В документе представлена концепция и техническое обоснование для разработки программного комплекса, расширяющего возможности классического 2D симулятора FEMM в трёхмерное пространство. Ядро системы — автоматизированный пайплайн, преобразующий 3D CAD-модель (STL) в серию 2D сечений, выполняющий их анализ в FEMM через LUA-скрипты и реконструирующий объёмную картину поля (например, магнитной индукции B). Ключевой инновационный элемент — интеграция DeepSeek API в качестве интеллектуального аналитика, который оптимизирует план срезов на основе геометрии модели, сокращая вычислительные затраты. Результатом является интерактивный 3D визуализатор, позволяющий исследовать поле произвольными сечениями. Документ служит одновременно white paper, описывающим методологию, и техническим заданием для привлечения соразработчиков.
1. Введение: Проблематика и Гипотеза
Традиционный инструмент инженера-электромагнитщика — FEMM (Finite Element Method Magnetics) — мощный, но ограниченный 2D плоскостью. Для анализа сложных 3D устройств (тороидальные трансформаторы, асимметричные сердечники, сборки Ш-образных пластин) требуется либо переход к дорогим 3D САПР (Ansys Maxwell, Comsol), либо ручное создание множества 2D моделей, что трудоёмко и не наглядно.
Ключевая гипотеза проекта: Объёмную картину электромагнитного поля в ряде практических случаев можно с достаточной точностью реконструировать из серии корректно выбранных 2D симуляций FEMM. Процесс выбора оптимальных сечений и интерпретации результатов может быть существенно автоматизирован с помощью современных языковых моделей (LLM), выступающих в роли инженерного консультанта.
2. Архитектура Системы
Система проектируется как модульное веб-приложение на Python, где каждый модуль решает свою задачу.
- Пользовательский Web-Интерфейс (Frontend): Доступ к системе через браузер.
- Модуль анализа геометрии и нарезки (Слайсер): Ядро предварительной обработки.
- ИИ-Аналитик (DeepSeek API): "Мозг" системы для оптимизации.
- FEMM-Движок: Выполнение расчётов.
- Модуль реконструкции и визуализации: Сборка итоговой 3D картины.
- Задача: Загрузка STL, автоматическое разделение тел, нарезка на слои, генерация управляющих скриптов.
- Технологии: trimesh, numpy.
- Ключевые алгоритмы:
- Сегментация связных компонентов: mesh.split() для автоматического выделения отдельных тел (сердечник, обмотка) из STL.
- Ray Casting для анализа: "Прощупывание" модели лучами для определения зон однородности, зазоров (ротор-статор).
- Нарезка на сечения: Получение контуров на заданных плоскостях.
- Генерация семантических LUA-скриптов: Преобразование контуров в минималистичный FEMM-код с комментариями.
- Задача: Визуальный контроль автоматической сегментации, назначение имён и материалов телам.
- Технология: Streamlit или FastAPI + React.
- Процесс:
- 3D-просмотрщик отображает тела разными цветами.
- Пользователь вводит имена (stator_core, coil_A) и выбирает материалы из загруженной библиотеки FEMM.
- Разметка сохраняется и используется при генерации LUA-скриптов.
- Задача: Исключить ошибки, связанные с несуществующими материалами.
- Реализация: Программное сканирование папки .../FEMM42/materials/, чтение .mat файлов и предоставление списка через веб-интерфейс.
- Роль: Не "вычислитель", а "инженер-консультант", анализирующий сводные данные.
- Оптимальная модель: deepseek-chat (базовая) для баланса скорости и рассуждений.
- Формат данных для ИИ: Не "сырые" STL или LUA, а структурированная сводка:
{
"model_type_hint": "toroidal_transformer",
"bounding_box": [[x_min, y_min, z_min], [x_max, y_max, z_max]],
"slice_analysis": [
{"z": 1.0, "area_core": 150.5, "area_coil": 45.2, "has_double_winding": true},
{"z": 2.0, "area_core": 151.1, "area_coil": 44.8, "has_double_winding": true}
]
}- Пример промпта: "Проанализируй данные геометрии. Если тело однородно (площадь сердечника меняется <5%), предложи одну оптимальную вертикальную плоскость для симуляции. Если нет — предложи координаты Z для N срезов. Ответ в JSON: {"reasoning": "...", "is_uniform": bool, "optimal_slices": [z1, z2, ...]}"
- Принцип: Полный отказ от GUI. Управление через консоль: femm.exe -lua-script="slice_1.lua".
