Студенты пятого потока магистратуры МАИ-ШУЦТ защитили дипломные проекты

Студенты пятого потока совместной магистратуры Московского авиационного института и Шанхайского университета Цзяо Тун (ШУЦТ) защитили дипломные проекты. 10 января они представили свои работы комиссии Школы аэронавтики и астронавтики ШУЦТ. До этого — летом 2023 года — состоялись защиты в МАИ.

Обучение в магистратуре МАИ-ШУЦТ продолжалось два с половиной года. Студенты учились на англоязычных программах по трём направлениям: «Двигатели летательных аппаратов», «Проектирование конструкций летательных аппаратов из полимерных композиционных материалов» и «Технологии управления жизненным циклом изделия».

— Я огромный поклонник азиатской культуры, поэтому обучение в Китае было для меня исполнением мечты, — рассказала магистрантка направления «Двигатели летательных аппаратов» Алина Романова. — Подход к обучению, система оценивания, правила коммуникации с преподавателями в Китае и России очень отличаются, и все мы приобрели ценный опыт, смогли взглянуть на одни и те же профессиональные аспекты с разных сторон. Также отличается подход к написанию диплома. Если работы для МАИ в большинстве своём имели прикладное значение, то в ШУЦТ акцент делался на научную новизну.
МАИ и ШУЦТ реализуют уникальные программы двойного диплома, направленные на комплексную подготовку студентов из России и Китая. Партнёры программ — крупнейшие промышленные предприятия двух стран. В 2017 году были открыты три направления магистратуры. В 2019 году программа пополнилась тремя направлениями бакалавриата: «Самолётостроение», «Двигателестроение» и «Ракетостроение». А с 2023 года открыто два новых направления подготовки магистров: «Ракетостроение» и «Математическое моделирование при проектировании летательных аппаратов». На сегодняшний день по всем направлениям обучаются более 200 студентов. Подробности о поступлении и обучении по ссылке.

Последние записи
Смогут ли самолёты летать без второго пилота: цифровые технологии в авионике

ИИ может помочь в анализе физических данных и повысить точность предсказания погодных условий, а на основе прогноза оптимизировать маршрут с учётом времени, стоимости и других критериев.