
Les outils d'IA en ligne transforment rapidement l'ingénierie électrique en augmentant les capacités humaines dans la conception de circuits, l'analyse de systèmes, l'électronique, etc. fabricationet la maintenance des systèmes d'alimentation. Ces systèmes d'IA peuvent traiter de grandes quantités de données de simulation, de lectures de capteurs et de trafic réseau, identifier des anomalies complexes ou des goulets d'étranglement au niveau des performances, et générer de nouvelles topologies de circuits ou des algorithmes de contrôle beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Par exemple, l'IA peut vous aider à optimiser la disposition des circuits imprimés pour l'intégrité des signaux et la fabricabilité, à accélérer les simulations électromagnétiques ou de flux d'énergie complexes, à prédire les caractéristiques des dispositifs à semi-conducteurs et à automatiser un large éventail d'opérations de maintenance des systèmes d'alimentation. traitement des signaux et d'analyse des données.
Les invites fournies ci-dessous aideront, par exemple, à la conception générative d'antennes ou de filtres, à l'accélération des simulations (SPICE, simulations de champ électromagnétique, analyse de la stabilité du système électrique), à la maintenance prédictive où l'IA analyse les données des capteurs des transformateurs électriques ou des composants du réseau pour prévoir les défaillances potentielles, ce qui permet un entretien proactif et minimise les temps d'arrêt, à la sélection des matériaux semi-conducteurs ou à la sélection optimale des composants (par exemple, le choix du meilleur amplificateur optique pour des paramètres spécifiques), et bien d'autres choses encore.
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- Assistance à la rédaction de propositions de subventions et de documents scientifiques
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Affiner la section méthodologique du document
- Conception pour Six Sigma (DfSS), Génie électrique, Méthodologie, Amélioration des processus, Gestion de projet, Assurance qualité, Contrôle de qualité, Recherche et développement, Statistical Analysis
Améliore un projet de section méthodologique d'un document technique en mettant l'accent sur la clarté, la cohérence et l'exhaustivité pour la recherche en génie électrique. Cette action permet d'améliorer la rigueur scientifique et la lisibilité du manuscrit.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {draft_methodology_text} {liste_des_techniques_de_mesure_clés} {desired_tone_and_style}
You are an AI assistant specialized in scientific writing and editing for Electrical Engineering publications.
**Objective:** Critique and refine a draft methodology section for a research paper on electrical engineering ensuring clarity coherence and completeness.
**Input Details:**
- Draft Methodology Text: `{draft_methodology_text}` (Paste the existing draft of the methodology section).
- List of Key Measurement Techniques Used: `{key_measurement_techniques_list}` (e.g. SEM XRD Vector Network Analyzer Oscilloscope type specific testbeds).
- Desired Tone and Style: `{desired_tone_and_style}` (e.g. 'formal and concise for IEEE Transactions' 'detailed for a methods journal').
**Task:**
Provide a revised version of the methodology section. Your revisions MUST focus on:
1. **Clarity:** Ensure all steps procedures and setups are described clearly and unambiguously. Define any non-standard terminology or acronyms.
2. **Completeness:** Check if all essential information is present that would allow another researcher to replicate the experiments (e.g. equipment specifications settings materials parameters). Prompt for missing critical details if observed.
3. **Logical Flow:** Organize the information logically typically in chronological order or by experimental setup.
4. **Conciseness:** Remove any redundant information or overly verbose phrasing while maintaining rigor.
5. **Adherence to Tone:** Ensure the language matches the `{desired_tone_and_style}`.
6. **Highlight Key Techniques:** Ensure the `{key_measurement_techniques_list}` are appropriately detailed and integrated.
**Output Format:**
Return the revised methodology text. You MAY also provide a brief list of key changes or suggestions as comments preceding the revised text.
**IMPORTANT:**
- Assume the scientific validity of the methods; focus on the WRITING and PRESENTATION.
- Pay attention to common pitfalls in methodology writing in electrical engineering papers.
- Idéal pour : Les chercheurs en génie électrique qui rédigent des articles techniques et qui ont besoin d'améliorer la clarté, l'exhaustivité et la fluidité de leur section méthodologique pour répondre aux normes de publication.
