
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.
- 优化实验设计
- 机械工程
人工智能提示 最佳实验设计生成器
- 增材制造设计(DfAM), 面向制造设计 (DfM), 机械工业, 工艺优化, 质量保证, 质量控制, 研究与开发, 统计分析
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:
- Markdown
- 不需要实时互联网
- 字段:{研究问题} {变量} {限制条件}
- 最适合最适合生成全面、统计合理的机械工程实验
- 赠款提案和科学写作协助
- 机械工程
人工智能提示 技术报告摘要生成器
- 持续改进, 增材制造设计(DfAM), 机械工业, 方法论, 流程改进, 项目管理, 质量管理, 研究与开发, 可持续发展实践
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:
- 文本
- 不需要实时互联网
- 字段:{报告标题}{项目目标摘要{项目目标摘要}{使用的方法摘要}.{使用的方法概要}{主要结果和结论概要}.{关键结果和结论摘要}
- 最适合为技术报告生成简明扼要、结构合理的摘要,帮助机械工程师有效总结项目目标、方法、结果和结论。
- 优化实验设计
- 机械工程
人工智能提示 实验的统计功率分析
- 六西格玛设计(DfSS), 流程改进, 工艺优化, 质量保证, 质量控制, 统计分析, 统计过程控制 (SPC), 统计测试, 验证
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:
- 文本
- 不需要实时互联网
- 字段:{效应大小} {样本大小} {显著性水平}
- 最适合最适合通过功率计算验证实验设计
- 赠款提案和科学写作协助
- 机械工程
人工智能提示 研究论文方法评论
- 增材制造设计(DfAM), 机械工业, 方法论, 流程改进, 质量保证, 质量控制, 研究与开发, 统计分析, 验证
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:
- Markdown
- 不需要实时互联网
- 字段:{当前方法_小节_正文}{研究目标_正文}.{研究目标文本}{关键设备或所用软件列表_csv}。
- 最适合对研究论文的方法论部分提供详细的建设性评论,帮助机械工程师提高工作的清晰度、严谨性和可重复性。
- 优化实验设计
- 机械工程
人工智能提示 实验数据验证清单创建者
- 机械工业, 质量保证, 质量控制, 质量管理, 统计分析, 测试方法, 验证, 验证
此提示要求人工智能根据用户提供的实验描述和数据类型,生成一份详细的核对表,用于验证机械工程实验数据的质量和完整性。
输出:
- Markdown
- 不需要实时互联网
- 字段:{实验描述} {数据类型}
- 最适合最适合确保高质量、可靠的实验数据收集和分析
- 赠款提案和科学写作协助
- 机械工程
人工智能提示 导言的文献综述结构
- 快速成型制造, 持续改进, 增材制造设计(DfAM), 创新, 机械工业, 质量管理, 可持续发展实践
通过从所提供的摘要中识别关键主题并建议合理的流程来确定机械工程主题的研究缺口,从而帮助构建研究论文引言部分的文献综述结构。输出为标记大纲和叙述指南。
输出:
- Markdown
- 不需要实时互联网
- 字段:{研究课题标题}{关键摘要或论文文本列表}{研究课题或论文文本}.{关键摘要列表或论文正文}。{主要研究空白或问题}(main_research_gap_or_question)
- 最适合帮助机械工程师在研究论文引言中组织文献综述,按主题组织现有摘要中的信息,并顺理成章地引出研究缺口。
- 预测建模
- 机械工程
人工智能提示 材料性能预测模型生成器
- 机器学习, 材料, 机械工业, 机械性能, 预测性维护算法, 质量控制, 质量管理, 统计分析
该提示引导人工智能根据用户提供的 CSV 格式历史测试数据,建立机械材料属性预测模型。它包括模型选择、训练和验证步骤。
输出:
- Python
- 不需要实时互联网
- 字段:{csv_material_data} {target_property} 目标属性
- 最适合最适合创建数据驱动模型来预测材料行为
- 预测建模
- 机械工程
人工智能提示 系统性能预测工具
- 环境影响评估, 环境技术, 机器学习, 预测性维护算法, 质量管理, 统计分析, 统计过程控制 (SPC), 系统设计
此提示要求人工智能根据以 JSON 格式提供的历史运行数据和环境因素,预测机械系统的未来性能。人工智能将输出带有置信区间的时间序列预测。
输出:
- JSON
- 不需要实时互联网
- 字段:{历史数据_json}{环境因素_json}.{environmental_factors_json} 环境因素_json
- 最适合最适合预测机械系统在不同条件下的行为
- 预测建模
- 机械工程
人工智能提示 故障概率估计模型
- 故障分析, 故障模式和影响分析(FMEA), 维护, 机械工业, 预测性维护算法, 风险分析, 风险管理, 统计分析
此提示指示人工智能开发一个预测模型,根据输入特征和 CSV 格式提供的历史故障数据估算机械部件的故障概率。其中包括模型解释和使用说明。
输出:
- Python
- 不需要实时互联网
- 字段:{csv_failure_data} {组件特性}
- 最适合最适合预测组件可靠性和制定维护计划
- 预测建模
- 机械工程
人工智能提示 材料的生物力学响应预测
- 生物材料, 增材制造设计(DfAM), 有限元法(FEM), 材料科学, 机械工业, 机械性能, 预测性维护算法, 结构工程
此提示要求人工智能预测指定加载条件下材料的生物力学响应。用户输入材料属性和载荷参数,人工智能就会输出详细的响应模型。
输出:
- LaTeX
- 不需要实时互联网
- 字段:{材料属性}{load_conditions} 加载条件
- 最适合最适合模拟生物力学载荷下的材料力学行为
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?
人工智能会让人类工程师变得多余吗?
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