人工智能（AI）技术在制造业有很多应用。本文将探讨它在汽车刹车片设计中的应用。

在汽车制造业中，刹车片作为汽车制动系统的核心组件，直接影响车辆的安全性和性能表现。设计刹车片时需要考虑众多因素，包括制动性能、高温耐性、制动舒适性、低噪音性能和寿命（磨损率）。传统的刹车片设计通常需要大量的试验和测试，这不仅费时费力，且成本高昂。引入AI技术为刹车片设计带来了新的解决方案。

本案例以刹车片的寿命（磨损率）为分析目标。AI利用大数据分析方法，处理和分析大量历史数据，包括不同材料的摩擦性能、磨损率以及在各种驾驶条件下的实际表现。通过深度学习和模型训练，AI能够挖掘不同材料组合与性能之间的关系，并将这些关系整合到模型中。

在实际应用中，设计师可以通过向AI模型提交各种潜在的刹车片组合，来预测每种组合的磨损率。AI模型会自动淘汰那些性能不佳的组合，为设计者提供性能优越的设计选项。设计师可以选择满意的结果作为下一步实验的依据，或者直接作为最终的产品设计方案。

通过这种智能化的设计和优化过程，不仅可以显著减少试验和测试的次数，还能缩短产品开发周期，降低制造成本，从而实现刹车片设计中的最佳性能。

这个案例展示了如何利用AI技术来寻找实现最小磨损率的最佳组合条件，同时确保刹车系统在各种驾驶条件下的高效性和安全性。

数据介绍

该案例的分析目标是刹车片在不同条件下的磨损率。影响磨损率的因素包括如下：

数据列名	数据列中文名
MaterialName	材料名称
FiberMaterialPercent	纤维材料百分比
ResinPercent	树脂百分比
FillerPercent	填料百分比
OperatingTemperatureC	操作温度（摄氏度）
OperatingHumidityPercent	操作湿度百分比
SpeedKmPerH	速度（公里每小时）
BrakePressureMPa	制动压力（兆帕）
ManufacturingTemperatureC	制造温度（摄氏度）
WearRateMm3PerMJ	磨损率（立方毫米每兆焦耳）

刹车片用到的材料名称列表

MaterialName	ChineseTranslation
CarbonComposite	碳复合材料
GlassFiberComposite	玻璃纤维复合材料
KevlarComposite	凯夫拉复合材料
BasaltFiberComposite	玄武岩纤维复合材料
AramidFiberComposite	芳纶纤维复合材料
NylonComposite	尼龙复合材料
PolyesterComposite	聚酯复合材料
PolypropyleneComposite	聚丙烯复合材料
NaturalFiberComposite	天然纤维复合材料
CeramicMatrixComposite	陶瓷基复合材料
PhenolicComposite	酚醛复合材料
EpoxyComposite	环氧复合材料
SiliconeComposite	硅胶复合材料
UrethaneComposite	聚氨酯复合材料
MelamineComposite	三聚氰胺复合材料
BakeliteComposite	电木复合材料
PolycarbonateComposite	聚碳酸酯复合材料
PEEKComposite	聚醚醚酮复合材料
PTFEComposite	聚四氟乙烯复合材料
POMComposite	聚甲醛复合材料

目前已有实验的数据样本

建立AI模型

在零代码人工智能系统上，用户只需完成3-5个简单的界面操作，即可轻松建立AI模型。如图所示，系统已经成功构建了1014个人工智能模型，并列出了效果最佳的几个模型。用户可以从中选择得分最高的模型，以满足其具体需求。

预测设计效果-使用AI模型

在模型建立后，AI系统可以根据前面提到的影响因素值，计算此时的磨损率。例如：当给定的材料名称、纤维材料百分比、树脂百分比、填料百分比、操作温度、操作湿度、速度、制动压力、制造温度分别为：CarbonComposite，30, 40, 30, 100, 50, 80, 1.5, 160, 2.1 时，根据前面的模型计算，系统得知此时的磨损率为2.1。

结束语

AI的应用不仅限于汽车零件设计，还可以广泛应用于其他的设计领域。例如，在材料科学中，AI可以帮助确定哪种合金组合能够达到最佳的强度和最适合的重量。通过分析大量的实验数据和理论模型，AI能够预测不同材料组合在各种条件下的性能表现，这对材料科学家开发出更优质的合金材料具有重要意义。

随着AI技术的不断应用和进步，它将为许多行业带来新的发展机遇和效益，不仅限于制造业，还包括医药、金属加工、电子设备等各个领域。