• 正文
    • Part 01、前言
    • Part 02、過程回放
    • 一、壽命計算核心模型
    • 二、完整MATLAB代碼實現
    • 三、關鍵功能擴展
    • Part 03、感嘆一下
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Deepseek很強大，3分鐘搞定電解電容壽命計算，居然還自己繪制了壽命-溫度-紋波電流3維曲線

02/05 14:05
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Part 01、前言

最近國產AI大模型Deepseek很火熱，就試用了一下，之前計算電解電容壽命，又是公式，又是excel的一個一個敲，是真滴麻煩，沒幾個小時是真的搞不完，現在用Deepseek來搞，沒想到三分鐘就搞定了，而且在matlab里運行代碼，不僅沒報錯，還直接繪制了2維和3維曲線，不得不感嘆，這玩意是真的強大。

Part 02、過程回放

首先簡單一句話提出自己的需求：計算電解電容壽命，用Matlab

本以為它回搞不清自己的需求，隨便摘抄點網頁上的內容敷衍了事，萬萬沒想到，它連思考過程都展示出來了。

電解電容壽命計算MATLAB實現指南：

代碼功能解析

參數化設計：

采用結構體封裝參數，便于批量修改

支持額定參數、工況參數、應力指數的獨立配置

核心算法：

模塊化壽命計算函數calc_cap_life

支持溫度、電流、電壓的聯合作用計算

可視化分析：

溫度-壽命曲線（對數坐標）

電流/電壓聯合作用三維曲面

專業(yè)級圖形格式設置

工程擴展性：

可添加加速老化試驗數據處理

支持與實測壽命數據的對比分析

可集成到可靠性預測系統(tǒng)

一、壽命計算核心模型

電解電容壽命計算采用修正的阿倫尼烏斯模型，考慮溫度、紋波電流、工作電壓三重應力：

二、完整MATLAB代碼實現

1.基礎計算函數

function [life_hours, life_T, I_grid, V_grid, life_3D] = capacitor_life_calculator()? ? %% 參數設置? ? % 額定參數? ??params.L0 =?5000; ? ? ?% 標稱壽命@T0 (小時)? ??params.T0 =?105; ? ? ? % 額定溫度 (℃)? ??params.I_rated =?2.5; ?% 額定紋波電流 (Arms)? ??params.V_rated =?450; ?% 額定電壓 (V)
? ? % 實際工況? ? conditions.T_actual =?85; ? % 工作溫度 (℃)? ? conditions.I_actual =?1.8; ?% 實際紋波電流 (Arms)? ? conditions.V_actual =?400; ?% 工作電壓 (V)
? ? % 應力系數? ? coefficients.deltaT =?10; ? % 溫度加速因子? ? coefficients.k =?1.8; ? ? ? % 電流應力指數? ? coefficients.m =?4; ? ? ? ? % 電壓應力指數
? ? %% 核心計算函數? ? calc_life = @(p,c,cf) p.L0 *?2.^((p.T0 - c.T_actual)/cf.deltaT) ...? ? ? ? .* (p.I_rated./c.I_actual).^cf.k ...? ? ? ? .* (p.V_rated./c.V_actual).^cf.m;
? ? %% 單點壽命計算? ? life_hours = calc_life(params, conditions, coefficients);
? ? %% 溫度敏感性分析? ? T_range = linspace(60,?100,?50);? ? life_T = calc_life(params,?struct(...? ? ? ??'T_actual', T_range,...? ? ? ??'I_actual', conditions.I_actual,...? ? ? ??'V_actual', conditions.V_actual), coefficients);
? ? %% 多應力參數掃描? ? [I_grid, V_grid] = meshgrid(linspace(1,?3,?20), linspace(300,?450,?20));? ? life_3D = arrayfun(@(i) calc_life(params,?struct(...? ? ? ??'T_actual', conditions.T_actual,...? ? ? ??'I_actual', I_grid(i),...? ? ? ??'V_actual', V_grid(i)), coefficients),?1:numel(I_grid));? ? life_3D = reshape(life_3D, size(I_grid));end

