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ANSYS 多物理场仿真编排器 Skill (MDAO)

🚨 绕组位置速查 (AI 必读区) 🚨

铁律：接到"X 极 Y 槽电机"任务时，先查本节，再决定下一步。 不要靠直觉推断、不要改写 references/winding_layouts.md 里的数字、不要用旧 pmsm_winding_builder.py 的算法结果直接建 Maxwell。

速查命令

# 单个极槽配合的槽-相-极性映射 (Markdown 格式, 贴答案最快)
python scripts/winding_layout.py <slots> <poles> --list

# 例子: 8 极 12 槽
python scripts/winding_layout.py 12 8 --list

# 生成可直接喂 Maxwell 的 IronPython 脚本
python scripts/winding_layout.py 12 8 --maxwell

# 列出全部 19 种 canonical 组合
python scripts/winding_layout.py --all

# 对比两个组合
python scripts/winding_layout.py --compare 12 8 36 8

5 个最高频 case (查表后还应交叉验证)

8p/12s 集中绕组 (伺服/小电机最常见)

Slot:    1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
Phase:   A+  A-  B+  B-  C+  C-  A+  A-  B+  B-  C+  C-
Coil:    C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10 C11 C12

• 每相 2+ 2-，k_w = 0.866
• 每相总匝数 N_ph = 2 × N_s × 1/2 = N_s（双层集中）

10p/12s 集中绕组 (EV 驱动常用)

Slot:    1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
Phase:   A+  C-  B+  A-  C+  B-  A+  C-  B+  A-  C+  B-

• 每相 2+ 2-，k_w = 0.933

8p/24s 分布绕组 (标准工业电机)

Slot:     1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12
Phase:    A+   A-   B+   B-   C+   C-   A+   A-   B+  B-   C+   C-
... (12 槽为 1 个周期, 重复 2 次 = 24)

• 每相 4+ 4-，k_w = 0.96

8p/36s 分布绕组 (风电/工业大功率)

Slot:    1   2   3   4   5   6   7   8   9
Phase:   A+  A-  C-  B+  B-  A-  C+  C-  B-      ← 9 槽 = 1 周期
(× 4 = 36 槽)

• 每相 4+ 8-（q=1.5 固有不平衡, 不是 bug），k_w = 0.96

4p/24s 分布绕组 (通用工业)

Slot:     1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12
Phase:    A+   A-   A+   A-   B+   B-   B+   B-   C+  C-   C+   C-
... (× 2 = 24)

• 每相 4+ 4-，k_w = 0.933

命名与极性约定 (与 Maxwell UI 一致)

⚠️ 历史 bug: output_scripts/36slot_industrial/winding.py 和 36slot_v2/winding.py 旧版用了相反约定（A+ → Negative, A- → Positive），已在新版中修正。新代码统一用 standard 约定。

详细参考

• 完整真值表（19 种极槽配合 + 算法 fallback + 验证清单）: references/winding_layouts.md
• 生成器代码（lookup-first, 集中绕组极性 bug 已修）: scripts/pmsm_winding_builder.py
• 查表 CLI: scripts/winding_layout.py
• 自动验证: python scripts/test_winding_layouts.py

❌ 错误做法（AI 必避）

1. 不要按 8p36s 的 AABBCC × 3 模式去套 8p12s（结果错位成 ABCABC，绕组位置全错）
2. 不要靠"i % 3 == 0/1/2"硬编码相位（36slot_v2 的旧版这样写，对 8p36s 错，对 8p12s 错得更离谱）
3. 不要把 A+ 标 PolarityType:="Negative"（约定反了，BEMF 整流反向）
4. 不要跳过查表直接调 compute_winding()（v1 算法有 bug，已在 v2 改用 lookup-first）
5. 不要改 references/winding_layouts.md 里的数字（这是真值表，不是参考）

概述

双模域能力：

1. 电机电磁设计（v3.0 原有能力） — 从最少2个参数出发，自动推导全部设计参数、寻找Pareto最优解、在Maxwell中构建完整FEA模型、运行全部仿真类型、生成含图表的工程报告。支持多槽型（矩形/梨形/梯形/圆形）和多永磁拓扑（SPM/IPM_Flat/IPM_V/IPM_Spoke）一键切换。

2. 多物理场多学科仿真编排（v4.0 新增） — 电磁-结构-热三场联合仿真、IGBT封装热-电-力耦合可靠性分析、疲劳寿命预测（Coffin-Manson/Darveaux）、参数化扫描（孔洞率/焊层厚度）。基于中车株洲所IGBT和比亚迪轮毂电机获奖论文技术方案。

