安世亚太丨电机研发效率提升新思路：CAE+AI融合方案的技术解析-电子发烧友网

1.背景介绍

全球电机市场正迎来强劲增长，预计将从2024年的1978亿美元增长至2030年的3221亿美元，年复合增长率达到8.5%。这一增长主要由三大关键因素驱动：

一是全球能效法规日益严格，工业领域加速智能化转型；

二是产品开发周期不断压缩，传统参数化仿真已难以适应快速迭代的需求；

三是电机设计面临多维挑战，工程师需要在提升功率密度、控制成本、保障高可靠性等多重目标中实现协同优化。

这些市场趋势与技术痛点，正是我们当前解决方案所聚焦的核心方向。

图1：全球电机市场规模年复合增长率

（数据来源: Grand View Research 2024, Mordor Intelligence 2025）

面对这些挑战，传统电机仿真暴露出诸多瓶颈：仿真速度缓慢，严重限制了设计迭代的效率；面对众多关键参数，传统方法难以有效探索广阔的设计空间；整体开发流程冗长，无法适应快速响应的市场需求。

2.PERA智能化解决方案

为应对上述问题，安世亚太依托在工业仿真领域的深厚积累，深度融合人工智能技术，围绕电机行业在高性能、轻量化与低成本等方面的核心需求，开发出基于“CAE+AI”的电机行业一体化解决方案。该方案整合了高保真仿真建模与智能优化算法，可在设计初期快速评估多种方案，有效缩短研发周期并提升设计精度。同时，方案支持对关键性能指标进行全面优化，帮助企业在满足性能要求的同时，实现成本控制和结构轻量化。该方案的推出体现了工业仿真与人工智能技术的深度融合，可为电机研发提供高效、智能的设计支持工具。

该方案的实施依托标准化的AI仿真研发流程：首先精准定义设计需求并构建参数化模型，随后通过自动仿真生成数据，训练高精度代理模型；进而利用AI优化算法高效探索设计空间，快速定位性能优异的候选方案；最终经过严格验证与确认完成设计。

图2：AI仿真智能化研发工作流程

3.核心技术实现

作为该流程的核心技术之一，代理模型基于机器学习方法构建，能够高效捕捉复杂物理系统的内在规律，实现对传统仿真计算的有效替代。其构建涵盖三个关键环节：通过智能采样生成高质量训练数据；建立设计参数与性能指标的精准映射关系；经过多轮迭代优化确保模型可靠性。这一技术不仅显著提升了计算效率，在保证预测精度的同时，更为复杂电机系统的高维多目标优化提供了关键支撑。

图3：代理模型构建关系

在此基础上，系统进一步集成智能算法选择功能，可根据具体问题的数据样本特性、数学特性等需求，动态推荐最适配的实验设计（DOE）方法、代理模型类型及优化算法。该功能如同一位经验丰富的机器学习专家，可帮助用户自动选择并调整各环节最的算法配置。这一功能显著降低了对用户算法知识和调参经验的要求，大幅降低了使用门槛，使不具备专业优化背景的CAE工程师也能高效、可靠地开展智能设计与仿真优化工作。

图4：用于实验设计（DoE）、代理模型、优化的智能算法选择功能

该智能解决方案深度融合机器学习技术，从根本上改变了传统依赖人工迭代与经验驱动的电机设计模式。统支持用户通过简洁的参数化输入快速定义设计目标与约束，依托前述智能算法选择功能，自动构建适配的建模与优化流程，实现对效率、转矩、重量、成本等多目标的协同优化。通过低代码交互贯通从建模、仿真到优化的全流程，该方案显著降低对专业算法知识的依赖，在大幅提升研发效率的同时，有效推动电机产品在性能、轻量化与成本控制等方面的综合提升。

4.应用成效与展望

这一优化过程充分体现了机器学习驱动的自动优化所具备的几项关键特性：

过程智能化：系统能够自动探索设计空间，结合用户设定的参数和问题特征，动态调整优化策略，快速发现潜在最优方案，显著减少人工干预的需求。

计算效率高：通过智能算法和自动化流程，系统能够在短时间内完成复杂的优化计算，处理大规模设计变量和参数组合，提高研发效率，缩短设计周期。

支持多目标、多约束优化：系统能够同时考虑效率、性能、重量、成本等多种设计要求，实现全局平衡，确保生成的方案兼顾各项关键指标，提高设计方案的综合质量和可行性。

基于CAE+AI的电机智能化方案应用研讨会将于2025年9月23日举办，期待您的参与，携手推进电机产业智能化升级！