हेलिकल स्प्रिंग्स के अभिनव डिजाइन में एआई महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। उदाहरण के लिए, विभिन्न डिज़ाइन मापदंडों (जैसे सामग्री, तार व्यास, कॉइल की संख्या, पिच, आदि) और प्रदर्शन विशेषताओं (जैसे भार वहन क्षमता, थकान जीवन, कठोरता, आदि) के बीच संबंधों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, यह जल्दी से अनुकूलित समाधान उत्पन्न कर सकता है जो विशिष्ट परिचालन स्थितियों को पूरा करता है, पारंपरिक परीक्षण और त्रुटि डिजाइन चक्र को काफी कम करता है।
जटिल परिचालन स्थितियों (जैसे उच्च और निम्न तापमान, कंपन और प्रभाव) में, एआई स्प्रिंग के बल विरूपण और तनाव वितरण का अनुकरण कर सकता है, यहां तक कि थकान विफलता के जोखिम की भविष्यवाणी भी कर सकता है, जिससे इंजीनियरों को हल्के और उच्च प्रदर्शन वाले हेलिकल स्प्रिंग्स को डिजाइन करने के लिए अनुभव की सीमाओं को पार करने में मदद मिलती है। इसके अतिरिक्त, जेनेरिक एआई के संयोजन से, यह अपरंपरागत संरचनात्मक रूपों का पता लगा सकता है, जैसे कि परिवर्तनीय व्यास और पिच संरचनाएं, प्रदर्शन आवश्यकताओं को पूरा करते हुए सामग्री की बचत या स्थान अनुकूलन प्राप्त करना।
हालाँकि, AI द्वारा उत्पन्न डिज़ाइन समाधानों को अभी भी भौतिक गुणों और विनिर्माण प्रक्रियाओं जैसे कारकों पर विचार करते हुए इंजीनियरों द्वारा सत्यापित और समायोजित करने की आवश्यकता है। दोनों का संयोजन हेलिकल स्प्रिंग्स के नवाचार को बेहतर ढंग से बढ़ावा दे सकता है।