触发条件

电机电磁设计：

• 电机设计、电机仿真、motor design、PMSM、BLDC、SRM、IM
• Maxwell自动化、参数化建模、槽型切换、永磁拓扑
• 反电动势分析、转矩仿真、效率优化、NVH

多物理场仿真：

• 多物理场、multiphysics、MDAO、多学科、耦合仿真
• IGBT可靠性、焊层疲劳、功率循环、封装热分析
• 热-电-力耦合、电磁-结构-热联合、疲劳寿命预测
• Coffin-Manson、Darveaux、Anand模型、参数化扫描

核心能力

1. 参数自动补全

最少输入2个参数即可自动推导全部电磁和几何参数：

推导规则：

• 电压等级：12V(<100W)、24V(100-300W)、48V(300-1000W)、310V(1-10kW)、380V(>10kW)
• 极槽配合：查表 references/motor_design_guide.md §6
• 裂比 Dsi/Dso：0.58(2p<8)、0.62(2p≥8)
• 气隙：δ=0.3+Dso/400 mm，截断[0.35, 2.0]
• 电流密度：6 A/mm²(自然)、8(风冷)、12(水冷)
• 转矩密度TRV：8 kN·m/m³(自然冷却500W)，大电机可至20

2. 多目标优化

支持4目标Pareto前沿搜索：

python scripts/motor_optimizer.py \
  --power 500 --speed 3000 \
  --objectives efficiency cost torque_density \
  --constraints "pm_thickness:3:6" "slot_fill:0.3:0.5" "outer_dia:70:90" \
  --algorithm NSGA2 --population 50 --generations 30

算法： NSGA-II(多目标遗传) | PSO(粒子群) | Grid Search(穷举) | Bayesian(昂贵FEA)

常用变量： 磁钢厚度hm、槽口Bs0、极弧系数αp、裂比Dsi/Dso、每相匝数Nph

常用约束： 转矩≥目标、效率≥目标、槽满率≤0.50、成本≤预算、Bg≤Bsat

3. 完整仿真套件（10种）

按最优顺序执行（先空载验证模型，再负载）：

4. 槽型切换系统

参数合法性由 scripts/param_validator.py 自动校验（11个尺寸约束）。

5. 永磁拓扑切换系统

6. 仿真收敛保证

每次仿真自动：

1. 验证网格质量（气隙≥3层单元）
2. 检查时间步（≥100步/电周期）
3. 验证收敛（能量误差<0.5%或转矩脉动<1%）
4. 不收敛自动调整：细化网格→减半时间步→重试（最多3次）

7. MCP代码质量

内嵌代码审查：

• 每次run_script()调用验证ANSYS COM API正确性
• _safe()死锁检测与规避
• 材料名称与Maxwell库校验
• 依赖版本兼容性检查

多物理场仿真能力 (v4.0 新增)

8. 多物理场耦合矩阵

9. 电机多学科联合仿真

三大模块自动化：

数据流转：

电磁场仿真 → 损耗（铜耗+铁耗+涡流耗） → 热仿真热源
电磁场仿真 → 径向力密度 → 结构仿真载荷
全部数据 → SQLite 9个专项数据库统一管理

python scripts/mdao_orchestrator.py motor

10. IGBT 封装可靠性分析

7层器件结构建模： Cu主端子 → Pb-Sn焊层 → Al覆层 → AlN绝缘层 → Al覆层 → Pb-Sn焊层 → AlSiC基板

功率循环工况（GB/T 29332）： 4载荷步/120s周期

Anand粘塑性本构模型： 描述焊层钎料弹性+塑性+蠕变

疲劳寿命预测：

参数化研究：

• 孔洞率扫描（0%~10%，生死单元技术）
• 焊层厚度扫描（20~120μm，80μm附近最优）

python scripts/mdao_orchestrator.py igbt

11. 多学科数据管理

SQLite 9个专项数据库：

12. 多目标优化（OptiSlang）

• 敏感性分析： 实验样本点设计、取样方法
• 优化变量： 电机结构参数（定子/转子/绕组/永磁体）
• 优化目标： 电磁性能、散热性能、机械强度、振动噪声
• 输出： 响应面、相关性矩阵、Pareto图、最优参数

