針對汽車電動馬達多物理場優化的解決方案- Altair HyperStudy

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2026.02.09


針對改善汽車電動馬達難以找出同時滿足多物理場優化的痛點,Altair提供解決方案HyperStudy可平衡電磁、結構、散熱與噪音的多物理場參數優化。建立參數化模型:
  1. FluxMotor 定義轉子幾何。
  2. Flux 定義扭矩的電磁參數。
  3. 結構與熱:OptiStruct 定義結構應力與溫度參數。
  4. 噪音:OptiStruct 定義聲壓參數。
HyperStudy 串接上述 3 種軟體,設定磁鐵尺寸、齒槽形狀、電氣參數作變數。設定響應:扭矩最大化、限制應力值、最小化噪音。再以拉丁超立方 DOE 方法生成多組設計執行模擬。識別哪些參數對扭矩或噪音的影響最顯著。根據 DOE 結果建立擬合模型,來預測不同參數組合下的結果。使用 GRSM 算法在多目標及限制條件尋找優化。與以往實驗設計的試誤法相比大幅降低分析時間。

來源:昊青工程師 Multiphysics Optimization Solution for Automotive Electric Motors - Altair HyperStudy