中国矿业大学动力工程学科在能源动力、热能工程、新能源技术等领域具有较强研究实力，其博士招生考试注重专业基础与科研潜力的综合考察。建议考生从以下五个维度构建复习体系：

一、学科知识体系重构（3-6个月）

1. 整合《工程热力学》《流体力学》《传热学》三大核心课程，建立知识图谱。例如将热力学第二定律与能源系统优化结合，运用熵产分析解决实际工程问题。

2. 重点突破新能源方向（光伏、氢能、储能）的交叉知识，参考《中国能源发展报告》最新数据，掌握2023年国家能源局重点攻关方向。

3. 研读《动力工程学报》近五年高被引论文，整理动力系统优化、燃烧污染控制等领域的12个前沿技术路径。

二、真题深度解析（贯穿全程）

1. 建立近10年统考真题数据库，标注高频考点（如叶轮机械设计占23%，热力学循环占18%）。

2. 开发题型应对策略：计算题采用"公式推导+工程简化"双路径解题，材料分析题运用"理论框架+数据支撑"结构。

3. 2023年新增的"双碳目标下的动力系统转型"论述题，需结合IGCC、CCUS等5项关键技术进行多维论证。

三、导师研究方向预研（考前3个月）

1. 梳理动力学院8个实验室的 funded projects（2022-2023），重点关注国家重点研发计划"智能微电网"等3个亿元级项目。

2. 建立导师论文追踪系统，对张教授团队的风电变桨控制、李院士课题组的高温燃料电池等方向进行技术路线对比。

3. 准备个性化研究计划书（建议包含技术路线图、预期创新点、设备需求三要素），与目标导师近三年发表的专利进行技术衔接。

四、交叉学科能力培养（贯穿全程）

1. 掌握ANSYS Fluent/AMAPLS等仿真工具，重点突破CFD建模与实验数据的拟合优化（目标R²>0.85）。

2. 学习Python在动力系统数据分析中的应用，熟练运用Pandas处理百万级工况数据。

3. 参与大学生创新创业项目（如基于物联网的锅炉智能监测系统），积累工程实践案例。

五、考试全流程模拟（考前1个月）

1. 开发全真模拟系统：包含3套主观题（含错题反推模块）、2套计算题（含不确定度分析）、1套英文文献速读。

2. 建立动态知识更新机制，每周跟踪《动力工程与工程热物理学报》热点论文，整理技术演进时间轴。

3. 设计压力面试场景：模拟学术委员会质询（平均每分钟提问2.3个技术细节），准备3分钟英文研究陈述。

特别提示：2024年新增的"工程伦理"考核模块，需结合《工程伦理导论》中技术风险案例进行情景模拟训练。建议考生建立"知识库-案例库-模拟库"三位一体复习体系，每日保持4小时深度学习+2小时模拟训练，重点突破专业笔试（目标正确率85%+）与面试（技术深度>博导平均水平30%）。