本发明涉及物理仿真，尤其涉及一种基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法。
背景技术：
1、随着电子设备技术的快速发展，电子设备的集成度和功率密度显著增加，对机箱的设计和优化提出了更高的要求。传统的机箱设计方法通常侧重于结构强度和外观设计，未能充分考虑机电热三场耦合对设备性能的综合影响。这种局限性导致了设备在实际使用过程中出现了过热、过载及热管理不足等问题，从而影响了设备的可靠性和使用寿命。在电子设备的机箱设计过程中，机电热三场耦合问题主要涉及电磁场、机械场和热场。电磁场影响电子设备的电气性能，机械场涉及机箱的结构强度和振动性能，热场则决定了设备的散热效果。传统的设计方法通常将这些场效应分开处理，未能考虑它们之间的相互作用，导致机箱在实际应用中可能出现热膨胀引起的变形、电磁干扰增加以及散热不均匀等问题。这些问题不仅影响设备的性能，也可能导致设备的提前失效或安全隐患。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取电子设备机箱设计数据，并对电子设备机箱设计数据进行电子设备机箱结构特征提取，从而获得电子设备机箱结构数据；根据电子设备机箱结构数据进行机箱组件拓扑结构分析，从而获得机箱组件拓扑结构模型；
4、步骤s2：对电子设备机箱设计数据进行设计工况特征提取，从而获得设计工况数据，并根据设计工况数据进行物理场仿真边界条件整合，从而获得物理场仿真边界条件集；根据物理场仿真边界条件集以及机箱组件拓扑结构模型进行多物理场耦合模型构建，从而获得机箱多物理场耦合热流模型；
5、步骤s3：根据物理场仿真边界条件集对机箱多物理场耦合热流模型进行多物理场工况仿真，从而获得仿真响应数据，并根据仿真响应数据进行电子设备机箱工作状态预测，从而获得机箱工作状态预测数据；
6、步骤s4：对机箱工作状态预测数据进行机箱工作性能评估，从而获得工作性能评估数据，并根据工作性能评估数据对机箱组件拓扑结构模型进行组件工作性能等级划分，从而获得机箱组件工作性能等级数据；
7、步骤s5：基于机箱组件工作性能等级数据对电子设备机箱结构数据进行结构性能优化，从而获得优化电子设备机箱结构数据；根据优化电子设备机箱结构数据对电子设备机箱设计数据进行结构优化耦合，从而获得优化电子设备机箱设计数据。
8、本发明通过获取和提取设计数据，能够准确建立机箱的结构特征模型。这为后续的多物理场仿真奠定了坚实的基础。拓扑结构分析可以揭示机箱各组件之间的相互关系，有助于理解组件如何共同影响机箱的整体性能。得到的结构数据和拓扑模型为进一步的结构优化提供了基础，使得设计可以更好地满足实际需求。工况特征提取能帮助准确理解机箱在实际使用中的工作环境，包括温度、负载等因素，从而更准确地设定仿真边界条件。通过整合物理场仿真边界条件，可以构建综合考虑电磁场、机械场和热场的多物理场耦合模型。这种耦合模型能更真实地模拟实际使用环境中的多重作用。通过多物理场仿真，可以在虚拟环境中模拟机箱在不同工况下的响应，预测其工作状态。这能够提前发现设计中的潜在问题，如过热或结构应力集中。仿真响应数据有助于评估机箱在实际工作条件下的性能，为后续的改进提供科学依据。通过对工作状态预测数据的评估，可以了解机箱在实际使用中的工作性能，识别出性能不足的组件。性能等级划分有助于识别哪些组件在特定条件下表现优良或不足，从而可以有针对性地改进设计或进行部件替换。通过优化机箱结构数据，可以改善机箱在实际应用中的综合性能。例如，优化散热路径以解决热管理问题，或调整结构以提升抗震性能。优化后的结构设计可以有效地解决之前发现的问题，提高整体设计的可靠性和寿命，减少维护成本。综上所述，这些步骤通过系统性地整合和优化机箱设计的各方面数据，解决了传统设计方法中未能充分考虑的三场耦合问题。它们不仅提升了设计的科学性和准确性，还提高了设备的可靠性和使用寿命。通过这种综合的设计方法，电子设备的机箱可以更好地应对实际工作中的各种挑战，从而确保设备的稳定运行和高效散热。