- Автоматизация: Python-скрипт последовательно генерирует и запускает LUA-скрипты для каждого сечения, собирая результаты (через mo_getpointvalues) в текстовые файлы (CSV).
- Задача: Объединение данных со всех срезов в единое 3D представление и создание инструмента "секущей плоскости".
- Алгоритм:
- Сборка 3D воксельной сетки: Интерполяция данных с послойных 2D сеток в общую 3D матрицу (scipy.interpolate.griddata).
- Ray Marching для визуализации сечения:
- Пользователь задаёт произвольную плоскость в 3D-сцене.
- Для каждого пикселя на этой плоскости выпускается луч, проходящий через 3D-массив данных.
- Значения поля вдоль луча аккумулируются (например, усредняются) и присваиваются пикселю.
- Формируется 2D тепловая карта — "срез" 3D поля.
- Технологии визуализации: plotly.graph_objects для изоповерхностей и интерактивного 3D, matplotlib для статичных 2D срезов.
Проект разбит на фазы, каждая из которых является проверяемым Proof of Concept.
Фаза 1: Доказательство работоспособности базового пайплайна (Python + FEMM)
- Эксперимент вручную: Создать простую 2D модель в FEMM, экспортировать данные поля, убедиться в их структуре.
- Автоматизация одного среза: Написать LUA-скрипт, воспроизводящий эту модель, и запустить его из командной строки.
- Нарезка простой 3D модели: Написать Python-скрипт, который загружает STL цилиндра, делает 2-3 сечения, генерирует для каждого LUA-скрипт и запускает FEMM. Сравнить результаты.
4. Анализ геометрии ИИ: Модифицировать скрипт, чтобы он передавал DeepSeek сводные параметры (габариты, объём, результаты рейкастинга) и получал рекомендации по количеству и положению срезов.
Фаза 3: Визуализация и создание прототипа интерфейса
5. Реконструкция 3D поля: Объединить данные 5-10 срезов простой модели, визуализировать их как точечное облако или изоповерхность.
6. Прототип веб-интерфейса: Создать минимальный интерфейс на Streamlit для загрузки STL, отображения 3D-геометрии и разметки тел.
5. Приглашение к Сотрудничеству
Мы ищем инженеров-программистов для совместной разработки open-source или коммерческой версии данного комплекса.
Нам интересен опыт в:
- Бэкенд на Python: Работа с 3D геометрией (trimesh, pyvista), научными вычислениями (numpy, scipy), асинхронными задачами.
- Веб-разработка: Создание интерактивных дашбордов (Streamlit, Plotly Dash, React+Three.js).
- Интеграция с CAE/САПР: Понимание работы FEMM, Ansys, или других симуляторов через API/скрипты.
- Машинное обучение / LLM: Оптимизация промптов, работа с векторными базами данных для контекста ИИ.
- Электротехника: Понимание физики процессов, требований к сеткам, интерпретация результатов (поля, потери, параметры).
Глоссарий
- FEMM (Finite Element Method Magnetics): Свободно распространяемая программа для решения 2D задач магнитостатики, теплообмена и др.
- LUA-скрипт: Скриптовый язык, используемый для автоматизации работы в FEMM.
- STL (Stereolithography): Формат файла, описывающий поверхность 3D объекта в виде сетки треугольников.
- Тороидальный трансформатор: Трансформатор, сердечник которого имеет форму тора (бублика).
- Связные компоненты (Connected Components): Группа треугольников в STL-модели, соединённых между собой, образующая одно физическое тело.
- Ray Casting: Метод трассировки лучей для анализа геометрии (например, определение наличия материала вдоль линии).
- Ray Marching: Метод рендеринга, используемый для визуализации объёмных данных (полей) путём "прохода" луча с накоплением значения.
- Воксель (Voxel): Элемент объёма, аналог пикселя в 3D.
- Изоповерхность (Isosurface): Поверхность в трёхмерном пространстве, на которой величина скалярного поля (например, |B|) постоянна.
- DeepSeek API: Программный интерфейс для доступа к языковым моделям DeepSeek.
Фаза 0: Подготовка и исследование (Неделя 1)
- Цель: Подтвердить техническую осуществимость ключевых операций.
- Шаг 0.1: Изучение FEMM LUA API.
