低能耗
- 国际化研究环境：提供参加国际会议和展示研究成果的机会，拓展学术视野
- 技术可迁移性：所学技术同样适用于核能、热管理、传输系统等其他工程领域
有话说
项目理解
- 交叉学科：本项目属于计算科学与工程、流体力学、制药工程的交叉研究领域。融合了数值分析、物理建模、人工智能等多个学科，体现了现代科学研究的跨学科特征。项目既有深厚的数学物理基础，又具有明确的工程应用导向。
- 研究目标项目的核心目标是建立高效准确的制药制造过程仿真系统，实现对复杂多相流动的精确预测。通过开发SPH与传统方法的混合仿真技术，提高仿真精度和计算效率。最终目标是构建智能化的设计优化平台，为制药工业提供强有力的数字化工具。
- 技术手段项目采用多种先进的数值方法，包括无网格SPH方法、高阶有限体积法、多相流建模技术等。结合机器学习算法训练快速代理模型，实现实时仿真能力。技术路线体现了从基础理论到工程应用的完整链条。
- 理论贡献项目将为多相流数值方法、SPH理论、制药工程仿真等学科领域贡献新的理论成果。特别是在SPH方法处理复杂边界条件、多相界面追踪、AI加速仿真等方面的创新，将推动相关理论的发展。
- 应用价值项目具有直接的工业应用价值，可显著提高制药制造的效率和质量。仿真技术能够减少实验数量，加快设计周期，降低能耗，为制药企业带来实际经济效益。同时，技术成果可推广到其他流程工业，具有广泛的应用前景。
创新思考
- 前沿方向：项目可向量子计算与仿真的结合方向发展，探索量子算法在多相流问题中的应用。同时可考虑与生物信息学交叉，研究药物分子层面的流动行为。微观-宏观多尺度耦合仿真也是重要的发展方向，能够实现从分子到工业装置的全尺度建模。
- 技术手段创新可引入图神经网络处理复杂几何的流场问题，利用强化学习优化仿真参数。探索云计算与边缘计算结合的分布式仿真架构，实现实时工业仿真。同时考虑采用物理信息神经网络（PINN）提高AI模型的物理一致性。
- 理论框架构建建立制药制造数字孪生的理论框架，包括物理模型、数据融合、不确定性量化等核心组件。发展基于SPH的多尺度建模理论，连接微观分子动力学与宏观流体力学。构建智能仿真的理论体系，实现自适应网格、自优化算法等功能。
- 应用拓展思考技术可扩展到生物制药、食品工业、化妆品制造等相关领域。考虑与工业物联网结合，实现实时监控与智能控制。探索在个性化医疗、精准制药中的应用，为定制化生产提供技术支持。
- 实践意义提升建立产学研合作平台，加强与制药企业的深度合作。开发用户友好的仿真软件，降低技术应用门槛。培养跨学科人才，建设制药工程仿真的人才梯队。推动行业标准制定，促进仿真技术的标准化应用。
- 国际影响力思考加强与国际顶尖研究机构的合作，参与全球性的科研项目。在重要国际会议上展示研究成果，提升学术声誉。推动建立国际制药仿真联盟，制定行业技术路线图。发起国际标准化工作，在全球技术标准制定中发挥引领作用。
- 学科交叉创新探索与材料科学的结合，研究新型药物载体的设计制备。与环境科学交叉，关注制药过程的绿色化和可持续发展。结合系统工程理论，实现制药全流程的系统优化。引入经济学模型，进行技术经济一体化分析。
- 其他创新优化点建立开源仿真平台，促进学术界和工业界的技术共享。开发移动端仿真应用，实现随时随地的快速计算。考虑虚拟现实技术的应用，提供沉浸式的仿真体验。建立仿真数据库，为机器学习提供高质量训练数据。
博士背景
Felix，美国top10学院物理学系博士生，专注于量子计算和凝聚态物理的交叉研究。擅长运用量子场论和拓扑量子计算方法，探索拓扑绝缘体和超导体中的新奇量子态。在研究Majorana费米子在量子计算中的应用方面取得重要突破。曾获美国物理学会最佳学生论文奖，研究成果发表于《Nature Physics》和《Physical Review Letters》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
