概述

本项目围绕新能源汽车热管理系统数字化、智能化研发升级需求，针对行业长期存在的痛点问题，聚焦“设计-仿真-优化”全链条协同，深度融合多物理场耦合分析、人工智能与机器学习技术，构建包含整个汽车热管理系统的一体化协同开发平台，推动产业转型升级。

需求详情

本项目围绕新能源汽车热管理系统数字化、智能化研发升级需求，针对行业长期存在的痛点问题，聚焦“设计-仿真-优化”全链条协同，深度融合多物理场耦合分析、人工智能与机器学习技术，构建包含整个汽车热管理系统的一体化协同开发平台，推动产业转型升级。主要研究内容包括：①搭建流-热-电-结构多物理场联合仿真框架，构建多学科数据接口与动态参数关联机制，实现复杂热管理系统性能的精准预测。基于AI大数据模型技术建立设计参数与性能指标的动态映射关系，为散热器拓扑、管路布局、泵阀控制等提供自动化推荐，减少人工试错，规避设计缺陷。结合参数化建模引擎，实现多方案快速迭代与对比验证，提升复杂系统设计的鲁棒性。②研发基于大数据的仿真模型降阶技术（ROM），构建高精度代理模型，减少典型工况（如低温冷启动、高温爬坡等）仿真耗时。开发智能前/后处理工具，实现几何特征识别、网格自动生成与边界条件配置，以及多工况并行计算与仿真结果的智能解析等。③采用多目标强化学习优化，构建“参数调整→自动仿真→反馈优化”实时联动闭环。动态平衡能效提升、轻量化设计与成本控制目标，优化散热器材料选型、热泵控制逻辑等关键参数，实现系统性能全局最优。构建热管理系统知识库和案例库，加速跨团队协作与知识复用。帮助企业在产品研发流程实现提效降本、加速数智化升级。1. 多物理场耦合仿真的计算误差≤5%；2. 机器学习模型降阶的精度损失≤3%；3. 多目标强化学习优化的迭代次数减少≥50%；4. 热管理系统知识库与案例库的复用率≥60%；5. 典型热管理系统方案的设计周期缩短≥40%；6. 申请发明专利3项，软件著作权5项。