Thư viện Python cho kỹ sư cơ khí

Python dẫn đầu vị trí số 1 về ngôn ngữ lập trình trên thế giới theo công bố của Đại học Đông Bắc. Python được ưa thích vì nó dễ học, do cú pháp đơn giản, thư viện tiêu chuẩn và bộ công cụ lớn, đồng thời tích hợp với các ngôn ngữ lập trình phổ biến khác

Python là một kỹ năng bắt buộc đối với các vai trò công việc kỹ thuật đối với các kỹ sư Cơ khí như Khí động lực học, Mô phỏng nhiệt, Mô phỏng CAE, Mô hình & mô phỏng CFD, (trong hầu hết các ứng dụng FEA/FVM), Kỹ sư xác thực hệ thống (Thử nghiệm), Nhà phát triển hệ thống thử nghiệm sản xuất, . Python được hỏi như một kỹ năng bắt buộc trong các cuộc phỏng vấn tại các công ty dịch vụ kỹ thuật tuyển dụng lớn nhất như TCS, Wipro, Infosys, Mindtree, v.v. Và bộ kỹ năng được ưa thích nhất trong các Startup trên toàn thế giới.  

Vì vậy, đối với bất kỳ kỹ sư cơ khí nào có tham vọng, Python là kỹ năng bắt buộc nên có trong sơ yếu lý lịch của bạn. Học Python có thể làm cho sơ yếu lý lịch của bạn trở nên cạnh tranh và mở rộng cơ hội nghề nghiệp cho bạn.  

Khóa học kéo dài 4 tuần sẽ giúp bạn xây dựng các ứng dụng trong thế giới thực bằng ngôn ngữ Python. Nó sẽ là 100% nội dung thực tế và định hướng thực hành, được giảng dạy trực tuyến để đáp ứng các yêu cầu của ngành. Học khóa học này sẽ cho bạn cơ hội mở rộng bản thân để xây dựng bất kỳ hệ thống nào và đảm nhận các dự án mà bạn quan tâm

Ghi chú. Nội dung được cấu trúc theo cách tiếp cận thực tế và có tổ chức với các nguyên tắc cơ bản. Bất kỳ người tham gia nào không có hoặc có nền tảng tối thiểu về mã hóa đều có thể tìm hiểu và xây dựng các dự án

Khóa học này sẽ nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của python và các ứng dụng của python trong việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật. Chúng ta sẽ thấy một số thư viện quan trọng như SciPy, Numpy, Matplotlib, Pandas, v.v. dùng trong tính toán khoa học

Khóa học này bao gồm các Chương trình Python về Cơ học, Thiết kế Máy, Cơ học Chất lỏng, Khoa học Nhiệt, Truyền nhiệt, Rung động, Tối ưu hóa, v.v. Nó bao gồm nhiều loại biểu đồ khác nhau bao gồm biểu đồ đường thẳng và biểu đồ đường viền 2D, 3D nơi chúng ta có thể sử dụng biểu đồ này để trực quan hóa dữ liệu kỹ thuật

Chúng tôi sẽ xem xét cách tạo biểu đồ cũng như cách tạo biểu đồ tương tác, phân tích dữ liệu thử nghiệm và một số phần tối ưu hóa

Nó bao gồm các chương trình từ cơ bản đến nâng cao trong lĩnh vực cơ khí

Nó có các phần sau

1. Các khái niệm cơ bản trong Python

2. Các chương trình về Cơ khí, Thiết kế máy, v.v.

3. Các chương trình về rung động cơ học

4. Các chương trình về Cơ học chất lỏng, Khoa học nhiệt và Các vấn đề về nhiệt

5. Các chương trình Toán kỹ thuật

6. Một số chương trình Advanced như FFT use, Filter, Data Analysis

Bạn sẽ học được gì,

- Tầm quan trọng của trăn trong lĩnh vực cơ khí trong nghiên cứu và tính toán

- Khái niệm cơ bản về chương trình Python từ quan điểm kỹ thuật

- Tìm hiểu để giải quyết các vấn đề kỹ thuật

- Chuẩn bị sẵn sàng để đi trước một bước

- Bạn có thể tự mình xây dựng một dự án trong miền yêu thích của mình

- Bạn sẽ có thể sử dụng các vòng lặp, chức năng, thư viện khác nhau, chức năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề kỹ thuật