- Действие: Создать простейший LUA-скрипт, который открывает FEMM, рисует круг, задаёт материал, расчитывает и сохраняет результаты в текстовый файл.
- Критерий успеха: Успешный запуск скрипта через femm.exe -lua-script=test.lua из командной строки.
- Шаг 0.2: Исследование STL-парсера.
- Действие: Написать Python-скрипт с использованием trimesh, который загружает простой STL (куб, цилиндр), отображает его и выводит базовые параметры (габариты, объем).
- Критерий успеха: Корректная загрузка и анализ геометрии.
- Цель: Создать рабочее ядро без интеллектуальной оптимизации.
- Шаг 1.1: Модуль слайсера (базовый).
- Действие: Разработать функцию, которая принимает STL-модель и координату Z, возвращает контур сечения в виде набора полилиний. Визуализировать результат с помощью matplotlib.
- Критерий успеха: Для цилиндра получить набор окружностей на разных высотах.
- Шаг 1.2: Генератор LUA-скриптов (для одного тела).
- Действие: Создать шаблонизатор, который преобразует контур сечения в валидный LUA-код для FEMM: создание геометрии, назначение простого материала (например, "Air"), добавление граничных условий, создание сетки и решение.
- Критерий успеха: Сгенерированный скрипт успешно рассчитывается в FEMM и создает .ans файл.
- Шаг 1.3: Интеграция "Слайсер -> Генератор -> FEMM".
- Действие: Написать главный скрипт, который для заданного списка Z-координат: 1) режет STL, 2) генерирует LUA-файлы, 3) последовательно запускает FEMM через subprocess.run().
- Критерий успеха: Получить набор файлов с результатами (например, B_field_slice_z10.txt) для 3-5 сечений простой 3D модели.
- Шаг 1.4: Парсер результатов FEMM.
- Действие: Написать функцию для чтения данных поля (используя mo_getpointvalues в LUA) из выходных файлов FEMM и сохранения их в структурированный формат (например, NumPy массивы с координатами X, Y и значениями B).
- Критерий успеха: Возможность построить 2D распределение поля для одного среза.
- Цель: Научить систему работать с многокомпонентными моделями.
- Шаг 2.1: Сегментация STL и веб-интерфейс для разметки.
- Действие: Использовать mesh.split() для автоматического выделения тел. Создать простейший интерфейс на Streamlit, который показывает 3D-модель (с помощью pyvista или plotly) с раскраской по телам и позволяет ввести для каждого тела имя и выбрать материал из списка.
- Критерий успеха: Возможность загрузить сборку (например, сердечник с катушкой), увидеть 2 тела и назначить им разные материалы из FEMM.
- Шаг 2.2: Усовершенствованный генератор LUA-скриптов.
- Действие: Модифицировать шаблонизатор для работы с несколькими телами и материалами. Интегрировать чтение библиотеки материалов FEMM (сканирование .mat файлов).
- Критерий успеха: Корректный расчёт модели, содержащей "Copper" и "M-19 Steel".
- Цель: Добавить интеллектуальную оптимизацию плана сечений.
- Шаг 3.1: Подготовка "суммаризатора" геометрии.
- Действие: Разработать функцию, которая анализирует STL (габариты, изменение площади сечения вдоль оси, наличие зазоров через Ray Casting) и формирует компактный JSON-отчёт, как описано в документе.
- Критерий успеха: Для конического объекта отчёт должен показать изменение площади >5%.
- Шаг 3.2: Настройка взаимодействия с DeepSeek API.
- Действие: Написать класс-клиент для работы с API. Создать системный промпт, описывающий роль "инженера-консультанта по электромагнитному моделированию". Протестировать на простых запросах.
- Критерий успеха: Получение осмысленного текстового ответа на вопрос о геометрии.
- Шаг 3.3: Связка "Суммаризатор -> ИИ -> План срезов".
- Действие: Интегрировать модули. Алгоритм: 1) Создать JSON-отчёт, 2) Отправить его в DeepSeek с промптом на выдачу optimal_slices, 3) Распарсить JSON-ответ и использовать список Z-координат для нарезки.
- Критерий успеха: Для равномерного тела ИИ предлагает 1 сечение, для неоднородного — несколько. Базовый пайплайн работает с этим списком.
- Цель: Создать интерактивное 3D представление поля.
- Шаг 4.1: Построение 3D воксельной сетки.
- Действие: Использовать scipy.interpolate.griddata для интерполяции данных со всех 2D срезов в регулярную 3D сетку (значение B в каждой воксели).
