极客笔记Python适用于机械工程师
机械工程师如何利用像Python这样的编程语言
Python旨在成为一种简单、简洁和自然的编程语言。因此，许多工程师和分析师使用Python进行连续和数学应用。例如，他们可能希望快速直接地了解变量与输出之间的影响或关系，而不是花费很多时间研究“不确定”的编程语言的复杂性。Python可以加快和平滑工作流程，模拟大量数据，并且最重要的是自动化重复和繁琐的任务，从而可以在几分钟内完成。
作为机械工程师，您如何使用Python
通过使用Python，可以进行数学分析是我们可以做的最方便的事情之一。借助Python的众多库，如SciPy和NumPy，我们可以使用内置方法更快、更高效地进行数学分析。SciPy允许我们进行积分、绘图，甚至可以在不进行手动计算的情况下进行微分。这节省了大量的时间。下面是一些常见的Python库示例：
机械工程使用的三个主要领域：
- 数值分析-机械工程的重要方面
- 计算流体力学-机械工程的重要方面
- 热力学-机械工程的重要方面
数值分析-机械工程的重要方面
Python最著名的用途是进行数学研究。当涉及到直线条件和PDE/ODE的问题时，需要花费很长时间来系统地解决这些问题。就机械设计而言，限定条件通常非常有限，这使得解决数学分析问题变得更加困难。
假设您正在尝试找出液体通过一条线时的张力差。解决这个问题不仅需要很长时间，而且很难得到准确的数值或绘制差异的图表。通过编程语言，您可以立即解决这类问题，并在同一时刻获得图形模拟。
学习数学分析和编程可以在制造、汽车、能源以及编程公司（如热工程师）等领域开启大量机会。像Facebook和Google这样的编程公司聘用热力学/机械工程师来确保其数据库和各自公司的群集计算机的高效和安全热管理。这些专家使用Python / MATLAB等编程语言编写脚本，并将其导入CFD软件中以测试不同的设计。实用的Google有以下工程座右铭“在我们可以使用Python的地方使用Python，在我们需要使用C++的地方使用C++”，因为Python比C++更容易使用。
计算流体力学-机械工程的重要方面
Python编程也非常适用于计算流体力学。 PyCFD用于创建和管理偏微分方程，使用Navier-Stokes公式处理流体体积，并使用边界元素法解决边界值偏微分方程。一般来说，机械工程师在工作场所中有三个重要的优势。首先，要记住，一旦您创建了脚本，就可以像使用同事的代码一样由组织的其他成员使用。这样可以节省每个人的时间，帮助团队更高效地合作。
此外，我们可以通过使用类似Onshape的平台来进一步增加自动化。这有效地使我们能够快速和容易地为我们的应用程序创建自定义功能。其中包括自定义杆、翼型、推力齿轮、光束追踪器和布线等。
CFD的应用
- 在航空和国防中使用CFD仿真将帮助工程师解决诸如设计液体相互作用点分析、层流和湍流流动、气动学（流体分析）、热传递分析等问题。
- 航空领域的热传递不仅研究发动机的功能性，还为其他部分提供了明确的细节和优化机会，例如除冰装置、起落架轮毂的热传递、电气和电子系统的热传递、冷却装置、飞行系统的热传递、机身和驾驶舱的压缩机组等。
- 最后，Python允许机械工程师自动化复杂的计算，这些计算手动执行起来将过于繁琐或耗时。
- 该语言在浮点数计算方面非常成功，可实现高达17位有效数字。
- Python是数学复杂的人工智能（ML）框架（如PyTorch）的基础，因此这并不令人意外。
热力学-机械工程的重要方面
热力学： 热力学是物理科学的一部分，它涉及能量、功、温度及其与能量、熵和物质辐射的关系。这些量的行为由热力学的四大定律表示，这些定律使用可量度的物理量进行定量描述，但可以通过统计力学的方法来理解微观组分。热力学适用于科学和工程的广泛领域，尤其是物理化学、生物化学、化学工程、机械工程以及像气象学这样的复杂领域。
热力学起源于提高早期蒸汽机效率的愿望，由法国物理学家萨迪·卡诺（1824年）创造，他认为引擎效率是法国在赢得拿破仑战争中能够派上用场的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年迅速给出了热力学的简要定义，他说：”热力学元件是关于能量与作用在相邻物体部分之间的力以及能量与电机构之间的关系的学科”。鲁道夫·克劳修斯重新阐述了卡诺循环原理，并为热力学理论提供了更加严谨和可靠的基础。他在1850年发表的他最重要的论文《热运动力》首次阐明了热力学的第二定律。1865年，他引入了熵的概念。他在1870年提出了适用于热学的维里尔理论。
Python在热力学中的应用
- Python可以用于解决传统的热力学问题。