Python được dự định là một ngôn ngữ lập trình đơn giản, ngắn gọn và tự nhiên. Vì lý do đó, nhiều kiến ​​trúc sư và nhà phân tích sử dụng Python cho các ứng dụng toán học và nhất quán. Có lẽ họ cần nhanh chóng đi thẳng vào vấn đề, chẳng hạn như nắm bắt được tác động hoặc mối quan hệ của một biến với năng suất, thay vì dành nhiều giờ tập trung vào những điều phức tạp của một ngôn ngữ lập trình "không chắc chắn". Python có thể trao quyền cho một quy trình làm việc nhanh hơn và mượt mà hơn, tái hiện các thước đo thông tin khổng lồ và đặc biệt, rô bốt hóa các bài tập buồn tẻ và tẻ nhạt để chúng có thể hoàn thành trong thời gian ngắn.

Bạn có thể quản lý Python với tư cách là một kỹ sư cơ khí chính xác đến mức nào?

Chạy điều tra toán học có thể là điều thuận lợi nhất chúng ta có thể làm với sự hỗ trợ của Python. Với các thư viện khác nhau của Python, chẳng hạn như SciPy và NumPy, chúng tôi có thể sử dụng các chiến lược đã làm để tiến hành các kỳ thi toán học nhanh hơn và hiệu quả hơn bất kỳ lúc nào trong bộ nhớ gần đây. SciPy cho phép chúng tôi kết hợp, hiển thị và đáng ngạc nhiên là không đầy đủ mà không bao giờ thực hiện phép tính thủ công. Điều này tiết kiệm rất nhiều thời gian. Có lẽ các thư viện Python nổi tiếng nhất được hiển thị ở đây

Ba lĩnh vực chính của việc sử dụng kỹ thuật cơ khí

1. Phân tích số - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí
2. Động lực học chất lỏng tính toán - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí
3. Nhiệt động lực học - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí

Phân tích số - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí

Công dụng nổi tiếng nhất của Python là thực hiện các cuộc điều tra toán học. Khi có liên quan đến các vấn đề liên quan đến điều kiện thẳng và PDE/ODE, sẽ cần đầu tư lâu dài để xử lý các vấn đề một cách có hệ thống. Về thiết kế cơ khí, điều kiện nhìn chung còn hạn chế nên việc đảm nhận các vấn đề thi toán khó gấp đôi

Cho phép chúng tôi mong đợi bạn đang cố gắng tìm độ tương phản lực căng trên một đường thẳng khi có một chất lỏng di chuyển qua nó. Không chỉ vấn đề sẽ tiêu tốn rất nhiều thời gian để giải quyết mà còn rất khó để có được chất lượng chính xác hoặc vẽ sự khác biệt trong biểu đồ. Với các phương ngữ lập trình, bạn có thể xử lý các vấn đề như vậy ngay lập tức và nhận các bản sao đồ họa cùng một lúc

Học lập trình và kiểm tra toán học mở ra nhiều cơ hội trong các lĩnh vực như lắp ráp, ô tô, năng lượng và đáng ngạc nhiên là các vị trí cơ khí trong các tổ chức lập trình (như chuyên gia nhiệt tình). Các tổ chức lập trình như Facebook và Google thuê các chuyên gia Nhiệt/Cơ khí để đảm bảo quản lý nhiệt độ hiệu quả và an toàn cho tập dữ liệu của họ và nhóm các PC trong các tổ chức riêng biệt của họ. Các chuyên gia này sử dụng các phương ngữ lập trình như Python/MATLAB để soạn các tập lệnh và nhập chúng vào chương trình CFD để kiểm tra các gói khác nhau. Thông thường, Google có câu ngạn ngữ thiết kế đi kèm "Python ở đâu chúng ta có thể, C ++ ở đâu chúng ta nên làm" bởi vì Python ít gây khó chịu hơn khi sử dụng so với C ++

Động lực học chất lỏng tính toán - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí

Python viết chương trình máy tính cũng là một sự kết hợp vững chắc cho các yếu tố lỏng tính toán. PyCFD được sử dụng để tạo và xử lý các điều kiện chênh lệch phân số, xử lý thể tích chất lỏng bằng cách sử dụng các công thức Navier-Stokes và giải quyết các điều kiện chênh lệch nửa chừng giá trị giới hạn bằng cách sử dụng phương pháp thành phần giới hạn. Nói chung, các chuyên gia cơ khí được hưởng ba lợi ích đáng kể trong môi trường làm việc của họ. Để bắt đầu, hãy nhớ rằng nội dung của bạn, chẳng hạn như mã của đối tác của bạn, có thể được phần còn lại của hiệp hội sử dụng bất cứ khi nào bạn tạo chúng. Những điều này lấy lại thời gian của mọi người và hỗ trợ bạn làm việc theo nhóm hiệu quả hơn

Hơn nữa, chúng tôi có thể tăng cường tự động hóa hơn nữa bằng cách sử dụng một giai đoạn như Onshape để sắp xếp trước các điểm nổi bật cụ thể. Điều này thành công cho phép chúng tôi tạo các yếu tố độc đáo cho các ứng dụng của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả. Các thanh tùy chỉnh, cánh máy bay, bánh răng prod, bộ theo dõi chùm tia và hệ thống dây điện nằm trong số đó

Sử dụng CFD

• Việc sử dụng giải trí CFD trong hàng không và an toàn sẽ hỗ trợ các kỹ sư giải quyết các vấn đề như kiểm tra điểm kết nối chất lỏng thiết kế, dòng chảy tầng và hỗn loạn, thiết kế tối ưu (Phân tích chất lỏng), kiểm tra chuyển động nhiệt, v.v.
• Chuyển động nhiệt trong hàng không không chỉ nhìn vào tính hữu ích của động cơ mà còn cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng và cơ hội phát triển cho các bộ phận khác nhau như bộ phận làm tan băng, nhiệt trong bánh xe hạ cánh, nhiệt trong hệ thống điện và thiết bị, bộ phận làm mát, nhiệt
• Cuối cùng, Python cho phép các kiến ​​trúc sư cơ khí vi tính hóa các tính toán phức tạp mà bằng cách này hay cách khác sẽ quá cồng kềnh hoặc tẻ nhạt để thực hiện một cách vật lý.
• Ngôn ngữ thành công trong phép toán điểm trôi, có thể hình dung được tới Mười bảy con số khổng lồ
• Python là nền tảng cho các hệ thống AI (ML) phức tạp về mặt số học như PyTorch nên không có gì bất ngờ

Nhiệt động lực học - Khía cạnh quan trọng của kỹ thuật cơ khí

nhiệt động học. Nhiệt động lực học là một phần của khoa học vật lý sắp xếp cường độ, công và nhiệt độ cũng như mối liên hệ của chúng với năng lượng, entropy và các đặc tính thực tế của vật chất và bức xạ. Cách thức hoạt động của các lượng này được thể hiện bằng bốn định luật nhiệt động lực học truyền đạt một mô tả định lượng sử dụng các lượng thực có thể định lượng được, nhưng có thể hiểu được đối với các thành phần nhỏ bằng cơ học thực tế. Nhiệt động lực học áp dụng cho nhiều loại vấn đề trong khoa học và thiết kế, đặc biệt là khoa học thực tế, hóa học tự nhiên, thiết kế chất, thiết kế cơ khí và các lĩnh vực phức tạp khác như khí tượng học

Nhiệt động lực học được tạo ra từ mong muốn mở rộng năng suất của động cơ hơi nước thời kỳ đầu, được chế tạo bởi nhà vật lý người Pháp Sadi Carnot (1824), người đã chấp nhận rằng hiệu quả của động cơ là chìa khóa có thể giúp Pháp chiến thắng trong Chiến tranh Napoléon. Nhà vật lý người Scotland-Ireland Lord Kelvin đã nhanh chóng hình thành một định nghĩa ngắn gọn về nhiệt động lực học vào năm 1854, phát biểu: "Các yếu tố nhiệt điện là chủ đề của mối liên hệ cường độ với năng lượng tác động giữa các phần giáp ranh của vật thể và mối liên hệ cường độ với tổ chức điện. " Rudolf Clausius đã lặp lại hướng dẫn của Carnot được gọi là chu trình Carnot và đưa ra giả thuyết về cường độ một tiền đề xác thực và hợp lý hơn. Bài báo quan trọng nhất của ông, "Về lực di chuyển của nhiệt", xuất bản năm 1850, lần đầu tiên phát biểu định luật thứ hai của nhiệt động lực học. Năm 1865, ông trình bày ý tưởng về entropy. Năm 1870, ông đưa ra giả thuyết về virus, áp dụng cho