9、可选地，步骤s1具体为：
10、步骤s11：获取电子设备机箱设计数据，并对电子设备机箱设计数据进行电子设备机箱结构特征提取，从而获得电子设备机箱结构数据；
11、步骤s12：对电子设备机箱结构数据进行结构类型分类，从而获得机箱电路结构数据以及机箱组件结构数据；
12、步骤s13：根据机箱电路结构数据进行机箱电路拓扑结构分析，从而获得机箱电路拓扑结构模型；
13、步骤s14：对机箱组件结构数据进行机箱组件拓扑结构分析，从而获得机箱组件拓扑结构模型；
14、步骤s15：对机箱电路拓扑结构模型以及机箱组件拓扑结构模型进行机箱拓扑结构合并，从而获得机箱组件拓扑结构模型。
15、本发明通过获取电子设备机箱的设计数据，可以确保所使用的数据准确且具有代表性。这一步是后续分析的基础。通过提取机箱的结构特征，能够识别出机箱的基本几何形状、开口位置、隔板位置等关键特征。这为进一步的结构分析提供了必要的信息。将设计数据转化为结构数据的过程有助于标准化数据格式，为后续的处理和分析奠定了良好的基础。对机箱结构数据进行分类，有助于系统性地组织和管理不同类型的结构信息。例如，可以区分机箱内部电路布局与机箱的物理组件布局。通过分类，能够对机箱的电路结构和组件结构进行针对性的分析，从而提高分析的准确性和效率。分类后的结构数据可以用于优化机箱设计，例如改进电路布线或调整组件布局，以提高设备的性能和散热效果。通过电路拓扑结构分析，可以识别电路设计中的潜在问题，例如电流路径不合理或信号干扰，这有助于优化电路设计。建立电路拓扑结构模型可以帮助在故障诊断过程中更快地定位问题，减少维护时间和成本。可以验证电路设计是否符合设计规范和要求，提高设计的可靠性和稳定性。通过分析组件拓扑结构，可以改进组件的布置，优化空间利用率，提升机箱的整体设计质量。可以确保不同组件之间的配合和协调，避免干扰或冲突，提升机箱的整体性能。分析结果有助于发现并修正设计中的不足之处，从而改进机箱的设计，使其更加符合实际需求。通过合并电路拓扑结构模型和组件拓扑结构模型，可以获得机箱的综合拓扑结构视图，从而全面了解机箱的整体设计。合并后的模型可以揭示机箱内部结构与电路之间的相互关系，帮助优化整体系统设计，包括空间利用、电气性能和热管理等方面。可以进行全面的设计验证和仿真，确保机箱在实际使用中的性能和稳定性，从而提高产品的可靠性和市场竞争力。
16、可选地，步骤s13具体为：
17、步骤s131：对机箱电路结构数据进行电气路径特征提取，从而获得机箱电气路径数据；
18、步骤s132：对机箱电气路径数据进行电气节点分布统计，从而获得电气节点分布数据；
19、步骤s133：根据电气节点分布数据对机箱电气路径数据进行节点路径连接方式整合，从而获得节点串联连接路径数据以及节点并联连接路径数据；
20、步骤s134：根据节点串联连接路径数据进行串联连接路径拓扑结构分析，从而获得串联路径拓扑结构模型；根据节点并联连接路径数据进行并联连接路径拓扑结构分析，从而获得并联路径拓扑结构模型；
21、步骤s135：对串联路径拓扑结构模型以及并联路径拓扑结构模型进行电路连接拓扑结构合并，从而获得机箱电路拓扑结构模型。
22、本发明中电气路径特征提取有助于准确捕获机箱内部电气路径的基本结构，为后续分析奠定数据基础，确保模型的精确性。电气节点分布统计提供了节点在机箱中的分布信息，这有助于识别重要的电气连接点，支持更有效的电路设计和故障排查。对电气路径数据进行节点路径连接方式整合，使得能够清晰区分串联和并联连接，有助于更好地理解电路的工作机制。通过串联和并联连接路径拓扑结构分析，能够生成详细的电路拓扑模型，这些模型有助于优化电路设计，改进性能和可靠性。将串联和并联路径拓扑结构合并，形成机箱电路的整体拓扑结构模型，便于全面理解电路系统，提高设计的准确性和效率，有助于整体电路的优化和故障排除。
23、可选地，步骤s14具体为：
