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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
Yayong Yang · Zhiqiang Wang · Yu Liao · Wubin Kong 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
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。
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...