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AI + FreeCAD 集成方案
文档定位:AI / FreeCAD 集成方向的专题设计文档。 本文描述的是集成设想、能力规划与差距分析,不作为当前实现状态的权威说明。当前状态见 ../../../STATUS.md,当前架构边界见 ../../../ARCHITECTURE.md,后续路线见 ../../../ROADMAP.md。
一、项目概述
本文档描述 geMoldInsight 项目集成 AI 智能引擎和 FreeCAD 的完整方案,实现真实的模具型腔生成和 G 代码输出功能。
二、现状分析
2.1 当前能力
- PythonOCC 几何内核(解析STP、基础几何分析)
- 简化版模具型腔生成(模拟数据)
- 数据持久化架构(PostgreSQL + RustFS)
- Web API 和可视化界面
2.2 当前不足
- 模具型腔生成是简化版,未真正切割型腔/型芯
- 缺少 G 代码生成功能
- 缺少 AI 智能优化能力
三、集成架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户交互层(已有) │
│ Web UI ←→ REST API ←→ 前端可视化 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 业务逻辑层(增强) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ AI 智能引擎 │ │ FreeCAD模块 │ │ G代码生成器 │ │
│ │ • 参数优化 │ │ • 模具设计 │ │ • CAM路径规划 │ │
│ │ • 缺陷预测 │ │ • 布尔运算 │ │ • 后处理输出 │ │
│ │ • 工艺推荐 │ │ • 型腔分割 │ │ • 仿真验证 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据持久层(已有) │
│ PostgreSQL(元数据)+ RustFS(文件存储) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 基础内核层 │
│ PythonOCC(现有)+ FreeCAD API + 开源CAM库 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
四、功能模块规划
4.1 FreeCAD 模具设计模块
| 功能 | 说明 | 优先级 |
|---|---|---|
| STP文件导入 | 使用 FreeCAD Part 模块读取 STEP 文件 | P0 |
| 智能分型线检测 | 分析几何形状,自动计算最佳分型方向 | P0 |
| 收缩率补偿 | 按材料收缩率自动放大模型 | P0 |
| 拔模角分析 | 检测需要拔模的面,计算拔模角度 | P1 |
| 型腔/型芯分割 | 使用布尔运算真正切割出型腔和型芯 | P0 |
| 流道系统设计 | 自动生成冷/热流道、浇口 | P1 |
| 冷却系统设计 | 自动生成冷却水道布局 | P2 |
| 模具标准件库 | 模架、导柱、顶针等标准件 | P2 |
4.2 AI 智能引擎模块
| 功能 | 说明 | 优先级 |
|---|---|---|
| 工艺参数推荐 | 基于产品几何推荐注塑参数 | P0 |
| 缺陷预测 | 预测熔接痕、缩痕、翘曲风险 | P1 |
| 模具材料推荐 | 根据产量、预算推荐模具材料 | P1 |
| 成本估算 | 估算模具制造成本和周期 | P2 |
| 设计优化建议 | 基于AI分析给出设计改进建议 | P2 |
4.3 G代码生成模块(CAM)
| 功能 | 说明 | 优先级 |
|---|---|---|
| 粗加工路径 | 型腔粗铣路径规划 | P0 |
| 精加工路径 | 型腔精铣路径规划 | P0 |
| 电极加工 | 复杂区域电极设计和加工路径 | P1 |
| 后处理输出 | 生成 Fanuc/Siemens 等格式 G代码 | P0 |
| 加工仿真 | 刀具路径仿真验证 | P2 |
五、数据流设计
用户上传STP文件
↓
[1] FreeCAD 导入并分析几何
↓
[2] AI 引擎分析并推荐参数
↓
[3] FreeCAD 生成模具型腔/型芯
↓
[4] CAM 模块生成加工路径
↓
[5] 输出 G代码 + 工艺文档
↓
存储到 RustFS + 元数据写入 PostgreSQL
六、技术选型
| 模块 | 技术方案 | 理由 |
|---|---|---|
| CAD内核 | FreeCAD + PythonOCC | FreeCAD功能更强,PythonOCC保持兼容 |
| AI引擎 | OpenAI API / 本地LLM | 工艺参数推荐可用GPT-4,预测模型可训练 |
| CAM内核 | FreeCAD Path / PyCAM | FreeCAD自带CAM模块,可二次开发 |
| G代码后处理 | 自定义后处理器 | 支持主流数控系统 |
| 几何算法 | CGAL / OpenCascade | 布尔运算、网格处理 |
七、实施阶段
第一阶段:FreeCAD 基础集成(2-3周)
- 安装 FreeCAD 并验证 Python API
- 实现 STP 文件导入功能
- 实现基础型腔/型芯分割
- 替换现有简化版模具生成器
第二阶段:AI 引擎接入(2-3周)
- 接入 LLM API 实现工艺参数推荐
- 开发缺陷预测模型
- 集成 AI 建议到现有流程
第三阶段:CAM/G代码生成(3-4周)
- 开发粗/精加工路径规划
- 实现 G代码后处理器
- 添加加工仿真验证
第四阶段:优化完善(持续)
- 性能优化
- 支持更多材料类型
- 扩展标准件库
八、数据库扩展
新增数据表:
mold_designs- 模具设计方案cam_operations- CAM加工操作gcode_files- G代码文件元数据ai_recommendations- AI推荐记录
九、风险评估
| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|---|---|---|
| FreeCAD API 稳定性 | 高 | 使用稳定版本,做好版本锁定 |
| 布尔运算复杂模型失败 | 中 | 添加几何修复和容错处理 |
| CAM算法精度问题 | 中 | 充分测试,提供仿真验证 |
| AI推荐准确性 | 中 | 结合专家知识,持续训练优化 |
十、后续步骤
- 阅读
FREECAD_SETUP.md进行环境配置 - 查看
AI_ENGINE_DESIGN.md了解AI模块设计 - 参考
GCODE_GENERATION.md实现CAM功能
文档版本:v1.0
创建日期:2026-02-17
最后更新:2026-02-17