應(yīng)用于機(jī)械工程的生成式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)械工程塑造了從我們駕駛的車輛到我們家用電器的一切事物。 它包括設(shè)計(jì)、分析和制造各種機(jī)械系統(tǒng)，從杠桿和滑輪等簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)到飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)和機(jī)械臂等復(fù)雜機(jī)械。

機(jī)械工程師致力于解決一些最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，包括如何使機(jī)器更加高效、可持續(xù)和安全。 生成式人工智能正在成為機(jī)械工程學(xué)科中的一項(xiàng)關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)，為生成更高效的設(shè)計(jì)、提高材料利用率和預(yù)測(cè)維護(hù)需求提供強(qiáng)大的工具。

日常生活的機(jī)制：

設(shè)計(jì)優(yōu)化：Autodesk 的衍生式設(shè)計(jì)和 FreeCAD 等開(kāi)源解決方案可以針對(duì)各種約束優(yōu)化機(jī)械設(shè)計(jì)。

材料利用：商業(yè)平臺(tái)，包括 Altair Inspire（用于結(jié)構(gòu)分析）、Materialise（用于醫(yī)療保健行業(yè)的 3D 打?。┮约?Opencascade SALOME 等開(kāi)源工具，可以優(yōu)化材料使用，減少浪費(fèi)和成本。

預(yù)測(cè)性維護(hù)：IBM 的 Watson 和開(kāi)源平臺(tái)（例如 Python 的 scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)工具）可以預(yù)測(cè)機(jī)械故障，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)。

審核編輯：劉清