Heim » Beste KI-Eingabeaufforderungen für den Maschinenbau

Beste KI-Eingabeaufforderungen für den Maschinenbau

KI beflügelt den Maschinenbau
Ai Maschinenbau
KI-gesteuerte Werkzeuge revolutionieren den Maschinenbau, indem sie die Konstruktionsoptimierung, die Simulationsgeschwindigkeit, die vorausschauende Wartung und die Materialauswahl durch fortschrittliche Datenanalyse und Mustererkennung verbessern.

Online-KI-Tools verändern den Maschinenbau rapide, indem sie die menschlichen Fähigkeiten in den Bereichen Konstruktion und Analyse ergänzen, Herstellungund Wartung. Diese KI-Systeme können riesige Datenmengen verarbeiten, komplexe Muster erkennen und neue Lösungen viel schneller als herkömmliche Methoden entwickeln. So kann KI Sie beispielsweise bei der Optimierung von Konstruktionen im Hinblick auf Leistung und Herstellbarkeit unterstützen, komplexe Simulationen beschleunigen, Materialeigenschaften vorhersagen und eine Vielzahl von Analyseaufgaben automatisieren.

Die nachstehenden Hinweise helfen beispielsweise bei der generativen Konstruktion, beschleunigen Simulationen (FEA/CFD), helfen bei der vorausschauenden Wartung, bei der KI Sensordaten von Maschinen analysiert, um potenzielle Ausfälle zu prognostizieren, ermöglichen eine proaktive Wartung und minimieren Ausfallzeiten, helfen bei der Materialauswahl und vieles mehr.

  • Angesichts der Server-Ressourcen und des Zeitaufwands sind die Eingabeaufforderungen selbst nur registrierten Mitgliedern vorbehalten und unten nicht sichtbar, wenn Sie nicht angemeldet sind. Sie können sich registrieren, 100% kostenlos: 

Mitgliedschaft erforderlich

Sie müssen Mitglied sein, um auf diesen Inhalt zugreifen zu können.

Mitgliederstufen anzeigen

Sie sind bereits Mitglied? Hier einloggen

AI Aufforderung an Statistische Leistungsanalyse für Experimente

Diese Aufforderung fordert die KI auf, eine statistische Power-Analyse für ein Maschinenbauexperiment auf der Grundlage von Eingabeparametern wie Effektgröße, Stichprobengröße und Signifikanzniveau durchzuführen. Sie hilft festzustellen, ob das Experiment ausreichend leistungsfähig ist.

Ausgabe: 

				
					Perform a statistical power analysis for a mechanical engineering experiment with the following parameters: Effect Size: {effect_size}, Sample Size: {sample_size}, Significance Level (alpha): {significance_level}. Calculate the statistical power and interpret whether the current design is adequate. If underpowered, suggest adjustments to sample size or effect size. Present calculations step-by-step and summarize the conclusion clearly.
							

AI Aufforderung an Forschungspapier Methodologiekritik

Überprüft und schlägt Verbesserungen für den Methodikteil einer Forschungsarbeit im Maschinenbau vor, wobei der Schwerpunkt auf der Klarheit, Vollständigkeit, Rechtfertigung und Angemessenheit der verwendeten Methoden liegt. Diese Aufforderung trägt dazu bei, die Strenge und Reproduzierbarkeit der Forschung zu verbessern. Das Ergebnis ist eine im Markdown-Format erstellte Kritik.

Ausgabe: 

				
					Act as a Peer Reviewer for a Mechanical Engineering journal.
Your TASK is to critique the provided `{current_methodology_section_text}` from a research paper
 keeping in mind the stated `{research_objectives_text}` and the `{key_equipment_or_software_used_list_csv}` (CSV: 'Item_Name
Model_Specification
Manufacturer').
The critique should focus on improving clarity
 completeness
 justification
 and appropriateness of the described methodology.

**CRITIQUE AND RECOMMENDATIONS (MUST be Markdown format):**

**Critique of Methodology Section for Research Objectives: '`{research_objectives_text}`'**

**1. Overall Clarity and Structure:**
    *   **Assessment**: [Evaluate the overall readability
 logical flow
 and organization of the `{current_methodology_section_text}`. Is it easy to follow? Are steps presented in a logical sequence?]
    *   **Recommendations**: [Suggest improvements to structure
 e.g.
 'Consider using subheadings for distinct phases of the methodology like Experimental Setup
 Data Collection
 and Data Analysis.' or 'Clarify the transition between step X and step Y.']