24、步骤s141：对机箱组件结构数据进行连接结构特征提取以及组件材料特征提取，从而获得机箱组件连接结构数据以及机箱组件材料数据；
25、步骤s142：对机箱组件连接结构数据进行连接结构相似度计算，从而获得连接结构相似度数据；
26、步骤s143：根据连接结构相似度数据对机箱组件结构数据进行组件连接关系整合，从而获得机箱组件连接关系数据；
27、步骤s144：根据机箱组件连接关系数据进行机箱组件拓扑结构分析，从而获得组件拓扑结构模型；
28、步骤s145：对机箱组件材料数据进行材料特性分析，从而获得组件材料特性数据；
29、步骤s146：根据组件材料特性数据对组件拓扑结构模型进行材料特性参数填充，从而获得机箱组件拓扑结构模型。
30、本发明通过提取机箱组件的连接结构特征，可以详细了解各组件之间的连接方式和位置，这为后续的结构分析和优化提供了基础数据。获取组件的材料特性有助于评估不同材料的机械性能、耐久性和成本。这一步为材料选择和结构设计优化提供了必要的依据。通过计算连接结构的相似度，可以识别出具有相似连接特征的组件。这有助于在机箱设计中实现组件的标准化，减少设计复杂性和生产成本。相似度计算还可以用于比较不同设计方案，从而选择最优的设计以提高机箱的整体性能和可靠性。整合连接关系数据可以帮助更好地理解机箱组件如何协同工作，识别潜在的设计缺陷或改进机会。通过整合连接关系，可以优化组件的排列和连接方式，提高机箱的强度和稳定性，同时降低制造和组装难度。分析拓扑结构可以生成机箱组件的详细模型，帮助可视化和理解组件之间的空间关系和连接方式。通过拓扑结构分析，可以验证设计的合理性，识别潜在的干涉问题或结构弱点，从而进行必要的调整和改进。通过材料特性分析，可以深入了解不同材料在实际应用中的性能表现，包括强度、耐热性、耐腐蚀性等。为选择最适合的材料提供数据支持，从而优化机箱组件的整体性能、耐用性和成本效益。将材料特性参数填充到拓扑结构模型中，使得模型能够更真实地反映实际材料的性能。这对于评估和预测组件在实际使用中的表现至关重要。通过综合材料特性和拓扑结构，可以优化机箱组件的设计，以实现更高的性能和更好的材料利用效率。
31、可选地，步骤s2具体为：
32、步骤s21：对电子设备机箱设计数据进行设计工况特征提取，从而获得设计工况数据；
33、步骤s22：根据设计工况数据进行工况仿真边界条件整合，从而获得工况仿真边界条件；根据机箱组件拓扑结构模型进行组件材料仿真边界条件整合，从而获得材料仿真条件；
34、步骤s23：对工况仿真边界条件以及材料仿真条件进行多物理场仿真边界条件耦合，从而获得物理场仿真边界条件集；
35、步骤s24：对机箱组件拓扑结构模型进行机箱几何模型网格划分，从而获得物理场仿真网格模型；
36、步骤s25：根据物理场仿真边界条件集以及物理场仿真网格模型进行多物理场耦合模型构建，从而获得机箱多物理场耦合热流模型。
37、本发明提取设计工况特征可以确保仿真模型准确反映实际使用情况，从而获得真实的工况数据，为后续仿真提供基础数据支持。整合工况仿真边界条件和材料仿真条件有助于确保仿真过程中的边界条件和材料特性完整且一致，提高仿真的准确性和可靠性。多物理场仿真边界条件耦合能够综合考虑多个物理场的相互作用，提供更全面的仿真结果，帮助评估机箱在复杂环境下的性能。对机箱几何模型进行网格划分可以将复杂的几何形状转化为可计算的网格结构，提高仿真计算的精度和效率。构建多物理场耦合热流模型能够全面模拟机箱的热流和其他物理场的耦合效应，有助于评估机箱在实际工作条件下的热管理性能，优化设计以满足使用要求。
38、可选地，步骤s25具体为：
39、对物理场仿真边界条件集进行仿真边界条件选择，从而获得机械仿真边界条件、热流仿真边界条件以及电仿真边界条件；
40、对物理场仿真网格模型进行模型网格划分，从而获得电气网格模型以及机械网格模型；
41、根据机械仿真边界条件对机械网格模型进行机械物理场有限元仿真，从而获得机械场仿真数据；
