人工智能在机械工程中的应用

引言

机械工程是人类已知的最古老的工程科学分支之一，它一直与技术进步息息相关。在过去的几个月里，顶尖的机械工程领域开始将其实践融入人工智能，为工程师们提供了提高生产力的新方法，并改变了传统制造业的进程。人工智能技术近年来受到了广泛关注，因为技术在该领域取得了更大的进步，并提高了处理数据的能力。

如今，机械工程面临着一些问题，例如，为我们明天创造拥抱可持续和能源的系统和组件。将先进技术融入机械工程可能是有益的。例如，这种技术是人工智能，以及数据分析。

人工智能已经取得了长足的进步，其应用范围从自动驾驶汽车到其他领域。通过回顾产品组装前的原始机械设计，可以展示一家名为Neural Concept的法国公司使用机器学习算法进行的成功实验。这些是真实存在的，而非假设的情况。

我们在这种合作场景中看到的工程师之间的合作类型如下。

• 人工智能的交钥匙解决方案可以来源于数据分析，或者由数据科学家和其他志同道合的专业工程师通过实际操作来实现，他们专门从事编程语言和人工智能算法。
• 另一方面，大多数机械工程师希望利用人工智能解决方案，而无需花费大量时间研究人工智能。一些机械工程技能包括工厂自动化、材料合成和产品设计，包括计算机辅助设计CAD。

人工智能对机械工程的影响

人工智能的存在在现代社会中是不可否认的，人们拥有个人人工智能助手，诊断系统也基于人工智能。在机械工程领域，该框架的使用同样深入。对于机械工程本科生来说，这可能涉及利用机器学习模型处理大数据，提取有价值的信息和见解，并以极高的精度准备和选择最佳的结构设计和性能预测。

人工智能已在机械工程的各个方面找到了自己的位置，从设计优化、维护、机器人技术到新材料的发现。让我们更深入地探讨人工智能的变革性应用。

设计优化与仿真

过去，机械工程中的设计优化需要大量的周期，耗费大量的时间和金钱。但是，人工智能算法可以快速分析多个设计参数，然后识别最佳的设计性能，并提出在新设计中进行测试。这种能力提高了设计速度，并帮助工程师设计出高可靠性和高效率的产品，并找到解决问题的新方法。通过允许实时调整仿真，并在人工智能的帮助下，消除了不必要的错误，节约了时间，并使资源得到最优利用。

人工智能驱动的预测性维护

机械工程产品的外观、可靠性和功能在很大程度上取决于机械和设备的维护。预测性维护在人工智能的帮助下，通过传感器收集实时数据，然后利用大数据研究设备的健康状况，并预测故障可能性。这种预见性可以防止停机，延长机械的使用寿命，并降低总体运行费用。这意味着工程师可以将更多时间用于重要任务，因为人工智能已经承担了早期监控和维护预测的任务。

人工智能驱动的机器人技术

将机械工程行业与人工智能的应用相结合，极大地改变了自动化和机器人行业。室内服务机器人能够在配备传感器和人工智能算法的家庭环境中执行操作。在制造业中，这类机器人提高了效率，减少了人为错误，并保证了执行单调或危险工作的安全性。人工智能在机器人领域的应用正在彻底改变市场，因为它显著提高了效率。

材料设计与机器学习

材料的选择是机械工程中重要的先决条件之一。材料特性可以通过人工智能算法通过多方面的数据集进行处理，以列出特定应用的相关材料。使用机器学习模型，工程师可以估算材料的性能，这反过来有助于加速选择过程，并创造特定行业所需的新材料。

人工智能会取代机械工程师吗？

随着科技的高速发展，明天的机械工程师必须了解人工智能。从长远来看，具备人工智能技能和传统工程专业知识的专业人士似乎更有能力应对新兴市场挑战并参与新项目。人工智能专业技能正成为一项有价值的技能，学习如何应用它将为盈利和愉快的工程职业奠定基础。

人工智能并非侵占人类的创造力，而是对其的一种提升。这种人工智能的实施不会取代机械工程师，而是会显著提升他们的能力。人工智能在这里很有价值，因为它允许工程师通过自动完成重复性任务，并利用大数据提供一些结论和建议来完成这些任务。这营造了一个鼓励工程师跳出思维定势、提出创新解决方案并解决大多数挑战性问题的环境。

尽管人工智能等技术的飞速发展正在发生，并重新定义着各个行业，但机械工程师仍然是必不可少的，并且在不断发展。

在机械工程中使用设计优化和仿真

设计优化和仿真是在机械工程中最能从人工智能中受益的领域之一。例如，过去，工程师需要花费大量时间和金钱进行迭代循环来优化设计。另一方面，人工智能算法能够快速评估多个设计参数，确定最佳配置，并生成用于在各种场景下进行性能测试的配置。因此，它有可能提高设计速度，并可能提出更持久、更优的解决方案。

