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ChatGPT和你, 誰更了解連接器中的力學(xué)仿真?

2023-04-25 10:54 作者:達(dá)索系統(tǒng)百世慧  | 我要投稿


ChatGPT,是美國OPEN AI研發(fā)的通用AI。自2022年11月30日發(fā)布發(fā)布以來,熱度飆升火爆出圈,多個行業(yè)的從業(yè)人員應(yīng)用后都驚呼失業(yè)之期將至。

仿真從業(yè)者真的會面臨被通用AI取代的風(fēng)險嗎?我們“一試便知”

本文以高科技行業(yè)的連接器結(jié)構(gòu)仿真為例,

實測ChatGPT的仿真認(rèn)知水平。

先介紹ChatGPT的界面:

01力學(xué)仿真在連接器行業(yè)中有哪些方面的應(yīng)用?

回答很全面而專業(yè),跟以往的所謂智能聊天軟件確實不一樣。

02高科技行業(yè)有哪些常用的連接器類型?

回答合理,連接器種類很多,難以一一列出,各行業(yè)和廠家也有各自的偏重。

鑒于前面的回答還能接受,我們直接上難度,拋給了ChatGPT一個難題:

03寫一篇5000字的Abaqus在連接器結(jié)構(gòu)力學(xué)仿真方面的應(yīng)用介紹文章

非常遺憾,ChatGPT未能直接生成一篇完整文章。

在它給出的回答里,連接器仿真應(yīng)用中,“磨損損耗仿真”、“振動分析”都是重要應(yīng)用方向。而“應(yīng)力分析”和“動態(tài)仿真”條目的描述內(nèi)容正確,但用詞和分類不當(dāng)。

以下為常見分析類型及示例:

連接器使用過程中,反復(fù)插拔會導(dǎo)致端子磨損,進(jìn)而出現(xiàn)電氣性能不良、松脫等問題。所以磨損損耗仿真報告是連接器開發(fā)設(shè)計過程的重要輸入。

我們對ChatGPT的“考驗”逐步專業(yè)化。

04用Abaqus做連接器磨損損耗仿真能輸出那些結(jié)果?

這個問題沒有難住它,ChatGPT回答得很全面。

05用Abaqus做連接器磨損損耗仿真需要輸入那些材料參數(shù)?

正確,并且強調(diào)了材料參數(shù)準(zhǔn)確性對結(jié)果的影響。

乘勝追擊,我們進(jìn)一步詢問了ChatGPT具體應(yīng)用場景下的單元類型問題。

06用Abaqus做連接器結(jié)果力學(xué)仿真端子鍍層厚度通常為多厚?應(yīng)該采用什么單元?

終于觸及了ChatGPT的盲區(qū),只是較籠統(tǒng)的說明了適用單元的方法,但沒能給出具體適用的單元類型及名稱,并且ChatGPT翻譯用詞略不專業(yè),這里的分層單元應(yīng)該是指多層實體單元。

那么,我們再問一個單元類型的問題確認(rèn)ChatGPT的盲區(qū)。

07在結(jié)構(gòu)力學(xué)仿真中,用Abaqus的3D solid單元有哪些單元類型?哪種類型計算效率最高?

Chat的答案正確但不完整。

例如缺失了深受用戶歡迎的、計算效率和準(zhǔn)確性都較高的C3D8R。

事實上,用戶在建立了基礎(chǔ)仿真能力之后,通常需要進(jìn)一步對連接器端子進(jìn)行優(yōu)化仿真。

08針對連接器端子達(dá)索系統(tǒng)的仿真自動優(yōu)化工具能做哪些方面的優(yōu)化?

滿分回答。

09達(dá)索系統(tǒng)的優(yōu)化工具Tosca和Isight哪個更適合用于連接器端子的優(yōu)化?

ChatGPT對Tosca和Isight的功能認(rèn)知正確。

例如以下案例,只從力學(xué)角度考慮降低端子結(jié)構(gòu)的塑性變形量,可使用Tosca進(jìn)行形狀優(yōu)化,也可以使用Isight進(jìn)行尺寸參數(shù)化優(yōu)化。

綜上所述,在和ChatGPT“切磋”的過程中,我們可以得出結(jié)論:ChatGPT對連接器力學(xué)仿真分析中的應(yīng)用有較充分的了解,但在具體仿真技術(shù)細(xì)節(jié)方面還不夠深入。

當(dāng)然,以上問答僅基于這一時間點的ChatGPT能力。

事實上,在測試過程中,我們發(fā)現(xiàn)ChatGPT每個問題都會收集對話者的意見“同意”或“不同意”,即人類在使用ChatGPT時也在對其提供監(jiān)督訓(xùn)練。細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域類的反饋信息,尤其是否定反饋,會被算法作為強監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),以優(yōu)化ChatGPT在此領(lǐng)域的能力。一段時間后,同樣的問題就可能給出不同的答案。

回到最開始的問題,對于AI帶來的“失業(yè)危機”,在僅此一次的短短測試中,我們并不能得出準(zhǔn)確的答案,但AI的信息獲取和整合能力日益迅猛是不容否認(rèn)的趨勢。

各位仿真工程師們,在圍觀這次“測試”之后,你們覺得:如果ChatGPT成為你的同事,你覺得它適合怎樣職級的崗位?以及,它多久之后能趕上或超越你呢?

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