Python trong nhiệt động lực học

• Python có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề nhiệt động lực học truyền thống
• Cho dù mối quan tâm của bạn bao gồm các nguyên tố lỏng hay năng lượng tổng hợp, bạn có thể soạn mã để giải quyết vấn đề và tiết kiệm thời gian
• Trên thực tế, các doanh nghiệp không tập trung vào cách bạn giải quyết mối quan tâm của mình hoặc hoàn thành công việc lặt vặt của bạn
• Bạn có thể đầu tư 70% năng lượng của mình để giải quyết các vấn đề số học/nhiệt động lực học và chạy đua với 20% còn lại của nhiệm vụ hoặc bạn có thể đầu tư 30% kinh nghiệm của mình cho những vấn đề này bằng cách giải quyết chúng bằng Python và tập trung vào những khó khăn thực sự trong tầm tay
• Phần chính trong kết quả của bạn quan trọng là trình độ của bạn
• Python có một thư viện khổng lồ và dấu chấm câu đơn giản có thể giúp bạn xử lý các vấn đề phức tạp mà không gặp vấn đề gì

Ưu điểm của Python trong kỹ thuật cơ khí

Nhiều nhà thiết kế cơ khí không biết gì về điều này. Giả sử bạn đã cố gắng hết sức với Python và Jupyter Lab, bạn sẽ thấy rằng bạn có thể hoàn thành công việc một cách nhanh chóng và không khó để tìm hiểu sâu hơn về các tính toán. Nó sẽ giúp bạn tìm ra câu trả lời cho mối quan tâm của mình trong kế hoạch lắp ráp thất thường, và đó mới chỉ là khởi đầu. Có một số kết quả test xong đem ra mổ xẻ. Bằng cách đặt khuyến khích cho mọi ranh giới trên một trục, một chuỗi sơ đồ tương phản với các tiến bộ khác nhau được đánh giá đã được thực hiện dưới 10 dòng với sự hỗ trợ của Python. Thứ gì đó yêu cầu xử lý thông tin Excel bổ sung

Một cuộc điều tra toán học là ứng dụng Python nổi tiếng nhất. Tại thời điểm liên quan đến các điều kiện trực tiếp và ODE/PDE, việc giải quyết các vấn đề một cách khoa học sẽ mất nhiều thời gian. Điều này làm cho việc giải quyết các vấn đề kiểm tra toán học phức tạp gấp đôi trong thiết kế cơ khí vì các điều kiện giới hạn là bình thường. Lấy ví dụ về một chất lỏng di chuyển qua một kênh. Đối với người mới, thật khó để giải quyết vấn đề và có được các số liệu và biểu đồ chính xác cho thấy quang sai. Với các phương ngữ lập trình, bạn có thể giải quyết các vấn đề như vậy ngay lập tức và nhận được các phản hồi đồ họa đồng thời, do đó