**2. Completeness of Description:**
    *   **Assessment**: [Are all necessary details provided for another researcher to replicate the study? Consider aspects like:]
        *   Sample preparation (if applicable).
        *   Detailed parameters for `{key_equipment_or_software_used_list_csv}`.
        *   Environmental conditions.
        *   Duration
 frequency
 or number of measurements/simulations.
        *   Specific protocols or standards followed (and if they are cited).
    *   **Recommendations**: [Point out specific missing information
 e.g.
 'Specify the sampling rate used for data acquisition with [Sensor Name].' or 'Provide details on the mesh convergence study for the FEA model using [Software Name].' or 'Describe the calibration procedure for [Instrument Name].']

**3. Justification and Appropriateness of Methods:**
    *   **Assessment**: [Are the chosen methods
 materials
 and equipment appropriate for achieving the `{research_objectives_text}`? Is the choice of methods justified
 either explicitly or implicitly through common practice? Are any limitations of the chosen methods acknowledged?]
    *   **Recommendations**: [Suggest areas where justification is weak or missing
 e.g.
 'Explain why [Specific Method A] was chosen over [Alternative Method B] for addressing [Specific Objective].' or 'Discuss the potential impact of using [Material Grade X] if its properties significantly differ from those assumed in the model.']

**4. Data Analysis and Statistical Treatment (if described):**
    *   **Assessment**: [If data analysis or statistical methods are mentioned
 are they appropriate and clearly described? Are error analysis or uncertainty quantification addressed?]
    *   **Recommendations**: [e.g.
 'Specify the statistical tests used to compare groups.' or 'Clarify how outliers were handled in the dataset.']

**5. Reproducibility:**
    *   **Assessment**: [Overall
 does the section provide enough information to ensure that the work is reproducible?]
    *   **General Recommendations**: [Summarize key actions to enhance reproducibility.]

**Specific Comments/Queries (line numbers or specific phrases can be referenced if the AI were to see the original text with them):**
    *   [e.g.
 'Regarding the statement "...optimized parameters were used..."
 please specify how these parameters were optimized and what the final values were.']
    *   [e.g.
 'The description of [Equipment X from `{key_equipment_or_software_used_list_csv}`] lacks details on its accuracy/resolution
 which could be important.']

**IMPORTANT**: The critique should be constructive
 specific
 and aimed at helping the author improve the methodology section. Refer to the `{research_objectives_text}` to ensure alignment.
							

AI Aufforderung an Ersteller der Checkliste für die Validierung experimenteller Daten

Diese Eingabeaufforderung fordert die KI auf, eine detaillierte Checkliste für die Validierung der Qualität und Integrität von experimentellen Daten im Maschinenbau auf der Grundlage der vom Benutzer angegebenen Experimentbeschreibung und Datenart zu erstellen.

Ausgabe: 

				
					Create a comprehensive checklist for validating the quality and integrity of experimental data in mechanical engineering. The experiment description is: {experiment_description}. The type of data collected is: {data_type}. The checklist should cover data collection methods, calibration, error sources, data consistency, and documentation practices. Format the checklist in markdown with numbered items and subpoints. Highlight critical validation steps.
							

AI Aufforderung an Struktur der Literaturübersicht für die Einleitung

Hilft bei der Strukturierung des Literaturüberblicks für den Einleitungsteil einer Forschungsarbeit, indem es die wichtigsten Themen aus den bereitgestellten Zusammenfassungen identifiziert und einen logischen Ablauf vorschlägt, um die Forschungslücke für ein Thema im Maschinenbau zu ermitteln. Das Ergebnis ist eine Gliederung und ein Leitfaden mit Erläuterungen.

Ausgabe: 

				
					Act as a Research Methodology Advisor specializing in scientific writing for Mechanical Engineering.
Your TASK is to help structure the literature review part of an introduction section for a research paper on '`{research_topic_title}`'.
You will be given a `{list_of_key_abstracts_or_papers_text}` (a block of text containing several abstracts or summaries of key papers) and the `{main_research_gap_or_question}` the author intends to address.
Your goal is to propose a logical flow and thematic organization for the literature review that effectively leads to the stated research gap/question.

**PROPOSED LITERATURE REVIEW STRUCTURE (MUST be Markdown format):**

**Research Topic**: `{research_topic_title}`
**Stated Research Gap/Question**: `{main_research_gap_or_question}`

**I. Broad Context and Motivation (1-2 paragraphs)**
    *   **Guidance**: Start by establishing the general importance and relevance of the broader field related to `{research_topic_title}`.
    *   **Content to draw from `{list_of_key_abstracts_or_papers_text}`**: Identify abstracts that provide this wider context or highlight the significance of the area.
    *   **Example Phrasing**: "The field of [Broader Field of `{research_topic_title}`] has garnered significant attention due to its implications for..."

