PhD scholarship in Uncertainty Quantification & Technology Qualification for Advanced Wind Turbine Components - DTU Wind
Oversigt og nøgleindsigter
PhD-stipendiatstilling hos DTU Wind i Roskilde fokuserer på usikkerhedskvantificering og teknologi kvalifikation for avancerede vindmølledelkomponenter, med mulighed for at forme fremtiden for bæredygtige energisystemer.
Højdepunkter
- Forskning i usikkerhedskvantificering for næste generations vindmøllekomponenter.
- Integration af UQ-metoder i digitale tvillingeplatforme.
- Bidrag til den grønne omstilling og turbine teknologi.
Påkrævede kvalifikationer
- • Motiveret og analytisk tilgang.
- • Interesse i komplekse multi-fysiske modeller.
- • Lyst til at udvikle probabilistiske metoder og simuleringsteknikker.
Ønskværdige kvalifikationer
- • Erfaring med Bayesian inference og stokastisk simulering.
- • Kendskab til internationale kvalifikations- og certificeringsstandarder.
Den ideale kandidat
En forsker, der er nysgerrig efter videnskab, nyder at arbejde med avanceret computational science og er drevet af at forbedre pålideligheden af vedvarende energisystemer. Skal være ambitiøs og have en stærk interesse i at arbejde i krydsfeltet mellem ingeniørvidenskab og data.
Jobdetaljer
Jobbeskrivelse
Jobbeskrivelse
If you are aspiring to shape the future of industrial R&D or academia - particularly in the rapidly evolving areas of uncertainty quantification, digital twinning, and advanced material technologies - this PhD position offers a unique opportunity. As part of MET2ADAPT, you will investigate some of the most challenging and high-impact questions surrounding the validation, certification, and long-term performance of next-generation wind turbine components enhanced with meta-materials.
We are seeking a motivated, analytical, and ambitious researcher who is passionate about enabling safer, more reliable, and more sustainable renewable energy systems. You are driven by scientific curiosity, enjoy working with complex multi-physics models, and are eager to advance probabilistic methods, machine learning tools, and simulation techniques. If you thrive at the intersection of engineering, data, and advanced computational science, this position will allow you to contribute meaningfully to the green transition while shaping the future of turbine technology.
Project Responsibilities and Qualifications
As a Doctoral Candidate in the MET2ADAPT network, your primary research tasks will focus on developing an advanced framework for uncertainty quantification (UQ) and technology qualification for next-generation wind turbine components, including blades enhanced with adaptive meta-materials. You will work on modelling the sources and propagation of uncertainties arising from material behaviour, aerodynamic and structural loading, environmental exposure, and manufacturing variability, and determine how these factors influence performance, safety, and lifetime predictions.
Your research will involve constructing probabilistic and statistical models—such as Bayesian inference, stochastic simulation, and surrogate modelling—to quantify performance envelopes, reliability metrics, and certification-relevant indicators. A central aspect of your work will be integrating these UQ methods into digital-twin platforms, enabling continuous reliability assessment and supporting compliance with international qualification and certification standards.
Application procedure
Your complete online application must be submitted no later than 10 February 2026 (23:59 Danish time). Applications must be submitted as one PDF file containing all materials to be given consideration. To apply, please open the link "Apply now", fill out the online application form, and attach all your materials in English in one PDF file. The file must include:
- A letter motivating the application (cover letter)
- Curriculum vitae
- Grade transcripts and BSc/MSc diploma (in English) including official description of grading scale
You may apply prior to obtaining your master's degree but cannot begin before having received it. Applications received after the deadline will not be considered.
Karrierevej
Typisk karriereforløb
Postdoc-forsker
Forskningsleder
Professor i vindenergi
Vækstpotentiale
Denne PhD-stilling har et betydeligt vækstpotentiale, da den adresserer kritiske aspekter af fremtidens vindteknologi gennem avancerede forskningsmetoder. Kandidater kan forvente at spille en central rolle i både akademisk forskning og industriudvikling, særligt inden for grøn teknologi og vedvarende energi.
Overførbare færdigheder
Branchekontekst
Denne stilling er afgørende i vindenergi-sektoren, da den fokuserer på at forbedre sikkerhed og pålidelighed af fremtidige vindmøllekomponenter. Det bidrager til den grønne omstilling ved at fremme anvendelsen af avancerede materialer og digitale tvillinger i teknologikvalifikation.
Færdighedsanalyse
Kritiske færdigheder
Udvikling af rammer for kvantificering af usikkerheder i næste generations vindmølledelkomponenter.
Udarbejdelse af probabilistiske modeller såsom Bayesian inference og stochastic simulation til at kvantificere ydeevne og pålidelighed.
Vigtige færdigheder
Integrering af UQ metoder i digitale tvillingplatforme for kontinuerlig pålidelighedsvurdering.
Anvendelse af maskinlæringsteknikker til at fremme probabilistiske metoder og simuleringsteknikker.
Arbejder med komplekse multi-fysik modeller for at forbedre møllekomponenternes ydeevne.
Ønskværdige færdigheder
Stærk interesse i videnskabelig forskning og analytisk problemløsning.
