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一种基于物理信息神经网络的参数化热仿真方法用于功率模块快速热设计
A Parameterized Thermal Simulation Method Based on Physics-Informed Neural Networks for Fast Power Module Thermal Design
| 作者 | Yayong Yang · Zhiqiang Wang · Yu Liao · Wubin Kong · Xiaojie Shi · Run Hu · Yonggang Yao |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年7月 |
| 技术分类 | 功率器件技术 |
| 技术标签 | 功率模块 热仿真 机器学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 物理信息神经网络 PINNs 功率模块 热仿真 热设计 参数化建模 偏微分方程 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于物理信息神经网络(PINNs)的参数化3D热仿真方法,旨在实现功率模块热设计的快速空间探索。通过利用PINNs快速近似描述功率模块热行为的参数化偏微分方程解的能力,该方法显著提升了热场仿真的效率。
English Abstract
This article proposes a parameterized 3D thermal simulation methodology based on physics-informed neural networks (PINNs) to achieve rapid design space exploration for power module thermal design. Leveraging the capability of PINNs to quickly approximate the solutions to the parameterized partial differential equations describing the thermal behavior of power modules, a thermal field simulation fr...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心产品线(如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器)具有重要价值。功率模块是上述产品的核心发热源,传统有限元仿真耗时较长,限制了研发迭代速度。引入PINNs技术可实现热设计的快速参数化仿真,显著缩短逆变器和PCS产品的研发周期,优化散热结构设计,提升功率密度。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的数字孪生模型构建,通过实时热场预测提升设备运行可靠性,并优化极端工况下的热管理策略。