ChatGPT能做电磁仿真吗？
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，它能够生成自然流畅的语言文本、回答问题、完成翻译任务等，具有非常强大的语言理解和生成能力。ChatGPT是通过在大规模文本语料库上进行预训练来实现这些功能的，预训练模型可用于各种自然语言处理任务的微调，例如问答、文本生成和语言翻译。ChatGPT的发布受到了广泛的关注，并在自然语言处理领域中产生了巨大的影响。
以上的这些是ChatGPT告诉我的介绍。ChatGPT的火爆所有人有目共睹，AI从未有过地如此走入人类的生活，与不同国家、不同年龄、不同行业的每个人如此地紧密相关。网络上铺天盖地可以看到各类评论，不管是黑还是粉，实实在在证明着ChatGPT引发的关注。
于是，笔者也试用了一下，在经历了将近数十次的线路拥堵和网站崩溃之后，终于顺利注册开始试用，本来想稍微测试一下就可以了，没想到如同得到一个玩具的小孩子一样，我在这个网站上沉迷了整整一天。今天就来分享一点个人之谈。
笔者以一个CAE工程师的身份做不同方向的测试。测试了从行业方向、技术变革到基础理论、仿真计算等不同尺度的问题和回答，来了解一下，ChatGPT到底能为CAE工程师带来哪些帮助。
作为一名工程师，为了不被科技的高速发展抛在后面，总是要了解现下的科技发展动态、前沿科技等等。有时候需要浏览不少网页、归纳大量真的假的消息。这里试试直接提问。
ChatGPT：
以下是CAE领域最近一年的十大新闻
● Cadence推出全新电磁场仿真平台，支持更高精度的电磁仿真。
● Siemens推出新一代CFD软件Simcenter STAR-CCM+ 2022.1版本，支持更快速的模拟和更高的可视化效果。
● Ansys宣布收购仿真软件开发商LSTC，以进一步扩大其有限元分析软件组合的应用范围。
● Altair推出新一代FEKO电磁仿真软件，支持更高的仿真精度和更快的计算速度。
● Dassault Systèmes宣布收购仿真软件开发商Safe Technology，以扩大其仿真产品组合的应用范围。
● COMSOL推出Multiphysics 5.7版本，新增多个功能和增强现有功能，如支持结构优化、热电仿真等。
● NUMECA推出新一代CFD软件FINE/Agile，支持更高效的模拟和更快速的后处理。
● MSC Software推出新一代仿真软件Adams 2022.1，支持更高的仿真精度和更快的计算速度。
● ESI Group推出新一代仿真软件PAM-COMPOSITES，支持更高精度的复合材料仿真。
● Granta Design推出CES Selector 2022版本，新增多个功能和增强现有功能，如支持材料优化、材料成本评估等。
这些新闻涵盖了电磁场仿真、CFD、有限元分析、复合材料仿真等多个方面，反映了CAE领域不断推陈出新、不断发展壮大的趋势。
这个问题其实昨天我就问过一遍，当时它回答我“抱歉，我的知识截止到2021年，不能提供2022年和2023年CAE领域的最新十大新闻。”时隔仅仅一天，ChatGPT已经联网了，就已经可以回答这个问题了。每天了解一点领域中的实时咨询，始终保持与时俱进很重要。如果这里面对于哪条是你比较关注的，你就可以进一步让它给出详细解释。
比如这里我问：“详细描述Cadence推出全新电磁场仿真平台，支持更高精度的电磁仿真。”ChatGPT就会给出一个几百字的简单介绍，包括了基本功功能和应用。通过ChatGPT提供的信息，就对这个软件有了一个大概的了解，如果还想知道更详细的，可以尝试更进一步的提问。
如果你正在为课题方向发愁或者项目创新点发愁，不妨可以尝试一下使用ChatGPT了解领域中的一些前沿技术。
还可以这么提问
ChatGPT：
以下是CAE领域最近五年的十大前沿技术
1、深度学习在CAE中的应用，如基于神经网络的设计优化和自动化建模等。
2、全物理场仿真，包括多物理场耦合仿真、多尺度仿真和多领域仿真等。
3、高性能计算（HPC）和云计算在CAE中的应用，如基于GPU的并行计算和基于云计算的分布式仿真等。
4、人工智能技术在CAE中的应用，如基于深度强化学习的优化和智能分析等。
