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eMachineSim ドキュメント

eMachineSim は、モータ、発電機、アクチュエータなどの電気機器設計を支援するための Python API ベースの解析ツールです。主な対象は、電磁界解析そのものではなく、電気機器設計で必要になる周辺解析です。

  • 定常熱伝導解析
  • 熱等価回路との連成解析
  • BDF mesh と QVOL 損失の読み込み
  • JSON で定義するコイル銅損、永久磁石損失、任意領域の追加発熱
  • stator / rotor gap や surface-to-surface thermal coupling の診断と組み込み
  • ロータの遠心力構造解析
  • modal / vibration / NVH 支援ワークフロー
  • 将来拡張の入口としての小規模 electrostatic サンプル

このドキュメントは、汎用FEMパッケージの説明ではなく、電気機器設計者がモータ熱解析、ロータ強度評価、振動評価を短時間で試せるようにすることを目的としています。

Python API と SKILLS / MCP + コーディングAI​

公開インターフェースは eMachineSim Python wheel です。ユーザーは Python から JSON input control file を指定して解析を実行し、CSV、VTK、post file などの結果を確認します。

一方で、モータ解析では mesh、property ID、損失、境界条件、熱等価回路、結果CSVの読み方が複雑になりがちです。そのため eMachineSim では、ドキュメントとサンプルに加えて SKILLS / MCP + コーディングAI を使うワークフローを想定しています。

SKILLS はAIに解析の考え方、input JSONの構造、確認すべきCSVを伝えるための参照資料です。MCP server は、AIエージェントが Examples、input JSON、thermal diagnostics CSV をツールとして確認するための入口です。

これらを使うと、コーディングAIに次のような作業を依頼しやすくなります。

  • 目的に合う Examples を選ぶ
  • input.json の構造と必要なキーを確認する
  • コイル銅損、PM損失、FEMH、gap coupling などの条件を組み立てる
  • 解析を実行する Python script を作る
  • thermal_global_heat_balance.csv や thermal_component_heat_balance.csv などのCSVを確認する
  • heat balance、surface assignment overlap、gap heat flow などの妥当性を整理する

MCP serverを併用すると、AIエージェントが熱収支、surface assignment overlap、gap coupling、interface resistance、cooling path summary などを構造化された結果として読み取りやすくなります。

つまり eMachineSim は、Python API 単体のツールとしてだけでなく、モータ解析をコーディングAIと一緒に進めるための解析基盤として利用できます。

ドキュメント構成​

Section内容
Docs対応解析、インストール、ライセンス、Quick Start、AI/SKILLS/MCP workflow、input.json、出力ファイル
APIPython API と Session workflow
Showcaseサンプルモデルを使った解析条件、実行結果、結果CSVの見方

まずは 対応解析 で機能範囲を確認し、Quick Start と SKILLS / MCP + コーディングAI を読んでから Showcase に進むことをおすすめします。