智能车辆系统工程与仿真硕士 MSc

专业概况

通过数学、力学、电气工程与数据方法研究车辆结构、动力学、控制、传感与系统仿真。本科阶段培养经过验证的车辆子系统模型；硕士阶段深化系统架构、耦合能量与热力学系统、状态估计及数字孪生集成。

汽车与交通——巴黎高等汽车科学与交通学院，学制：2年。

硕士（MSc）课程以相关本科基础为起点，进一步深化研究方法、处理复杂案例，并开展独立研究或应用项目。

培养方向

智能车辆系统；车辆能源系统；状态监测与仿真。所有培养方向共享同一核心课程。申请时请注明意向培养方向；实际开设情况将在录取前予以确认。

学习成果

提升架构工程能力，涵盖需求分析、接口设计与模型规划，阐明方法、证据与局限性。

培养系统耦合技能，涵盖动力总成、能源与热管理，阐释方法、依据及局限性。

提升数据模型能力，涵盖状态估计与模型更新，阐明方法、证据与局限性。

培养测试与验证技能，涵盖场景、误差与可靠性，阐释方法、依据及局限性。

提升运营优化能力，涵盖运行监测、维护管理与能效提升，阐明方法、证据与局限性。

提升综合项目能力，涵盖数字孪生集成与优化评估，阐明方法、证据与局限性。

学习内容与能力模块

学习进阶路径

第一年：深化专业方法，开展文献或案例研究，并确定独立项目选题。

第二年：完成研究型或应用型项目，评估方法与成果，提交最终报告并进行口头答辩。

项目与实践

整合车辆数字孪生并评估系统行为、运营改进效果及模型局限性。

记录问题、工作过程、个人贡献、验证依据及局限性。团队项目中对个人贡献单独进行考核。实习安排及外部项目取决于实际安排情况。

教学与考核

技术阅读、工程案例、有据可查的练习与专业仿真，培养有理有据的分析能力与实践判断力。

作业、案例或实验报告、阶段性项目及最终答辩将对准确性、研究方法、证据质量、实践可靠性和表达能力进行综合考核。各项考核权重、补考规则及延期规定将在教学开始前公布。Moodle可支持资源共享、作业提交、测验及反馈；专项实践活动将单独考核。

入学要求

请提供相关本科学习经历或同等经验的证明材料。本科（Bachelor）申请人应具备数学与基础自然科学基础；硕士（MSc）申请人须说明在工程、车辆、交通或数据领域的相关学习背景。来自其他领域的申请人将接受评估，以确认是否需要补充基础要求。

提交学历证明、成绩单、简历、动机陈述及所需项目材料。招生简章将公布教学语言、语言能力证明及文件翻译要求。网站语言不决定教学语言。

课程修读与校颁文凭

完成全部必修模块与考核、最终项目及口头答辩。课程结束后颁发智能车辆系统工程与仿真校颁硕士（MSc）文凭。

职业发展

车辆系统工程项目；仿真与验证；数字化工程。就业取决于个人技能、经验与雇主要求。受监管工作须持有相应资质与授权。继续深造由接收院校自行考核。

申请

在预申请中选择该专业及就读层次。招生部门将审核材料并与申请人联系。预申请不构成录取或付款承诺。

联系方式： admissions@espast.fr.