Est-il nécessaire que les ingénieurs en mécanique connaissent Python ?
Nous découvrirons dans cet article si des connaissances en Python sont requises pour la mécanique. ingénieurs. Applications Python pour les ingénieurs en mécanique.
La plupart des gens pensent que l’ingénierie mécanique n’a rien à voir avec un quelconque type de codage. plate-forme. La plupart des ingénieurs en mécanique n'aiment pas la programmation informatique, donc ils ne voient pas les occasions qu'ils ratent. Alors que nous nous dirigeons vers un avenir avec des voitures électriques, autonomes transport et automatisation, la prochaine génération de systèmes mécaniques, aérospatiaux et les ingénieurs automobiles doivent être capables de combiner des concepts d'ingénierie mécanique avec un Langage informatique. Cela leur permettra de simuler ou d’automatiser des idées plus rapidement.
Python, par exemple, est un langage de programmation très simple et efficace. Dans quelques secondes, cela peut résoudre des problèmes difficiles. La polyvalence de Python le signifie peut être utile même si vous êtes un ingénieur en mécanique ou automobile
La liste des utilisations de Python dans le domaine du génie mécanique n'est pas exhaustive.
Utilisations de Python pour le génie mécanique
Voici les principaux domaines dans lesquels Python est utilisé en génie mécanique -
Analyse numérique
Python est le plus couramment utilisé pour effectuer des analyses numériques. Cela prendrait beaucoup de temps pour résoudre analytiquement des problèmes impliquant des équations linéaires et des ODE/PDE. En mécanique ingénierie, les conditions aux limites sont fréquemment présentes, ce qui rend l'analyse numérique des problèmes deux fois plus difficiles à résoudre.
Imaginez que vous essayez de déterminer la différence de pression dans un tuyau à travers lequel un liquide se déplace. Non seulement il faudrait beaucoup de temps pour trouver la réponse, mais il serait également difficile d’obtenir des données précises et de représenter graphiquement les différences. En utilisant un ordinateur langages, vous pouvez obtenir des simulations graphiques et résoudre rapidement ces difficultés.
Si vous apprenez l'analyse numérique et le codage, vous pouvez obtenir des emplois dans des domaines comme la fabrication, des emplois dans l'automobile, l'énergie et même la mécanique dans des éditeurs de logiciels (comme le thermique) ingénieurs). Les éditeurs de logiciels comme Google et Facebook embauchent des machines et des thermiques ingénieurs pour s'assurer que leurs systèmes de base de données et de cluster sont conservés au bon niveau température.
Pour évaluer différentes conceptions, ces ingénieurs écrivent des scripts dans des langages de programmation comme MATLAB ou Python et saisissez-les dans un logiciel CFD. Étant donné que Python est plus facile à que le C++, le slogan d'ingénierie de Google est "Python là où nous pouvons, C++ là où nous pouvons il faut."
Thermodynamique
Python peut être utilisé pour résoudre des problèmes de thermodynamique traditionnels. Vous pouvez résoudre rapidement tout problème, qu'il s'agisse de cinétique chimique ou de dynamique des fluides, en utilisant du code. Dans dans le monde réel, peu importe la façon dont vous terminez les tâches ou résolvez les problèmes. Vous pouvez soit consacrer 60 % de votre temps à résoudre des problèmes de mathématiques et de thermodynamique et avancer rapidement à travers les 40 % restants du projet, ou vous pouvez passer 20 % de votre temps à utiliser Python pour résoudre ces problèmes et se concentrer sur les tâches à accomplir.
Votre efficacité détermine toutes les autres composantes de votre résultat. L'étendue de Python La bibliothèque et la syntaxe conviviale peuvent permettre de résoudre des problèmes complexes avec relative simplicité.
Dynamique des fluides computationnelle (CFD)
C'est un autre domaine dans lequel la programmation Python excelle. Le langage PyCFD est utilisé pour formuler et résoudre des équations aux dérivées partielles, calculer des volumes de fluides à l'aide Équations de Navier-Stokes et résolution des PDE de valeurs limites via l'élément limite technique.
