技术专栏 | 如何通过多物理场仿真技术优化电驱动开发？

要开发出优秀的，甚至是可行的电机设计，需要分析大量的设计选项，掌握每个参数对瞬息万变且经常相互冲突的KPI的影响。我们使用统一的参数化模型，整合电磁学科和结构学科，提供高效的设计空间探索与优化工作流程。

油冷是为电动机定子绕组散热的方法之一。它提出了一个复杂的流体动力学与热传递仿真难题，因为动力学与热流的尺度相差过大。我们展示出一种高保真多相流体仿真分离流程，先捕获冷却剂的状态，继而用热仿真预测结构部分中的瞬时温度。

可靠的电力电子系统对保障电动汽车的正常运转至关重要。我们介绍如何确定电力电子系统的具体电气特征和热特征。通过将计算电气组件内平均功率损耗的1D系统行为模型与3D流体共轭热传递分析进行结合，就能准确地确定电力模块的空间温度分布。

准确预测电驱动系统的振动与噪声需要进行多学科仿真。我们提供一种完美整合电磁仿真、多体仿真和声学仿真的耦合框架。自动更新模型、自动执行流程，能显著地节省分析多个备选设计方案所需的时间与工作量。

为了正确地润滑轴承和齿轮箱等关键组件，电驱动系统的油位需要优化，以提供充分的表面覆盖和最小的诱导阻力矩。我们介绍了如何使用流体仿真对润滑性能进行评估。格子玻尔兹曼(Lattice Boltzmann)技术能高保真地预测瞬态多相流的流动。

多物理场仿真技术

可助力工程师准确地评估复杂电驱动系统内的相互作用

和相互依存关系，加快创新速度
在提高驱动品质的同时节约开发成本