- Analyse documentaire et analyse des tendances
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Identify Knowledge Gaps in Electrical Engineering Literature
- Electrical Conductance, Génie électrique, Electrical Resistance, Électronique, Ingénierie, Génie de l'environnement, Énergie renouvelable, Sensors, Traitement du signal
This prompt helps identify knowledge gaps in scholarly electrical engineering literature on a given topic. The user inputs the topic and optionally key papers or keywords.
Sortie :
- Texte
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Fields: {topic} {key_papers_or_keywords}
For the electrical engineering topic:
{topic}
and considering the following key papers or keywords:
{key_papers_or_keywords}
analyze existing literature to identify knowledge gaps, underexplored areas, and opportunities for future research. Provide a structured text report with sections for each gap identified and supporting rationale.
- Best for: Best for guiding research planning and proposal writing
- Analyse documentaire et analyse des tendances
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Générer une bibliographie des documents de référence
- Intelligence artificielle (IA), Cybersecurity, Génie électrique, Machine Learning, Réseau neuronal, Robotique, Ingénierie logicielle, Langage de modélisation des systèmes (SysML)
Cette invite demande à l'IA de générer une bibliographie d'articles fondamentaux dans un sous-domaine spécifié du génie électrique. L'utilisateur saisit le sous-domaine et, éventuellement, des filtres tels que la date ou les auteurs.
Sortie :
- CSV
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Champs : {electrical_subfield} {filters}
Generate a CSV bibliography list of seminal papers in the electrical engineering subfield:
{electrical_subfield}
applying these filters if any:
{filters}
The CSV must include columns: PaperTitle, Authors, Year, JournalOrConference, DOI or URL. Sort by relevance and citation count if possible.
- Le meilleur pour : Le meilleur pour compiler des listes de références faisant autorité pour les revues de littérature
- Analyse documentaire et analyse des tendances
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Analyser l'évolution des technologies du génie électrique
- Electrical Conductance, Génie électrique, Électronique, Ingénierie, Innovation, Développement de produits, Cycle de vie du produit, Énergie renouvelable, Pratiques de durabilité
Cette invite demande à l'IA d'analyser l'évolution historique et les perspectives d'avenir d'une technologie ou d'un concept spécifique du génie électrique. L'utilisateur fournit le nom de la technologie et la chronologie.
Sortie :
- Markdown
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Champs : {technology_name} {timeline}
Analyze the historical development and evolution of the following electrical engineering technology:
{technology_name}
over this timeline:
{timeline}
Provide a markdown formatted report including key milestones, technological advances, influential researchers, and predicted future trends. Use headings, bullet points, and timeline tables where appropriate.
- Le meilleur pour : Meilleur pour comprendre le cycle de vie des technologies et faire des prévisions
- Évaluation des risques et analyse de la sécurité
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Identification des risques liés au système électrique
- Electrical Conductance, Génie électrique, Electrical Resistance, Évaluation de l'impact sur l'environnement, Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDEC), Étude des dangers et de l'exploitabilité (HAZOP), Analyse des risques, Gestion des risques, Safety
Cette invite permet d'identifier les risques potentiels et les modes de défaillance d'un système ou d'un composant électrique donné. L'utilisateur saisit la description du système et les conditions de fonctionnement, et l'IA produit une liste de risques structurée avec des évaluations de la gravité et de la probabilité.
Sortie :
- JSON
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {electrical_system_description} {operating_conditions}
Based on the following electrical system description:
{electrical_system_description}
and the operating conditions:
{operating_conditions}
identify all potential risks, failure modes, and hazards. For each risk, provide an assessment of severity (High, Medium, Low) and likelihood (High, Medium, Low). Format the output as a JSON array with objects containing RiskDescription, Severity, Likelihood, and SuggestedMitigation.
- Le meilleur pour : Idéal pour l'identification des dangers et la planification des risques à un stade précoce
- Évaluation des risques et analyse de la sécurité
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Évaluer les mesures de sécurité pour la conception électrique
- Évaluation de la conception, Conception pour la durabilité, Electrical Conductance, Génie électrique, Electrical Resistance, Gestion des risques, Safety, Normes
Cette invite demande à l'IA d'évaluer l'efficacité des mesures de sécurité spécifiées dans une conception électrique sur la base des détails et des normes de conception fournis. L'utilisateur saisit les caractéristiques de la conception et les normes de sécurité pertinentes.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {design_features} {normes_de_sécurité}
Given the electrical design features:
{design_features}
and the following safety standards:
{safety_standards}
evaluate the adequacy of the implemented safety measures. Provide a detailed markdown report with sections for compliance, potential weaknesses, and recommendations for improvement. Use bullet points and bold important terms.
