Разработка электродвигателей входит в число активно развивающихся видов инженерной деятельности как часть общемирового тренда на сокращение потребления углеводородов и повышенного внимания к проблемам глобального изменения климата. Однако полноценная конкуренция электродвигателей с традиционными двигателями внутреннего сгорания представляется возможной лишь в перспективе, поскольку сохраняются проблемы обеспечения массы, габаритов и продолжительности цикла непрерывной работы при соответствующих требованиях к мощности и ресурсу. Неотъемлемой задачей проектирования электродвигателя является разработка системы охлаждения, удовлетворяющей вышеперечисленным требованиям и позволяющей оптимизировать тепловыделение. Для прогнозирования характеристик охлаждения на стадии концептуального проектирования необходимо использовать методы расчета, позволяющие в кратчайший срок определять локальные значения коэффициентов теплопередачи в моделируемой системе. Наиболее детальные, распространенные в настоящее время численные методы моделирования сопряженного теплообмена основываются на применении методов конечных элементов (МКЭ) и контрольных объемов (МКО). При этом МКО хорошо подходит для моделирования сложных течений, однако его использование сопряжено с высокими затратами временных и вычислительных ресурсов, а также с противоречивыми требованиями к построению сеточной модели. С одной стороны, сеточная модель должна максимально соответствовать особенностям геометрии проточной области, обеспечивать достоверное прогнозирование конвективных и тепловых характеристик, в особенности вблизи охлаждаемых стенок. С другой стороны, уменьшение размеров элементов сетки ведет к росту их количества и, соответственно, к росту затрат вычислительных ресурсов и времени, необходимого для выполнения CFDмоделирования. Отдельно следует отметить проблемы, связанные со стабилизацией вычислений по методу МКО, и необходимость исследовать вычислительные модели на предмет сеточной сходимости. Помимо этого, в ходе вариантной проработки конструкции и характеристик теплоотвода, желательно обеспечить максимальную автоматизацию вычислений, в том числе и на стадии подготовки вычислительных моделей. Программное обеспечение Ansys позволяет отчасти решить эти проблемы, предлагая платформенные решения для задач оптимизации и вариантных расчетов, а также современные инструменты создания сеток. Наиболее заметных успехов в развитии сеточных генераторов удалось достичь с последними версиями программного обеспечения Ansys Fluent Meshing. В этом решении содержатся инструменты создания тетра-, гекса-, полиэдрических и смешанных сеточных моделей. Используя различные варианты интерфейса Ansys Fluent Meshing, можно создавать сеточные модели как в «ручном» режиме, с построением и редактированием отдельных элементов и их групп, так и в полуавтоматическом и полностью автоматизированном режимах. Полуавтоматическое построение сеток в Ansys Fluent Meshing реализовано в виде сценарно-диалогового интерфейса Workflow, где пользователю предлагается пройти заранее разработанные последовательности настроек, что значительно сокращает время работы. В полностью автоматизированном режиме сетка строится по написанным сценариям (скриптам), причем, без включения графического интерфейса. Однако оптимизация процесса создания сетки не снимает проблему высоких затрат временных и вычислительных ресурсов уже в ходе расчета, в особенности, если речь идет о моделировании течений многокомпонентных сред. В связи с этим все большее внимание пользователей программного обеспечения CFD привлекают альтернативные методы моделирования систем теплообмена, такие как понижение размерности модели (одномерное моделирование), или применение МКЭ к жидкой среде, которые, однако, уступают в возможностях детализации картины течения. В ряде случаев наиболее рациональным и компромиссным подходом, позволяющим снизить требования к вычислительному оборудованию с сохранением необходимого уровня детализации, служит применение бессеточных методов CFD-моделирования, основанных на представлении жидкости в виде совокупности частиц. Одним из таких подходов является метод Moving Particle Simulation (MPS), реализованный в программном обеспечении Particleworks. В настоящей работе показаны возможности применения программного обеспечения Particleworks для моделирования масляного охлаждения электродвигателя. Представлены результаты сравнительного анализа значений коэффициента теплопередачи и затрат вычислительных ресурсов при использовании методов MPS и МКО.