为什么机械工程师应该拥抱人工智能？

在我们身处第四次工业革命之际，机械工程师必须将人工智能融入他们的实践。人工智能技术的应用可以带来许多好处：时间和成本的优化，以及通过先进的解决方案来解决复杂的工程问题。人工智能独特的灵活性和可扩展性使其技术与工程需求的流动性和动态性息相关。

未来格局：新兴趋势与机遇

随着未来的发展，机械工程与人工智能的结合可以描绘出未来的全景图。人工智能的新方向，包括可解释的人工智能和人工智能带来的创新，改变了解决问题的方式。这种整合正在导致与机械工程师的跨领域合作，他们与数据科学家和软件开发人员一起开发解决方案，而这些解决方案超出了传统工程的范围。

机械工程师可以利用人工智能推动技术进步

对于机械工程师来说，人工智能的整合不仅仅是一项技术；它是一场革命，带来了解决问题和设计方式的范式转变。然而，人工智能在机械工程中的应用不仅意味着机械工程作为一个学科和职业的演变；它意味着一场革命——它为机械工程师带来了视角上的转变，以及他们解决问题和设计的方式。可以预见的是，随着该领域的不断发展，拥抱人工智能技术改革的机械工程师可能成为推动各行业变革的主要参与者之一。机械工程和人工智能展示了人类的创造力如何与智能机器的创造相结合，为世界带来全新的目标和创新。

人工智能整合中的挑战与伦理考量

因此，权衡人工智能在机械工程中的优势与整体劣势以及处理人工智能使用的伦理困境非常重要。工程师在设计系统时已经遇到了一些新兴问题，包括数据隐私、算法偏差以及与取代人类劳动相关的风险。解决这些问题需要一个全面的解决方案；这包括技术的使用和适当的伦理标准的建立，这些标准可以被描述为公平、透明和负责任。

机械工程挑战

现代机械工程几乎在各个方面都面临着压力。一方面，对开发新产品和生产理念的需求；另一方面，需要识别设计是否可持续且具有成本效益。

更详细地说，一些机械工程挑战包括：

• 可持续性：设计和制造具有可持续性的产品和流程。工程师面临的另一项任务是最大限度地减少浪费并最大限度地提高生产力。
• 节能系统：机械工程应在可再生能源系统下提供高效的产品设计和工艺。

公司间的竞争和股东利润：迫使工程师改变的另一个挑战是，他们需要降低成本和项目周期。同时，他们至少可以保持甚至提高产品的质量。

最后但同样重要的是，工程师应该了解最新的技术世界，并将其应用到他们的项目中。

机械工程用例

涡轮机械探测器

涡轮机是多组件系统，在各种工作条件下需要高可靠性。因此，在该行业中进行仿真驱动设计变得必要。

但是存在主要挑战；例如，一个人多久能得到一次仿真结果，更不用说整体性能图了？这限制了它们的实际适用性。一旦机械工程师接受了优质数据的培训，人工智能就可以执行近乎实时的性能图和设计空间探索；机械工程师还可以消除这些限制，并彻底改变其公司中的涡轮机设计过程。

用户可以与设计中的性能图进行交互和移动，并分析不同值和视角（压力场、速度场）下特定操作条件的影响。

热交换器

在第二个案例中，英国一家名为PhysicsX的科学家和工程师团队决定聘请Neural Concept来开发人工智能预测模型。

该模型可以根据拓扑结构的几何形状实时预测各种类型热交换器的性能。此外，人们发现人工智能在确定热交换器可能的最优形状方面很有用。

流体动力学设计

人工智能技术已被应用于诸如三维形状流体设计等挑战性问题。例如，算法已被应用于生成船的新翼型结构，从而使人工智能在为复杂工程问题提供复杂解决方案方面变得高效。

其他应用

最后一个例子演示了人工智能是如何被使用的，例如，在帆船比赛中，这是一个相当复杂的情况。上述方法已推广到三维形状优化的情况。

该项目达到了两个具体目标

• 在此，为学生的轻型帆船提出了一种新的翼型设计理念。
• 总的来说，这种强大的方法可以应用于其他流体动力学问题。

结论

机械工程正由人工智能（AI）推动，以开发更精准、更高效、更具创造力的产品。借助人工智能，设计过程更加完善，利用机器学习或预测分析，实现机器人化生产，并自动确定潜在故障。简单来说，人工智能在自动驾驶汽车和自适应控制系统中得到了显著体现。它通过努力最大限度地减少资源浪费和能源消耗，促进了对可用资源的有效管理。尽管人工智能的应用遇到了一些障碍，例如对专业人士的需求和高昂的初始投资，但人工智能的整合正在彻底改变该领域，使其更具竞争力。人工智能的重要性为机械工程师应对技术改进中的各种困难做好了准备。