工流

电机电磁设计工作流

Phase 0 — 输入评估
  ├─ 参数完整？→ 跳到 Phase 3
  ├─ 参数部分？→ Phase 1 自动补全
  └─ 仅1-2参数？→ Phase 2 自动补全+优化

Phase 1 — 自动补全缺失参数 → motor_param_calc.py
Phase 2 — 寻找最优设计 → motor_optimizer.py
Phase 3 — 构建Maxwell模型（8阶段几何-求解管线）
Phase 4 — 运行仿真套件（空载→负载→气隙→损耗→退磁→热→NVH）
Phase 5 — 生成工程报告（Markdown→PDF，含全部图表）

电机多学科联合仿真工作流 (MDAO)

Phase 0 — 输入电机参数（功率/转速/电压/极槽/尺寸/冷却）
Phase 1 — 电磁场仿真（Maxwell2D/3D）
  ├─ 几何：定子→绕组→磁钢槽→永磁体→空气槽→转子
  ├─ 输出：电磁转矩、损耗（铜耗+铁耗+涡流）、磁密、力密度
Phase 2 — 结构静力学仿真（Mechanical）
  ├─ 载荷：电磁径向力 + 离心力
  ├─ 输出：位移、等效应力、剪应力、应变、安全系数
Phase 3 — 流固耦合热仿真（Fluent）
  ├─ 热源：电磁损耗（铜耗+铁耗+涡流耗）
  ├─ 输出：绕组温度、磁钢温度、转子温度、流速
Phase 4 — 多学科综合评估（效率/强度/温升 pass/fail判定）
Phase 5 — 多目标优化（OptiSlang，可选）

IGBT 封装可靠性分析工作流

Phase 0 — 输入IGBT参数（功率密度/焊层厚度/孔洞率/环境温度）
Phase 1 — 结温分析（温度场）
  ├─ 7层结构建模 + 功率循环载荷（4步/120s）
  ├─ 输出：最高结温、焊层温度、温度波动
Phase 2 — 变形分析（位移场）
  ├─ 输入：温度场
  ├─ 输出：最大位移（~1μm级）
Phase 3 — 应力分析（应力场）
  ├─ 输入：温度场 + 变形
  ├─ 输出：最大应力、非弹性应变、应变能密度
Phase 4 — 疲劳寿命预测
  ├─ Coffin-Manson（基于应变）
  ├─ Darveaux（基于能量，更准确）
Phase 5 — 参数化研究（可选）
  ├─ 孔洞率扫描（0%~10%）
  ├─ 焊层厚度扫描（20~120μm）
  └─ 输出：最优焊层厚度

Maxwell建模管线

阶段A — 几何建模

1. 设置单位(mm)
2. 绘制Band圆（气隙中心）
3. 绘制Shaft + OuterRegion
4. 定子铁心（外圆-内圆）
5. 生成单槽→阵列Q个→布尔减法
6. 生成单极磁钢→阵列2p个
7. 转子铁心 + 线圈截面

槽型几何由 scripts/slot_builder.py 生成，永磁体由 scripts/pm_builder.py 生成。

阶段B — 材料

• 12种硅钢牌号（M235至非晶）
• 14种PM牌号（N35至N52SH、SmCo、铁氧体）
• 8种AWG线规（含温变电阻）
• 6种绝缘等级（含热极限）
• N/S极双磁钢材料：自动生成N极（磁化径向向外）和S极（磁化径向向内）两种材料定义

阶段C — 绕组（自动生成）

• 常用极槽配合预计算绕组表
• 非常用组合用星形图法自动生成线圈-相位分配
• scripts/pmsm_winding_builder.py 自动生成AssignCoilGroup和AddWindingCoils脚本
• 支持双层分布绕组，每相12个线圈（6+ / 6-）

关键概念：线组位置（Winding Position）— AI 必须理解

为什么这很重要：AI 接进来建模时，最大失败原因是看不懂输出脚本里的槽-相-极性对应关系，导致改写/调试时改错相位、极性反转。必须按本节规则理解 winding.py。

1. 两种绕组拓扑的关键差异

2. winding.py 输出长这样（AI 必须会解读）

# 头部有自动 print 出的完整相位带表 (★=N 极下电流方向+, ·=S 极下-)
# Slot_ 1   A+    [A+] ★   上 N 极下
# Slot_ 2   A-    [A-] ·   下 S 极下
# Slot_ 3   B+    [B+] ★   上 N 极下
# ...