Thuận lợi

1. Nó có một số lượng lớn các chức năng và nhiều thư viện khác nhau để trợ giúp về toán học và kiểm tra (Pandas, NumPy, matplotlib, SciPy)
2. Để quyết định khả năng phục hồi của bộ phận, chúng tôi sử dụng một bảng phức tạp. Đối với một số khả năng phục hồi nhất định, bạn nên giảm danh sách theo mức độ phụ thuộc vào các yếu tố cấu hình bộ phận khác nhau
3. Nếu không có Visual Basic for Application (VBA), việc nhận được giá trị của các khả năng phục hồi khác nhau theo ước tính là điều không tưởng trong Excel. Python cũng viết nhanh hơn VBA
4. Bằng cách thay đổi một dòng mã, người ta có thể sử dụng một chương trình tương tự để tìm ra nhiều kết quả thử nghiệm hơn. Dự kiến ​​​​sẽ thực hiện rất nhiều thao tác thủ công nếu một mục đích của Excel
5. Nó sử dụng ít mã hơn và do đó dễ học
6. MATLAB, tiêu chuẩn kinh doanh để tạo nguyên mẫu, đắt tiền, điều này mang lại cho Python vị trí cao
7. Các mô-đun của nó để hỗ trợ tính toán mạng và triển lãm rất phong phú, và khu vực địa phương của các kỹ sư rất tuyệt vời và phát triển nhanh chóng. Do đó, Python là tuyệt vời cho tương lai vì nó có thể là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất
8. Python cũng đi kèm với các phần mềm Linux và có thể được sử dụng dễ dàng trên các trang tính chạy Little Linux, không gây phiền nhiễu
9. Vì vậy, nếu bạn là một nhà thiết kế cơ khí và đang suy nghĩ về quyết định có nên chọn học Python hay không, thì đây là một vài điều từ tôi. "Đặt tất cả lên hàng. "
10. Mechanical Engg thường xuyên sử dụng lập trình tái hiện như Abaqus, và ở đây cần phải biết Python;
11. Tương tự như vậy, các thiết bị thiết yếu như FEM và các phần tử dẻo và tháo rời đá quý cấp cao, các phần tử hạ nguyên tử, v.v. cần một số thông tin về bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, Python hoặc Fortran
12. Đánh giá kết quả của một nghiên cứu khách hàng về một số kế hoạch hạng mục. Người ta thấy rằng sử dụng Python có thể tạo sơ đồ cho mọi kế hoạch trong hai dòng mã thay vì một giờ trong Excel
13. Một số lượng đáng kể các Kỹ sư cơ khí thúc đẩy nội dung của họ được sử dụng với lập trình CAM tiêu chuẩn
14. VÌ VẬY thật tuyệt và có thể yêu cầu Mech Engg có thông tin hoạt động trên ngôn ngữ như Python

Python vs MATLAB dành cho kỹ sư cơ khí

Chúng ta cũng có thể thấy sự tương phản giữa MATLAB và Python. Hai phương ngữ tuy được giải mã nhưng khác nhau về quan điểm chuyên môn và hợp lý. Python linh hoạt hơn MATLAB về tính hữu ích của nó và khu vực trợ giúp cục bộ cho nó năng động hơn đáng kể so với Matlab. Simulink, giải trí của MATLAB và thiết bị lập kế hoạch dựa trên mô hình là trường hợp đặc biệt. Điều này thường là do các kỹ thuật cải tiến khác nhau của họ, như sau. MATLAB là một chương trình nguồn đóng, được ủy quyền, mặc dù Python là một dự án nguồn mở với nhiều nhà hảo tâm góp phần vào sự thịnh vượng của nó. Điều này rút ra hai hoặc ba lợi ích quan trọng của Python. Chúng ta có thể đạt được nhiều hơn với chi phí ít hơn nhờ khả năng thích ứng của Python. Sau đó, các phương pháp được sắp xếp lại và cần ít thông tin con người hơn. Mọi người đều nhận ra điều gì sẽ xảy ra khi một công ty có một số lượng lớn các bảng tính toán như vậy, phải không?

Tất cả các Kỹ sư Cơ khí nên cân nhắc Học ngôn ngữ lập trình Python

Lập trình PC có thể không phải là trọng tâm của chúng tôi với tư cách là chuyên gia cơ khí, nhưng những khả năng này rất cần thiết trong thế giới tiên tiến hiện nay. Học một ngôn ngữ dễ hiểu như Python có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ. Vì ngôn ngữ này được trang bị sẵn mọi công cụ logic và số mà chúng tôi muốn, nên không khó để mở rộng tính năng sắp xếp trước của Python thành nhiều trường hợp sử dụng khi khả năng kiểm soát của bạn đối với nó phát triển. Có một lời biện minh hợp lệ mà chúng ta đã thấy sự phổ biến của Python thoáng qua như vậy. Đó là một trong ba phương ngữ có thẩm quyền tại Google. Đó là lý do cho các dịch vụ quan trọng như Netflix và Dropbox. Rất giống với những lợi ích web này, các gói cơ khí của chúng tôi được hưởng lợi từ việc thông thạo Python

Python có tốt cho các kỹ sư cơ khí không?

Mã hóa nào là tốt nhất cho kỹ thuật cơ khí?

Thư viện nào được sử dụng nhiều nhất trong Python?

Matlab có hữu ích cho các kỹ sư cơ khí không?