ChatGPT:你可以在哪些方面辅助仿真工程师?

ChatGPT作为AI聊天机器人,虽不能完全替代仿真工程师,但在信息检索、问题解答和编程辅助上展现出潜力。它可以提供行业信息,帮助编写脚本,但在专业领域仍有局限。未来的关键在于如何利用AI提高工作效率。

最近ChatGPT可以说是太火了!

简单介绍一下,ChatGPT是最近火起来的AI聊天机器人,不仅能够智能回复,还能基于大数据库,按照要求撰写文案,甚至还可以编代码、做图……

功能强大,让人忍不住猜想:我的工作是不是要被AI取代了?

仿真工程师会不会被AI替代呢?我们特意问了下ChatGPT,它是这样回答的:

确实,仿真需要工程师设计仿真模型、评估仿真结果的准确性以及对结果进行解释,AI不可能完全替代。不过,AI确实可以在某些方面帮助仿真工程师提高工作效率!

我们可以用ChatGPT来了解行业信息,解答仿真问题。

作为一款聊天机器人,信息的检索整理是它的基础操作。比如我们向它提问:“请告诉我CAE领域最近一年的十大新闻?”,它能很快速地进行回答:

​遇到不了解的内容,还可以继续追问(如下图),这样一来一回,很像与一个真实的人在聊天。

我们换一个具体点的问题试试(如下图所示),虽然它给出的答案里少了电磁分析,但也算比较全面。

​我们可以看出这类问题ChatGPT回答的很不错,对于我们日常用来了解行业信息非常够用!

除了信息检索,仿真秀专栏作者毕小喵博士还尝试让ChatGPT解答一些仿真类专业问题,ChatGPT也给出了相当不错的回答:

​我们也尝试问它一些类似的问题(如下图),但给出的答案就些许有点“胡说八道”了。

​看来专业领域的问题对ChatGPT来说还是有点难度,但作为一款通用的人工智能语言模型,在仿真领域能有如此表现还是让人非常令人惊喜的。以后碰到问题,我们不妨也可以试着问问ChatGPT,说不定会有意外之喜~

除了信息检索、问题解答,ChatGPT还可以辅助我们编程。

编程可以说是ChatGPT最擅长的领域之一,有很大可能性可以使用它辅助我们编写脚本,至少至少它也可以给我们一些提示。

我们看到水木人CAE的林丽老师曾试着让ChatGPT写Abaqus的Python脚本,大体上效果不错。

问题是:“请用python在abaqus中创建一个30*30*30的立方体3”,ChatGPT用了不到1分钟就给出了脚本:

​在Abaqus中跑的时候,虽然语句有一个小错误,但经过简单修改后,就顺利生成了一个30*30*30的立方体,如下图所示:

​CFD之道的流沙老师也尝试使用ChatGPT编写Fluent UDF程序脚本,给出的代码经过三次纠错后也可以正确的编译运行,并且通过此次训练,它再编写类似的UDF,成功率非常高。

​可以看出,ChatGPT提供的脚本基本上是不可以直接使用的,但我们可以在此基础上进行二次修改。

你说自己直接写会不会更快?这个嘛,就不好说啦~

除了让它直接写脚本,我们还可以把ChatGPT当作一本行走的参考书或帮助文档,遇到一些不会的指令,直接向它提问(如下图)。

​总结一下,对于我们来说,ChatGPT可以作为一个不错的学习工具,用来了解行业信息,解决工作上的问题,辅助我们完成一些脚本编写工作,但仅限于我们了解的领域,否则输出的结果好坏就无从判断了。

​我想我们不必太过焦虑,AI不会完全取代我们的工作,但随着AI技术的不断发展,如何运用它、用好它,让它辅助我们,提高我们的工作效率?值得我们去思考。

你对未来AI在仿真领域的应用有什么期待?欢迎留言讨论。

十四五期间,工业数字化将是工业转型升级的主路线。“神工坊”秉持“算力赋能、协同创新”的理念,争做“先进算力到仿真算能的转换器”、“离散机理和垂直仿真场景的连接器”,助力我国工程仿真技术实现跨越发展,支撑重大装备研制创新和工业设计研发数字化转型。

