数智赋能 | 突破技术壁垒，AI驱动发动机缸盖沸腾传热算法实现自主创新！

近日，在动力总成事业部第二届“数智赋能”低代码开发大赛决赛中，动力总成产品开发部刘少鹏团队凭借《基于Python和AI应用的发动机缸盖沸腾传热跨平台算法开发》项目，在14支晋级队伍中脱颖而出，以第一名的成绩荣获大赛一等奖。

该项目聚焦于发动机研发中的关键瓶颈——缸盖沸腾传热精准仿真问题，通过自主开发跨平台算法，结合AI技术实现沸腾传热分析的高效精准计算，为事业部数智化转型提供了具有重要业务价值的创新解决方案。

发动机缸盖作为热管理的关键部件，其内部冷却水套存在的沸腾传热现象，因涉及复杂的相变潜热与多相场耦合效应，传统仿真方法往往忽略沸腾影响，导致计算结果存在偏差，制约了发动机热管理的精准设计。

面对这一行业难题，项目团队直面两大挑战：一是国际软件技术壁垒，国外成熟插件难以直接赋能本土研发体系；二是传统代码开发模式效率低下，手动编码开发周期长、复用率低。

为解决“网格单元”与“节点坐标”数据结构不匹配的核心瓶颈，团队创新性地开发了空间映射算法，成功实现了沸腾传热关键数据从流体软件到结构软件的高精度、自动化传递。同时，项目深度融合AI技术，实现了研发模式的智能化革新，构建了“需求语义解析—代码自动生成—智能调试优化”的自动化流程。实践表明，该模式使常规脚本开发效率提升约40倍，人工调试成本降低70%，单一功能模块的开发周期从一周压缩至一天，让研发人员能将主要精力聚焦于核心算法创新。

该项目成果显著，不仅打破了国外技术垄断，实现了核心算法的自主可控，更带来了可观的经济与时间效益。每台机型的委外计算费用可节省数十万元，边界条件处理效率提升92%，数据映射准确率提升至99%，跨平台耦合计算周期缩短65%。

该项目获奖，既是事业部“以业务为导向、以价值为核心”创新理念的卓越体现，也为研发体系的全面智能化升级提供了可复用的宝贵经验，有力推动了企业数智化转型发展。

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