应用于机械工程的生成式人工智能和机器学习
机械工程塑造了从我们驾驶的车辆到我们家用电器的一切事物。 它包括设计、分析和制造各种机械系统，从杠杆和滑轮等简单机构到飞机发动机和机械臂等复杂机械。
机械工程师致力于解决一些最具挑战性的问题，包括如何使机器更加高效、可持续和安全。 生成式人工智能正在成为机械工程学科中的一项关键优化技术，为生成更高效的设计、提高材料利用率和预测维护需求提供强大的工具。
日常生活的机制：
设计优化：Autodesk 的衍生式设计和 FreeCAD 等开源解决方案可以针对各种约束优化机械设计。
材料利用：商业平台，包括 Altair Inspire（用于结构分析）、Materialise（用于医疗保健行业的 3D 打印）以及 Opencascade SALOME 等开源工具，可以优化材料使用，减少浪费和成本。
预测性维护：IBM 的 Watson 和开源平台（例如 Python 的 scikit-learn 机器学习工具）可以预测机械故障，从而实现主动维护。
审核编辑：刘清
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原文标题：生成式人工智能和机器学习如何应用于机械工程？
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