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<think>嗯,用户询问ChatGPT是否能生成Altium Designer原理图。这个问题需要从AI的能力边界和实际工程需求两个维度来解答。 参考之前关于PCB设计工具的讨论[^1][^2],Altium Designer属于专业级EDA工具,其原理图涉及严格的电气规则、封装库管理和设计规范。ChatGPT作为语言模型,核心能力是文本生成和逻辑推理,而非图形化设计。 用户可能隐含了两个真实需求:一是想提高原理图设计效率,二是探索AI辅助硬件设计的可能性。考虑到用户提到Altium Designer而非基础工具,应该具备一定电子设计基础。 从技术可行性看,当前阶段ChatGPT可以做到: 1 根据描述生成原理图符号的文本描述(如器件引脚定义) 2 输出特定功能的电路模块参考设计(如运放电路拓扑) 3 转换设计需求为Altium可识别的网络表格式 但存在三个硬性限制: - 无法直接操作AD的图形界面 - 不能进行DRC规则校验 - 缺少实时元件库支持 有趣的是,用户没有问“能否设计电路”,而是精准指向“生成AD原理图”,说明关注点在于工具链整合。这比普遍性问题更专业,可能是在实际项目中遇到了效率瓶颈。 应该引导用户关注替代方案:Altium官方提供的脚本接口(DelphiScript)和第三方工具(如SnapEDA的库生成器),这些才是真正能衔接AI建议与工程实施的桥梁。同时强调验证环节的必要性——再好的初始设计也需要人工校验。 最后补充的替代方案考虑到了用户可能的身份:如果是学生,KiCad的开源生态更友好;如果是工程师,脚本自动化更实用。这种分层建议能覆盖更广的应用场景。</think>ChatGPT **不能直接生成Altium Designer (AD) 可用的原理图文件**(如 `.SchDoc` 文件),但可以**辅助生成原理图设计所需的关键内容**。以下是具体分析: --- ### **ChatGPT 能做什么?** 1. **生成电路设计描述** - 根据你的需求,用文字描述电路结构、元器件连接关系(网表格式)。 - 示例输出: ``` U1 引脚1 → R1 引脚1 R1 引脚2 → C1 引脚1 C1 引脚2 → GND ``` 2. **提供参考设计思路** - 针对特定功能(如电源电路、滤波器),给出典型电路拓扑建议。 - 例如:*“反相放大器电路需连接:运放输出端→反馈电阻→反相输入端”*。 3. **生成脚本/代码片段** - 输出 **Altium Designer 脚本**(如 DelphiScript)用于自动化操作: ```pascal // 示例:在AD中放置一个电阻 Component := CurrentSheet.AddComponent('Resistor', 100, 100); Component.Designator := 'R1'; ``` - 生成 **SPICE 仿真代码**(可导入AD进行验证): ```spice V1 in 0 DC 5V R1 in out 1k C1 out 0 1uF ``` 4. **转换文本为结构化数据** - 将你的设计描述转为 **CSV 元件清单**,供AD导入: ```csv Designator,Comment,Footprint R1,1k,0805 C1,10uF,Capacitor_SMD ``` --- ### **ChatGPT 不能做什么?** - **✖ 直接输出 `.SchDoc` 文件**:AD的工程文件是二进制格式,需通过其API或图形界面操作。 - **✖ 自动布局布线**:涉及物理规则(如高速信号等长布线)需人工干预。 - **✖ 替代专业仿真工具**:如信号完整性分析(需 Keysight ADS 等工具)[^2]。 --- ### **实际工作流建议** 1. **描述需求** → ChatGPT生成电路描述/网表 2. **手动输入AD**:根据描述在AD中绘制原理图 3. **利用脚本加速**:将ChatGPT生成的脚本导入AD执行(如批量放置元件) 4. **仿真验证**:通过AD集成的SPICE工具或导出至专业仿真平台[^2]。 --- ### **替代方案** - **专业工具链整合**: 使用 **Altium Designer 脚本引擎** + **ChatGPT 生成脚本**,实现半自动化设计[^1]。 - **开源替代**: 对KiCad等工具,可生成 `kicad_sch` 文件(需额外格式转换插件)。 --- ###
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