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ChatGPT和你, 谁更了解连接器中的力学仿真?

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ChatGPT,是美国OPEN AI研发的通用AI。自2022年11月30日发布发布以来,热度飙升火爆出圈,多个行业的从业人员应用后都惊呼失业之期将至。


   


仿真从业者真的会面临被通用AI取代的风险吗?  
我们“一试便知”  

 

本文以高科技行业的连接器结构仿真为例,

实测ChatGPT的仿真认知水平。


 
先介绍ChatGPT的界面:  




回答很全面而专业,跟以往的所谓智能聊天软件确实不一样。  



回答合理,连接器种类很多,难以一一列出,各行业和厂家也有各自的偏重。  


 


鉴于前面的回答还能接受,我们直接上难度,抛给了ChatGPT一个难题:  

 


非常遗憾,ChatGPT未能直接生成一篇完整文章。  

 
在它给出的回答里,连接器仿真应用中,“磨损损耗仿真”、“振动分析”都是重要应用方向。而“应力分析”和“动态仿真”条目的描述内容正确,但用词和分类不当。  

 
以下为常见分析类型及示例:  





连接器使用过程中,反复插拔会导致端子磨损,进而出现电气性能不良、松脱等问题。所以磨损损耗仿真报告是连接器开发设计过程的重要输入。


我们对ChatGPT的“考验”逐步专业化。



哦吼,这个问题没有难住它,ChatGPT回答得很全面。  

 


正确,并且强调了材料参数准确性对结果的影响。  




乘胜追击,我们进一步询问了ChatGPT具体应用场景下的单元类型问题。  



终于触及了ChatGPT的盲区,只是较笼统的说明了适用单元的方法,但没能给出具体适用的单元类型及名称,并且ChatGPT翻译用词略不专业,这里的分层单元应该是指多层实体单元。  

 
那么,我们再问一个单元类型的问题确认ChatGPT的盲区。  



Chat的答案正确但不完整。  

 
例如缺失了深受用户欢迎的、计算效率和准确性都较高的C3D8R。  

 
事实上,用户在建立了基础仿真能力之后,通常需要进一步对连接器端子进行优化仿真。  

 


Nice~满分回答。  



ChatGPT对Tosca和Isight的功能认知正确。  

 
例如以下案例,只从力学角度考虑降低端子结构的塑性变形量,可使用Tosca进行形状优化,也可以使用Isight进行尺寸参数化优化。  








   


综上所述,在和ChatGPT“切磋”的过程中,我们可以得出结论:ChatGPT对连接器力学仿真分析中的应用有较充分的了解,但在具体仿真技术细节方面还不够深入。


当然,以上问答仅基于这一时间点的ChatGPT能力。


事实上,在测试过程中,我们发现ChatGPT每个问题都会收集对话者的意见“同意”或“不同意”,即人类在使用ChatGPT时也在对其提供监督训练。细分专业领域类的反馈信息,尤其是否定反馈,会被算法作为强监督数据进行加权,以优化ChatGPT在此领域的能力。一段时间后,同样的问题就可能给出不同的答案。


回到最开始的问题,对于AI带来的“失业危机”,在仅此一次的短短测试中,我们并不能得出准确的答案,但AI的信息获取和整合能力日益迅猛是不容否认的趋势。


各位仿真工程师们,在围观这次“测试”之后,你们觉得:如果ChatGPT成为你的同事,你觉得它适合怎样职级的岗位?以及,它多久之后能赶上或超越你呢?



   


 -END-



来源:达索系统
IsightTosca振动形状优化通用材料
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2023-05-04
最近编辑:1年前
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