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dsh-motor-ai-l0
Motor-AI DSH 插件 · 电机设计专家 L0 快速预筛层（纯 JS 经验公式，零求解器依赖） 适合电机设计人员进行快速预筛，基于纯 JS 经验公式，无需依赖外部求解器。
インストール
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:wangxuewangxue98/dsh-motor-ai-l0ドキュメント
README 全文を読む ↗查看配置层
dsh --profile web --dump-config
**层级门控**：把 `level` 设为 `l1` 或 `l2` 会立即抛错并阻止插件加载 —— 这是有意为之的
快速失败，避免「配置打开了、代码没实现」的静默降级。
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## 七、版本与发布
语义化版本三重一致性由 `scripts/release.mjs`（W5 交付）强制：
- PATCH：公式系数微调、bug 修复
- MINOR：新增公式 / 新增代理模型 / 新增校验规则
- MAJOR：输出格式变更、工具参数结构变更、DSH 兼容性提升
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## 八、路线图
| 阶段 | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| W1 | 插件骨架 + 层级门控 + 离线自检 | ✅ 完成（12/12） |
| W2 | P1 常量真源同步 + 公式引擎 + P3 高速扩表 + Param 锁 | ✅ 完成 |
| W3 | motor_param_matrix + motor_l0_estimate | ✅ 完成（37/37） |
| W4 | motor_design_validate + 公式 vs 模拟回归质量门 | ✅ 完成（49/49，质量门判定 DEBT） |
| W5 | 代理模型 + SKILL.md + release.mjs 门禁 | ⬜ 待开始 |
| W6 | npm / DSHHub 发布 + 口令分发 + L1 转化钩子 | ⬜ 待开始 |
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## 九、已知偏差与 W4 待校准清单（实算数据）
L0 物理通道目前是 **v0.1 未标定版**。刻意不为了「数字好看」而乱调系数 ——
下列偏差全部登记待 W4 用 RMxprt 批量结果回归后再收紧。
### 实算对照（`node scripts/verify.mjs` 之外的独立探针）
| 案例 | 工况 | L0 物理通道 | 参照 | 偏差 |
|---|---|---|---|---|
| A | Y160M-4：15kW / 1460rpm / 4极 / OD260 / L155 / 风冷 | η 86.63%，温升 88.6K | IE1 88.5% / IE3 91.5%；B级允许温升 80K | η 偏低 1.9~4.9pt，温升偏高约 9K |
| B | 现场工况：200kW / 22000rpm / 2极 / 液冷 / SmCo | η 96%（受 cap 封顶，推算值约 97.5%），温升 107.2K | 同类高速 PMSM 典型 96.5~97.5% | 数值合理，但 cap=96 造成低估 |
### 偏差根因（已定位）
1. **铁损**：Steinmetz 用单一等效磁密（默认 1.2T），未区分齿部/轭部；`kh/ke` 系数未标定
2. **铜损**：槽面积由几何推算，缺少「匝数 × 电流」的电路约束；槽满率 0.45 与电密 5.5 A/mm² 均为经验值
3. **机械损**：`MECH_LOSS_K = 5` 未标定，仅保证量级正确
4. **温升**：散热面积按**光滑**机座外表面积计，未计散热筋；`COOLING_COEFFICIENT` 为单点标定（标定算例见 motor-constants.mjs）
5. **效率封顶**：`efficiencyCap=96` 是为与 `_run_simulated` 同口径的权宜值，对高效高速机会低估
### W4 必须完成的三件事
- [ ] 用 RMxprt 批量结果做 native vs L1 回归，拟合 `kh/ke`、`MECH_LOSS_K`、`COOLING_COEFFICIENT`
- [ ] 回归目标：标定域内 `|Δη| ≤ 2pt`、`|Δ温升| ≤ 10K`
- [ ] 校准完成后重新评估 `efficiencyCap` 是否需要放宽（当前 96 对高速高效机偏保守）
> 诊断列 `l1_efficiency_proxy` / `l1_temp_proxy` 就是为这件事准备的：
> 案例 B 中它给出 80%，与 L0 的 96% 相差 16pt —— 这不是 bug，
> 而是把「Python 仿真经验式在高速区失真」这件事显性暴露了出来。
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## 十、回归质量门（W4 交付）
```bash
node scripts/regression.mjs # 跑门（比对基线）
node scripts/regression.mjs --update-baseline # 重新生成基线快照