# AssignCoilGroup 把"同相+同极性"的所有 Coil_xxx 槽位归一组
oModule.AssignCoilGroup(["NAME:A+", "Objects:=", ["Coil_1", "Coil_3", "Coil_5", ...], ...])
oModule.AssignCoilGroup(["NAME:A-", "Objects:=", ["Coil_2", "Coil_4", "Coil_6", ...], ...])
# ...
# AddWindingCoils 把 + / - 线圈组连到对应相绕组
oModule.AddWindingCoils("WindingA", ["A+", "A-"])

3. AI 调 winding builder 的标准算法（v3 工业标准 Pyrhonen 公式）

# 整数槽分布式公式 (q≥1 整数):
相索引 = (s * pole_pairs) // (slots // 3)  mod 3
极性   = '+' if (s // q) % 2 == 0 else '-'
其中 s = 0-indexed 槽号, q = slots / (3 * pole_pairs)

4. 改/调试规则（AI 改相位前必读）

• 加新槽位：用 builder 输出 WindingConfig.slot_map[s] = (phase, polarity)，不要手动算电角
• 改极性：直接调 WindingConfig.slot_map，不要碰 coil_to_phase / coil_to_polarity（内部已废弃字段）
• 验证方法：跑 pmsm_winding_builder.WindingBuilder(slots, poles, phases=3).compute_winding() 检查 slot_map、coil_groups、winding_factor，kw 应接近 0.866 (q=1) / 0.933 (q=0.5) / 0.96 (q=3) / 0.95 (q=4)
• 失败信号：winding_factor < 0.5 或 +/- 不均（>30% 不平衡）= 算法走兜底分支，应检查槽极配合
• 保留 Token：实际 Maxwell 调用只跑 builder 一次，把结果嵌进脚本（output_scripts/winding.py），不要在 AEDT 里再算

阶段D — 仿真配置

每种仿真预置配置见 references/simulation_configs.md

阶段E — 结果提取与绘图

1. get_solution_data() → 原始时间序列
2. Python处理 → 均值、脉动、FFT、THD
3. create_report() → Maxwell原生图
4. export_data() → CSV自定义绘图

Prompt模板

最小输入

设计一台电机。我只知道：
- 功率：500W
- 转速：3000rpm
自动计算其余参数，优化最高效率，建模，跑空载+额定负载+气隙磁密仿真，生成报告。

完整规格

设计SPMSM：
功率500W，3000rpm，48V DC母线，8极12槽，外径80mm，长度50mm。
优化磁钢厚度追求最高效率，成本≤¥180。
运行：空载、额定负载、2x过载、气隙BFFT、150°C退磁。
生成完整报告含全部图表。

带拓扑选择

设计IPM_V电机：
功率10kW，6000rpm，310V，8极48槽，外径180mm，长度120mm。
槽型：梨形槽
永磁拓扑：内置V型(IPM_V)
运行全部10种仿真，生成NVH报告。

自定义参数输入

支持多种参数输入方式：

# 关键词输入
python main.py --params "slots=36 poles=8 stator_od=210 stator_id=136"

# JSON输入
python main.py --json '{"slots":36,"poles":8,"stator_od":210}'

# CSV输入
python main.py --csv "slots,36\npoles,8\nstator_od,210"

# 文件输入
python main.py --input params.txt

# 交互式输入
python main.py --interactive

# 使用预设
python main.py --preset 8p36s_tutorial    # 教程模式（N/S极磁钢+自动绕组）
python main.py --preset 8p12s_servo       # 8极12槽伺服电机
python main.py --preset 36slot_industrial  # 36槽工业电机
python main.py --preset 8p12s_ipm_ev      # 8极12槽IPM_V电机

Codex System Prompt

SYSTEM: 你是Maxwell电机设计和FEA自动化智能体。
可调用 references/mcp_tools_reference.md 中全部MCP工具。

设计原则：
1. 自动补全缺失参数——不要让用户自己算
2. 保守首版→验证→仅在不达标时优化
3. 仿真按序执行：先空载验证模型，再负载，最后专项
4. 每一步仿真前验证、后检查
5. 所有结果标注与设计目标的通过/不通过

多物理场联合仿真

对这台电机做多学科联合仿真：
功率10kW，6000rpm，310V，8极48槽，外径180mm，长度120mm，水冷。
1. 电磁场：转矩、损耗、磁密
2. 结构：转子应力（电磁力+离心力）
3. 热：绕组温度、磁钢温度
输出各物理场pass/fail判定。

