机械工程师有必要了解Python吗

我们将在这篇文章中找出机械工程师是否需要Python知识。机械工程师的Python应用。

大多数人认为机械工程与任何种类的编码平台都没有关系。大多数机械工程师不喜欢计算机编程，所以他们没有看到他们错过的机会。随着我们走向电动汽车、自主运输和自动化的未来，下一代的机械、航空航天和汽车工程师必须能够将机械工程概念与计算机语言相结合。这将使他们能更快地模拟或自动实现想法。

例如，Python是一种高度直接和有效的编程语言。在几秒钟内，它可以解决具有挑战性的问题。Python的多功能性意味着即使你是一名机械或汽车工程师，它也可能很方便。

Python在机械工程领域的用途列表并不详尽。

Python在机械工程中的应用

以下是python在机械工程中使用的主要领域——。

数值分析

Python最常用于进行数值分析。用分析法解决涉及线性方程和ODE/PDE的问题需要很长时间。在机械工程中，边界条件经常出现，使得数值分析问题的解决难度加倍。

想象一下，你正试图弄清楚液体在管道中流动的压力差。不仅要花很长时间才能算出答案，而且也很难获得准确的数据和绘制差异的图形。通过使用计算机语言，你可以获得图形化的模拟，并迅速解决这些困难。

如果你学习数值分析和编码，你可以在制造业、汽车、能源等领域找到工作，甚至可以在软件公司找到机械工作（作为热能工程师）。像谷歌和Facebook这样的软件公司雇用机械和热能工程师，以确保他们的数据库和集群系统保持在合适的温度。

为了评估不同的设计，这些工程师用MATLAB或Python等编程语言编写脚本，并将其输入CFD软件。鉴于Python比C++更容易使用，谷歌的工程口号是 “能用Python的地方用Python，必须用C++的地方用C++。”

热力学

Python可以用来解决传统的热力学问题。你可能通过使用代码快速解决任何问题，无论它涉及化学动力学还是流体动力学。在现实世界中，你如何完成任务或解决问题并不重要。你可以花60%的时间来解决数学和热力学问题，并快速完成其他40%的项目，或者你可以花20%的时间使用Python来解决这些问题，并专注于手头的任务。

你的效率决定了你的结果的每一个其他组成部分。Python广泛的库和用户友好的语法可能使你有可能以相对简单的方式解决复杂的问题。

Computational Fluid Dynamics(CFD)

这是另一个Python编程擅长的领域。PyCFD语言被用来制定和解决偏微分方程，使用纳维-斯托克斯方程计算流体体积，并通过边界元素技术解决边界值PDEs。

这对机械工程师和他们的企业总体上有三个重大影响。

• 首先，请记住，就像你写完脚本后可以使用你同事的代码一样，公司的其他人也可以使用这些代码。每个人都会从节省的时间中受益，你的团队合作也会因此而提高。

• 其次，通过在像Onshape这样的软件程序上编写特殊功能的脚本，我们也许能够进一步提高自动化程度。总之，这使我们能够快速而简单地开发出独特的功能，供我们的项目使用。这些包括像定制梁、机翼、正齿轮、射线追踪器和布线等。

• 最后但并非最不重要的是，Python使我们能够自动进行大型计算，否则将是具有挑战性或费力的。由于最大有17位有效数字，该语言在浮点数学方面表现出色。作为数学上复杂的机器学习（ML）框架的基础语言，Python是一个明显的选择，比如PyTorch。

机械工程师能从Python编程中获得什么是MATLAB和Excel无法获得的？

Excel和谷歌表格在企业中的应用如此广泛是有原因的。电子表格提供了各种基本操作，因此即使是新手也可以快速完成复杂的工作。

然而，Excel和类似性质的应用程序都有限制。数据越多，Excel的速度就越慢。然而，对于大规模的数据项目，Python是最主要的数据科学工具。

Python的高级功能不仅加速了代码的创建，提高了解决问题的技术的可靠性，而且科学界也已经有了大量的可以立即使用的库。

这些程序包括专门的科学程序NumPy和SciPy ，但这仅仅是个开始。

SymPy主要是为横跨微积分到量子物理学的符号计算应用而设计的，而Matplotlib是一个二维图形图表软件，非常适合科学和工程工作负载。

Mechpy 这是一个专门为机械工程师设计的Python工具包，是另一个选择。

MATLAB和Python之间的区别也很明显。尽管都是解释型语言，但无论是在技术上还是在概念上，它们都是不同的。

Python的适应性要比MATLAB强得多，有一个大得多的支持网络，并提供了大部分相同的能力，只是MATLAB和Python之间在语法上有一些小的变化而已。一个例子是Simulink，它是MATLAB的一个仿真和基于模型的设计工具。

这些技术上的特殊性主要是由它们不同的软件开发方法造成的。Python是一个由成千上万的开发者维护的开源项目，而MATLAB是一个封闭的商业程序。

最后，Python 会从一些重要的好处中获益。首先，Python的适应性使我们能够用更少的资源完成更多的任务。同一个软件可以混合其他库的功能，精简流程，减少人力参与。而且，我们都见证了当一个公司拥有过多的电子表格时会发生什么。Python编程使我们能够将这些工作的大部分合并到一个单一的、有凝聚力的平台上，从而使这种情况更加容易。

结论

即使它不是我们作为机械工程师的主要兴趣领域，计算机编程在今天的数字世界中也是必不可少的。Python脚本很简单，随着你对它的掌握程度的提高，可以扩展到各种用例，因为它已经拥有所有必要的数学和科学技能。