node scripts/regression.mjs --strict # DEBT 也按失败计
node scripts/regression.mjs --json # 机器可读输出
两道门 + 一个诊断
| 门 | 判据 | 阻断 |
|---|---|---|
| A 物理边界门 | 效率落进该功率档 IE1~IE4 能效带、温升不越绝缘设计限值 | 由 benchmarks/gate.sanity_blocking 控制，当前 false |
| B 回归门 | 与 baseline.json 逐指标比较，允许 0.5pt / 2K / 5% 劣化 | 是（首次运行无基线时放行） |
| 诊断 divergence | L0 物理通道 vs L1 仿真 proxy 的 Δη / ΔT | 否（仅记录，见下） |
为什么 divergence 不阻断：_run_simulated（motor_tools.py:750-756）是在
180mm / 8 极 / 3000rpm 附近标定的线性式，套到 200kW/22000rpm 会推出 80% 效率
——比 IE1 地板还低，是仿真模型自身失真。强行把 L0 对齐到它等于把 L0 一起带偏。
故只有落在 260mm / 4SIM_VALID_DOMAIN（1208 极 / 5004000rpm）内的案例才计入 2pt 预算，
域外标记 out_of_domain、可见但不计分。
首轮实算结论（2026-09-21）
判定：DEBT（sanity 6/6 越界，但按配置不阻断；无回归）。
| 案例 | L0 η | 参考带 | Δη | L0 ΔT | 考核/设计限值 | 仿真 proxy | 域内? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| y160m4 15kW/4极 | 86.65% | 87~94% | −0.35pt | 88.4K | 80/105K ⚠ | 83.4% | 是（超预算 3.25pt） |
| y200l4 30kW/4极 | 86.65% | 89~95% | −2.35pt | 113.8K | 80/105K ✗ | 86.08% | 否 |
| hs200kw 200kW/22000rpm | 96%（cap） | 95~98% | 0 | 113.3K | 105/105K ✗ | 80% | 否 |
| mine75kw 75kW/660V | 89.59% | 91~96% | −1.41pt | 131K | 80/105K ✗ | 89% | 否 |
| small55kw 5.5kW/2极 | 81.04% | 84~91% | −2.96pt | 108.8K | 80/105K ✗ | 80% | 否 |
| fan110kw 110kW/2极 | 90.13% | 92~97% | −1.87pt | 87.1K | 105/105K ✓ | 85.32% | 否 |
欠账集中在两点：效率系统性偏低 1.4~3pt（损耗三项未标定）、温升系统性偏高（散热筋未计 + 损耗高估）。 根因与第九节登记的 5 项一致，属待标定项，不是实现缺陷。
翻转判据：6 个案例全部落进参考带且温升不越考核限值后， 必须把
benchmarks/l0-benchmarks.json的gate.sanity_blocking改为true， 否则门形同虚设。
W4 实施中修掉的 4 个真问题
- 磁密公式漏 2/π（我的 bug） —— 每极磁通应为
Φ = (2/π)·B_peak·极面积， 初版直接用B_peak × 极面积，磁密被高估 π/2≈1.57 倍，表现为「齿磁密 1.63T vs 现场目标 1.02T」的假性冲突。 修正后Bt = 2·B_gap·Dsi/(Qs·bt·k)，半齿距齿宽下Bt = 4·B_gap/(π·k) ≈ 1.30·B_gap， 取 B_gap=0.8T 得 1.04T，与现场 1.02T 吻合到 2%。 - V12 温升默认判 failed 会批死整批 —— 实测矩阵 40/40 全 failed，预筛层失去意义。
未标定模型不该承担硬剔除职责，改为默认 warning，
escalate: ['V12']可显式升级。 - 槽宽深比下界 0.30 过紧 —— 26/40 行误报。定子梨形槽宽深比常见 0.2~0.8，下界改为 0.20。
- 高速气隙档缺失 ——
AIR_GAP_MAX=1.5mm会把现场 2.0mm 气隙判非法。 新增highSpeedRpm=8000/AIR_GAP_MAX_HIGH_SPEED=4.0，并让经验气隙比对在高速档让位。
W4 暴露出的 3 项 Python 真源问题（需回主线确认）
| # | 现象 | 定位 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 1 | 全部案例轭磁密 1.83 | physics_kernel.py:601-602 yoke = 0.4·half 对 4 极机偏薄约 2× | 校核 yoke 系数，或按极数分档 |
| 2 | 参数矩阵外径系统性偏大（15kW 推到 ID≈197mm，实机约 170mm） | physics_kernel.py:536-538 empiricalBaseSize | 用型谱数据回归 d/l 系数 |
| 3 | baseTurns = 0.3·V + 0.02·(450−OD)，380V 推得 114 匝/线圈，实机约 15~30 | physics_kernel.py:608 | 该式量级需复核（L0 未依赖 turns，暂不影响估算） |