42、根据电仿真边界条件对电气网格模型进行电物理场有限元仿真，从而获得电场仿真数据；
43、根据热流仿真边界条件对物理场仿真网格模型进行热流物理场有限元仿真，从而获得热流仿真数据；
44、对机械场仿真数据、电场仿真数据以及热流仿真数据进行多物理场仿真耦合，从而获得多物理场耦合仿真数据；
45、基于多物理场耦合仿真数据对物理场仿真网格模型进行多物理场耦合模型构建，从而获得机箱多物理场耦合热流模型。
46、本发明通过从物理场仿真边界条件集中选择适当的机械、热流和电仿真边界条件，可以确保仿真模型与实际应用条件一致。这有助于准确预测机箱在实际工作环境下的性能。确定正确的边界条件有助于在早期阶段发现潜在的问题，并对设计进行优化，从而提升最终产品的可靠性和性能。将物理场仿真网格模型划分为电气网格模型和机械网格模型，有助于细化模型的网格结构，从而提高仿真的计算精度和细节。通过适当的网格划分，可以在保证精度的同时提高计算效率，减少计算资源的消耗和时间开销。根据机械仿真边界条件对机械网格模型进行有限元仿真，能够提供机箱结构在各种载荷下的应力、变形等数据，帮助设计人员评估其机械性能。分析机械场仿真数据可以发现结构上的薄弱环节，并进行优化，以提高机箱的强度和耐用性。根据电仿真边界条件对电气网格模型进行有限元仿真，可以评估机箱内部电场分布、电流密度等，确保电气组件在正常工作范围内。电仿真数据有助于分析电流导致的热效应，为热管理设计提供数据支持，避免过热问题。通过对物理场仿真网格模型进行热流仿真，可以获得机箱内部温度分布数据，帮助设计合理的散热解决方案，避免高温对电子设备的损害。热流仿真数据可以预测机箱在高负载下的热行为，从而优化散热设计，提高设备的可靠性和稳定性。通过将机械场、电场和热流场的数据进行耦合，可以综合考虑多种物理效应的相互作用，提供更全面的性能预测。耦合仿真可以识别出单一物理场仿真中可能忽略的交互效应，从而提升整体仿真的准确性和可靠性。基于多物理场耦合仿真数据构建的耦合模型，可以综合考虑机箱的结构、电气和热管理性能，提供一个全面的性能预测工具。通过对多物理场耦合模型进行分析，可以优化机箱设计，改进其在实际工作环境下的综合性能，提高产品质量和可靠性。
47、可选地，步骤s3具体为：
48、步骤s31：根据物理场仿真边界条件集进行工况仿真边界条件提取，从而获得工况仿真边界条件；
49、步骤s32：根据工况仿真边界条件对机箱多物理场耦合热流模型进行多物理场工况仿真，从而获得工况仿真数据，并基于工况仿真数据进行物理场耦合效应计算，从而获得仿真响应数据；
50、步骤s33：对电子设备机箱设计数据进行机箱工作模式特征提取，从而获得机箱工作模式数据，并对机箱工作模式数据进行机箱工作状态整合，从而获得机箱工作状态数据；
51、步骤s34：对机箱工作状态数据以及仿真响应数据进行工作状态关联，从而获得工作状态关联响应数据；
52、步骤s35：基于工作状态关联响应数据构建机箱工作状态预测模型，并通过机箱工作状态预测模型对仿真响应数据进行电子设备机箱工作状态预测，从而获得机箱工作状态预测数据。
53、本发明中准确提取边界条件有助于提高仿真模型的准确性，使其更贴近实际使用情况。可以更好地理解不同工况对机箱的影响，优化设计以适应各种工作环境。通过虚拟仿真减少了物理试验的需求，节省了实验和材料成本。多物理场仿真考虑了热、流体、结构等多个因素的耦合效应，能全面评估机箱在不同工况下的表现。通过对耦合效应的计算，可以更准确地预测机箱在实际应用中的性能，避免设计缺陷。有效评估热流和散热效果，帮助设计更高效的散热系统，提升设备的整体性能。提取和整合工作模式特征有助于系统化理解机箱在不同工作条件下的行为。通过整合特征数据，可以更全面地分析机箱在各种工作模式下的状态，提高设计的适应性和灵活性。为进一步的决策提供基础数据，帮助工程师制定更为合理的设计和维护策略。通过关联分析可以识别出对机箱工作状态影响最大的参数，进行针对性的优化。增加对机箱运行状态的理解深度，有助于精确预测机箱的性能和可靠性。更好地理解工作状态与仿真响应之间的关系，有助于故障的早期诊断和预测。建立的预测模型能够更准确地预测机箱的工作状态，支持早期预警和维护。通过预测模型的应用，能够实时监测机箱的工作状态，提高系统的可靠性和稳定性。帮助制定更有效的维护和管理策略，减少意外故障的发生，降低维护成本。