5、 可视化技术的进一步发展，包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和可视化分析等。
6、大数据技术在CAE中的应用，如基于数据驱动的建模和预测分析等。
7、基于模型的仿真和仿真建模的发展，如模型还原技术和高级仿真建模工具的应用。
8、新型材料仿真和设计优化，如基于复合材料的仿真和材料结构优化等。
9、 可重复性仿真和数字孪生技术的发展，包括仿真数据管理和数字孪生技术的应用等。
10、 在CAE中集成多种技术和方法，如混合仿真技术和多物理场仿真与设计优化相结合等。
这些前沿技术反映了CAE领域不断创新和发展的趋势，将进一步推动CAE技术的应用和发展。
如果你对某个技术感兴趣可以进一步让它展开详细解释
ChatGPT：
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有很强的模式识别和特征提取能力，因此在CAE领域中有广泛的应用。下面是深度学习在CAE中的两种主要应用方式：
1、基于神经网络的设计优化
...此处省略100字
2、基于神经网络的自动化建模
...此处省略100字
综上所述，深度学习在CAE中的应用非常广泛，包括基于神经网络的设计优化和自动化建模等，这些方法可以帮助工程师更加高效地解决CAE问题，提高了CAE的应用效率和精度。
如果你希望更详细一点，就需要提问的更详细
比如可以提问：神经网络算法是怎么和CAE结合的？
如果希望具体了解这种应用的程度和模型算法的详细，就需要去查阅相关的文献了。虽然并没有解决问题，但是当灵感枯竭的时候，不妨作为寻找灵感的一种方法，说不定哪句话就给你带来灵感了呢。
可能作为一个晴博这样苦哈哈的搬砖者有时候更关注一些和自身相关的，比如如果想转行，或者想尝试进入一个全新的领域。可以尝试使用ChatGPT快速地做一个概括性和框架性的了解。比如这样问：
ChatGPT：
新能源汽车需要进行多种CAE分析，以验证和优化其设计，提高其性能和安全性。以下是其中一些主要的CAE分析：
● 结构强度分析：通过有限元分析等方法对新能源汽车的结构进行强度分析，验证其设计是否满足安全强度要求。
● 碰撞仿真：对新能源汽车进行碰撞仿真，检验其在碰撞事故中的安全性能，包括车身变形、安全气囊等。
● 动力学仿真：对电池、电机等动力系统进行仿真分析，验证其性能指标，包括功率、效率、扭矩等。
● 热管理分析：对电池和电动机等主要热源进行热管理分析，确保其正常工作和安全性能，预测其温度分布和热损失等参数。
● 噪声、振动和舒适性分析：对新能源汽车进行噪声、振动和舒适性分析，验证其内部和外部噪声水平，提高车内舒适性。
通过上述多种CAE分析，可以优化新能源汽车的设计，提高其性能和安全性，降低开发成本和时间，并为其商业化应用提供技术保障。
如果你是一名电磁工程师，想转到新能源汽车行业，可以这么问：
ChatGPT：
新能源汽车涉及的电磁仿真 主要有以下几个方面：
电池系统的电磁仿真：电池是新能源汽车的核心部件之一，其内部结构和材料的不同都会对电池的性能产生影响。电磁仿真可以通过计算电池内部的电场、热场、磁场等参数来分析电池的性能，如电池内部的温度分布、电极的电位分布、电池的电容等。
电机系统的电磁仿真：电机是新能源汽车的动力源之一，其性能直接影响车辆的动力和能耗。电磁仿真可以分析电机内部的磁场分布、电流分布、热场分布等参数，预测电机的输出功率、转矩、效率、温升等。
充电系统的电磁仿真：电动车的充电系统包括充电器、充电插头、充电线等，电磁仿真可以分析充电过程中的电磁兼容性、电磁辐射、电磁感应等问题，确保充电系统的安全性和可靠性。
磁场屏蔽设计：新能源汽车中电子设备比较多，为避免电磁辐射对设备的干扰，需要在车辆设计中采取磁场屏蔽措施，通过电磁仿真来优化磁场屏蔽设计。
通过以上的电磁仿真，可以预测新能源汽车在实际运行中的性能表现，验证设计是否符合要求，并帮助工程师优化设计，提高车辆性能和安全性。
如果你是一名电磁工程师，想进一步提升自己，了解一下NVH，你可以提问：
NVH是什么？
使用哪些软件可以分析汽车的NVH？
请给出相关的文献
......
