近日，在動力總成事業(yè)部第二屆“數(shù)智賦能”低代碼開發(fā)大賽決賽中，動力總成產(chǎn)品開發(fā)部劉少鵬團隊憑借《基于Python和AI應用的發(fā)動機缸蓋沸騰傳熱跨平臺算法開發(fā)》項目，在14支晉級隊伍中脫穎而出，以第一名的成績榮獲大賽一等獎。

該項目聚焦于發(fā)動機研發(fā)中的關鍵瓶頸——缸蓋沸騰傳熱精準仿真問題，通過自主開發(fā)跨平臺算法，結合AI技術實現(xiàn)沸騰傳熱分析的高效精準計算，為事業(yè)部數(shù)智化轉型提供了具有重要業(yè)務價值的創(chuàng)新解決方案。

發(fā)動機缸蓋作為熱管理的關鍵部件，其內(nèi)部冷卻水套存在的沸騰傳熱現(xiàn)象，因涉及復雜的相變潛熱與多相場耦合效應，傳統(tǒng)仿真方法往往忽略沸騰影響，導致計算結果存在偏差，制約了發(fā)動機熱管理的精準設計。

面對這一行業(yè)難題，項目團隊直面兩大挑戰(zhàn)：一是國際軟件技術壁壘，國外成熟插件難以直接賦能本土研發(fā)體系；二是傳統(tǒng)代碼開發(fā)模式效率低下，手動編碼開發(fā)周期長、復用率低。

為解決“網(wǎng)格單元”與“節(jié)點坐標”數(shù)據(jù)結構不匹配的核心瓶頸，團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了空間映射算法，成功實現(xiàn)了沸騰傳熱關鍵數(shù)據(jù)從流體軟件到結構軟件的高精度、自動化傳遞。同時，項目深度融合AI技術，實現(xiàn)了研發(fā)模式的智能化革新，構建了“需求語義解析—代碼自動生成—智能調(diào)試優(yōu)化”的自動化流程。實踐表明，該模式使常規(guī)腳本開發(fā)效率提升約40倍，人工調(diào)試成本降低70%，單一功能模塊的開發(fā)周期從一周壓縮至一天，讓研發(fā)人員能將主要精力聚焦于核心算法創(chuàng)新。

該項目成果顯著，不僅打破了國外技術壟斷，實現(xiàn)了核心算法的自主可控，更帶來了可觀的經(jīng)濟與時間效益。每臺機型的委外計算費用可節(jié)省數(shù)十萬元，邊界條件處理效率提升92%，數(shù)據(jù)映射準確率提升至99%，跨平臺耦合計算周期縮短65%。

該項目獲獎，既是事業(yè)部“以業(yè)務為導向、以價值為核心”創(chuàng)新理念的卓越體現(xiàn)，也為研發(fā)體系的全面智能化升級提供了可復用的寶貴經(jīng)驗，有力推動了企業(yè)數(shù)智化轉型發(fā)展。

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