大模型驱动柴油机故障诊断方案应用价值调研问卷
1.
您的身份类别是？
• 能源动力/工程热物理专业本科生（三年级及以上）
• 能源动力/工程热物理专业硕士/博士研究生
• 柴油机研发/运维领域从业者
• 高校/科研机构相关领域研究人员
2.
您所在领域柴油机故障诊断的主要方法为？（可多选）
• 基于经验公式与物理模型的诊断（如振动信号时域分析、频谱分析）
机器学习方法（如SVM、随机森林+手动特征提取）
• 深度学习方法（如CNN、LSTM+自动特征提取）
• 商业诊断软件（如NI LabVIEW、MATLAB故障诊断工具箱）
• 其他（请注明）
3.
在传统柴油机故障诊断中，您认为以下哪些环节耗时最长？（单选）
• 数据预处理（如滤波去噪、特征工程）
• 模型构建与代码实现
• 超参数调优（如学习率、批量大小、滤波器截止频率）
• 故障特征与诊断结果的关联分析
• 其他（请注明）
4.
针对典型柴油机故障诊断问题（如喷油嘴堵塞、轴承磨损），您预估从“数据准备”到“输出诊断结果”的传统方法平均耗时为？
• 1天以内
• 1-3天
• 4-7天
• 1周以上
5.
与传统诊断方法相比，您认为大模型驱动方案在“领域专业术语理解准确性”上的表现如何？
• 显著提升，能精准识别“butterworth滤波”“Conv1D特征提取”等专业操作需求
• 略有提升，能覆盖大部分专业术语
• 无明显差异
• 不如传统方法，存在专业术语理解偏差
6. 大模型驱动方案的“闭环迭代纠错”功能对解决以下哪类问题帮助最大？
• 代码语法错误（如数据结构不匹配、函数调用错误）
• 逻辑错误（如标签维度冲突、数据预处理流程断层）
• 模型架构错误（如输入输出维度不匹配、层间连接错误）
• 无明显帮助，仍需手动排查大部分错误
7.
与传统手动调参相比，您认为大模型“性能优化反馈通道”在超参数调优效率上的优势体现为？
• 显著高效，能快速给出适配柴油机信号特征的批量大小、学习率等参数
• 略有高效，能减少部分调参尝试次数
• 无明显差异
• 不如手动调参，参数适配性较差
8.
您认为大模型生成的诊断代码在“模块化代码结构”上的可读性如何？
• 非常清晰，模块划分（数据加载、预处理、模型搭建等）符合柴油机诊断流程逻辑
• 较为清晰，模块功能基本明确
• 一般，模块间逻辑需额外梳理
• 不清晰，代码结构混乱
9.
针对典型柴油机故障诊断问题，您预估大模型驱动方案从“需求输入”到“输出可运行诊断代码”的平均耗时为？
• 1小时以内
• 1-4小时
• 5-8小时
• 8小时以上
10.
您认为大模型驱动的智能诊断方案在柴油机故障诊断领域最需优化的环节是？（如实时性、小样本故障诊断能力、多源数据融合等）
11.
您对大模型驱动方案在柴油机故障诊断中的工程化落地有何建议？
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