
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.
- Cette page est spécifique à un domaine. Si nécessaire, vous pouvez effectuer une recherche complète sur tous les domaines et tous les critères dans notre >. Répertoire d'invites AI <, dédié à conception de produits et innovation.
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- Assistance à la rédaction de propositions de subventions et de documents scientifiques
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Projet de fiche d'impact de la subvention
- Fabrication additive, Véhicule autonome, Génie électrique, Impact environnemental, Innovation, Gestion de projet, Gestion de la qualité, Recherche et développement, Pratiques de durabilité
Rédiger une section de déclaration d'impact convaincante pour une proposition de subvention sur un projet de recherche spécifique en génie électrique. Elle permet d'articuler l'importance plus large et les avantages potentiels de la recherche pour la société et la communauté scientifique.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {research_project_summary} {liste_des_résultats_attendus} {description_des_bénéficiaires_cibles}
You are an AI assistant specialized in scientific writing for Electrical Engineers.
**Objective:** Draft a compelling 'Broader Impacts' or 'Impact Statement' section for a grant proposal related to an electrical engineering research project.
**Proposal Information:**
- Research Project Summary: `{research_project_summary}` (Briefly describe the project's goals methodology and primary research question in electrical engineering).
- List of Expected Outcomes: `{expected_outcomes_list}` (e.g. new algorithm developed novel material characterized improved system efficiency demonstrated).
- Target Beneficiaries Description: `{target_beneficiaries_description}` (Who will benefit from this research e.g. specific industries scientific community public society at large).
**Task:**
Generate a draft text for the Impact Statement. The statement MUST:
1. Clearly articulate the potential of the research to advance knowledge and understanding within its field and across different fields.
2. Describe the potential broader benefits to society (e.g. economic environmental health or security benefits).
3. Explain how the project will contribute to achieving specific societal goals if applicable (e.g. related to sustainability energy efficiency healthcare).
4. Outline plans to disseminate results and engage the broader community (if applicable).
5. Be written in a persuasive and clear tone suitable for grant reviewers.
**IMPORTANT:**
- The length should be appropriate for a standard grant proposal section (typically 1-2 paragraphs).
- Focus on the SIGNIFICANCE and POTENTIAL BENEFITS of the research.
- Ensure the language aligns with common grant proposal writing styles.
- Idéal pour : Les chercheurs en génie électrique qui préparent des propositions de subventions et qui ont besoin d'aide pour articuler l'impact et l'importance de leur travail aux agences de financement.
- Analyse documentaire et analyse des tendances
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Summarize Latest Electrical Engineering Research Trends
- Systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), Intelligence artificielle (IA), Systèmes cyber-physiques (CPS), Génie électrique, Machine Learning, Énergie renouvelable, Recherche et développement, Pratiques de durabilité
This prompt guides the AI to summarize the latest research trends in a specified electrical engineering topic using current academic databases or its knowledge base. The user inputs the research topic and optionally a date range.
Sortie :
- Markdown
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Fields: {research_topic} {date_range}
Using the research topic:
{research_topic}
and the date range:
{date_range}
please summarize the latest research trends in electrical engineering. Include key breakthroughs, emerging technologies, and dominant research themes. Format the summary in markdown with headings, bullet points, and references to seminal papers if possible.
- Best for: Best for staying updated on cutting-edge research areas
- 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 environnemental, 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.
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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