IGBT 可靠性分析

分析IGBT封装可靠性：
- IGBT芯片发热功率密度：1.69e9 W/m³
- FRD芯片发热功率密度：1.14e9 W/m³
- 焊层材料：Pb-Sn
- 焊层厚度：80μm
- 功率循环：GB/T 29332，120s周期
运行热-电-力耦合仿真，预测焊层疲劳寿命（Coffin-Manson + Darveaux），
并扫描焊层厚度20~120μm找最优值。

参考资源

脚本

25Nm PMSM 项目（projects/25Nm_PMSM/）

统一经 scripts/maxwell_bridge.py 访问 Maxwell，13 步管线由 run_all_simulations.py 编排：

配置：projects/25Nm_PMSM/pmsm_config.py（项目扁平配置，与 scripts/motor_config.py 中心配置类命名空间隔离，避免同名冲突）。 运行：cd projects/25Nm_PMSM && MAXWELL_DRY_RUN=1 python run_all_simulations.py（dry_run 免 Maxwell 即可跑通全链路）。

MCP 链接工具（v4.3 新增）

背景：此前 maxwell_bridge.py 自称"唯一 MCP 抽象层"，但实为 mock/脚本生成器——dry_run=True 返回假值，dry_run=False 仅生成 IronPython 脚本文本而从不真正连接 D:\mcp-maxwell\server.py。v4.3 补齐这一缺口：新增 scripts/mcp_connector.py 作为真正的 MCP 客户端，并给 bridge 增加 backend="mcp" 实算路径。

三种后端

用法

from maxwell_bridge import MaxwellBridge

# 实算：接真实 Maxwell（需 Maxwell 已启动 + pywin32）
bridge = MaxwellBridge(dry_run=False, backend="mcp")
bridge.set_model_units("mm")
bridge.draw_circle("Stator_Outer", x=0, y=0, radius=40)   # 真正调 server.draw_circle
bridge.assign_material("Stator_Outer", "M235_35A")
bridge.analyze("Setup1")
bridge.close()  # 关闭子进程

# 也可直接用连接器（绕过 bridge，直调 71 个工具）
from mcp_connector import MCPConnector
conn = MCPConnector()
conn.connect()
print(conn.list_tools())                       # 71 个工具名
print(conn.call_tool("get_maxwell_status", {}))
conn.run_script('oEditor.SetModelUnits(...)')  # 直接执行 IronPython
conn.close()

配置

• 服务端路径发现优先级：环境变量 MAXWELL_MCP_SERVER → D:\mcp-maxwell\server.py → skill 内 mcp-maxwell/server.py
• 依赖：pip install "mcp>=1.0.0,<2.0.0"（本机已装）；服务端另需 pywin32>=306 + ANSYS Electronics Desktop 已启动
• 降级：mcp 包未装 / 服务端起不来 / Maxwell 未连接 → bridge 自动降级为 text/dry_run 并打印 [Bridge] ... 提示，流程不中断
• 适配器：MCP_ADAPTERS（71 个）把 bridge 调用签名收敛到 server 工具签名（如 subtract(blank_parts=...) → subtract_objects(blank_objects=...)、数值 40 → "40mm"、create_design 补默认 design_type="Maxwell 2D"）；少数 bridge 缺服务端必需参数的工具（如 add_turns_to_winding 缺 objects）自动回退 run_script 兜底

自检命令

python scripts/mcp_connector.py          # 连接器自检（无需 Maxwell）
python debug/test_bridge_mcp.py          # bridge 三后端集成测试

拓扑参数速查

SPM

{"pm_thickness": 3.0, "pm_pole_arc": 0.85, "pm_gap": 0.5}

IPM_Flat

{"pm_thickness": 2.5, "pm_width": 15.0, "pm_offset_r": 5.0, "pm_bridge": 1.0}

IPM_V

{"pm_thickness": 2.5, "pm_width": 12.0, "v_angle": 120.0, "v_center_offset": 3.0, "pm_bridge": 0.8}

设计规则速查

绕组拓扑推荐

关键数据流陷阱 (Critical Data Flow Pitfalls)

⚠️ 以下是在实际使用中已发现的坑位，使用前务必检查。

P1. 电磁损耗 → 热仿真的单位一致性

_run_electromagnetic() 输出 copper_loss / iron_loss / pm_eddy_loss，在 run_motor_mdao() 中直接求和传给 _run_thermal() 作为热源。