- Критерий успеха: Возможность получить значение поля в произвольной точке внутри области расчёта.
- Шаг 4.2: Базовая 3D визуализация.
- Действие: Визуализировать 3D сетку с помощью изоповерхностей (plotly.graph_objects.Isosurface) или срезов по осям.
- Критерий успеха: Интерактивный 3D-график, показывающий "облако" поля вокруг модели.
- Шаг 4.3: Инструмент "Произвольный срез" (Ray Marching).
- Действие: Реализовать алгоритм, где пользователь задаёт плоскость, а для каждого пикселя вычисляется интеграл/усреднение вдоль луча через 3D-данные.
- Критерий успеха: Возможность увидеть тепловую карту поля на сечении, не совпадающем с исходными симуляционными.
- Цель: Создать целостный прототип.
- Шаг 5.1: Разработка единого веб-интерфейса (Streamlit).
- Действие: Объединить все модули в одном Streamlit-приложении с пошаговым workflow: Загрузка STL -> Разметка -> ИИ-анализ -> Запуск расчёта -> 3D Визуализация.
- Критерий успеха: End-to-end выполнение полного цикла для тестовой модели.
- Шаг 5.2: Валидация и тестирование.
- Действие: Сравнить результаты реконструкции 3D поля соленоида/постоянного магнита с аналитическим решением или результатом полноценной 3D симуляции (если есть доступ). Оценить погрешность в зависимости от числа срезов.
- Критерий успеха: Подтверждение гипотезы о допустимой точности реконструкции для класса осесимметричных и слабонеоднородных задач.
- Шаг 5.3: Создание документации и репозитория.
- Действие: Выложить код на GitHub, написать README с описанием установки и примером использования. Подготовить краткое техническое описание (white paper) по итогам PoC.
- Оптимизация: Кэширование результатов, параллельный запуск FEMM.
- Расширение функционала: Поддержка других типов анализа (тепловой, электростатический), импорт источников тока из внешних файлов.
- Улучшение ИИ: Создание векторной базы знаний (RAG) с примерами оптимальных планов сечений для типовых деталей.
- Привлечение сообщества: Публикация статьи, выступление на профильных форумах, поиск соразработчиков по направлениям, указанным в документе.
Цель проекта: Создать прототип веб-приложения, которое автоматически генерирует 3D картину электромагнитного поля из 3D CAD-модели, используя послойный 2D анализ в FEMM и оптимизацию с помощью DeepSeek API.
Фаза 0: Подготовка и исследование (Неделя 1-2)
Цель: Подтвердить техническую осуществимость ключевых операций и настроить окружение.
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
0.1 | Изучение FEMM LUA API. | Добавить в скрипт сохранение данных поля (mo_getpointvalues) в текстовый файл. Это критично для следующего шага. | Успешный запуск из командной строки и получение файла с данными. |
0.2 | Исследование STL-парсера. | Использовать trimesh. Добавить проверку на водонепроницаемость (mesh.is_watertight) — это важно для корректной нарезки. | Корректный анализ и вывод объема, габаритов, статуса водонепроницаемости. |
0.3 | [Добавлен] Сканирование библиотеки материалов FEMM. | Написать функцию, которая читает папку .../FEMM42/materials/ и возвращает список доступных .mat файлов. | Список содержит актуальные материалы из установленной FEMM (например, "Copper", "M-19 Steel"). |
Цель: Создать рабочее ядро для однородного тела без интеллектуальной оптимизации.
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
1.1 | Модуль слайсера (базовый). | Использовать trimesh.section(). Визуализировать контур поверх 3D модели для проверки. | Для цилиндра на разных Z получаются корректные окружности. |
1.2 | Генератор LUA-скриптов. | Шаблон должен включать: 1) геометрию, 2) материал из списка (Шаг 0.3), 3) воздушную область, 4) граничные условия, 5) сетку, 6) сохранение данных в указанный файл. | Автоматически сгенерированный скрипт успешно рассчитывается и создает файл с данными. |
1.3 | Интеграция "Слайсер -> Генератор -> FEMM". | Добавить обработку ошибок (например, если FEMM не запустился). Использовать фиксированный список из 5 Z-координат. | Получен набор из 5 файлов B_field_slice_Z_XX.txt для простой модели. |
1.4 | Парсер результатов FEMM. | Данные сохранять в структурированном виде: NumPy массивы X, Y, B или словарь для дальнейшей интерполяции. | Возможность построить 2D тепловую карту поля для любого среза. |
Цель: Научить систему работать с многокомпонентными моделями (сборками).