- 无论您的问题涉及流体动力学还是化学能，您都可以编写代码来解决问题并节省时间。
- 事实上，企业并不关心您如何解决问题或完成任务。
- 您可以将70%的时间用于解决数学/热力学问题，并在任务的其他20%中快速完成，或者您可以将30%的时间用于使用Python解决这些问题，并专注于手头的真正挑战。
- 您的结果中重要的部分是您的效率。
- Python具有庞大的库和简单的语法，可以帮助您轻松处理复杂的问题。
Python在机械工程中的优势
许多机械工程师对此一无所知。如果您充分尝试使用Python和Jupyter Lab，您会发现您可以快速完成工作，并且可以轻松深入算法。它将帮助您在不确定的制造设计中找到解决方案，以及更多其他用途。有一些已完成测试的结果，然后进行了分析。通过为每个参数在一个坐标轴上设置一个值，使用Python的帮助，在不到10行的代码中就可以创建一个比较不同评估方法的图表系列。这是一件需要额外的Excel数据处理的事情。
数学探索是最著名的Python应用之一。当涉及到线性方程和ODE/PDE时，使用数学方法解决问题会花费大量时间。这使得在机械设计中解决数学分析问题变得更加复杂，因为边界条件是常见的。以液体通过管道的情况为例。对于初学者来说，解决这个问题并获得精确的数据和显示偏差的图表是困难的。通过编程语言，你可以在短短几分钟内解决这类问题，并同时获得图形模拟。
优势：
- 它具有大量的功能和各种库来帮助数学和分析（Pandas，NumPy，matplotlib，SciPy）。
- 为了确定零件的容忍度，我们使用了一个复杂的表格。对于某些容忍度，您需要根据不同的零件设计因素来减少表中的深度。
- 在Excel中，如果没有Visual Basic for Application（VBA），就无法根据测量值得到不同容忍度的值。相比之下，Python的编写速度也更快。
- 通过更改一行代码，可以使用同一程序来计算更多的实验结果。如果使用Excel解决这个问题，将需要进行大量的手工工作。
- 它使用的代码较少，因此学习起来很容易。
- MATLAB是原型设计的行业标准，但价格昂贵，这使得Python具有竞争优势。
- 它的模块用于支持网络数学和演示非常丰富，并且开发者社区非常好且快速发展。因此，Python在未来非常有前途，因为它是增长最快的语言之一。
- Python还附带了Linux内核，可以轻松地在运行迷你Linux的板上使用，非常方便。
- 因此，如果你是一名机械工程师，并且正在考虑是否选择学习Python，这是我给出的建议：“去试试吧！”
- 机械工程常常使用仿真软件如Abaqus，这就需要了解Python；了解Python可以简化你的仿真工作，并且可以编写与Abaqus轻松结合的子程序或程序。
- 此外，基本工具如有限元法、高级晶体弹性和位错元素、分子动力学等需要一些编程语言的知识，如Python或Fortran。
- 对几种产品设计进行客户调研结果的评估。结果发现使用Python可以用两行代码为每个设计生成图表，而在Excel中需要一个小时。
- 许多机械工程师会为与标准CAM软件一起使用的脚本开发软件。
- 因此，对于机械工程师来说，具备Python等编程语言的工作知识是很有价值的。
机械工程师的Python与MATLAB比较
我们还可以看到MATLAB和Python之间的对比。虽然这两种语言都是解释型的，但它们在技术和实际方面存在差异。Python在功能上比MATLAB更灵活，并且其本地支持区域远比MATLAB活跃。MATLAB的仿真和基于模型的设计工具Simulink则是一个例外。这主要是由于它们的不同开发方法，具体如下：MATLAB是一种有许可证的闭源程序，而Python是一个开源项目，有许多贡献者为其成功作出了贡献。这归结为几个重要的Python优势。由于Python的灵活性，我们可以用更少的工作完成更多的事情。因此，流程变得简化，需要更少的人工输入。每个人都知道当一个公司拥有太多算表时会发生什么，对吗？由于Python编程，我们可以将这项工作的许多方面整合到一个统一的平台上。
所有机械工程师都应考虑学习Python编程语言
作为机械专家，电脑编程可能不是我们的重点，但在当今数字化世界中，这些能力是必不可少的。学习一种易于理解的语言，如Python，可以带来巨大的收益。由于这种语言预装了我们所需的所有逻辑和数学工具，因此随着您对其的掌握程度提高，可以将Python编程扩展到许多用例中。我们之所以看到Python的流行度如此迅速增长，是有充分的理由的。它是Google的三种官方语言之一。它是Netflix和Dropbox等重要服务的基础。就像这些网络服务一样，我们的机械设计也从Python的专业知识中受益。