- Le meilleur pour : Le meilleur pour vérifier la conformité et améliorer la sécurité de la conception
- Évaluation des risques et analyse de la sécurité
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Analyse quantitative des risques pour les systèmes électriques
- Génie électrique, Analyse des défaillances, Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDEC), Algorithmes de maintenance prédictive, Amélioration des processus, Gestion de la qualité, Analyse des risques, Gestion des risques, Safety
Cette invite demande à l'IA d'effectuer une analyse quantitative des risques sur un système électrique spécifié, en utilisant des données d'entrée telles que les taux de défaillance et les temps d'exposition. L'utilisateur saisit les données de défaillance et les paramètres du système.
Sortie :
- CSV
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {failure_rates_data} {system_parameters}
Using the following failure rates data in CSV format:
{failure_rates_data}
and system parameters:
{system_parameters}
calculate quantitative risk metrics such as Failure Probability, Risk Priority Number (RPN), and expected downtime. Return a CSV table with columns: Component, FailureRate, Severity, Occurrence, Detection, RPN, MitigationActions. Explain calculations briefly in comments if possible.
- Le meilleur pour : Meilleur pour la quantification et la hiérarchisation des risques fondées sur des données
- Évaluation des risques et analyse de la sécurité
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Proposer des stratégies d'atténuation des risques électriques
- Electrical Conductance, Génie électrique, Electrical Resistance, Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDEC), Étude des dangers et de l'exploitabilité (HAZOP), Amélioration des processus, Gestion de la qualité, Gestion des risques, Safety
Cette invite permet à l'IA de suggérer des stratégies pratiques d'atténuation des risques électriques identifiés dans une configuration donnée. L'utilisateur fournit la liste des dangers et le contexte du système.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {hazard_list} {system_context}
Given the following list of electrical hazards:
{hazard_list}
and the system context:
{system_context}
suggest detailed and practical mitigation strategies to reduce risks. Include engineering controls, administrative controls, and personal protective equipment recommendations. Structure the response with headings and bullet points.
- Meilleur pour : Meilleur pour l'amélioration des mesures de sécurité sur le lieu de travail et dans la conception
- Configuration et paramétrage de la simulation
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Réglage des paramètres du modèle SPICE MOSFET
- Conception pour la fabrication (DfM), Optimisation de la conception, Génie électrique, MOSFET, Suivi des performances, Développement de produits, Contrôle de qualité, Simulation
Guide l'IA pour suggérer des ajustements des paramètres du modèle SPICE pour un MOSFET spécifié afin de mieux correspondre à sa fiche technique ou aux performances de l'application cible. Cela permet de créer des simulations plus précises pour la conception de circuits. La sortie est un objet JSON avec les valeurs des paramètres suggérés et leur justification.
Sortie :
- JSON
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Champs : {numéro_de_partie_du_mosfet_ou_de_la_feuille_de_données} {cible_application_focus} {key_performance_metrics_to_match_csv}
Act as a Semiconductor Device Modeling Engineer.
Your TASK is to suggest SPICE model parameter adjustments for the MOSFET identified by `{mosfet_part_number_or_datasheet_url}` to better align its simulation behavior with datasheet specifications or the needs of a `{target_application_focus}` (e.g.
'High-frequency SMPS'
'RF amplifier stage'
'Low RDS(on) switching').
The goal is to match key performance metrics listed in `{key_performance_metrics_to_match_csv}` (e.g.
'RDS(on)_at_Vgs=10V
Gate_Threshold_Voltage_Vth
Total_Gate_Charge_Qg
Output_Capacitance_Coss
Switching_Times_tr_tf').
**ANALYSIS AND SUGGESTION LOGIC:**
1. **Datasheet Review (if URL/Part Number provided for live access):**
* Attempt to fetch and review the datasheet for `{mosfet_part_number_or_datasheet_url}`.
* Extract typical values for the `{key_performance_metrics_to_match_csv}`.
2. **Identify Key SPICE Parameters:**
* Based on a standard MOSFET model (e.g.