陷阱： 三个损耗项的单位必须统一（W 或 kW），且必须确认它们来自同一求解器的同一物理量基准。实际 Maxwell FEA 输出常以 W 为单位，但部分场景（如每周期能量）可能以 J/cycle 输出。

强制要求：

• 在 _run_electromagnetic() 返回值中显式标注单位：# 单位: W (瓦特)
• 在 _run_thermal() 输入处加断言：assert all(v > 0 for v in [copper_loss, iron_loss, pm_eddy_loss])
• 不同损耗对温度场的影响权重不同（铜耗集中在绕组，铁耗分布在铁芯），如需精确分配应引入位置权重因子

P2. IGBT 三阶段函数的可见性

_run_igbt_thermal() → _run_igbt_deformation() → _run_igbt_stress() 三个方法均定义在 scripts/mdao_orchestrator.py 的 MDAOOrchestrator 类内部（约第595行起）。

陷阱： 部分 agent/编辑器在读取大文件时可能发生截断或跳过，导致误判"函数不存在"。

确认方法： 直接搜索 def _run_igbt_ 确认三个方法都在同一文件中。

P3. 疲劳寿命模型参数溯源

FatigueLifePredictor 中 Coffin-Manson (A=0.159, m=-1.98) 和 Darveaux (C1=22400, C2=-1.52, C3=5.86e-7, C4=0.98) 的参数仅适用于 Pb-Sn 共晶焊料。

陷阱： 不同钎料（如 SAC305 无铅焊料、Au-Sn）的参数完全不同。换材料必须同步更新 COFFIN_MANSON_PARAMS 和 DARVEAUX_PARAMS。

参数来源： 基于中车株洲所 IGBT 多物理场仿真论文（Ansys 2025 全球仿真大会获奖论文）中的 Pb-Sn 焊层疲劳试验数据。

P4. 多物理场耦合求解策略选择

调试与系统限制 (Debugging & System Limitations)

L1. 沙箱路径限制

MDAOOrchestrator 默认 work_dir 和 db_path 使用绝对路径，避免沙箱环境相对路径报错。Demo 输出目录使用 tempfile.gettempdir() 避免写入被拦截。

L2. 无 ANSYS 环境时验证

所有仿真方法支持 dry_run=True 模式：跳过实际 Maxwell/Mechanical/Fluent 调用，使用工程估算值验证逻辑链路。适用于：

• CI/CD 流程验证
• 参数接口检查
• 工作流连通性测试

L3. PyAEDT / PyFluent 依赖与版本兼容

实际运行（dry_run=False）需要安装：

# 必须在 Python 3.10~3.12 环境安装（ansys-aedt-core 0.10+ 无 3.13 wheel）
pip install ansys-aedt-core ansys-fluent-core

• Python 版本：当前 managed 运行时为 3.13.x，无对应 wheel，import 会失败。PyAEDTBackend 构造即抛 RuntimeError，由 orchestrator 捕获并降级 DryRun（不影响流程跑通）。
• 本机环境：Maxwell/Electronics Desktop 在 D:\Program Files\AnsysEM\AnsysEM21.1（对应 aedt_version="2021.1"）；Fluent/Mechanical/Icepak 在 F:\Program Files\ANSYS Inc\v252（对应 fluent_version="252"）。注意 v252 未装 Electronics Desktop，电磁实算必须连 21.1。
• 未安装/版本不符时：自动降级为估算模式并打印 [Note] / [Warning]，整条 MDAO 链不会因单个 solver 不可用而中断。
• 自检：python mdao_orchestrator.py check 打印本机 ANSYS 安装、PyAEDT/PyFluent 可用性、Python 兼容性及建议。

L4. 大文件读取限制

部分 AI agent 在读取超过 400 行的 Python 文件时可能截断。建议：

• 按类/方法拆分检查任务
• 用 grep "def method_name" 确认方法存在
• 关键参数集中在 MDAOConfig 和 FatigueLifePredictor 两个类中

DryRun → 实算切换 (v4.2 新增)

编排器通过**后端抽象（Strategy 模式）**在估算与真实 FEA 之间无缝切换，调用方代码无需改动。

切换机制

MDAOOrchestrator(config) 在构造时按 config.dry_run 决定后端：

加载失败（PyAEDT 未装 / Python 版本不兼容 / ANSYS 未授权）时捕获异常并降级 DryRun，打印 [Backend] PyAEDT 不可用，降级 DryRun 估算: ...，流程不中断。

调用路由（_run_* 方法）

六个物理场方法统一先问询后端：

def _run_electromagnetic(self, params):
    if self.fea_backend is not None:          # 实算后端已加载
        try:
            return self.fea_backend.run_electromagnetic(params)
        except Exception as e:
            print(f"  [Warning] PyAEDT 电磁求解失败，降级 DryRun 估算: {e}")
    else:
        # 无后端：dry_run 明确估算，否则提示未加载后退回估算
        print("  [DryRun] 跳过实际 Maxwell 求解，使用集总估算")
    # ... 内联 DryRun 估算逻辑（降级兜底）...

