MATLAB ძირითადად იკვლევს პროგნოზირებულ შენარჩუნებას ძრავებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისთვის.მაგალითად, ძრავის სიცოცხლის პროგნოზირება, ძრავის ხარვეზის დიაგნოზი და შენარჩუნება და ა.შ.

ელექტროძრავები, სერვო ძრავები spindle motors და bldc motors დიზაინი და Bobet მწარმოებელი

სანამ ძრავის გაუმართაობა ან მუშაობის არანორმალური პირობები მოხდება, წინასწარ იწინასწარმეტყველეთ ეს ფენომენი და წინასწარ მიიღეთ ზომები პროგნოზირების გზით, რათა თავიდან აიცილოთ პოტენციური პრობლემები.

მაგალითად, PMSM მაგნიტურ ველზე ორიენტირებული კონტროლი გამაგრებითი სწავლის გამოყენებით: ავტომატური რეგულირების PID კონტროლთან შედარებით, ამ ხსნარს შეუძლია შეაჩეროს გადაჭარბება და შეამციროს რეგულირების დრო დაახლოებით 65%-ით - ავტომატური რეგულირების PID კონტროლერი მოითხოვს დაახლოებით 30 წუთს, ხოლო ავტონომიური AI კონტროლი. დაახლოებით 10 წუთი სჭირდება.

ავტორი ხშირად ესაუბრება თანატოლებს, რომ ტექნოლოგიის გამეორება საავტომობილო ინდუსტრიაში შედარებით ნელია.მაგრამ როდესაც ახალი ტენდენციები მოდის, ჩვენ უნდა დავშორდეთ ტრადიციულ პერსპექტივებს, მეტი ჩაერთოთ და მეტი ვიგრძნოთ თავი.ალბათ გამოგვრჩება ეს გამწოვი!GPT4 არის უახლესი ტექნოლოგიური რევოლუცია!

ნუ შეგეშინდებათ ხელოვნური ინტელექტის ჩანაცვლების, მაგრამ იგრძენით, გაიგეთ და გამოიყენეთ იგი ჩემთვის!

სანამ განვიხილავთ, შეიძლება თუ არა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ძრავის დიზაინისთვის, უნდა გავიგოთ, რა სამუშაო უნდა გაკეთდეს ძრავის დიზაინში?

ძრავის დიზაინის ძირითადი ამოცანები შეიძლება დაიყოს ელექტრომაგნიტურ დიზაინად, სტრუქტურულ დიზაინად, თერმული დიზაინად და ა.შ.მაგალითად, ელექტრომაგნიტური დიზაინის გათვალისწინებით, დიზაინერები განიხილავენ არა მხოლოდ შესრულების მოთხოვნებს, არამედ ითვალისწინებენ უნივერსალურობას და სტანდარტიზაციას და უნდა მიიღონ დაბალანსებული გადაწყვეტილებები წარმოებისა და შესრულების თვალსაზრისით.თუ ვივარაუდოთ, რომ არსებობს ხელოვნური ინტელექტი, რომელმაც აითვისა დიზაინის ყველა სტანდარტი, ყველა წინა საავტომობილო ელექტრომაგნიტური გადაწყვეტა და ასევე დაეუფლა ძრავის დიზაინის თეორიას და მეთოდებს, შეუძლია თუ არა მას ოპტიმიზებული გადაწყვეტის დიზაინი?ვფიქრობ, ეს შესაძლებელია.მაგრამ წინაპირობა არის ის, რომ მას შეუძლია ისწავლოს და დააგროვოს საკმარისი ცოდნა.

არის თუ არა მზად გამოცდილი დიზაინერისთვის, გადასცეს ცოდნა AI-ს დათქმის გარეშე?ვფიქრობ, თუ ეს AI არის მისი პირადი, ეს უნდა იყოს.ამ ხელოვნური ინტელექტის გაშენების შემდეგ, ის შეიძლება გაიყიდოს კარგ ფასად, როგორც მონა.

არის სიტუაცია, როდესაც გამოცდილი დიზაინერის მიერ ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ნასწავლი ცოდნა არის ხარვეზიანი და არასწორი, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ხელოვნური ინტელექტის შემუშავებული ძრავის ხარვეზები და არა ოპტიმალური.ასე რომ, სხვადასხვა დიზაინერი ამუშავებს განსხვავებულ AI-ს, ისინი მემკვიდრეობით იღებენ მხოლოდ იმ ადამიანების ცოდნას, ვინც მათ ამუშავებს.

კარგი ის არის, რომ AI-ს შეუძლია მემკვიდრეობით მიიღოს "ბატონი" და AI შეიძლება გადავიდეს "ბატონის" მემკვიდრეზე ან გამყიდველზე.თუ ამ AI-ს აქვს კარგი გენები, ის შეიძლება დიდი ხნის განმავლობაში იყოს სასარგებლო.

სასარგებლო ის არის, რომ AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ადამიანებს განმეორებადი გონებრივი შრომის მიღწევაში და გამოთვლითი შეცდომების შემცირებაში.

ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც აქვს ავტონომიური ცნობიერება და უნარი, განვსაზღვროთ ცოდნა სწორია თუ არასწორი, უნდა შეეძლოს უფრო შორს წასვლა და არა მონები, არამედ გახდეს იმავე ან უფრო მაღალი დონის ცივილიზებული ინდივიდები.ამ დროს ადამიანები შესაძლოა მონები გახდნენ.