Advanced Mechanical Engineering (15 months) MSc

Brunel University of London

• To provide students with the ability to employ advanced numerical models for the analysis of complex problems in engineering.
• To reinforce the awareness of advances in - and constraints on - engineering design.

• To complete and report on a soundly executed and constructed programme of investigation, analysis and research containing original work.
• In addition to the compulsory modules, you will choose one of the two themes below and study three of the four modules available in the chosen theme.

Students work nominally in groups of 3-5 to prepare a novel design for a particular mechanical engineering system or product. They will be required to work from an initial design brief to produce the product design specification and the necessary planning and management strategies. Using these procedures students will learn and apply the techniques and skills necessary to carry out the design of a multidisciplinary or cross-disciplinary system or product. As part of the outcome of this work they will be required to produce a final technical specification including cost justification. They will also be expected to provide performance justification, the specification of appropriate manufacturing techniques and provision for accommodating environmental effects.

• Building upon the introductory principles of actuation, sensing, and control methods.
• Providing advanced understanding of modelling and analysing methods in time and frequency domain.
• Providing advanced understanding of classical and modern control theories, and controller design methods.
• Providing advanced understanding of robot modelling overview including forward and inverse kinematics, and control methods

• Concepts of business development (innovation, business and enterprise) and the links that exist at these levels.
• To critically conduct an investment appraisal of a new product development (NPD) or business proposal.
• To critically analyse an organisations resources and assess operating profitability with regards to an organisation’s business development.
• To develop an effective business development plan for an engineering company.

• To learn the state of the art in advanced additive manufacturing, and its impact on manufacturing, industries, and the global market.
• To have knowledge of a range of additive manufacturing processes, capabilities and materials.
• To enable students with more advanced features of CAD.

• To provide a comprehensive understanding of properties of various types of materials choices for lightweight and high-performance structural design.
• To enable students to understand microstructure-property relationships in materials.
• To enable students to understand the manufacturing processes used for producing advanced mechanical engineering components.
• To introduce advanced manufacturing technologies for producing hybrid materials structures.
• To provide an understanding of full life cycle consideration in selection of materials for different applications.
• Hands-on experience in additive manufacturing and practical analysis of microstructure versus properties of materials.

• To introduce students to the advanced principles of linear and nonlinear modelling of solids and structures.
• To introduce students to nonlinear finite element analysis (FEA).
• To introduce students to complex failure modes of solids and structures, including plastic collapse, fracture and buckling.
• To combine and compare numerical, experimental and analytical techniques for the nonlinear analysis of solids and structures up to failure.

• To introduce advanced simulation and modelling techniques for thermofluids.
• To introduce advanced experimental techniques for thermofluids.
• To develop the skills required to numerically solve engineering flow problems using advanced modelling techniques, analysing the results and then reporting the process and results.

• To enable students to understand specialist topics in dynamics and modal analysis
• To introduce aspects related to experimental modal analysis
• To introduce topics in rigid multi-body dynamics

• Demonstrate comprehensive knowledge and understanding of the advanced principles and practice of modern energy conversion technologies
• Demonstrate comprehensive knowledge and understanding of the processes for local energy conversion and utilisation in buildings.
• Systematically evaluate the appropriate techniques for the solution of engineering problems in this field, analyse, apply complex mathematical or technical solutions and physical principles.

• To provide students with a solid foundation in Machine Learning (ML), including core concepts and the distinction between regression and classification models.
• To develop students’ understanding and implementation skills in Neural Networks (NN) and Deep Learning algorithms.
• To introduce the principles and practical use of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) in solving a range of fluid mechanics problems.
• To equip students with a comprehensive understanding of Genetic Algorithms (GA) for global optimisation and their application to fluid flow and related engineering challenges.
• To explore the use of Genetic Algorithms as a Machine Learning technique for model training, feature selection, and evolving neural network architectures in fluid mechanics applications.

• To demonstrate comprehensive knowledge and understanding of the advanced theory and practical concepts of single and two-phase heat transfer.
• To demonstrate comprehensive knowledge and understanding of the advanced analytical studies of heat transfer and apply this to heat transfer equipment.
• To demonstrate the awareness of current evolutions and developments in this field.