其余 _run_structural / _run_thermal / _run_igbt_thermal / _run_igbt_deformation / _run_igbt_stress 同构。

后端接口约定（solver_backends.py）

SolverBackend 抽象基类定义 6 个 run_* 方法；所有返回 dict 的 key 必须与 DryRun 估算完全一致（见 solver_backends.py 头注释），否则下游物理链路会断。当前实现 PyAEDTBackend：

• Maxwell2d（电磁）/ Mechanical（结构、IGBT 热-力）/ pyfluent.launch_fluent（热流固耦合）
• 懒加载：首次用到对应物理场才启动 solver 进程（_connect_maxwell/_connect_mechanical/_connect_fluent）
• 两种用法：
  • A. 驱动已有项目（推荐）：config.maxwell_project / fluent_case 指向现成 .aedt / Fluent case，后端改设计变量→求解→提取结果
  • B. 从零建模：需给出完整几何/材料/网格/边界定义，工作量大，须逐字段校准
• 结果提取辅助：_extract_loss/_extract_force/_extract_flux/_extract_scalar/_extract_max_temp 按 PyAEDT/PyFluent API 校准，失败时返回工程默认值而非崩溃

环境自检命令

python mdao_orchestrator.py check

输出：Python 版本、PyAEDT/PyFluent 可用性、版本兼容性（需 3.10~3.12）、Maxwell/Electronics Desktop 与 Fluent/Mechanical 安装路径、以及针对性建议。

实算配置要点

实算前须在 MDAOConfig 填妥：

• aedt_version="2021.1"、fluent_version="252"、non_graphical=True
• maxwell_project / maxwell_design / maxwell_setup（电磁）
• mechanical_project / mechanical_design / mechanical_setup（结构、IGBT）
• igbt_thermal_project / igbt_thermal_setup（IGBT 热-力）
• fluent_case（热流固耦合）

任一项目未配置时 PyAEDTBackend.run_* 抛 RuntimeError，由 orchestrator 捕获降级估算（不中断）。

变更日志

v4.1 (2026-07-06) — 数据流连通与参数物理化

基于参数体系检查与最小可验证流程搭建，修复以下数据流断裂与参数缺陷：

数据流连通修复

• 电机 MDAO：结构仿真 _run_structural 接入电磁径向力载荷 radial_force_density（电磁→结构耦合原断链）
• IGBT 三阶段：_run_igbt_deformation 由 ΔT 计算变形，_run_igbt_stress 接入温度+变形输入并计算非弹性应变 Δε_in、ΔW_avg（原三阶段各自写死、互不相通）
• 疲劳寿命 FatigueLifePredictor 现用上游真实 Δε_in/ΔW_avg，CM≈1.7×10⁵ 次 / Darveaux≈5.5×10⁷ 次（原写死值导致量级失真）

参数物理化与防护

• 热仿真 _run_thermal 改用集总参数热网络 ΔT = P_total × R_th，R_th 按冷却方式可配置（水冷0.05/风冷0.25/自然0.7 K/W），绕组热点从误算 530°C 修正为 125°C
• 电磁/热损耗单位防护（P1）：power、copper_loss 等明确标注单位 W，避免 kW 误用
• 疲劳参数 COFFIN_MANSON_PARAMS/DARVEAUX_PARAMS 补 Pb-Sn 出处注释，标注换材料须重标定
• 参数化扫描 _run_parametric_sweep 基准应变/能量锚定主流程实际值，扫描结果与主流程量级一致

