CAD与大语言模型融合的智能制造规划方案：从数据建模到生产优化

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传统 CAD 系统在智能工厂规划中面临的核心瓶颈主要体现在以下方面：

设计 - 工艺割裂：CAD 模型与工艺知识库（Process Knowledge Base）独立存储，工程师需要手动关联 B -rep（Boundary Representation/ 边界表示法）特征与加工参数
参数调整低效：修改一个孔位直径可能引发数十项关联尺寸的连锁更新，依赖人工校验易出错
多方案比选困难：布局方案评估依赖专家经验，缺乏量化指标支撑快速决策

GPT- 4 与 Llama2 在工程语义理解上的差异：

工程术语理解：GPT- 4 在 GD&T（Geometric Dimensioning and Tolerancing/ 几何尺寸与公差）标注解析准确率达 92%，高于 Llama2 的 78%
长上下文处理：Llama2-70B 在 2000token 以上的工艺规程文本中保持更高的一致性
计算资源消耗：GPT-4 API 单次调用延迟约 320ms，Llama2-13B 本地部署延迟约 410ms

关键特征映射流程：

import cadquery as cq
from typing import List, Dict

def extract_brep_features(step_file: str) -> Dict[str, List[float]]:
    """
    从 STEP 文件提取 B -rep 特征
    :param step_file: STEP 文件路径
    :return: 特征字典 {特征类型: [参数列表]}
    """
    try:
        part = cq.importers.importStep(step_file)
        features = {'holes': [],
            'pockets': [],
            'chamfers': []}

        # 示例：提取孔特征
        for hole in part.faces('circle').vals():
            center = hole.Center()
            features['holes'].append([
                center.x, center.y, center.z,
                hole.Diameter()])

        return features
    except Exception as e:
        print(f"特征提取失败: {str(e)}")
        return {}

关键组件实现要点：

OAuth2 鉴权模块

from fastapi import Depends, HTTPException
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

def validate_token(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    if not token.startswith("cad_llm_"):
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid token")

模型微调策略
使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）适配器微调
训练数据包含 2000 组 CAD 特征 - 工艺参数配对样本

API 限流机制

from fastapi import Request
from slowapi import Limiter
from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
@limiter.limit("10/minute")
async def generate_parameters(request: Request, features: Dict):
    ...

工艺参数生成模板示例：

你是一个资深工艺工程师，请根据以下 CAD 特征生成加工参数：特征类型: {feature_type}
关键尺寸: {dimensions}
材料: {material}

要求输出:
1. 刀具直径（精确到 0.1mm）2. 主轴转速（rpm）3. 进给速度（mm/min）4. 加工策略（粗加工 / 精加工）

汽车焊装产线测试数据：