现代高低温试验箱的研发设计已逐步从经验驱动转向模型驱动。在设备结构日趋复杂、温变速率要求持续提升的背景下，传统基于样机试制与反复调试的开发模式，不仅周期冗长且成本高昂。引入多物理场耦合建模与仿真验证技术，能够在物理样机制造之前，对箱内热流分布、结构热应力及制冷系统动态特性进行定量预测，从而显著缩短研发周期并提升设计一次成功率。

高低温试验箱内部存在显著的热-流-固多物理场耦合效应。在温度快速变化过程中，循环气流与箱壁、搁架及被测样品之间发生强制对流换热，同时箱体保温层内部存在非稳态导热，而金属框架因热胀冷缩产生结构应力。上述物理过程相互交织：气流组织直接影响换热效率，换热强度又决定了壁面温度梯度，进而影响结构热变形与密封性能。若将各物理场割裂分析，往往难以准确捕捉系统真实响应，导致仿真结果与实测数据存在较大偏差。

针对此类耦合问题，当前工程实践中普遍采用计算流体动力学（CFD）与有限元分析（FEA）协同建模的方法。首先，通过CFD技术建立箱内三维湍流模型，对送风口气流速度、温度均匀性及死角区域进行精细化模拟，获取壁面与样品表面的对流换热系数分布。随后，将该热边界条件映射至有限元模型，开展瞬态热传导与结构热应力分析，评估极端温差下箱体焊缝、铰链及观察窗等关键部位的变形与疲劳风险。对于制冷系统，则可构建一维分布参数模型，模拟压缩机、冷凝器、蒸发器及毛细管在不同工况下的质量流量与能量传递过程，预测系统拉温能力与能耗特性。

仿真模型的可信度必须经过严格的试验验证。通常选取典型升降温曲线作为验证基准，在箱体内部布置多通道温度传感器阵列，实测各监测点温度随时间变化规律，并与仿真计算结果进行逐点比对。若偏差超出工程允许范围，则需对模型边界条件、湍流模型选取或物性参数设置进行修正。经过多轮标定后，模型可用于参数化研究，如评估不同保温层厚度、风机转速或蒸发器布局对温度均匀度与过冲量的影响，为设计优化提供量化依据。

从产业应用层面看，多物理场耦合仿真技术已成为高低温试验箱正向设计体系的核心支撑。通过虚拟样机替代部分物理样机，企业能够在方案阶段即识别潜在设计缺陷，避免后期返工。同时，仿真手段有助于探索新型制冷循环与轻量化结构的可行性，推动设备向高效化、紧凑化方向发展。未来，随着数字孪生技术的深度融合，基于实时运行数据的仿真模型在线更新，有望实现设备全生命周期的性能预测与维护决策优化。