dsh-motor-ai-l0

dsh plugin --profile web add 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

**不装 RMxprt / Motor-CAD / Python / license，把 120 个候选在十几毫秒内压成 Top5，

只把求解器时间花在最值得的那几个上。**

📁 [算例集：3 个真实算例（含反例）→ examples/](examples/README.md) · [能力边界](#已知精度边界)

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

⚠️ 推荐用聚合工具 motor_l0_pipeline 一步跑完上述三步链。DSH 对话上下文有 2000 行读取上限：

当 count=120 时，单 motor_param_matrix 就回显 4000+ 行，模型静默丢行后计数对不上 120 还无报错——

这是「让模型亲手编排三步链」的结构性风险（三案例实战全中）。聚合工具在插件进程内跑完三步链，

只回吐紧凑摘要（计数自检 + Top10 + 交接载荷 + 文件交接路径），上下文恒 < 2000 行，从根上绕开截断。

只有在单独调试某一步（查完整校验报告、手调 failed 阈值）时才拆开用三个独立工具。

⚠️ 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。

两条通道的分工（v0.2.2）

| 通道 | 触发 | 输出 | 适用 |

|---|---|---|---|

| 公式通道（默认） | l0Mode: 'auto' / 'formula' | 效率 + 温升 + 损耗拆分 + 齿/轭磁密 + 功率因数 + 可行判定 —— 字段完整 | 日常排序与相对比较 |

| 代理通道（可选增强） | l0Mode: 'surrogate' | 仅效率（温升/损耗/磁密不输出） | 异步机效率排序的交叉参考 |

代理模型 v2.3.0-fixseg（在 v2.2.0 基础上用全量 6029 条真实 RMxprt 结果重训，特征扩为含 poles 的 5 维；designs.db.l0_residuals，fault=0，效率 ∈ [50,99]），按机座外径分三段：

| 机种 | 样本 OD 覆盖 | 样本数 | 5 折 CV R² | MAE |

|---|---|---|---|---|

| 异步 small / medium / large | 150.6–756.5 / 151.3–1085.4 / 1196–2651 mm | 1291 / 2578 / 1276 | 0.652 / 0.438 / 0.670 | 1.44 / 3.29 / 4.53 pp |

| PMSM small / medium / large | 612–1178 mm（均为大机座） | 367 / 745 / 355 | ≤ 0.31 → 自动降级公式通道 | — |

因此 PMSM 与段外样本始终走公式通道；auto 默认走字段完整的公式通道。启用代理时输出带 surrogate_experimental: true，且置信度低于阈值（surrogateConfidenceThreshold，默认 0.4）自动降级 —— 不会硬给一个数。

⚠️ 代理通道可能离线 / 覆盖率 0：部分部署环境代理模型文件缺失或加载失败时，会静默降级到公式通道（字段完整、始终可用）。公式通道是「未标定默认通道」（见「已知精度边界」），其输出 confidence 现为 0.5 的明确标记值（v0.2.7 前恒为 1.0，会误导下游采信绝对值），仅代表「未标定、可排序不可绝对值采信」，不等于高置信预测；代理通道输出带逐预测 confidence（低于阈值自动降级）。经验回灌闭环（tools/feedback/experience-hub.mjs）的 shadow 若给出显著更优的影子模型，即视为触发正式重训的信号——请勿把 confidence: 0.5 的公式结果当终值。

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_l0_pipeline · 推荐入口：三步链聚合，只回紧凑摘要 + 文件交接，根治 2000 行截断 · power_kw speed_rpm count top_n write_handoff

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（默认 Top10） · params_list top_n sort_by

motor_design_validate · 17 条物理一致性校验，返回 passed/warning/failed · params_list escalate bg_caliber

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）。

示例（15kW / 1460rpm / 380V 异步，实跑 16 ms）

$ motor_param_matrix       { power_kw: 15, speed_rpm: 1460, voltage_v: 380, motor_type: 'induction', count: 120 }  →  120 候选
$ motor_design_validate    17 条物理校验  →  0 passed / 80 warning / 40 failed
$ motor_l0_estimate        sort_by: 'efficiency'  →  Top5，OD310 / 6 极 / η=95.17%

# · OD (mm) · L (mm) · 极数 · 槽数 · 效率 (%) · 温升 (K) · 轭磁密 (T) · 总损耗 (W)

1 · 310 · 226.4 · 6 · 72 · 95.17 · 14.6 · 1.39 · 604

2 · 327 · 216.6 · 6 · 72 · 95.02 · 14.6 · 1.38 · 628

3 · 278 · 187.1 · 6 · 72 · 94.94 · 20.5 · 1.38 · 642

4 · 343 · 206.7 · 6 · 72 · 94.89 · 14.7 · 1.38 · 650

5 · 294 · 177.2 · 6 · 72 · 94.81 · 20.5 · 1.38 · 663

→ 这 5 个方案直接作为 L1（RMxprt）的入参，而不是把 120 个全丢给求解器。

完整算例、复现命令与另外两个工况（75kW 异步、200kW 高速 PMSM 反例）见 [examples/](examples/README.md)。

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（字段完整）/ surrogate 代理模型（仅输出效率）/ auto = 公式通道，段外与低置信度自动降级

surrogatePath · 'models/l0_surrogate_family.json' · 代理模型路径（v2.3.0-fixseg）

surrogateConfidenceThreshold · 0.4 · 代理置信度门限，低于此值降级公式

efficiencyCap · 96 · 效率封顶（与 L1 同口径，避免两层排序跳变）。v0.2.4 起仅钳展示值 efficiency，排序按 efficiency_raw（未封顶真值）

insulationClass · 'F' · 绝缘等级，决定温升限值（B=80K / F=105K / H=125K）。v0.2.5：行内 insulation_class 优先于本项

line_freq_hz · 50 · 电源频率 (Hz)，合法区间 20~400Hz。60Hz 电网与 VFD 变频工况必须设置，否则 V16 按 50Hz 判超同步（4极@1500rpm 会形成假断崖）。非法值判 V18 failed，不静默回落

其余配置项（本地统计 usageLog；L0 运行 surrogatePath / surrogateConfidenceThreshold / maxMatrixSize / topNPreview / tempRiseRange / airGapFluxT / highSpeedRpm；脱敏回传 telemetryEnabled / telemetryEndpoint / telemetryBatchSize / telemetryIntervalSec / sessionTelemetry）见 [docs/ENGINEERING.md](docs/ENGINEERING.md#八配置全表) 与本文「脱敏聚合指标回传」节。

⚠️ 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

…(truncated)