This work addresses the question of how generative artificial intelligence can be used to reduce the time required to set up electromagnetic simulation models. A chatbot based on a large language model is presented, enabling the automated generation of simulation models with various functional enhancements. A chatbot-driven workflow based on the large language model Google Gemini 2.0 Flash automatically generates and solves two-dimensional finite element eddy current models using Gmsh and GetDP. Python is used to coordinate and automate interactions between the workflow components. The study considers conductor geometries with circular cross-sections of variable position and number. Additionally, users can define custom post-processing routines and receive a concise summary of model information and simulation results. Each functional enhancement includes the corresponding architectural modifications and illustrative case studies.


翻译:本研究探讨了如何利用生成式人工智能缩短电磁仿真模型建立所需时间。提出了一种基于大语言模型的聊天机器人,能够通过多种功能增强实现仿真模型的自动化生成。基于Google Gemini 2.0 Flash大语言模型的聊天机器人驱动工作流,利用Gmsh和GetDP自动生成并求解二维有限元涡流模型。采用Python语言协调并自动化工作流各组件间的交互。研究考虑了具有可变位置和数量的圆形截面导体几何结构。此外,用户可自定义后处理程序,并获取模型信息与仿真结果的简明摘要。每项功能增强均包含相应的架构修改说明及示例案例研究。

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Chatbot,聊天机器人。 chatbot是场交互革命,也是一个多技术融合的平台。上图给出了构建一个chatbot需要具备的组件,简单地说chatbot = NLU(Natural Language Understanding) + NLG(Natural Language Generation)。

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