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AI 怎么样画力学物体受力图 force diagram ? 2021-11-24 23:11:15

AI 怎么样画力学物体受力图 force diagram ?


我们的目的是, 给出任意一个力学图, 例如下图,程序能够自动地把受力图  force diagram 画出来。 并给出说明。 

AI 的程序的每一种应用都是不一样的。 比如自动驾驶和下围棋。都需要对本领域有深刻的理解。 下面我们简单讨论一下AI 程序怎么样画力学物体受力图。 

给定画力学物体受力图基本原则,这些原则要写入程序。比如:


1, 重力,对任何物体或人体,它都是存在的。 做受力图第一步把它画出来。可以画在重心位置, 一般也就是物体中间的位置。

注:  重力, 是唯一隔空的力,就是物体不用接触其他物体就可以得到。 其他任何力都需要有接触。

2.  找出受力物体与其他物体的接触点或接触面。 如果其他物体对受力物体有支撑作用,即其他物体在受力物体之下, 受力物体的重力,或部分重力会施加于其他物体,力的方向垂直于接触面。如果接触面不平行于地面,对重力做二维坐标x-y分解,x -轴即为接触平面。  


画出其他物体对受力物体的重力反作用力, 大小相等,方向相反。


运用这些原则,程序应该会自己画下面这样简单的 case.


1637815558308044.png

程序应该还有图像分析的模式识别模块来识别图像,这个可以用现成的开源软件。由于图像都比较简单,应该没有问题。 这样它可以开始自己学习画各种情况,比如上图。 随着实践增加和数据积累,它应该自己能画越来越复杂的情况。 我们可以预计开始的时候程序有不会,或做错的时候,如同阿狗软件下棋开始总是输一样, 自动驾驶软件也必须受过训练。 这也是软件的必须的学习过程之一。 

如果是我们的程序没有给出足够的原则、 人工补充新情况所需要引入新的附加原则。 让这样程序就学会做类似情况。所以程序在开始阶段就像一个学生。 但不会犯违反原则的错误,最后自己学会做各种比较复杂的情况,如人跑步。 


问题: 程序是否能自己推出新的应用原则,还只是会应用我们给定的原则?

如果给出一套自洽和完备的原则,比如牛顿三定律, 程序应该自己能学会从三定律推出具体的新原则。 但要设定推导逻辑。 这就是让程序做研究了。 比如说,网上有人要求函数 f(n)=d(n)/∛n. 对n最大值。其中 d(n) 是数论中的著名的除数函数。 如果是可以求微分的函数,比较容易, 这个是离散函数,就要给出其他某些通用的原则。 但做多了,由于计算机的速度和数据库容量、我们期待AI能解出这些一般人,甚至数学家短时间不能解出的函数。 这就是成功了。 

上面的受力图原则实际上服从牛顿三定律, 可以从牛顿三定律推出。 但这个比较复杂。 不知道有没有人做过。 我们直接从比较简单的画受力图做起。 这将是一个很实用和很受中学生欢迎的 AI 程序。




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