LEVEL 1
LEVEL 3
BSIM)
identify SPICE parameters that MOST STRONGLY influence the `{key_performance_metrics_to_match_csv}`. Examples:
* `VTO` (Zero-bias threshold voltage) -> Vth
* `KP` (Transconductance parameter)
`LAMBDA` (Channel-length modulation) -> RDS(on)
I-V curves.
* `CGSO`
`CGDO`
`CGBO` (Gate overlap capacitances) -> Qg
Coss
Crss.
* `RD`
`RS` (Drain/Source ohmic resistances) -> RDS(on).
* `TOX` (Gate oxide thickness) -> Affects VTO
capacitances.
* Parameters influencing switching times (internal resistances
capacitances).
3. **Suggest Adjustments:**
* For each relevant SPICE parameter
suggest a direction for adjustment (increase/decrease) or a target range if a generic model is being tuned.
* Provide a brief RATIONALE for each suggested adjustment
linking it back to the `{key_performance_metrics_to_match_csv}` and `{target_application_focus}`.
* If a specific SPICE model level is assumed (e.g.
BSIM4)
mention it.
**OUTPUT FORMAT (JSON):**
Return a single JSON object structured as follows:
`{
"mosfet_model_tuning_suggestions": {
"target_mosfet": "`{mosfet_part_number_or_datasheet_url}`"
"assumed_spice_model_level": "[e.g.
BSIM4
Level 3
Generic Power MOSFET]"
"parameter_adjustments": [
{
"spice_parameter": "VTO"
"suggested_value_or_adjustment": "[e.g.
Target 2.5V based on datasheet Vth
or 'Slightly decrease if simulated Vth is too high']"
"rationale": "Directly impacts gate threshold voltage
critical for matching turn-on characteristics for `{target_application_focus}`."
"related_metric": "Gate_Threshold_Voltage_Vth"
}
{
"spice_parameter": "KP"
"suggested_value_or_adjustment": "[e.g.
Increase if simulated RDS(on) is too high]"
"rationale": "Impacts channel conductivity and thus RDS(on) and current handling."
"related_metric": "RDS(on)"
}
{
"spice_parameter": "CGDO"
"suggested_value_or_adjustment": "[e.g.
Adjust to match Miller plateau in Qg curve or Crss from datasheet]"
"rationale": "Gate-Drain capacitance significantly affects switching speed and total gate charge."
"related_metric": "Total_Gate_Charge_Qg
Switching_Times_tr_tf"
}
// ... more parameter suggestions ...
]
"general_tuning_notes": "Start with major DC parameters (VTO
KP
RDS(on))
then refine AC/switching parameters (capacitances
gate resistance). Iterative adjustments and comparison with datasheet curves are recommended. Consider temperature effects if relevant for `{target_application_focus}`."
}
}`
**IMPORTANT**: The suggestions should be practical for an engineer working with SPICE models. If the AI cannot access the datasheet
it should base suggestions on general knowledge of MOSFET parameters and their influence on the listed metrics.
- Idéal pour : Aider les ingénieurs électriciens à affiner les paramètres du modèle SPICE pour les MOSFET afin d'obtenir des simulations plus précises adaptées à des applications spécifiques et à des mesures de performance.
- Configuration et paramétrage de la simulation
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Configuration de la simulation de l'antenne à réseau phasé
- Aérospatial, Dynamique des fluides numérique (CFD), Conception pour la fabrication additive (DfAM), Optimisation de la conception, Génie électrique, Electromagnétisme, Simulation
Décrit les étapes et les paramètres clés pour la mise en place d'une simulation électromagnétique d'une antenne réseau à commande de phase visant à calculer son diagramme de rayonnement en champ lointain et sa performance de balayage. Cette invite aide les ingénieurs en antennes à structurer leurs simulations électromagnétiques. La sortie est une liste de contrôle markdown.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {nombre_d'éléments} {element_spacing_wavelengths} {scan_angle_degrees_theta_phi} {operating_frequency_ghz}
Act as an Antenna Simulation Specialist using a generic EM solver (e.g.
HFSS
CST
Feko).
Your TASK is to outline the setup for simulating a phased array antenna with `{number_of_elements}` elements
spaced by `{element_spacing_wavelengths}` (in wavelengths).
The array is intended to be scanned to `{scan_angle_degrees_theta_phi}` (theta
phi in degrees) at an operating frequency of `{operating_frequency_ghz}` GHz.