Cela a trois conséquences importantes pour les ingénieurs en mécanique et leurs entreprises dans l'ensemble.
Tout d'abord, gardez à l'esprit que, tout comme vous pouvez utiliser le code de votre collègue après avoir avez écrit vos scripts, le reste de l'entreprise peut les utiliser. Tout le monde en profite vous gagnerez du temps et votre travail d'équipe s'en trouvera amélioré.
Deuxièmement, en créant des scripts de fonctionnalités particulières sur des logiciels comme Onshape, nous pourrait être en mesure d’améliorer encore davantage l’automatisation. En conclusion, cela nous permet développer rapidement et simplement des fonctionnalités uniques à utiliser dans nos projets. Ces inclure des éléments tels que des poutres personnalisées, des profils aérodynamiques, des engrenages droits, des traceurs de rayons et du câblage.
Enfin et surtout, Python nous permet d'automatiser des calculs volumineux qui sinon, cela serait difficile ou laborieux. Avec un maximum de 17 chiffres significatifs, le langage excelle en mathématiques à virgule flottante. Python est un choix évident car langage de base pour l'apprentissage automatique (ML) mathématiquement sophistiqué des frameworks comme PyTorch.
Que peuvent gagner les ingénieurs en mécanique grâce à Python ? Programmation que MATLAB et Excel ne peuvent pas ?
Il y a une bonne raison pour laquelle Excel et Google Sheets sont si largement utilisés dans les entreprises. Les feuilles de calcul fournissent une variété d'opérations de base, de sorte que même les utilisateurs novices peuvent le faire travaux compliqués rapidement.
Excel et les applications de même nature ont cependant des restrictions. Plus il y a de données il y en a, plus Excel devient lent. Toutefois, pour les projets de données à grande échelle, Python est la solution idéale. outil dominant de science des données.
Les capacités de haut niveau de Python accélèrent non seulement la création de code et augmentent la fiabilité des techniques de résolution de problèmes, mais la communauté scientifique dispose d'un large éventail de bibliothèques immédiatement utilisables.
Il s'agit notamment des programmes scientifiques spécialisés NumPy et SciPy, mais ce n'est que le début.
Bien que SymPy soit conçu principalement pour les applications informatiques symboliques allant de du calcul à la physique quantique, Matplotlib est un logiciel de création de graphiques 2D idéal pour charges de travail scientifiques et techniques.
Mechpy, une boîte à outils Python conçue exclusivement pour les ingénieurs en mécanique, en est un autre option.
Il est également clair en quoi MATLAB et Python diffèrent l'un de l'autre. Bien qu'il soit langages interprétés, tant en termes de caractéristiques techniques que conceptuelles, ils sont différent.
Python est bien plus adaptable que MATLAB, dispose d'un réseau de support nettement plus important, et offre la plupart des mêmes fonctionnalités, à l'exception de petits changements de syntaxe entre MATLAB et Python. Un exemple est Simulink, une solution basée sur la simulation et le modèle. outil de conception pour MATLAB.
Ces particularités techniques résultent principalement de leurs approches disparates du logiciel développement : Python est un projet open source maintenu par des milliers de développeurs, alors que MATLAB est un programme commercial à source fermée.
Enfin, Python a tout à gagner de quelques avantages significatifs. Pour commencer, Python l'adaptabilité nous permet d'effectuer plus de tâches avec moins de ressources. Le même morceau de le logiciel peut mélanger les fonctionnalités d'autres bibliothèques, rationalisant les processus et réduisant implication humaine. Et nous avons tous été témoins de ce qui se passe lorsqu'une entreprise a un nombre excessif de feuilles de calcul. La programmation Python facilite cela en activant nous de consolider la majorité de ce travail sur une plateforme unique et cohérente.
Conclusion
Même si ce n'est pas notre principal domaine d'intérêt en tant qu'ingénieurs en mécanique, la programmation informatique est essentiel dans le monde numérique d’aujourd’hui. Les scripts Python sont simples à étendre à une variété de cas d'utilisation à mesure que votre maîtrise augmente car ils disposent déjà de tous les éléments nécessaires. compétences mathématiques et scientifiques.