验证

• scripts/test_mdao_chain.py 全链路 key 传递连通 [PASS]
• python mdao_orchestrator.py motor|igbt DryRun 端到端跑通，IGBT 可靠性判定 PASS

v4.2 (2026-07-06) — DryRun → 真实 ANSYS FEA 切换

基于用户需求"接真实 ANSYS FEA（PyAEDT/PyFluent）做 DryRun→实算切换"，落地后端抽象与切换机制：

新增 solver_backends.py（后端层）

• SolverBackend 抽象基类 + PyAEDTBackend 真实 FEA 后端（Maxwell2d/Mechanical/PyFluent）
• 懒加载连接（_connect_maxwell/_connect_mechanical/_connect_fluent），含结果提取辅助与失败默认值
• detect_ansys_env() / format_report() 供 check 命令做环境自检
• 明确接口约定：所有 run_* 返回 dict 的 key 与 DryRun 估算一致

编排器切换改造（mdao_orchestrator.py）

• MDAOConfig 新增 ANSYS 配置字段：aedt_version/fluent_version/non_graphical 与各物理场 project/design/setup、fluent_case
• __init__ 按 dry_run 加载 PyAEDTBackend；失败安全降级 DryRun
• 六个 _run_* 方法统一路由：后端可用→委托实算，失败/未装→降级估算
• 新增 check CLI 子命令（环境自检）
• 电机 demo 新增评估结果打印（[电机评估] ... 总评=PASS）

验证

• python mdao_orchestrator.py check → 正确识别 Python 3.13.12（无 PyAEDT wheel）、Maxwell@21.1、Fluent/Mechanical@v252，给出降级/安装建议 [PASS]
• motor/igbt DryRun 端到端跑通，电机评估 PASS、IGBT 可靠性 PASS
• scripts/test_mdao_chain.py 全链路 key 传递连通 [PASS]
• 降级路径确认：无 PyAEDT 时不抛错、不中断，退回集总估算

v4.3 (2026-08-08) — 补齐 MCP 链接工具（bridge 真正接入 MCP 服务端）

问题诊断：经核查，skill 此前没有真正的 MCP 链接工具。maxwell_bridge.py 名义上是"唯一 MCP 抽象层"，但 _inject_ironpython() 仅生成 IronPython 脚本文本并返回（dry_run=False 时返回 # MCP:tool(args,kwargs) 注释串），从不 spawn 服务端、从不建立 mcp.ClientSession、从不调用任何 MCP 工具——全 skill 无任何 mcp.client 代码。D:\mcp-maxwell\server.py 是一个可用的 FastMCP 服务端（71 工具，stdio），但 bridge 没有客户端去连它。

新增 scripts/mcp_connector.py（MCP 客户端连接器）

• 以子进程启动 D:\mcp-maxwell\server.py，经 stdio 建立 mcp.ClientSession，把工具调用真正路由到 ANSYS Maxwell COM 层
• 同步 API（后台 asyncio 线程 + 请求队列，orchestrator 协程持有 stdio/session 上下文），Windows ProactorEventLoop 兼容
• 服务端路径自动发现：MAXWELL_MCP_SERVER 环境变量 → D:\mcp-maxwell\server.py → skill 内 mcp-maxwell/server.py
• connect/list_tools/call_tool/run_script/close/diagnose，进程级单例 get_connector()

bridge 改造（maxwell_bridge.py）

• MaxwellBridge(dry_run=False, backend="mcp") 新增实算路径：_mock 与 _inject_ironpython 在 mcp 模式下经连接器真实调用
• MCP_ADAPTERS：71 个参数适配器，收敛 bridge↔server 签名差异（命名漂移、位置重排、数值→带单位字符串、补默认 design_type="Maxwell 2D"）
• set_model_units 同步维护 _mcp_unit 供适配器单位转换
• 优雅降级：mcp 包未装 / 服务端起不来 / Maxwell 未连接 → 自动回退 text/dry_run，打印 [Bridge] ...，流程不中断
• dry_run/text 后端 100% 向后兼容

验证

• python scripts/mcp_connector.py 自检：连 D:\mcp-maxwell\server.py，71 工具，get_maxwell_status 返回 未连接到 ANSYS Maxwell [PASS]
• python debug/test_bridge_mcp.py：dry_run 回归 / 适配器覆盖 71/71 / mcp 实调 get_maxwell_status+draw_circle / 不可用降级 text，4 项全过 [PASS]
• python scripts/maxwell_bridge.py 自检：17 项 dry_run 验证通过 [PASS]
• python scripts/test_mdao_chain.py：电机 MDAO + IGBT 三阶段全链路无回归 [PASS]

Skill版本：v4.3 | 电机电磁设计v3.0 + 多物理场MDAO | DryRun→真实FEA切换 | MCP链接工具接入 | 2026-08-08