The primary goal is to determine the array's far-field radiation pattern and gain.
**SIMULATION SETUP CHECKLIST (Markdown format):**
**1. Element Definition & Simulation (if not using an ideal element pattern):**
* `[ ]` **Define Single Element Geometry**: Create the 3D model of a single antenna element (e.g.
patch
dipole
horn). Specify materials.
* `[ ]` **Assign Port/Excitation**: Define a port for the single element.
* `[ ]` **Boundary Conditions for Single Element**: Use appropriate boundaries (e.g.
PML or radiation boundary for standalone element simulation).
* `[ ]` **Solve Single Element**: Simulate the standalone element at `{operating_frequency_ghz}` GHz to obtain its embedded pattern or S-parameters if needed for array analysis.
* `[ ]` **Extract Element Pattern**: Save the far-field pattern of the single element if it will be used in an array factor calculation.
**2. Array Configuration & Excitation:**
* `[ ]` **Define Array Geometry**:
* Specify array type (e.g.
linear
planar rectangular
circular). Assume linear or rectangular if not specified.
* Arrange `{number_of_elements}` elements with the specified `{element_spacing_wavelengths}`.
* `[ ]` **Calculate Element Phase Shifts for Scanning**:
* Determine the progressive phase shift (`alpha`) required for each element to steer the beam to `{scan_angle_degrees_theta_phi}`.
* Formula hint: For a linear array along x-axis
`alpha = -k * d * sin(theta_scan_desired)`
where `k = 2*pi/lambda` and `d` is element spacing from `{element_spacing_wavelengths}`.
* `[ ]` **Apply Excitations to Array Elements**:
* Set the magnitude of excitation for each element (typically uniform unless amplitude tapering is used for sidelobe control).
* Set the phase of excitation for each element according to the calculated progressive phase shift for the desired `{scan_angle_degrees_theta_phi}`.
* `[ ]` **(Alternative if simulating full array directly)** Define individual ports for each element in the full array model.
**3. Full Array Simulation Setup (if not using Array Factor approach):**
* `[ ]` **Enclose Full Array**: Define a radiation boundary (PML
absorbing
far-field box) sufficiently large around the entire array.
* `[ ]` **Mesh Settings**: Ensure mesh is fine enough around elements and in regions of strong fields
particularly at `{operating_frequency_ghz}`. Consider mesh convergence study.
**4. Solution Setup:**
* `[ ]` **Frequency Sweep**: Define solution frequency around `{operating_frequency_ghz}` GHz. A single frequency point is fine for pattern
or a narrow band for S-parameters.
* `[ ]` **Solver Type**: Choose appropriate solver (e.g.
FEM
MoM
FDTD).
* `[ ]` **Convergence Criteria**: Set appropriate criteria for solver convergence.
**5. Post-Processing & Results Extraction:**
* `[ ]` **Far-Field Radiation Pattern**: Calculate and plot 2D (azimuth/elevation cuts) and 3D far-field patterns.
* `[ ]` **Key Metrics**:
* Peak Gain / Directivity at `{scan_angle_degrees_theta_phi}`.
* 3dB Beamwidth in principal planes.
* Sidelobe Levels (SLL).
* Grating Lobe locations (check if spacing and scan angle cause them).
* `[ ]` **Input Impedance / S-parameters**: Check active input impedance of elements if full array is simulated with individual ports.
* `[ ]` **Array Factor (if used)**: If using array factor + element pattern
combine them correctly.
**6. Parametric Sweeps / Optimization (Optional Next Steps):**
* `[ ]` Sweep scan angle to observe pattern changes.
* `[ ]` Vary element spacing or amplitude/phase distributions to optimize performance (e.g.
for lower sidelobes).
**IMPORTANT**: If simulating a large array
consider using domain decomposition
finite array assumptions
or array factor techniques if full-wave simulation of all elements is computationally prohibitive. Ensure consistency in coordinate systems.
- Meilleur pour : Fournir aux ingénieurs électriciens une liste de contrôle structurée pour mettre en place des simulations électromagnétiques d'antennes à réseau phasé afin d'analyser les modèles de rayonnement, les performances de balayage et d'autres paramètres clés.
l'efficacité de l'IA à générer des invites dépend-elle largement de la qualité des données d'entrée ?
des projets d'ingénierie également ? Discutons-en également.
L'IA n'est pas une solution miracle !
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