54、可选地，步骤s4具体为：
55、步骤s41：对机箱工作状态预测数据进行机箱工作阶段状态划分，从而获得机箱工作阶段状态预测数据；
56、步骤s42：对机箱工作阶段状态预测数据进行组件温度状态阶段占比计算，从而获得组件高温状态阶段占比数据，并根据组件高温状态阶段占比数据进行高占比高温状态组件聚类，从而获得高温状态高占比组件数据；
57、步骤s43：对机箱组件拓扑结构模型进行组件材料特性提取，从而获得组件材料特性数据，并对组件材料特性数据进行耐热组件分类，从而获得高耐热组件数据以及低耐热组件数据；
58、步骤s44：对高温状态高占比组件数据以及高耐热组件数据进行组件交集计算，从而获得高工作性能组件数据；高温状态高占比组件数据以及低耐热组件数据进行组件交集计算，从而获得低工作性能组件数据；
59、步骤s45：对高工作性能组件数据以及低工作性能组件数据进行数据合并，从而获得工作性能评估数据；
60、步骤s46：根据工作性能评估数据对机箱组件拓扑结构模型进行组件工作性能等级划分，从而获得机箱组件工作性能等级数据。
61、本发明通过对机箱工作状态进行阶段性划分，可以细致地了解机箱在不同工作阶段的性能。这有助于准确识别机箱各个阶段的潜在问题。对不同工作阶段进行划分使得预测模型能够更准确地分析机箱的工作状态，减少预测误差，提高预测的可靠性。能够在机箱工作状态变差之前，提前识别出可能的故障模式，提前采取措施进行维护或调整。通过计算组件温度的阶段占比，可以识别出在高温状态下占比高的组件，这些组件通常是可能发生故障的重点。识别高温状态高占比组件有助于优化机箱的散热设计，针对性地改善散热性能，减少过热风险。高占比高温状态组件的聚类可以帮助工程师重点关注这些组件的维护或更换，提高维护效率。提取组件的材料特性可以评估其耐热性能，为进一步分析提供基础数据。将组件按照耐热性能分类（高耐热和低耐热）可以帮助制定相应的使用和维护策略，优化资源分配。了解组件的耐热性能可以指导在设计阶段选择合适的材料，提高机箱的整体可靠性和耐用性。通过交集计算，可以将组件分为高工作性能和低工作性能两类，这有助于明确哪些组件在高温条件下表现优越，哪些则表现较差。高工作性能组件的数据可以用来优化设计和生产，确保机箱在高温环境下的稳定性和可靠性。识别低工作性能组件后，可以采取措施进行替换或改进，减少实际运行中的故障率。合并高工作性能和低工作性能组件数据，可以全面评估机箱整体的工作性能，形成完整的性能评价报告。通过综合评估数据，可以发现系统的整体优劣势，为后续的优化和改进提供依据。合并后的数据可以为决策者提供详细的性能评估，支持更科学的决策和规划。将组件按工作性能等级划分，可以清晰地了解每个组件的性能状态，为系统的维护和升级提供指导。根据性能等级对组件进行管理，有助于在运行过程中针对不同等级的组件采取不同的管理和维护策略。通过对组件进行性能等级划分，可以提高整体系统的可靠性和稳定性，确保机箱在各种工作条件下的良好表现。
62、可选地，步骤s46具体为：
63、步骤s461：根据工作性能评估数据进行性能组件分布统计，从而获得高工作性能组件分布数据以及低工作性能组件分布数据；
64、步骤s462：对机箱组件拓扑结构模型进行组件区域划分，从而获得机箱组件区域划分模型；
65、步骤s463：对高工作性能组件分布数据以及机箱组件区域划分模型进行高工作性能组件区域关联，从而获得高性能等级组件区域数据；对低工作性能组件分布数据以及机箱组件区域划分模型进行低工作性能组件区域关联，从而获得低性能等级组件区域数据；
