dsh-motor-ai-l0

电机AI辅助设计软件插件

dsh-motor-ai-l0 · DSH 插件（bundle） · 纯 JS，零求解器依赖

覆盖电机设计全流程：需求解析 → 参数识别 → 候选矩阵 → L0/L1/L2 解算 → Top10 与校验 → 完整方案。 L0 用代理模型与经验公式毫秒级广筛候选；L1 RMxprt、L2 Motor-CAD 为可选精算工具。 装完即用 —— 无需预装 RMxprt / Motor-CAD / Python，无需 license。

快速开始

# 安装（dsh 未进 PATH 时用 npx）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-motor-ai-l0

# 离线自检（无需 DSH Runtime，裸 Node 即可）
node scripts/verify.mjs

标准流水线（顺序很重要）

1. motor_param_matrix —— 由功率 / 转速 / 电压生成候选参数矩阵
2. motor_design_validate —— 批量物理校验，剔除 failed
3. motor_l0_estimate —— 对剩余候选排序，输出 TopN 与 L1 交接载荷

⚠️ motor_l0_estimate 只接受 params_list（每项含 16 个 L1 顶层字段），不接受 power_kw / speed_rpm 这类散装命名参数 —— 请先用第 1 步生成矩阵再传入。 L0 结果只用于排序与相对比较，不用于绝对值交付；输出恒带 solve_mode='l0' 标记，最终结论须由 L1/L2 给出。

能力边界

层级	引擎	速度	范围	付费	本版本状态
L0	代理模型 + 经验公式	毫秒级	全部方案	free	✅ 已交付核心
L1	RMxprt 磁路法（可选）	1–3s/方案	TopN	vip	⛔ 预留（接口已留）
L2	Motor-CAD 有限元（可选）	~200s/方案	Top3	flagship	⛔ 预留（接口已留）

本版本做参数矩阵生成、物理校验、L0 估算排序、TopN 交接与回归质量门；不做 RMxprt / Motor-CAD 调用、MCP Server、Python 桥接、多目标优化。

工具

工具	作用	关键入参
motor_param_matrix	生成候选参数矩阵（聚焦扫描，非笛卡尔积）	power_kw speed_rpm voltage_v poles count
motor_l0_estimate	毫秒级估算 + 排序 + L1 交接载荷	params_list top_n sort_by
motor_design_validate	12 条物理一致性校验，返回 passed/warning/failed	params_list escalate

入参别名：power→power_kw、rpm→speed_rpm、volt→voltage_v。 sort_by 白名单：efficiency torque_density temp_rise total_loss power（temp_rise、total_loss 升序，越小越好）。

配置

配置位于 cordis.patch.yml（查看：npx -y @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config）。最常用四项：

配置项	默认	说明
level	'l0'	层级总闸。设为 l1/l2 立即抛错（快速失败，杜绝静默降级）
l0Mode	'auto'	formula 纯公式 / surrogate 代理模型 / auto 自动降级
efficiencyCap	96	效率封顶（与 L1 同口径，避免两层排序跳变）
insulationClass	'F'	绝缘等级，决定温升限值（B=80K / F=105K / H=125K）

其余 8 项（usageLog / surrogatePath / surrogateConfidenceThreshold / maxMatrixSize / topNPreview / tempRiseRange / airGapFluxT / highSpeedRpm）见 docs/ENGINEERING.md。

⚠️ tempRiseRange 命名待议：它对齐 L1 max_temp 的钳位区间（°C），不是 L0 温升（K），拟改 maxTempClamp。

用量统计（本地，隐私安全）

每次工具调用向 ~/.dsh/storages/dsh-motor-ai-l0/usage.jsonl 追加一行元数据：

{"ts":"2026-09-22T06:40:12.345Z","tool":"motor_l0_estimate","ok":true,"elapsed_ms":2,"n":20,"failed":0,"sort_by":"efficiency","top_n":10}

• 只记次数 / 耗时 / 规模 / 成败，不记设计参数与结果内容 —— 行业 Know-how 不落盘
• 开关：配置项 usageLog（默认开）；所有写入静默降级，绝不影响工具调用
• 数据可自行聚合（周期 / 命中率 / 失败率），也可作为社区统计面板 （dsh-usage-statistics-panel、dsh-usage-unified 等 DSH 社区插件）的本地数据源搭配使用
• 累积的真实工况分布后续直接服务公式系数标定与代理模型训练

已知精度边界

L0 物理通道目前是 v0.1 未标定版（回归质量门判定 DEBT）：6 个标定案例效率低于参考带 0.35~2.96pt，温升偏保守。根因是损耗模型尚未用 RMxprt 批量结果标定（铁损未分齿/轭、铜损缺电路约束、机械损未标定、散热筋未计）。 因此 L0 的正确用法是排序与相对比较，不是绝对值采信 —— 排序稳定性优于绝对精度。完整实算数据与标定计划见 docs/QUALITY-GATE.md。

文档与许可

• docs/ENGINEERING.md —— 目录结构、字段契约 Param 锁、12 条校验规则、与 Python 体系差异、工程复盘、配置全表、路线图
• docs/QUALITY-GATE.md —— 回归质量门（两道门 + divergence）、实算对照、待校准清单
• MIT © Motor-AI