案例背景

在汽车工业中，铝油冷器作为关键组件，对于确保发动机润滑油的温度处于理想范围内至关重要。然而，由于不同车型对铝油冷器的需求各异，其设计需重点考虑换热量、油侧压降、水侧压降这三个关键指标。铝油冷器的内部结构多层且精细复杂，传统设计方法耗时费力，而且需要消耗大量的资源才能开发出满足新型尺寸和性能要求的产品。因此，寻找一种更高效、准确的方法来加速铝油冷器的设计过程，并能快速响应客户的定制需求，成为当前亟待解决的问题。

解决方案

为了解决上述问题，提出了一种基于AI技术的铝油冷器设计优化方案：

1.数据驱动的模型构建

• • 收集现有铝油冷器的尺寸与性能数据，并结合客户提供的小样本仿真和试验数据；
  • 通过AI模型学习算法进行训练，建立输入（如几何尺寸、工况参数等）与输出

（如换热量、油水侧压降等）之间的关系映射模型。

2.通用AI模型的应用

• • 基于已训练好的AI模型，根据客户提出的特定工况条件和性能需求，快速筛选或推荐

尺寸合适且性能达标的铝油冷器设计方案；

• • 模型能够预测关键性能指标，帮助指导客户进行设计优化，减少不必要的物理测试次数。

 3.扩展产品种类

• • 利用AI模型的强大泛化能力，扩充铝油冷器的产品种类，以更好地适应市场上的多样化需求；
  • 对于特殊需求，能够提供定制化的解决方案，增强企业竞争力。

案例价值

• 显著缩短设计周期：AI模型可以在短时间内计算出换热量、油水侧压降等关键指标，极大地减少了设计时间。
• 降低研发成本：减少了对昂贵且耗时的传统仿真和实验验证的依赖，大幅降低了研发成本。
• 提高客户满意度：能够迅速响应并满足客户的个性化需求，提供更加精准和定制化的解决方案。
• 增加产品种类和市场竞争力：通过不断丰富产品线，满足更多应用场景下的需求，提升企业在市场中的地位。
• 促进技术创新：鼓励采用先进的AI技术改进传统工艺流程，推动行业向智能化方向发展。