Hướng dẫn python project ideas for engineering students - ý tưởng dự án python cho sinh viên kỹ thuật

Người mới bắt đầu ý tưởng dự án Python trung gian cho các kỹ sư

Bài viết này trình bày 5 đề xuất dự án Python cho các sinh viên kỹ thuật muốn giới thiệu một số kỹ năng phát triển phần mềm trong khi tập trung vào kỹ thuật.

Giới thiệu

Python là một ngôn ngữ lập trình rất phổ biến với nhiều ứng dụng trong khoa học và kỹ thuật. is a tremendously popular programming language with many applications in science and engineering.

Là kỹ sư đại học ở Ireland, chúng tôi chỉ hoàn thành một mô -đun lập trình trên MATLAB. Do đó, không có nhiều sự nhấn mạnh vào việc cải thiện kỹ năng phát triển phần mềm của bạn, một kỹ năng tôi thấy là rất quan trọng khi tôi tham gia ngành công nghiệp.software development skills, a skill I found to be vital when I entered the industry.

Là một kỹ sư hàng không vũ trụ, từng làm nhà phát triển và người thử nghiệm và hiện đang bắt đầu sự nghiệp trong AI và khoa học dữ liệu, mọi thứ tôi học về phát triển phần mềm đều tự học. Đối với hầu hết các phần, điều này vẫn đúng ngày hôm nay.self-taught. For the most part, this is still true today.

Một điều tôi ước mình đã làm ở trường đại học là dành nhiều thời gian hơn để mày mò và xây dựng các chương trình nhỏ dựa trên những gì tôi đang học trong lớp. Nhưng thay vào đó, những gì tôi đã làm là học nội dung với mục đích duy nhất là vượt qua một kỳ thi.

Hãy để nói về một số dự án Python mà bạn nên khám phá với tư cách là một kỹ sư nếu bạn có thời gian rảnh hoặc muốn củng cố một số lý thuyết mà bạn đã học được.

Dưới đây bạn sẽ tìm thấy các đề xuất với một lý do ngắn gọn tại sao nó có giá trị và tài nguyên tốt nhất bạn có thể làm theo để đi làm.why it’s valuable and the best resources you can follow to get to work.

1) xấp xỉ chức năng với đa thức Taylor

Lợi ích

Sê -ri Taylor cho phép bạn ước tính số một hàm như sin (t) hoặc cos (t). Mã hóa Đây là một nhiệm vụ nhỏ tuyệt vời cho các kỹ sư vì nó đòi hỏi kiến ​​thức về sự khác biệt tượng trưng và các phương pháp số.symbolic differentiation and numerical methods.

Hầu hết sinh viên có đủ kiến ​​thức trong các lĩnh vực này trong năm đầu tiên của trường đại học. Taylor Series sử dụng các kỹ năng nền tảng này, tạo thành cơ sở của nhiều chủ đề tiên tiến hơn trong khoa học và kỹ thuật.

Tài nguyên

• Những gì kỹ thuật, toán học hoặc người đam mê khoa học máy tính không biết về Grant Sanderson. Để hiểu được bản chất cơ bản của loạt Taylor, hãy xem video 3Blue1Brown, trước mọi thứ khác. Nếu hoạt hình ở phía dưới bên trái trông quen thuộc, tôi đã tạo nó bằng phần mềm hoạt hình toán học 3Blue1Brown, Manim.3Blue1Brown’s video before anything else.
  If the animation on the bottom left looks familiar, I created it using3Blue1Brown’s math animation software, Manim.
• Một tài nguyên có lợi khác là bất kỳ sách giáo khoa tính toán đại học. Ví dụ, tôi sử dụng tính toán - một khóa học hoàn chỉnh của Robert A Adams. Tôi không sở hữu nhiều văn bản vì ngày nay bạn có thể dễ dàng tìm thấy ghi chú bài giảng hoặc phiên bản pdf trực tuyến miễn phí của sách trực tuyến.free online PDF versions of books online.

