基于多物理场耦合的汽车机舱温度场仿真分析方法及系统

本发明涉及汽车材料温度仿真分析技术领域，尤其涉及一种基于多物理场耦合的汽车机舱温度场仿真分析方法及系统。本发明通过热‑固‑流‑电耦合建模，并结合遗传算法、神经网络、强化学习AI动态优化，实现高精度、高效率的仿真，解决了现有技术无法全面反映多物理场耦合效应和参数优化效率低的问题。引入时间序列分析和动态边界条件调整，支持瞬态工况仿真，能够更好地预测实际驾驶中的温度场变化。通过麦克斯韦方程与热传导方程联立求解，精准预测电子元件的温升风险，适用于新能源汽车的电池组、电机控制器等关键部件的热管理优化。采用云端高性能计算与边缘端轻量化模型协同，实现高效仿真与实时预警，支持极端工况的快速分析与设计优化。