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
2.1 | Сегментация STL и веб-интерфейс для разметки. | 1. Использовать trimesh.split(). 2. Добавить простой Ray Casting для подсветки зазоров. 3. Веб-интерфейс (Streamlit) должен показывать раскрашенную модель и форму для ввода имени/выбора материала для каждого тела. | Для сборки "сердечник в катушке" интерфейс показывает 2 тела, позволяет задать core (сталь) и coil (медь). |
2.2 | Усовершенствованный генератор LUA-скриптов. | Генератор должен: 1. Учитывать разметку из Шага 2.1. 2. Корректно назначать материалы из выпадающего списка. 3. Создавать отдельные объекты в LUA для каждого тела. | FEMM корректно рассчитывает модель с разными материалами, что подтверждается разницей в распределении поля. |
Цель: Добавить интеллектуальную оптимизацию плана сечений.
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
3.1 | Подготовка "суммаризатора" геометрии. | Анализ должен включать: 1. Изменение площади сечения вдоль оси (прогрев по 10-20 пробным срезам). 2. Результаты Ray Casting (определение "однородности"). 3. Формирование компактного JSON с ключевыми метриками. | Для тела сложной формы JSON показывает неоднородность. |
3.2 | Настройка взаимодействия с DeepSeek API. | 1. Использовать модель deepseek-chat. 2. Промпт должен включать строгий запрос на вывод в JSON. 3. Обрабатывать ошибки API (таймауты, неверный формат). | Получение ответа в формате {"reasoning": "...", "optimal_slices": [z1, z2]}. |
3.3 | Связка "Суммаризатор -> ИИ -> План срезов". | Интегрировать модули. Добавить фолбэк: если API не доступен, использовать равномерную нарезку. | Для тора ИИ предлагает 1-2 среза, для неоднородного тела — 5+. Система работает с этим списком. |
Цель: Создать интерактивное 3D представление поля.
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
4.1 | Построение 3D воксельной сетки. | Использовать scipy.interpolate.griddata с методом линейной интерполяции. Область интерполяции — bounding box модели + 20%. | Возможность запросить значение B в произвольной точке внутри области. |
4.2 | Базовая 3D визуализация. | Использовать plotly.graph_objects для интерактивного Isosurface или срезов по осям. | Пользователь может вращать, приближать 3D-график поля. |
4.3 | Инструмент "Произвольный срез" (Ray Marching). | Реализовать упрощенный вариант: для плоскости интерполировать данные из ближайших вокселей (не полноценный Ray Marching). | Возможность увидеть сечение поля в любой плоскости, не совпадающей с исходными. |
Цель: Создать целостный прототип и подтвердить гипотезу.
Шаг | Действие | Детализация и корректировки | Критерий успеха |
5.1 | Единый веб-интерфейс (Streamlit). | Workflow: Загрузка STL -> Автосегментация -> Разметка -> ИИ-анализ -> Запуск расчёта -> 3D Визуализация. Добавить индикатор прогресса. | End-to-end выполнение полного цикла для тестовой модели за <15 минут. |
5.2 | Валидация и тестирование. | 1. Количественное сравнение: рассчитать индуктивность соленоида через 2D FEMM и аналитически. 2. Качественное сравнение: визуально сравнить 3D реконструкцию с результатом из статьи или 3D софта (если есть). | Расхождение ключевых параметров (макс. индукция) <15% при использовании ≥5 срезов. |
5.3 | Создание документации. | 1. README.md: установка, запуск, пример. 2. ARCHITECTURE.md: описание модулей. 3. White Paper (краткое) с описанием метода, точности и ограничений. | Репозиторий на GitHub, который может собрать и запустить прототип новый пользователь. |
- Оптимизация: Кэширование запросов к ИИ, параллельный запуск FEMM, улучшение алгоритмов интерполяции.
- Расширение функционала: Поддержка других решателей (тепловой, электростатический), импорт внешних источников тока, более сложные граничные условия.
- Улучшение ИИ: Создание базы знаний (RAG) с примерами для типовых деталей (трансформаторы, двигатели).
- Привлечение сообщества: Публикация статьи с открытым кодом, выступление на профильных форумах, поиск соразработчиков.
