AI kan spille en betydelig rolle i den innovative utformingen av spiralfjærer. For eksempel, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer for å analysere forholdet mellom ulike designparametere (som materiale, ledningsdiameter, antall spoler, stigning osv.) og ytelsesegenskaper (som last-bærekapasitet, utmattingslevetid, stivhet osv.), kan den raskt generere optimaliserte løsninger som oppfyller spesifikke driftsbetingelser, noe som reduserer den tradisjonelle{4}tre-og-tre-og-treningssyklusen betydelig.
Under komplekse driftsforhold (som høye og lave temperaturer, vibrasjoner og støt) kan AI simulere kraftdeformasjonen og spenningsfordelingen til fjæren, til og med forutsi risikoen for utmattingssvikt, og hjelpe ingeniører med å overvinne erfaringens begrensning med å designe lettere og høyere-spiralfjærer. I tillegg, ved å kombinere generativ AI, kan den utforske ukonvensjonelle strukturelle former, for eksempel strukturer med variabel diameter og stigning, oppnå materialbesparelser eller plassoptimalisering samtidig som ytelseskravene oppfylles.
Imidlertid må designløsningene generert av AI fortsatt verifiseres og justeres av ingeniører med tanke på faktorer som materialegenskaper og produksjonsprosesser. Kombinasjonen av begge kan bedre fremme innovasjonen av spiralfjærer.
