AI平台能否终结磁性元器件“经验主义”设计

当前，磁性元器件行业正经历重要变革，众多新兴技术的涌现正重塑着磁性元器件行业的发展格局。

尤其是AI技术在磁芯材料与磁性元器件设计优化中的应用潜力日益显现，其通过精准预测损耗、高效筛选方案等方式，有望显著提升设计效率和产品性能，成为推动磁性元器件行业迈向更高层次的又一关键力量。

01 传统磁性元器件设计的瓶颈

在功率变换器技术革新以及氮化镓、碳化硅等第三代半导体材料的驱动下，磁性元器件行业正加速向高频化、集成化方向发展。

然而，这一进程正面临严峻的瓶颈：磁芯材料特性复杂，测量误差大、建模困难且缺乏直观选择方法，这严重制约了磁性元器件的精确分析与优化设计。

同时，磁芯材料本身也在快速发展，铁氧体、粉芯、非晶纳米晶等材料的传统频率应用界限日益模糊，性能出现显著交叉，尤其在向更高频率迈进时，材料选择变得异常困难。

此外，磁性元器件行业设计模式也在转变，磁性元器件厂商不再被动响应频率要求，而是有机会根据空间和损耗约束主动设计甚至主导工作频率。这种设计自由度的提升，叠加磁性元器件固有的复杂性，使得磁性元器件的设计变得愈加困难。

有研究表明，一个简单的环形电感在固定参数下可能产生多达900种设计方案，这使得传统的依赖经验和逐一试错的设计方法效率低下、难以应对。

因此，面对现代电子设备对磁性元器件性能和效率不断提升的严苛要求，传统设计模式已成为行磁性元器件业发展的关键瓶颈。

正是在此背景下，AI技术的兴起，为突破磁芯材料特性和磁性元器件设计的复杂性提供了全新的可能性。

02 AI技术为磁设计开辟新路径

AI技术为磁芯材料和磁性元器件设计开辟了高效精准的新路径。

在磁芯损耗建模方面，AI能精确预测磁芯损耗，指导设计人员在产品开发初期就筛选出损耗更低的磁芯材料型号。例如，在相同温度下对不同型号（如PC95、PC96等）的磁芯进行磁芯损耗预测，从而筛选出损耗更低的型号用于实际应用。

更进一步，AI可深度赋能新材料研发，通过分析如锰、锌含量等配方元素对铁氧体损耗的影响，直接锁定损耗最小的材料配比，为磁芯制造商提供关键研发方向。

在变压器、电感器等元器件的设计优化上，AI的优势尤为显著。它能从海量设计方案中，通过深入分析综合各种参数，迅速锁定性能最优解。这不仅极大提升了设计的精准度，更能将冗长的研发周期大幅压缩，显著提高效率。

铭普光磁副总经理杨建民曾对《磁性元件与电源》提到，在与美国公司的合作中，他亲身体验了AI辅助设计的强大效能——其强大的计算分析能力能快速定位满足严苛要求的理想方案，在提升设计效率的同时，为产品性能突破打开了更广阔的空间。

当前，市面上已经诞生了一批用于磁性材料、磁性元器件设计的AI平台，如Frenetic AI。

图源Frenetic AI官网

该平台专注高频磁性元器件设计。与传统的电子表格、手动计算和单独仿真软件的方法不同，Frenetic的方法从头到尾都在云端进行。用户只需输入功率转换器的规格，人工智能将完成其余的工作。在几分钟内，该工具可以生成完整的电气原理图、物料清单、与LTspice和PLECS兼容的仿真文件，以及现成或定制磁性元件的推荐。

然而，包括Frenetic AI在内的此类平台目前整体仍处于发展初期，尚未实现广泛应用。这一细分领域作为企业级AI与B端工业软件的交汇点，其走向成熟仍面临诸多现实挑战与难点。

03 AI磁设计落地难点何解？

福州大学功率变换与电磁技术研究中心的张丽萍老师曾明确指出AI应用于磁设计面临的核心挑战：

其一，磁特性测量缺乏统一标准，不同方法易导致数据偏差，预测精度高度依赖测量手段的一致性。因此，亟需行业共同定义并验证平台精度，如将磁芯损耗误差控制在5%-10%的合理范围。

其二，高质量数据获取困难。构建高精度模型需海量样本，但企业间数据共享不足，且大量测量工作繁重，如何实现小样本数据下的有效模型训练成为关键突破口。
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审核编辑 黄宇