Mest kritiske færdigheder
Sådan fremhæver du din erfaring
Fremhæv din erfaring med at udvikle probabilistiske modeller og anvende dem i digitale tvillingplatforme. Beskriv et projekt, hvor du har arbejdet med kvantificering af usikkerheder, og hvordan dette har bidraget til at forbedre pålideligheden og sikkerheden af teknologiske systemer.
Interviewforberedelse
Sandsynlige spørgsmål
Kan du forklare, hvad usikkerhedskvantificering betyder i sammenhæng med vindmølleteknologi?
tekniskTip: Giv en kort forklaring på usikkerhedskvantificering og relater det specifikt til anvendelsen i vindmøller. Brug eksempler, hvis muligt.
Beskriv en situation, hvor du har arbejdet med komplekse multi-fysiske modeller.
erfaringTip: Vælg en specifik situation fra din erfaring, hvor du har arbejdet med multi-fysiske modeller, og beskriv processen, de anvendte teknikker og resultaterne.
Hvordan vil du integrere probabilistiske metoder i udviklingen af digitale tvillinger for vindmøllekomponenter?
tekniskTip: Beskriv de trin og metoder, du vil bruge til at integrere probabilistiske metoder i digitale tvillingeplatforme, og hvordan dette kan forbedre pålidelighedsvurderingen.
Hvordan håndterer du udfordringer, når du arbejder med tværfaglige projekter?
situationTip: Beskriv din tilgang til samarbejde og problemløsning, når du arbejder med tværfaglige teams, og giv eksempler på tidligere erfaringer.
Hvad motiverer dig til at arbejde inden for vedvarende energiteknologier, især vindmøller?
kulturTip: Del din personlige motivation og passion for vedvarende energi samt eventuelle relevante erfaringer, der har formet din interesse.
Spørgsmål du kan stille
- Hvordan er samarbejdet struktureret inden for MET2ADAPT-netværket?
- Hvilke udfordringer forventer I, at den valgte kandidat vil skulle håndtere i dette projekt?
- Hvordan måler I succes og fremskridt i dette forskningsprojekt?
Tale punkter
- Stærk baggrund i avanceret materialeteknologi og usikkerhedskvantificering.
- Erfaring med anvendelse af statistiske modeller i ingeniørprojekter.
- Passion for at bidrage til den grønne omstilling gennem innovation i vedvarende energi.
Bekymringspunkter at være opmærksom på
- Manglende erfaring med probabilistiske modeller og simuleringsteknikker.
- Utilstrækkelig forståelse af digitale tvillingeplatforme og deres anvendelse.
Ansøgningsstrategi
Ansøgningstips
- Sørg for, at din ansøgning er skræddersyet til de specifikke forskningsområder, der er nævnt i jobbeskrivelsen, som usikkerhedskvantisering og digitale tvillinger.
- Fremhæv din erfaring med probabilistiske modeller og maskinlæring i både din ansøgning og CV.
- Indsend din ansøgning i god tid inden deadline og sørg for, at alle dokumenter er samlet i én PDF-fil i overensstemmelse med ansøgningsinstruktionerne.
Nøgleord at inkludere
Fokus i ansøgningen
Fremhæv din passion for vedvarende energi og din erfaring med komplekse multi-fysiske modeller samt din evne til at anvende maskinlæring til at forbedre pålideligheden af turbinekomponenter.
Tilpasning af CV
Fremhæv relevante projekter og kurser inden for probabilistiske metoder og avancerede materialeteknologier, og inkludér konkrete eksempler, hvor du har anvendt disse færdigheder i tidligere forskning eller projekter.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad indebærer stillingen som PhD-stipendiat ved DTU Wind?
Stillingen indebærer forskning i usikkerhedskvantificering og teknologi-kvalifikation for avancerede vindmøllekomponenter, herunder udvikling af rammer for at kvantificere præstations- og pålidelighedsmål.
Hvilke kvalifikationer kræves for at ansøge om PhD-stipendiet?
Ansøgere skal have en stærk baggrund i ingeniørvidenskab, dataanalyse eller avanceret computational science og bør være motiverede for at arbejde med multi-fysik modeller og probabilistiske metoder.
Hvad tilbyder DTU Wind som arbejdsgiver?
DTU Wind tilbyder en unik mulighed for at forme fremtiden for R&D og akademia inden for vedvarende energi, samt adgang til avancerede forskningsfaciliteter og et internationalt forskningsmiljø.
Hvordan beskrives arbejdsmiljøet hos DTU Wind?
Arbejdsmiljøet hos DTU Wind er dynamisk og tværfagligt, med fokus på innovation inden for grøn teknologi og samarbejde med internationale partnere i MET2ADAPT netværket.
Hvad forventes af en PhD-stipendiat i denne stilling?
Der forventes, at stipendiaten er analytisk, ambitiøs og videnskabeligt nysgerrig, med evnen til at integrere UQ-metoder i digitale tvillingeplatforme og bidrage til overholdelse af internationale standarder.
Hvordan ansøger man om PhD-stillingen ved DTU Wind?
Ansøgninger skal indsendes online som én PDF-fil med alle nødvendige dokumenter, herunder en motiveret ansøgning, CV, og karakterudskrifter, inden den 10. februar 2026.
Kan man ansøge, hvis man endnu ikke har afsluttet sin kandidatgrad?
Ja, man kan ansøge inden afslutningen af sin kandidatgrad, men man kan ikke begynde i stillingen før graden er opnået.