1.背景介紹

全球電機市場正迎來強勁增長，預計將從2024年的1978億美元增長至2030年的3221億美元，年復合增長率達到8.5%。這一增長主要由三大關鍵因素驅動：

一是全球能效法規日益嚴格，工業領域加速智能化轉型；

二是產品開發周期不斷壓縮，傳統參數化仿真已難以適應快速迭代的需求；

三是電機設計面臨多維挑戰，工程師需要在提升功率密度、控制成本、保障高可靠性等多重目標中實現協同優化。

這些市場趨勢與技術痛點，正是我們當前解決方案所聚焦的核心方向。

圖1：全球電機市場規模年復合增長率

（數據來源: Grand View Research 2024, Mordor Intelligence 2025）

面對這些挑戰，傳統電機仿真暴露出諸多瓶頸：仿真速度緩慢，嚴重限制了設計迭代的效率；面對眾多關鍵參數，傳統方法難以有效探索廣闊的設計空間；整體開發流程冗長，無法適應快速響應的市場需求。

2.PERA智能化解決方案

為應對上述問題，安世亞太依托在工業仿真領域的深厚積累，深度融合人工智能技術，圍繞電機行業在高性能、輕量化與低成本等方面的核心需求，開發出基于“CAE+AI”的電機行業一體化解決方案。該方案整合了高保真仿真建模與智能優化算法，可在設計初期快速評估多種方案，有效縮短研發周期并提升設計精度。同時，方案支持對關鍵性能指標進行全面優化，幫助企業在滿足性能要求的同時，實現成本控制和結構輕量化。該方案的推出體現了工業仿真與人工智能技術的深度融合，可為電機研發提供高效、智能的設計支持工具。

該方案的實施依托標準化的AI仿真研發流程：首先精準定義設計需求并構建參數化模型，隨后通過自動仿真生成數據，訓練高精度代理模型；進而利用AI優化算法高效探索設計空間，快速定位性能優異的候選方案；最終經過嚴格驗證與確認完成設計。

圖2：AI仿真智能化研發工作流程

3.核心技術實現

作為該流程的核心技術之一，代理模型基于機器學習方法構建，能夠高效捕捉復雜物理系統的內在規律，實現對傳統仿真計算的有效替代。其構建涵蓋三個關鍵環節：通過智能采樣生成高質量訓練數據；建立設計參數與性能指標的精準映射關系；經過多輪迭代優化確保模型可靠性。這一技術不僅顯著提升了計算效率，在保證預測精度的同時，更為復雜電機系統的高維多目標優化提供了關鍵支撐。

圖3：代理模型構建關系

在此基礎上，系統進一步集成智能算法選擇功能，可根據具體問題的數據樣本特性、數學特性等需求，動態推薦最適配的實驗設計（DOE）方法、代理模型類型及優化算法。該功能如同一位經驗豐富的機器學習專家，可幫助用戶自動選擇并調整各環節最的算法配置。這一功能顯著降低了對用戶算法知識和調參經驗的要求，大幅降低了使用門檻，使不具備專業優化背景的CAE工程師也能高效、可靠地開展智能設計與仿真優化工作。

圖4：用于實驗設計（DoE）、代理模型、優化的智能算法選擇功能

該智能解決方案深度融合機器學習技術，從根本上改變了傳統依賴人工迭代與經驗驅動的電機設計模式。統支持用戶通過簡潔的參數化輸入快速定義設計目標與約束，依托前述智能算法選擇功能，自動構建適配的建模與優化流程，實現對效率、轉矩、重量、成本等多目標的協同優化。通過低代碼交互貫通從建模、仿真到優化的全流程，該方案顯著降低對專業算法知識的依賴，在大幅提升研發效率的同時，有效推動電機產品在性能、輕量化與成本控制等方面的綜合提升。

4.應用成效與展望

這一優化過程充分體現了機器學習驅動的自動優化所具備的幾項關鍵特性：

過程智能化：系統能夠自動探索設計空間，結合用戶設定的參數和問題特征，動態調整優化策略，快速發現潛在最優方案，顯著減少人工干預的需求。

計算效率高：通過智能算法和自動化流程，系統能夠在短時間內完成復雜的優化計算，處理大規模設計變量和參數組合，提高研發效率，縮短設計周期。

支持多目標、多約束優化：系統能夠同時考慮效率、性能、重量、成本等多種設計要求，實現全局平衡，確保生成的方案兼顧各項關鍵指標，提高設計方案的綜合質量和可行性。

基于CAE+AI的電機智能化方案應用研討會將于2025年9月23日舉辦，期待您的參與，攜手推進電機產業智能化升級！

在全球電機市場持續增長（2030年預計達3221億美元）的背景下，傳統設計方法面臨迭代周期長、樣機失敗率高、多目標優化難等挑戰。安世亞太特此舉辦線上研討會，深入解析AI智能化如何提升電機設計效率與產品性能。本次會議將分享前沿技術方案，助力企業縮短研發周期、優化制造成本，實現設計能力升級。

安世亞太具有業界完整的自主仿真技術體系，引領中國自主仿真技術發展。自主研發的PERA SIM通用仿真軟件能夠提供通用物理場（結構、熱、流體、電磁、聲學）及耦合場分析功能，以及能同時適用于結構、流體、電磁、聲學等學科的通用前后處理器。