在医疗领域， 心脏起搏器电极 是心脏病诊疗核心 植入 元器件。电极 表面 电势 分布直接影响 患者 安全与 设备 服役 寿命 ： 电极表面电势梯度与界面腐蚀电流密度密切相关，局部过高的电势梯度会加速电极电化学腐蚀与材料损耗。因此， 优化电势 分布及其梯度 、 控制 局部电场强度 ，是延长电极使用寿命的关键 。 电极几何构型、输入电压是设计阶段两大核心变量，参数组合复杂。传统数值仿真需对不同几何结构、电压工况逐个计算，存在模型调整复杂、网格重复划分、单算例耗时长、多方案对比效率低等痛点，无法满足快速迭代与性能规律分析的需求。

本案例面向 心脏起搏器电极 设计环节 ，属于典型的变几何、变工况应用场景，依托 Smart-SIM通用AI代理模型建模工具，完成电极变几何与变工况场景下的电势 分布 快速预测，大幅提升 电势 分析与结构优化效率。

01 仿真方案与数据集搭建

依托 Smart-SIM通用AI代理模型工具完成样本构建、模型训练、模型计算、模型导出全流程操作，搭建数据驱动的AI代理模型，实现对传统仿真的智能化替代。

数据集由 C omsol 仿真生成的 800组 有效样本构成，研究对象为心脏起搏器电极，仿真结果统一输出为标准格式，配套的工况参数文件存储为 TXT格式。训练前完成数据的批量导入和物理量筛选，同时对全部样本开展一致性校验，整体数据质量满足AI模型训练要求。样本查看如图1所示，模型训练资源配置如图2所示。

图 1 样本查看图 

图 2 模型训练资源配置界面

样本处理完成后，采用平台专业模式开展模型训练，可自主选择算法类型，精细化设置模型参数与训练参数，适配高精度工程仿真需求，算法设置界面如图 3所示。

图 3 算法设置界面

02 Smart-SIM 预测效果展示

Smart-SIM在本案例中实现了传统仿真到AI智能预测的效率跨越，变几何、变工况批量计算能力得到大幅提升。传统仿真面对大批量几何结构与输入电压工况组合，需要反复修改模型、重构网格、提交计算，全流程耗时较长；而训练获得的AI模型，可兼容几何结构、输入电压双向输入调整， 仅更新几何模型和工况参数 即可秒级输出完整电势场结果。本案例模型训练时长约 2h（3060单卡），适配工程多变的设计场景。

训练完成后，用户可直观查看电势场的数值仿真结果、 AI模型计算结果和逐点计算误差，如图4所示，最大值偏差不超过 4 %。

图 4 仿真结果和模型计算结果的对比及误差云图 

模型训练过程中，损失函数曲线平稳收敛（见图 5），表示模型学习充分，具备优异的稳定性与泛化能力。最终测试指标如图6所示，模型R²值约0.9 6 ， RMSE、MAE误差指标均控制在工程可接受区间，没有明显过拟合现象，精度可靠、误差可控，可替代传统数值仿真，用于心脏起搏器电极电势场分析与结构优化工作。

  图 5 损失函数变化曲线示意图

图 6 总体误差

03 模型复用与离线部署能力

模型精度验证达到可接受范围后，可直接保存备用如图 7，支持全新自定义几何模型导入+任意工况参数输入，真正实现变几何、多工况场景的通用化预测。本案例导入全新STP格式心脏起搏器几何模型，设置电压为 2 V开展预测计算，软件可快速输出对应的电势场，可视化云图如图8所示。

图 7 模型保存界面

图 8 新几何预测结果云图

同时， Smart ‑ SIM可将训练完成的模型导出独立exe程序如图9所示，导出的exe程序可脱离软件平台，通过命令行调用预测，满足工程自动化批量计算需求。程序最终自动输出 VTU格式结果文件，可通过新建工程作为样本导入查看，也可借助第三方可视化工具对结果进行查看，效果如图10所示，在几何与参数相同的情况下，与软件中图8的预测结果一致。

图 9 模型导出

图 10 第三方后处理软件查看结果云图 

04 案例总结

该心脏起搏器电极电势场预测案例，落地价值清晰，精准解决行业核心痛点：

1. 解决变几何 + 多电压工况下批量仿真难度大、迭代与分析周期长的痛点，支撑心脏起搏器电极快速构型优化；

2. 仿真效率实现超百倍提升，同时精度在可接受范围，兼顾高效性与可靠性；

3. 模型泛化性、复用性强，可复用至同类电极、微型电子元器件等电势场预测场景。

目前 Smart-SIM智能快速预测工具 V1.0 已正式上线，限时免费试用持续开放！

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