2.可視化分析模塊

%%?可視化函數function?plot_results(life_hours, life_T, T_range, I_grid, V_grid, life_3D)? ??%?單點壽命顯示? ? fprintf('預測壽命: %.1f 小時 ≈ %.1f 年n', life_hours, life_hours/8760);
? ??%?溫度-壽命曲線? ? figure('Name','溫度影響分析');? ? semilogy(T_range, life_T,?'b-o',?'LineWidth',?2);? ? xlabel('工作溫度 (℃)'); ylabel('壽命 (小時)');? ? title('溫度對電容壽命的影響'); grid?on;
? ??%?三維應力分析? ? figure('Name','多應力分析');? ? surf(I_grid, V_grid, life_3D,?'EdgeColor',?'none');? ? xlabel('紋波電流 (Arms)'); ylabel('工作電壓 (V)'); zlabel('壽命 (小時)');? ? colormap(jet); colorbar;?view(45,30);end
%%?執(zhí)行計算與繪圖[life, T_life, I_grid, V_grid, life_3D]?=?capacitor_life_calculator();plot_results(life, T_life, linspace(60,100,50), I_grid, V_grid, life_3D);

三、關鍵功能擴展

1. 參數校準工具

%% 基于實測數據的參數校準function?[k_opt, m_opt] = calibrate_parameters(measured_temp, measured_life)? ? % measured_temp: [T1, T2,...Tn] 實測溫度數組? ? % measured_life: [L1, L2,...Ln] 對應壽命數組
? ? % 定義優(yōu)化目標函數? ? opt_fun = @(x)?sum((measured_life -?5000*2.^((105-measured_temp)/10)...? ? ? ? .* (2.5./1.8).^x(1) .* (450./400).^x(2)).^2);
? ? % 約束條件：1.5≤k≤2.0, 3≤m≤5? ? options = optimoptions('fmincon',?'Display','iter');? ? [x_opt, ~] = fmincon(opt_fun, [1.8,4], [], [], [], [], [1.5,3], [2.0,5], [], options);
? ? k_opt = x_opt(1);? ? m_opt = x_opt(2);end

2. 實時監(jiān)測接口

%%?硬件數據采集（示例：通過USB溫度傳感器）function?[temp,?current]?=?read_sensors()? ??%?連接傳感器? ? s?=?serialport("COM3",?9600);? ? configureTerminator(s, "CR/LF");
? ??%?讀取數據? ? data?=?readline(s);? ? temp?=?str2double(extractBetween(data,?'T=',?','));? ??current?=?str2double(extractAfter(data,?'I='));
? ??%?關閉連接? ? clear s;end
%%?實時壽命監(jiān)測function?realtime_monitor()? ? while?true? ? ? ? [T, I]?=?read_sensors(); ?%?獲取實時數據? ? ? ? life?=?5000?*?2^((105-T)/10)?*?(2.5/I)^1.8?*?(450/400)^4;? ? ? ? fprintf('[%s] 當前壽命: %.1f小時n', datestr(now), life);? ? ? ? pause(60); ?%?每分鐘更新一次? ??endend

把代碼復制到Matlab中運行，一把就成功：

Part 03、感嘆一下

不得不說AI實在是太強大了，之前也有用OPEN AI的ChatGPT，但是用了國產的Deepseek，不得不說，不僅趕上了，還超越了，需求只是一句話，但是Deepseek居然能把一句話的需求轉換成實實在在的可執(zhí)行的方案，這個確實進步很大了。

歐美一直認為AI領域由OpenAI、Anthropic、Google等主導，但Deepseek證明了中國團隊可以做出全球最強的開源模型，這讓很多外國開發(fā)者開始重新審視中國的AI技術實力。

Deepseek通過超強的代碼能力、低成本高效運行、出色的中文支持和開源策略，讓歐美AI圈意識到，中國AI不僅能追趕，還能在某些方面超越！

最后送上DeepSeek創(chuàng)始人的話：

我們看到的是中國AI不可能永遠處在跟隨的位置。我們經常說中國AI和美國有一兩年差距，但真實的gap是原創(chuàng)和模仿之差。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。

英偉達的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社區(qū)和產業(yè)共同努力的結果。他們能看到下一代的技術趨勢，手里有路線圖。中國AI的發(fā)展，同樣需要這樣的生態(tài)。很多國產芯片發(fā)展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區(qū)，只有第二手消息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。

有問題歡迎在評論區(qū)留言交流哦！

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