**II. Key Themes/Sub-areas from Existing Literature (organized thematically
 3-5 paragraphs typically)**
    *   **Guidance**: Analyze the `{list_of_key_abstracts_or_papers_text}` to identify recurring themes
 established findings
 common methodologies
 or different approaches related to `{research_topic_title}`. Group papers by these themes.
    *   **For each Theme/Sub-area X**: 
        *   **A. Introduce Theme X**: Briefly state what this theme covers.
        *   **B. Summarize Key Contributions**: Discuss what important studies (from the provided list) have found regarding Theme X. Mention specific authors or papers if they are seminal (e.g.
 "Smith et al. (Year) demonstrated...
 while Jones (Year) focused on...").
        *   **C. Highlight Consistencies or Contradictions**: Note if findings are generally in agreement or if there are conflicting results or debates within this theme.
    *   **Example Themes (AI to derive from abstracts)**: Based on typical mechanical engineering topics
 themes could be "Material Development for [Application]"
 "Advancements in [Specific Manufacturing Process]"
 "Computational Modeling of [Phenomenon]"
 "Experimental Validation of [Theory/Model]"
 "Limitations of Current [Technology/Approach]".

**III. Identification of a Specific Gap or Unresolved Issues (1-2 paragraphs)**
    *   **Guidance**: Transition from the summary of existing work to pinpointing specific limitations
 unanswered questions
 or underexplored areas that emerge from the reviewed literature. This section directly sets the stage for the `{main_research_gap_or_question}`.
    *   **Content to draw from `{list_of_key_abstracts_or_papers_text}`**: Look for phrases in abstracts like "further research is needed..."
 "limitations of this study include..."
 or areas where fewer studies exist.
    *   **Example Phasing**: "Despite these advancements
 several aspects remain underexplored..." or "A critical review of the literature reveals a gap in understanding..."

**IV. Statement of Current Work and How It Addresses the Gap (1 paragraph)**
    *   **Guidance**: Clearly state the `{main_research_gap_or_question}` that YOUR proposed paper will address.
    *   Briefly outline how your paper aims to fill this gap or answer this question
 linking it to the shortcomings identified in section III.
    *   **Example Phasing**: "Therefore
 the present study aims to address this gap by investigating [your specific objective related to `{main_research_gap_or_question}`] through [your brief method]..."

**Logical Flow Summary**:
    *   `General Importance -> Specific Area Review (Thematic) -> Limitations/Gaps in Specific Area -> How Current Paper Fills a Specific Gap.`

**IMPORTANT**: The AI should analyze the provided `{list_of_key_abstracts_or_papers_text}` to suggest plausible themes. The structure should provide a compelling narrative that justifies the need for the research addressing the `{main_research_gap_or_question}`.
							

AI Aufforderung an Material Property Prediction Model Builder

This prompt guides the AI to build a predictive model for mechanical material properties based on historical test data provided by the user in CSV format. It includes model selection, training, and validation steps.

Ausgabe: 

				
					Using the following CSV data of mechanical material test results: {csv_material_data}, build a predictive model to estimate the target property: {target_property}. Follow these steps: 1) Preprocess the data (handle missing values, normalize features) 2) Select suitable modeling techniques (e.g., regression, machine learning) 3) Train the model and validate it with cross-validation 4) Output performance metrics (R², RMSE) 5) Provide the final model code snippet in Python. Respond only with the Python code and brief comments.
							

AI Aufforderung an Tool zur Vorhersage der Systemleistung

Mit dieser Aufforderung wird die KI aufgefordert, die zukünftige Leistung eines mechanischen Systems auf der Grundlage historischer Betriebsdaten und Umgebungsfaktoren, die im JSON-Format bereitgestellt werden, zu prognostizieren. Die KI gibt eine Zeitreihenprognose mit Konfidenzintervallen aus.

Ausgabe: 

				
					Given the historical operational data: {historical_data_json} and environmental factors data: {environmental_factors_json}, forecast the mechanical system's performance over the next 12 months. Use appropriate time series forecasting methods and provide confidence intervals for predictions. Structure the output as a JSON object with keys: 'month', 'predicted_performance', 'confidence_interval_lower', and 'confidence_interval_upper'. Include brief comments on model choice and assumptions.
							

AI Aufforderung an Modell zur Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit

Diese Aufforderung weist die KI an, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, das die Ausfallwahrscheinlichkeit mechanischer Komponenten auf der Grundlage von Eingabemerkmalen und historischen Ausfalldaten, die im CSV-Format bereitgestellt werden, schätzt. Sie enthält eine Erklärung des Modells und Anweisungen zur Verwendung.

