期刊名：Machines

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Machines期刊有幸邀请到2025年最佳博士论文奖 (Best PhD Thesis Award) 获奖者张文韬博士。本次专访围绕其获奖博士论文的核心研究、科研攻关历程以及机械工程领域前沿展望展开对话。张博士还分享了读博感悟与后续科研规划，希望能为广大青年科研工作者带来启发。

张博士的获奖博士论文题目为《电动汽车驱动用永磁扁线电机多物理场分析与设计》，由中国东南大学吴中泽教授指导完成。目前，张博士在英国诺丁汉大学担任研究助理，主要研究方向为电机系统的多物理场设计、分析与控制。

访谈内容

1.请您简要介绍个人的博士研究工作，并阐述本次获奖博士论文的核心研究内容与研究目标。

我在东南大学的博士研究由吴中泽教授指导，聚焦电动汽车驱动用永磁扁线电机的多物理场分析与设计。相比圆线电机，永磁扁线电机具备更高的槽满率、更低的铜损耗、端部绕组结构更紧凑，同时热性能表现更佳；但在工业设计层面，一直缺少一套电磁 热 机械多场耦合的统一设计方法。本论文围绕该研究空白设立四项研究目标：建立适用于含奇数层构型的多层发卡绕组通用设计方法；建立面向直冷油冷电机的快速集总参数热模型；搭建一套全参数化的转子电磁 机械耦合统一设计框架；基于两台工业级样机完成实验验证，样机峰值功率分别达到113千瓦与271千瓦，峰值效率分别为95.70%和97.37%。

2.在博士研究阶段，您面临的最大科研挑战是什么？您是如何突破研究难题、持续深耕并维持科研动力的？

最大的难点在于处理电磁、热、机械多物理场之间的耦合关系，同时保证设计方案能够满足工业界严苛的成本与周期约束。不同仿真软件之间的几何模型交互极易出错，且运行效率低下。我采用问题拆解的思路攻克该难题：首先开发绕组分析设计方法以及油冷热网络模型；随后搭建一套全参数化统一模型，实现电磁、机械仿真共用同一套几何模型，支持并行优化。维持科研动力更为不易，多场耦合优化的迭代提升往往十分缓慢。真正支撑我坚持下来的，是看到理论落地为实物样机——当样机实测的效率、转矩、超速性能与仿真预测结果高度吻合时，一切付出都有了回报。

3.基于您的研究积累与专业视角，未来十年机械工程领域有哪些极具发展潜力的前沿研究方向？

在我看来，最核心的发展趋势是人工智能驱动设计、数字孪生技术与传统机械工程深度融合。电机研发的设计空间庞大，同时涉及多物理场耦合，依靠传统分析手段很难完成充分探索，电磁参数的改动会同步带来热、机械性能的连锁变化。人工智能辅助优化可以高效遍历庞大设计空间；数字孪生则能够对电机全生命周期开展状态监测与性能迭代。二者结合将广泛重塑机械工程领域，覆盖结构热设计到制造全链条。工程师的工作重心将从反复手动修改几何结构，转向搭建智能模型，做出更高效、更科学的工程决策。未来行业领军人才，一定是同时掌握物理机理和数据驱动工具的研究者。

4.对于刚步入博士阶段、或是即将完成博士学业的青年学子，您有什么建议吗？

我不想讲条条框框的大道理，只想说：享受这段旅程。

博士阶段是人生难得可以全身心投入自己热爱事业的时光。爱你所爱，行你所行，听从你心，无问西东。

5.请您谈谈对Machines期刊的认识，以及您申请本次最佳博士论文奖的原因。

我对Machines期刊印象很好：期刊覆盖机械工程广泛研究方向，审稿流程高效公正，这对于电机设计这类发展迅猛的领域尤为重要。我申报该奖项，主要是因为它为数不多地以整篇博士论文作为评价对象，而不是单篇论文。一篇博士论文凝聚了研究者数年持续的付出，能够得到国际期刊的认可，对青年研究者意义重大。奖金、证书以及一年免费APC投稿券，也为后续成果发表提供了实际支持。我也鼓励其他博士毕业生积极申报。

6.可否介绍您现阶段的科研规划，以及长期的学术研究与职业发展目标？

我后续的研究将直接延续博士论文的工作。下一步计划把AI驱动设计与我搭建的多物理场分析设计框架相结合，把高精度仿真、解析模型、实验测试数据整合到同一个优化闭环中。同时希望推动这套技术走出实验室，落地产品开发，在可控成本前提下提升电动汽车电机的功率密度与效率。长远来看，我的目标就是持续为本领域产出严谨、具备实际价值的研究成果。

7.荣获本次奖项，您有何获奖感悟？一路走来，有哪些人想要表达感谢吗？

能够获此奖项，我倍感荣幸，这份荣誉离不开很多人的帮助。首先感谢我的导师吴中泽教授，他耐心指导、治学严谨，不断给予鼓励，深刻塑造了我的科研素养。感谢花为教授给予的学术引领，同时为实验室搭建科研协作平台。感谢各位同事与合作伙伴，正是有大家的支持，漫长的实验工作才得以顺利开展；感谢工业合作单位协助完成样机制造与测试。特别感谢我的家人，多年来无条件地支持我的学业；同时感谢Machines编辑部与奖项评审委员会。我会珍惜这份荣誉，继续深耕本领域，产出更多研究成果。

期刊介绍

主编：Antonio J. Marques Cardoso, University of Beira Interior, Portugal

Machines期刊主要发表机械设备故障诊断和预测、机械设计、机电一体化、机器人、叶轮机械、控制及自动化、电机和驱动器、先进制造等领域的最新学术成果。

2025 Impact Factor：3.0

2025 CiteScore：6.1

Time to First Decision：15.9 Days

Acceptance to Publication：2.9 Days