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AI 智能引擎设计文档
一、AI 引擎架构
1.1 整体架构
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│ AI 智能引擎 │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 参数推荐器 │ │ 缺陷预测器 │ │ 成本估算器 │ │
│ │ • 工艺参数 │ │ • 熔接痕 │ │ • 模具成本 │ │
│ │ • 材料选择 │ │ • 缩痕 │ │ • 加工时间 │ │
│ │ • 模具设计 │ │ • 翘曲 │ │ • 材料成本 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │
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│ AI 模型层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 大语言模型 │ │ 机器学习 │ │ 专家系统 │ │
│ │ • GPT-4 │ │ • 回归模型 │ │ • 规则引擎 │ │
│ │ • 本地LLM │ │ • 分类模型 │ │ • 知识库 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │
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│ 数据层 │
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│ │ 几何数据 │ │ 工艺数据库 │ │ 历史案例库 │ │
│ │ • STP特征 │ │ • 材料参数 │ │ • 成功案例 │ │
│ │ • 网格数据 │ │ • 机器参数 │ │ • 失败案例 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────┘ │
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二、功能模块设计
2.1 参数推荐器 (ParameterRecommender)
输入数据
- 产品几何特征（体积、表面积、壁厚等）
- 材料类型（ABS、PP、PC等）
- 生产要求（产量、质量等级）
输出参数
{
"injection_pressure": 80.0, # 注塑压力 (MPa)
"injection_speed": 50.0, # 注塑速度 (mm/s)
"mold_temperature": 60.0, # 模具温度 (°C)
"melt_temperature": 230.0, # 熔体温度 (°C)
"cooling_time": 25.0, # 冷却时间 (s)
"packing_pressure": 40.0, # 保压压力 (MPa)
"packing_time": 10.0 # 保压时间 (s)
}
推荐算法
- 基于规则的初始推荐 - 使用材料数据库和几何规则
- 机器学习优化 - 基于历史数据的回归模型
- LLM智能调整 - 使用大语言模型进行参数微调
2.2 缺陷预测器 (DefectPredictor)
预测缺陷类型
- 熔接痕 (Weld Lines) - 流道交汇处
- 缩痕 (Sink Marks) - 厚壁区域
- 翘曲 (Warpage) - 冷却不均匀
- 气穴 (Air Traps) - 排气不良
预测模型
class DefectPredictionModel:
def predict_weld_lines(self, geometry, process_params):
"""预测熔接痕位置和严重程度"""
def predict_sink_marks(self, wall_thickness, cooling_params):
"""预测缩痕风险"""
def predict_warpage(self, geometry, material, process_params):
"""预测翘曲变形"""
特征工程
- 几何特征：壁厚分布、流长比、投影面积
- 工艺特征：注射速度、压力曲线、温度分布
- 材料特征：收缩率、粘度、热传导系数
2.3 成本估算器 (CostEstimator)
成本构成分析
{
"mold_cost": {
"material_cost": 15000, # 材料成本
"machining_cost": 30000, # 加工成本
"design_cost": 8000, # 设计成本
"standard_parts": 5000 # 标准件成本
},
"production_cost": {
"cycle_time": 45.0, # 周期时间 (s)
"machine_rate": 120.0, # 机台费率 (元/小时)
"material_cost_per_part": 0.8 # 单件材料成本
},
"total_cost": 58000 # 总成本
}
三、AI 模型选型
3.1 大语言模型 (LLM)
云端方案
- OpenAI GPT-4 - 高精度，需要网络连接
- Azure OpenAI - 企业级，数据安全
- 百度文心一言 - 中文优化，本地化服务
本地方案
- Llama 2/3 - 开源，可本地部署
- ChatGLM - 中文优化，轻量级
- Qwen系列 - 阿里开源，性能优秀
3.2 机器学习模型
回归模型（参数预测）
- XGBoost - 高性能，可解释性较好
- LightGBM - 快速训练，内存效率高
- 随机森林 - 稳定，抗过拟合
分类模型（缺陷预测）
- 支持向量机 (SVM) - 小样本效果好
- 神经网络 (NN) - 复杂模式识别
- 集成学习 - 结合多个模型优势
3.3 专家系统
规则库设计
# rules/injection_molding_rules.py
MATERIAL_RULES = {
"ABS": {
"melt_temp_range": [200, 240],
"mold_temp_range": [40, 80],
"shrinkage": 0.005
},
"PP": {
"melt_temp_range": [200, 280],
"mold_temp_range": [20, 80],