Phép tính gần đúng với đa thức Taylor (hình ảnh của tác giả)

2) Tích hợp số Runge-Kutta

Lợi ích

Sê -ri Taylor cho phép bạn ước tính số một hàm như sin (t) hoặc cos (t). Mã hóa Đây là một nhiệm vụ nhỏ tuyệt vời cho các kỹ sư vì nó đòi hỏi kiến ​​thức về sự khác biệt tượng trưng và các phương pháp số. is a numerical integration technique. Modelling physical phenomena, such as the change in temperature of a body described by Newton’s law of cooling, incorporates ordinary differential equations (ODEs). Solving ODEs is vital throughout many branches of engineering and science.

Hầu hết sinh viên có đủ kiến ​​thức trong các lĩnh vực này trong năm đầu tiên của trường đại học. Taylor Series sử dụng các kỹ năng nền tảng này, tạo thành cơ sở của nhiều chủ đề tiên tiến hơn trong khoa học và kỹ thuật.

Resources:

• Tài nguyênRK4 integrator in Python to solve a mass-spring-damper system in Python.
• Những gì kỹ thuật, toán học hoặc người đam mê khoa học máy tính không biết về Grant Sanderson. Để hiểu được bản chất cơ bản của loạt Taylor, hãy xem video 3Blue1Brown, trước mọi thứ khác. Nếu hoạt hình ở phía dưới bên trái trông quen thuộc, tôi đã tạo nó bằng phần mềm hoạt hình toán học 3Blue1Brown, Manim.

Một tài nguyên có lợi khác là bất kỳ sách giáo khoa tính toán đại học. Ví dụ, tôi sử dụng tính toán - một khóa học hoàn chỉnh của Robert A Adams. Tôi không sở hữu nhiều văn bản vì ngày nay bạn có thể dễ dàng tìm thấy ghi chú bài giảng hoặc phiên bản pdf trực tuyến miễn phí của sách trực tuyến.

Phép tính gần đúng với đa thức Taylor (hình ảnh của tác giả)

Lợi ích

Sê -ri Taylor cho phép bạn ước tính số một hàm như sin (t) hoặc cos (t). Mã hóa Đây là một nhiệm vụ nhỏ tuyệt vời cho các kỹ sư vì nó đòi hỏi kiến ​​thức về sự khác biệt tượng trưng và các phương pháp số.vibrations by modelling the dynamic response of translational mechanical systems. This undertaking is quintessential if you’re interested in vehicle dynamics or spacecraft dynamics.

Hầu hết sinh viên có đủ kiến ​​thức trong các lĩnh vực này trong năm đầu tiên của trường đại học. Taylor Series sử dụng các kỹ năng nền tảng này, tạo thành cơ sở của nhiều chủ đề tiên tiến hơn trong khoa học và kỹ thuật.Formula Onecar, which is pretty cool. Generally, these problems are solved using MATLAB and Simulink, but nothing stops you from doing the same thing in Python.

Tài nguyên

• Những gì kỹ thuật, toán học hoặc người đam mê khoa học máy tính không biết về Grant Sanderson. Để hiểu được bản chất cơ bản của loạt Taylor, hãy xem video 3Blue1Brown, trước mọi thứ khác. Nếu hoạt hình ở phía dưới bên trái trông quen thuộc, tôi đã tạo nó bằng phần mềm hoạt hình toán học 3Blue1Brown, Manim.
• Một tài nguyên có lợi khác là bất kỳ sách giáo khoa tính toán đại học. Ví dụ, tôi sử dụng tính toán - một khóa học hoàn chỉnh của Robert A Adams. Tôi không sở hữu nhiều văn bản vì ngày nay bạn có thể dễ dàng tìm thấy ghi chú bài giảng hoặc phiên bản pdf trực tuyến miễn phí của sách trực tuyến.Dr Rick Hill. For MDS and control systems, the YouTube lectures from Dr Hill are outstanding. I’m sure this set of courses has saved many students, including me, in the past. Thank you for your work, sir.
• Phép tính gần đúng với đa thức Taylor (hình ảnh của tác giả)MDS. Check this link out if you plan to work on this project. There are clear, concise explanations, and the problems are rooted in practical applications.

Mô hình hóa các hệ thống động (hình ảnh của tác giả)

4) Trực quan hóa động học 3D

Lợi ích

Mô phỏng quỹ đạo mẫu được đưa ra vị trí hạt là một hàm của thời gian và tính toán các thuộc tính động học khác cung cấp một nền tảng tốt cho các vấn đề động lực học phức tạp hơn.trajectory given a particle’s position as a function of time and calculating various other kinematical properties provides a good foundation for more complex dynamics problems.