66、步骤s464：对高性能等级组件区域数据以及低性能等级组件区域数据进行组件区域整合，从而获得机箱组件工作性能等级数据。
67、本发明通过统计各组件的工作性能数据，可以准确识别哪些组件表现优异，哪些组件性能较差。这为后续的优化提供了基础数据支持。有了高工作性能和低工作性能组件的分布数据，可以为优化机箱设计提供数据驱动的决策依据，帮助工程师有针对性地进行改进。组件区域划分使得机箱内部结构更加系统化，便于对每个区域进行详细分析和优化。通过划分区域，可以有针对性地在每个区域内布置组件，优化散热和电力分配，提高整体机箱的性能和可靠性。将高性能组件与其所在的区域进行关联，可以优化这些组件的布局，确保它们在机箱中的最佳位置，以发挥其最大性能。通过关联低性能组件与区域，可以识别需要改进的区域，进行针对性的设计调整，从而提升整体系统的工作性能。通过整合高性能和低性能组件的区域数据，可以获得全面的性能等级数据。这有助于进行整体优化，提升机箱的工作效率和稳定性。整合后的数据可以用于制定更优化的机箱设计方案，平衡高性能组件和低性能组件的布局，确保系统在各种负载条件下都能表现出色。
68、可选地，步骤s5具体为：
69、步骤s51：对机箱组件工作性能等级数据进行低性能等级组件区域提取，从而获得低性能等级组件区域数据；
70、步骤s52：对低性能等级组件区域数据进行区域关联组件材料特征提取以及区域组件分布特征提取，从而获得区域关联组件材料数据以及区域组件分布数据；
71、步骤s53：根据区域组件材料数据对电子设备机箱结构数据进行组件结构材料优化，从而获得组件材料优化数据；
72、步骤s54：根据区域组件分布数据对电子设备机箱结构数据进行组件分布优化，从而获得组件分布优化数据；
73、步骤s55：对组件材料优化数据以及组件分布优化数据进行组件优化整合，从而获得优化电子设备机箱结构数据；
74、步骤s56：根据优化电子设备机箱结构数据对电子设备机箱设计数据进行结构优化耦合，从而获得优化电子设备机箱设计数据。
75、本发明提取低性能等级组件区域数据有助于识别和集中改进性能较差的区域，为进一步分析提供基础数据。提取区域关联组件材料特征和分布特征数据，使得能够更精确地了解材料和组件的实际使用情况，为优化提供详细依据。通过组件结构材料优化，可以改善机箱的整体耐用性和性能，减少材料浪费，提高成本效益。优化组件分布可以提高机箱内部空间的利用效率，增强散热性能，减少干扰，提高整体设计的合理性。整合组件材料优化和分布优化数据，能够全面提升机箱结构的整体性能，使其在功能和设计上达到最佳平衡。最终结构优化耦合可以确保优化设计数据被有效应用，进一步提高机箱设计的综合性能和可靠性。
1.一种基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s13具体为：
4.根据权利要求2所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s14具体为：
5.根据权利要求1所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s2具体为：
6.根据权利要求5所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s25具体为：
7.根据权利要求1所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s3具体为：
8.根据权利要求1所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s4具体为：
9.根据权利要求8所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s46具体为：
10.根据权利要求1所述的基于机电热三场耦合的电子设备机箱结构优化设计方法，其特征在于，步骤s5具体为：
