场景背景

北京工业大学围绕航天测控与新能源装备两大国家关键领域，分别开展微型气相色谱柱结构优化与PEM电解槽故障诊断模型研发两项前沿课题：空间站长期在轨运营对舱内微量有害气体监测提出严苛要求，传统气相色谱仪体积大、功耗高、补给成本高，亟需微型化、高性能的MEMS 微型气相色谱柱。同时，PEM 电解槽制氢系统作为清洁能源核心装备，其多工况、多类型故障易影响设备寿命、运行安全与经济性，需要高精度、高效率的智能故障诊断算法。伐谋平台帮助北工大大幅缩短研发周期、降低人力与算力成本、突破性能瓶颈，成功将 AI 自动优化技术应用于航天测控与新能源装备两大高端领域，为关键核心部件与智能算法研发提供高效新路径。

场景痛点

1. 微型气相色谱柱

• 空间站长期运行，舱内有害气体来源复杂、成分多样，对检测精度与分离效率要求极高。
• 传统色谱柱依赖数值仿真，缺少微通道流场可视化测量手段，设计依赖人工经验。
• 需同时平衡流场均匀性、压降、表面积三大目标，多目标优化难度大。
• 传统设计周期长、迭代慢，难以快速得到兼顾低功耗、小体积、高性能的最优结构。

2. PEM 电解槽故障诊断

• 电解槽系统时序信号强、故障类型多，人工设计模型难以充分捕捉局部与全局时序特征。
• 传统 CNN+Transformer 模型结构固定、超参靠人工调优，效率低、搜索空间有限。
• 模型结构与融合方式非最优，故障识别精度存在上限，难以满足工业级高可靠要求。
• 算法研发耗时长、算力成本高，模型泛化能力与稳定性难以快速提升。

解决方案

北工大依托伐谋智能优化平台，构建 “AI 自动进化 + 多目标仿真验证” 的闭环研发体系，分别提供结构优化与算法优化解决方案：

1. 微型气相色谱柱结构优化方案

• 建立 COMSOL 仿真 + 伐谋结构优化器联合流程，自动完成几何建模、物理场设定、边界条件配置。
• 输入优化目标：速度均匀性（60%）、压降（10%）、表面积（30%），约束微柱数量≥20。
• 伐谋自动生成代理模型，通过自演化算法迭代优化椭圆柱尺寸、排布方式、间距参数。
• 全程自动化迭代，无需人工干预结构设计与仿真评估，快速输出最优结构方案。

2. PEM 电解槽故障诊断算法优化方案

• 基于伐谋 AI 算法优化器，对 DSTF‑Net 时序模型进行自动化结构搜索与超参优化。
• 融合 CNN 局部特征与 Transformer 全局时序特征，自动优化网络层数、注意力头数、卷积核尺寸、SE 模块权重等。
• 设定统一评估逻辑，以测试准确率、参数量、综合得分为目标自动进化模型。
• 支持多模型兼容与并行评估，在保证代码有效性前提下快速探索最优网络结构。

产品效果

• 科研创新突破突破传统设计方法的性能上限，显著提升核心部件与算法模型的整体水平，助力高校产出更高质量的学术成果与技术方案。
• 研发效率跃升大幅压缩设计与迭代周期，减少人工试错与重复劳动，让科研团队聚焦创新本身，实现从 “经验驱动” 向 “AI 驱动” 转变。
• 工程价值提升优化成果更贴合航天与新能源领域的严苛工程要求，可靠性、实用性、落地性更强，有效支撑关键装备小型化、轻量化与智能化升级。
• 产学研示范价值形成可复制的 AI 驱动科研创新范式，为高校在先进制造、空天科技、清洁能源等卡脖子领域开展联合攻关，提供高效、稳定、可规模化的技术路径。