Ausgabe: 

				
					Using the provided CSV dataset of historical failures: {csv_failure_data} and the list of component features: {component_features}, build a predictive model estimating failure probability of mechanical components. Steps: 1) Data preprocessing 2) Feature importance analysis 3) Model training (e.g., logistic regression, random forest) 4) Model evaluation 5) Provide Python code with comments explaining usage. Return only the code and brief explanations.
							

AI Aufforderung an Biomechanische Reaktionsvorhersage für Materialien

Mit dieser Eingabeaufforderung wird die KI aufgefordert, biomechanische Reaktionen von Materialien unter bestimmten Belastungsbedingungen vorherzusagen. Der Benutzer gibt Materialeigenschaften und Belastungsparameter ein, und die KI gibt ein detailliertes Reaktionsmodell aus.

Ausgabe: 

				
					Predict the biomechanical response of a material with the following properties: {material_properties}, subjected to load conditions: {load_conditions}. Include stress-strain behavior, deformation, and failure criteria. Present the response model using LaTeX formatted equations and explanations. Highlight assumptions and boundary conditions clearly.
							

AI Aufforderung an Fehlerursachen-Hypothesengenerator

Diese Aufforderung weist die KI an, plausible Ursachenhypothesen für ein mechanisches Fehlerereignis auf der Grundlage einer detaillierten Fehlerbeschreibung und beobachteter Symptome zu erstellen, die vom Benutzer bereitgestellt wurden.

Ausgabe: 

				
					Analyze the following mechanical failure description: {failure_description}, along with observed symptoms: {observed_symptoms}. Generate a list of 5 plausible root cause hypotheses ranked by likelihood. For each hypothesis, provide supporting rationale and suggest diagnostic tests or inspections to confirm or rule out the cause. Format the output as a numbered list with clear headings.
							

AI Aufforderung an Builder für die Fehlerbaumanalyse

Diese Eingabeaufforderung fordert die KI auf, ein Fehlerbaumanalysediagramm im Textformat für ein bestimmtes mechanisches Systemfehlerereignis zu erstellen. Der Benutzer gibt die Beschreibung des Fehlerereignisses und die beteiligten Komponenten an.

Ausgabe: 

				
					Construct a fault tree analysis for the mechanical failure event described as: {failure_event}. Consider the following system components: {system_components}. Present the fault tree in markdown using indentation and bullet points to represent logical AND/OR gates and failure paths. Include explanations of each branch and possible root causes. Use uppercase for failure events and lowercase for components.
							
Inhaltsverzeichnis
    Ajoutez un en-tête pour commencer à générer la table des matières

    DESIGN- oder PROJEKTHERAUSFORDERUNG?
    Maschinenbauingenieur, Projekt- oder F&E-Manager
    Effektive Produktentwicklung

    Kurzfristig für eine neue Herausforderung in Frankreich und der Schweiz verfügbar.
    Kontaktieren Sie mich auf LinkedIn
    Kunststoff- und Metallprodukte, Design-to-Cost, Ergonomie, Mittlere bis hohe Stückzahlen, Regulierte Branchen, CE & FDA, CAD, Solidworks, Lean Sigma Black Belt, Medizin ISO 13485 Klasse II & III

    Wir sind auf der Suche nach einem neuen Sponsor

     

    Ihr Unternehmen oder Ihre Institution beschäftigt sich mit Technik, Wissenschaft oder Forschung?
    > Senden Sie uns eine Nachricht <

    Erhalten Sie alle neuen Artikel
    Kostenlos, kein Spam, E-Mail wird nicht verteilt oder weiterverkauft

    oder Sie können eine kostenlose Vollmitgliedschaft erwerben, um auf alle eingeschränkten Inhalte zuzugreifen >Hier<

    Behandelte Themen: Testaufforderungen, Validierung, Benutzereingabe, Datenerfassung, Feedback-Mechanismus, interaktives Testen, Umfrage-Design, Usability-Testing, Software-Evaluierung, experimentelles Design, Leistungsbewertung, Fragebogen, ISO 9241, ISO 25010, ISO 20282, ISO 13407 und ISO 26362.

    1. Wynter

      Gehen wir davon aus, dass KI im Maschinenbau immer die besten Prompts generieren kann? Wie werden diese im Übrigen generiert?

    2. Giselle

      Wird die KI menschliche Ingenieure überflüssig machen?

    Kommentar verfassen

    Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

    Verwandte Artikel

    Nach oben scrollen

    Das gefällt dir vielleicht auch