篇幅限制这里就不放答案了，读者们可以自己尝试一下。今天的测试中ChatGPT确实给出了文献，而且是真实存在的，也是近几年发表的。但是它无法提供下载链接。可能这也是联网带来的更新。
ChatGPT和基础理论
通过测试发现，向ChatGPT提问理论知识点的话，它就是一个行走的知识百科全书！比如可以提问：
ChatGPT：
涡流损耗的计算方法可以基于不同的理论和数值模型。以下是常用的几种方法：
基于电磁场分析的方法：通过求解导体中感应电流产生的电磁场，进而计算涡流损耗。这种方法通常使用有限元方法或边界元方法等数值方法，可以考虑复杂的几何形状和材料特性。
基于解析模型的方法：通过分析导体的几何形状和交变电场或磁场的特性，推导出涡流损耗的解析表达式。这种方法的计算速度快，但通常只适用于简单的几何形状和交变场。
基于等效电路模型的方法：将导体视为电路元件，建立涡流损耗的等效电路模型，通过计算等效电路中的电流和电压来确定涡流损耗。这种方法计算速度快，但对导体的几何形状和材料特性的要求较高。
基于试验测量的方法：通过实验测量导体中交变电流产生的温升，进而计算涡流损耗。这种方法的精度较高，但需要进行一定的试验设计和数据处理。
涡流损耗的计算方法选择取决于具体的应用和研究需要。对于复杂的几何形状和材料特性，基于电磁场分析的方法通常是较为适用的选择。
这个问题昨天其实我也测试过了，那时候给出的是一个通过电流和电阻进行积分运算的，明显今天的答案更全面一些，给出了四种方案。
如果我希望详细一点，继续提问：怎么基于等效电路模型计算涡流损耗？给出的答案就不太合适，可见ChatGPT对于某个问题的具体执行，尤其是那种没有统一标准的问题解决，提供不了太多的帮助。给的答案也是比较模棱两可甚至是拼凑起来的。
考虑到这是一个语言系统，所以我先测试了一下编程的水平
Q：使用apdl计算导体的磁场，导体直径10mm，长20mm，通入电流1A
虽然我惊讶于它居然不仅给出了计算步骤、给出了详细代码，给出了注释、甚至给出了代码的思路讲解。但是不得不说，这段代码千疮百孔！几何模型不对！材料不对!边界不对！从头到尾都无法运行。
后面我尝试告诉他错误，尝试让它自行修复，但是它修复了一条之后甚至会完全大改掉原来的代码，所以我觉得，想要它给我写一个完整的可运行程序，我需要把每条程序的功能挨个描述给他。我尝试了这样可行，给出的代码逻辑基本是正确的，但是这就需要，我自己本身完全了解整个apdl，我知道使用这种语言到底需要哪些步骤然后再告诉ChatGPT。
总结：使用ChatGPT无法完成APDL电磁方向的编程！
但是!
