機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。 它包括設計、分析和制造各種機械系統,從杠桿和滑輪等簡單機構到飛機發動機和機械臂等復雜機械。
機械工程師致力于解決一些最具挑戰性的問題,包括如何使機器更加高效、可持續和安全。 生成式人工智能正在成為機械工程學科中的一項關鍵優化技術,為生成更高效的設計、提高材料利用率和預測維護需求提供強大的工具。
日常生活的機制:
設計優化:Autodesk 的衍生式設計和 FreeCAD 等開源解決方案可以針對各種約束優化機械設計。
材料利用:商業平臺,包括 Altair Inspire(用于結構分析)、Materialise(用于醫療保健行業的 3D 打印)以及 Opencascade SALOME 等開源工具,可以優化材料使用,減少浪費和成本。
預測性維護:IBM 的 Watson 和開源平臺(例如 Python 的 scikit-learn 機器學習工具)可以預測機械故障,從而實現主動維護。
審核編輯:劉清
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原文標題:生成式人工智能和機器學習如何應用于機械工程?
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