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机械工程最佳人工智能提示

人工智能提示 机械工程
Ai 机械工程
人工智能驱动的工具通过先进的数据分析和模式识别,提高了设计优化、仿真速度、预测性维护和材料选择的能力,为机械工程带来了革命性的变化。

通过增强人类在设计、分析方面的能力,在线人工智能工具正在迅速改变机械工程、 制造业和维护。与传统方法相比,这些人工智能系统可以更快地处理海量数据、识别复杂模式并生成新的解决方案。例如,人工智能可以帮助您优化性能和可制造性设计,加速复杂的模拟,预测材料特性,并自动执行各种分析任务。

The prompts provided below will for example help on generative design, accelerate simulations (FEA/CFD), help on predictive maintenance where AI analyzes sensor data from machinery to forecast potential failures, enabling proactive servicing and minimizing downtime, help on  material selection and much more.

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人工智能提示 流程异常的 5 个为什么协议

指导用户通过结构化的 5 个 "为什么 "进行机械工程制造流程异常的根本原因分析。该提示根据最初的问题和流程背景,通过反复询问原因,帮助深入分析根本原因。输出结果是基于文本的结构化提问路径。

输出: 

人工智能提示 生命周期环境影响评估大纲

概述了对新机械产品进行生命周期环境影响评估(LCA)的关键阶段和注意事项。本提示通过确定数据需求影响类别和缓解机会,帮助工程师构建 LCA 工作。结果是一份详细说明 LCA 计划的标记文件。

输出: 

人工智能提示 自动化的社会影响分析

分析在机械工程领域实施特定自动化技术可能产生的社会影响,如就业转移、技能需求变化和可及性问题。这一提示有助于工程师考虑更广泛的社会后果。输出结果是一份基于文本的报告。

输出: 

人工智能提示 两用技术伦理评估

对一项可能具有双重用途的机械工程技术进行初步伦理评估,强调潜在的风险和伦理困境,并提出保障措施。该提示旨在通过考虑意外后果来促进负责任的创新。输出为结构化标记报告。

输出: 

人工智能提示 实验计划批评与改进建议

本提示要求人工智能分析所提供的机械工程实验设计,找出不足之处并提出详细的改进建议,以提高有效性、可靠性和效率。用户输入实验计划描述和关键变量。

输出: 

人工智能提示 赠款申请书意义部分草案

起草机械工程资助提案的 "意义 "和 "创新 "部分,突出项目的新颖性、解决的研究差距和潜在影响。该提示可帮助工程师阐明其拟议工作的核心价值。输出为 markdown 格式的文本。

输出: 

人工智能提示 最佳实验设计生成器

此提示指示人工智能设计一个最佳实验,以研究指定的机械工程参数。用户提供研究问题、测试变量和限制条件。人工智能会返回一个完整的实验计划,包括对照组、样本大小和测量策略。

输出: 

人工智能提示 技术报告摘要生成器

根据技术报告的关键部分,为报告生成简明翔实的摘要。该提示可帮助工程师快速总结其工作,以便更广泛地传播。输出为纯文本摘要。

输出: 

人工智能提示 实验的统计功率分析

此提示要求人工智能根据输入参数(如效应大小、样本大小和显著性水平)对机械工程实验进行统计 动力分析。它有助于确定实验是否有足够的动力。

输出: 

人工智能提示 研究论文方法评论

对机械工程研究论文中的方法论部分进行审查并提出改进建议,重点关注所使用方法的清晰度、完整性、合理性和适当性。这一提示有助于提高研究的严谨性和可重复性。输出为标记符格式的评论。

输出: 

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    Historical Context

    (if date is unknown or not relevant, e.g. "fluid mechanics", a rounded estimation of its notable emergence is provided)

    涵盖的主题: 测试提示、验证、用户输入、数据收集、反馈机制、互动测试、调查设计、可用性测试、软件评估、实验设计、性能评估、问卷调查、ISO 9241、ISO 25010、ISO 20282、ISO 13407 和 ISO 26362。

    1. 温特

      我们是否假设人工智能总能生成机械工程方面的最佳提示?这些提示是如何生成的?

    2. 吉赛尔

      人工智能会让人类工程师变得多余吗?

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