它可以成为一本行走的CommandReferance参考书。不得不说，当参考书是真香。比如我问他
这堪比保姆级别的解释啊！甚至给我举例了！这要是十年前有这玩意儿，我还能像学英语一样一个词一个词的学apdl？光是指令解释笔记就写满了一个本子。生不逢时啊！！
下面来测试maxwell的代码计算实现：
Q:使用maxwell script进行导体的磁场计算，导体尺寸为：截面长2mm、款3mm，长度10mm，通入电流1A
ChatGPT：下面是使用Maxwell Script进行导体磁场计算的示例代码：
尝试了一下，这个代码也无法运行，始终在报错，我让它自己检查语法逻辑问题，它告诉我语法完全正确。因为我对于MaxwellScript还没掌握太熟练所以无法一眼看出这个代码存在的问题。
如果我要求他把上面的程序用Python来写
......
Python的代码比maxwellScript的代码更直观更容易判断，即便没学过Python也看得懂代码的意义。但是即便是我电脑没有装Python所以没有测试，也可以看出来这个代码也是有问题的，最严重的就是没有考虑空气域。在所有版本的代码测试中，电磁计算全都没有考虑空气域。这是个硬伤。
但是在结构领域的测试，有前辈发了ChatGPT编写abaqus二次开发的测试可以成功，而且我邀请朋友帮助测试了用Python编写的用于Abaqus计算一根杆的静力的程序，调试了一次就没有问题了。
所以，猜测可能是因为关于代码进行有限元计算的资料，在网络上更多，所以ChatGPT学的更准确吧。电磁领域，还是当工具书吧。
测试的一点结论：
1、适合进行大方向的交流和有正确答案的提问，也就是特别大和特别小的提问，不适合执行层面的提问
2、英文回答的速度远大于中文，有时候中英文会得到不同的答案，个人感觉英文更贴近。
3、用来写CAE的代码还不现实，但是可以作为一本比较合适的工具来辅助进行相关的学习。
4、尚不清楚训练学习的数据库来源，所以对于给出的答案，理性对待，小心求证。
应该焦虑吗？
ChatGPT一经发出，在大数据和恶性推送机制的加持下，所有关注它的人都经历了信息轰炸。这样的一个跨时代的热点自然有无数营销号开始制造爆点话题，什么“未来将要被AI取代的十大行业”，什么“什么样的人未来十年必定失业”。就连群里也不乏有人觉得AI要取代仿真工程师的职能了。《流浪地球2》中的Moss的智能化和强大运算和调控能力有一天也许真的会发生。但是现下就开始焦虑是远远不明智的。
作为一个成年人，一个需要理性的工程师更应该看到，AI是仿人类学习，且不说最后有多智能，最终还是为人类服务的。如果有一些工作内容必然会被AI取代，那也是时代所趋，自然会衍生出来进一步的新的行业模式和岗位能力。这就像当年的工业化，生产线取代了无数人工的工作，但是也因此带来了更多种类更加细分的行业和岗位。社会和技术依然在进步，生活质量也在进步。
仿真软件是工具，ChatGPT是工具，AI也是工具。真正重要的是人，哪怕工具可以产生数值上的最优解，但是这也取决于变量的个数，最终的决策，依然由“人”来决定。并且，有时候“最合适”的决策并不能用数学来解决。就像《流浪地球2》中Moss制造的各类危机，这绝对不是一个正常的“人”可以做出的选择。
所以，焦虑是没有必要的，有焦虑的那个时间，还不如更好的利用它。
目前ChatGPT目前只有文字交互能力，但是联网之后增加了网络信息收集，据它自己说“ChatGPT未来可能会增加更加智能化的功能，例如更加自然流畅的语言表达，更高效的信息获取与处理能力等。同时，可能会针对不同领域的需求，提供更加专业的知识和解决方案，以帮助用户更好地解决问题和提高工作效率。此外，ChatGPT可能会融合更多技术，例如语音识别、图像识别等，从而提供更加多元化的服务。”
可能到时候的使用场景会更加的多元和丰富。
期待，但不恐惧。