"shrinkage": 0.016
}
}
GEOMETRY_RULES = {
"thin_wall": {"max_thickness": 2.0, "min_thickness": 0.5},
"thick_wall": {"max_thickness": 10.0, "min_thickness": 2.0},
"flow_length_ratio": 150 # 流长比限制
}
四、数据管道设计
4.1 数据采集
几何特征提取
class GeometryFeatureExtractor:
def extract_basic_features(self, stp_file):
"""提取基础几何特征"""
features = {
"volume": self.calculate_volume(),
"surface_area": self.calculate_surface_area(),
"bounding_box": self.get_bounding_box(),
"center_of_mass": self.get_center_of_mass()
}
return features
def extract_advanced_features(self, mesh):
"""提取高级几何特征"""
features = {
"wall_thickness_distribution": self.analyze_wall_thickness(),
"curvature_analysis": self.analyze_curvature(),
"undercut_detection": self.detect_undercuts()
}
return features
工艺数据收集
- 注塑机参数记录
- 质量检测数据
- 生产环境数据
4.2 数据预处理
特征工程
# features/feature_engineering.py
class MoldFeatureEngineer:
def create_engineering_features(self, raw_features):
"""创建工程特征"""
engineered = {
"flow_length_ratio": raw_features["flow_length"] / raw_features["wall_thickness"],
"projected_area_volume_ratio": raw_features["projected_area"] / raw_features["volume"],
"complexity_index": self.calculate_complexity()
}
return engineered
数据标准化
- 数值特征标准化
- 类别特征编码
- 缺失值处理
五、API 接口设计
5.1 REST API 端点
# src/api/ai_routes.py
@ai_bp.route('/api/ai/analyze', methods=['POST'])
def analyze_mold_design():
"""AI分析模具设计"""
data = request.get_json()
# 调用AI引擎
result = ai_engine.analyze_design(
geometry=data['geometry'],
material=data['material'],
requirements=data['requirements']
)
return jsonify(result)
@ai_bp.route('/api/ai/predict-defects', methods=['POST'])
def predict_defects():
"""预测缺陷风险"""
data = request.get_json()
prediction = defect_predictor.predict(
design=data['design'],
process_params=data['process_params']
)
return jsonify(prediction)
5.2 实时推理服务
模型服务化
# src/services/ai_service.py
class AIService:
def __init__(self):
self.parameter_model = load_parameter_model()
self.defect_model = load_defect_model()
self.llm_client = setup_llm_client()
async def get_recommendations(self, input_data):
"""获取AI推荐"""
# 并行调用多个模型
tasks = [
self.parameter_model.predict(input_data),
self.defect_model.predict(input_data),
self.llm_client.analyze(input_data)
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return self.aggregate_results(results)
六、实施计划
6.1 第一阶段：基础AI功能（2-3周）
- 集成LLM API实现参数推荐
- 开发基于规则的专家系统
- 创建基础的数据采集管道
6.2 第二阶段：机器学习模型（3-4周）
- 收集训练数据
- 训练参数预测模型
- 开发缺陷预测算法
6.3 第三阶段：优化完善（2-3周）
- 模型性能优化
- 用户反馈集成
- 持续学习机制
七、性能指标
7.1 模型评估指标
- 参数推荐准确率 > 85%
- 缺陷预测召回率 > 90%
- 推理响应时间 < 3秒
- 系统可用性 > 99.5%
7.2 业务价值指标
- 模具设计时间减少 30%
- 试模次数减少 50%
- 产品质量提升 20%
- 生产成本降低 15%
八、风险控制
8.1 技术风险
- 模型准确性 - 多模型集成，人工审核
- 数据质量 - 数据清洗和验证流程
- 系统稳定性 - 熔断机制和降级策略
8.2 业务风险
- 用户接受度 - 渐进式推广，培训支持
- 知识产权 - 数据脱敏，合规使用
- 成本控制 - 按需使用，优化资源配置
文档版本：v1.0
创建日期：2026-02-17