如何在机械设计中运用 AI
1. 生成式设计 (Generative Design)
通过设定约束条件（如载荷、材料、空间），利用AI算法自动生成结构最优化、重量最轻的设计方案。
2. 预测性维护 (Predictive Maintenance)
利用机器学习模型分析传感器数据，在机械零件发生失效前预测寿命，从而优化维护计划。
3. 拓扑优化与仿真加速
AI 可以加速复杂的 CFD 或 FEA 计算过程，将原本需要数小时的仿真缩短至几秒钟。
熟练掌握 SolidWorks, CATIA 或 NX 进行三维建模，并能运用 ANSYS 或 Abaqus 进行有限元分析 (FEA) 和流体动力学分析 (CFD)。
理解传感器、执行器及控制器的工作原理。能够编写 PLC 程序或使用 Python/C++ 进行基础的嵌入式开发。
精通减材制造（CNC加工）与增材制造（3D打印），并具备“面向制造的设计”(Design for Manufacturing) 意识以降低成本。
通过设定约束条件（如载荷、材料、空间），利用AI算法自动生成结构最优化、重量最轻的设计方案。
利用机器学习模型分析传感器数据，在机械零件发生失效前预测寿命，从而优化维护计划。
AI 可以加速复杂的 CFD 或 FEA 计算过程，将原本需要数小时的仿真缩短至几秒钟。
创建物理实体的实时虚拟副本，用于远程监控和性能优化。
更新日期: 2023年10月
关注产品的全生命周期碳足迹，采用可回收材料及低功耗结构。
更新日期: 2023年11月