Không cần tích hợp số; Đó là cắm trực tiếp và chạy theo. Mặc dù, hình ảnh quỹ đạo là tương đối khó khăn. Tuy nhiên, bạn không cần phải sản xuất hình ảnh động cho các bài tập này.plugging and chugging. Although, trajectory visualisation is relatively challenging. However, you don’t need to produce animations for these assignments.

Hoạt hình là một quả anh đào đẹp trên bánh để giới thiệu công việc của bạn cho từng dự án, nhưng hiểu cách thực hiện lý thuyết và tạo ra kết quả số là khía cạnh có lợi nhất.

Tài nguyên

• Dự án này bắt nguồn từ một vấn đề ví dụ trong cơ học quỹ đạo cho sinh viên kỹ thuật. Cuốn sách này chứa nền tảng toán học mà bạn cần để mã hóa Chef-D hèOeuvre (kiệt tác nghệ thuật) trong Python chỉ sử dụng Numpy và Matplotlib.Numpy and Matplotlib.

5) Vấn đề hai cơ thể

Lợi ích

Mô phỏng quỹ đạo mẫu được đưa ra vị trí hạt là một hàm của thời gian và tính toán các thuộc tính động học khác cung cấp một nền tảng tốt cho các vấn đề động lực học phức tạp hơn.classical mechanics problem where you aim to visualise the motion of two bodies due solely to their mutual gravitational attraction.

Không cần tích hợp số; Đó là cắm trực tiếp và chạy theo. Mặc dù, hình ảnh quỹ đạo là tương đối khó khăn. Tuy nhiên, bạn không cần phải sản xuất hình ảnh động cho các bài tập này.

Hoạt hình là một quả anh đào đẹp trên bánh để giới thiệu công việc của bạn cho từng dự án, nhưng hiểu cách thực hiện lý thuyết và tạo ra kết quả số là khía cạnh có lợi nhất.enjoyable chore if that isn’t an oxymoron, and if you can produce the animations, they are rather satisfying to stare at endlessly for hours (no, just me?).

Tài nguyên

• Dự án này bắt nguồn từ một vấn đề ví dụ trong cơ học quỹ đạo cho sinh viên kỹ thuật. Cuốn sách này chứa nền tảng toán học mà bạn cần để mã hóa Chef-D hèOeuvre (kiệt tác nghệ thuật) trong Python chỉ sử dụng Numpy và Matplotlib.

Trực quan hóa động học 3D (hình ảnh của tác giả)

5) Vấn đề hai cơ thể

Dự án cuối cùng trong danh sách không phải là khó khăn nhất, nhưng nó là sở thích của tôi. Ai không yêu cơ học quỹ đạo? Vấn đề hai cơ thể là một vấn đề cơ học cổ điển trong đó bạn hướng đến việc hình dung chuyển động của hai cơ thể chỉ do sự hấp dẫn tương tự của chúng.ideas interest you, check out this list with the projects structured in order from beginner to more advanced. I focus on engineering students. However, these projects are for anyone with an interest in maths and science. Also, I constantly refer to Python because that is my programming language preference. If you have skills in a different language, take these ideas and run with them.

Bạn có thể học cách rút ra các phương trình chuyển động, trong đó quá trình có thể không phức tạp như bạn nghĩ. Hơn nữa, việc giải quyết chúng yêu cầu tích hợp số.

Có rất nhiều tài nguyên tuyệt vời để giúp bạn bắt đầu dự án này. Đó là một việc vặt thú vị nếu đó không phải là một oxymoron, và nếu bạn có thể sản xuất các hình ảnh động, chúng khá thỏa mãn khi nhìn chằm chằm vào vô tận trong nhiều giờ (không, chỉ có tôi?).

Trong suốt bài viết này, tôi tham khảo rất nhiều cơ chế quỹ đạo cho sinh viên kỹ thuật. Hai dự án cuối cùng bắt nguồn từ lý thuyết chỉ được trình bày trong Chương 1. Có vô số khả năng cho các dự án và mô phỏng trong các chương sau mà bạn có thể khám phá trong Python.