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大数据如何让人们重新思考磁性设备的设计

来源:机房360 作者:Harris编译 更新时间:2019/11/15 7:01:36

摘要:多年来大数据转变的许多因素之一是磁性设备的设计。

     多年来大数据转变的许多因素之一是磁性设备的设计。
  
  关于大数据最令人着迷的事情之一是它能够优化几百年前已经过时数字技术的产品设计。其中一个最有趣的例子是磁铁。
  
  磁铁是一种古老的装置。据说,世界上第一块磁铁是由一位名叫Magnes的克里特岛人在4000多年前发现的。
  
  虽然磁铁已成为现代文明的一部分已存在了数千年,但它们仍在不断完善和重新设计。成像和数据存储需要改进。其他应用需要进一步改进。大数据和人工智能的新进展使磁铁在全球任何一方的消费者和行业领导者中变得更加通用和具有成本效益。它们甚至可能影响未来定制印刷磁铁的设计。
  
  富士通率先采用人工智能解决方案,以获得更好的磁性材料几何结构。
  
  日本厂商富士通目前是全球第四大IT服务提供商。该公司拥有前所未有的创新记录。该公司成立于1935年,但通过与信息技术的重大进步保持同步,保持了强大的竞争优势。
  
  富士通最近开始接受大数据的好处。2018年5月,富士通工程师发表了一篇关于他们在磁性材料设计中使用人工智能的论文。他们表示,在寻找理想的尺寸限制和磁铁形状方面尤为重要。
  
  人工智能对富士通的研发过程至关重要。他们发现它可以在减少能量损失方面发挥重要作用。它还帮助他们改进几何磁铁设计。在他们的新设计规范之前,这些类型的设计需要广泛的专业知识。随着人工智能被用于改善设计结果,这种情况正在发生变化。有了新的人工智能模型,不太熟练的设计专家就可以以最佳效率创建磁性设计。
  
  大数据在磁性设备设计中有哪些好处?
  
  以下是人工智能导致更高质量磁性设计的一些原因。
  
  在20世纪和21世纪的大部分时间里,设计新产品的公司必须采取向后看的流程。他们需要使用以前项目的经验数据,并尽最大努力调整设计元素以满足新标准。
  
  这是一种不完美的方法,因为技术从未是静态的,客户需求也在不断发展。工业合作伙伴需要利用更复杂的技术,这取决于更具可扩展性的设计约束。
  
  因此,几年后具有足够功率来处理应用的磁铁可能是不切实际的。预测分析正在帮助设计人员应对这一挑战。
  
  新的预测分析模型能够预测未来应用的承载、能量存储和其他设计要求。这将有助于工程师了解所有需要满足的材料要求,其中包括磁性几何形状和尺寸。
  
  提高成本效益
  
  成本效益是另一个在任何设计项目中都不容忽视的因素。需要磁性材料的项目也不例外。
  
  这是工程师必须始终考虑的因素之一。设计工程师和制造工程师有时会发现自己不和。设计工程师可能倾向于设计具有高于安全性和性能KPI必要因素的产品,因为他们希望优先考虑功能,并最大限度地降低故障率。
  
  问题是他们可能会使用比必要材料更多的材料,这会使最终设计变得更加昂贵。他们需要仔细评估他们的设计,以确保它满足功能要求,而不会花费大量财富。
  
  这是另一个大数据在磁性材料设计中特别有价值的领域。新的数据驱动设计流程可以帮助确保他们不会使用超过必要的材料,同时仍然满足设计要求。
  
  人工智能正在改变磁性设计的未来
  
  磁铁一直是数百年来许多产品设计的核心。它们在2019年大幅发展。大数据在工程师使用它们的方式中发挥着非常重要的作用。
  
  编辑:Harris

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