Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.
Генератор CAD-кода научили учитывать не только форму детали, но и её поведение под нагрузкой. В препринте, который ещё не рецензировали, команда University of Science and Technology of China получила почти четырёхкратный перевес специализированной модели над проприетарными моделями с прямым запросом. PhyCAD переносит инженерную проверку в обучение, поэтому после него модель сразу выдаёт CadQuery-программу без цикла исправлений через симулятор.
Верификатор превращает инженерные требования в сигнал для обучения
Обычная генерация Text-to-CAD проверяет, похожа ли полученная геометрия на образец и выполняется ли программа. Этого недостаточно для детали, которая должна выдерживать заданную нагрузку: небольшое изменение толщины или расположения отверстия может сохранить внешний вид, но повысить напряжение или смещение.
PhyCAD получает описание геометрии, допустимые диапазоны размеров, свойства материала, нагрузки, граничные условия и предельные значения физических параметров. Модель пишет программу на CadQuery, а автоматический верификатор последовательно проверяет её.
Сначала код должен безопасно выполниться, построить корректное твёрдое тело и пройти экспорт с повторным импортом STEP. Затем система сверяет габариты и наличие требуемых элементов конструкции. Только после этого она строит конечно-элементную модель и вычисляет напряжение, максимальное смещение и массу.
Для напряжения берут 99-й процентиль по конечным элементам, взвешенный по объёму. Такой показатель меньше зависит от единичных численных выбросов, чем абсолютный максимум, но всё ещё отражает зоны с высокой нагрузкой.
Датасет строят как набор обратных инженерных задач. Из исходной детали убирают точные размеры и результаты симуляции, оставляя смысловое описание формы, диапазоны, условия нагрузки и ограничения. Модель должна найти допустимую геометрию и снизить её массу, а не восстановить единственный скрытый образец.
Иерархия наград не даёт массе компенсировать сломанную деталь
Плоская сумма наград создаёт неверный приоритет. Модель может получить высокий балл за малую массу или близкие габариты, хотя программа не строит тело либо деталь не выдерживает нагрузку.
PhyCAD делит кандидатов на четыре уровня: код не построил CAD-модель; модель построена, но не прошла геометрию; геометрия верна, но физические требования нарушены; все ограничения выполнены. Переход на следующий уровень всегда важнее улучшения внутри текущего.
Внутри каждого уровня кандидатов сравнивают только с равными. Для неработающего кода учитывают полноту программы и продвижение к экспорту. Для корректной геометрии измеряют близость к ограничениям по напряжению, смещению и массе. Среди допустимых деталей модель получает преимущество за меньшую массу и запас по физическим пределам, причём запас перестают поощрять после 10%.
Сигнал объединяет место кандидата в иерархии и его ранг по отдельным критериям. Вес уровней выбран так, чтобы лучший результат внутри слабого уровня не мог обойти худший результат следующего уровня. Именно это отличает метод от обычного GRPO, где разнородные награды сводят в одну величину.
Метод меняет архитектуру обучения, но не заменяет инженерную проверку
После обучения с учителем доля проектов, одновременно прошедших геометрические и физические проверки, составляла от 21,76 до 37,36%. После обучения с иерархическим сигналом диапазон вырос до 39,49–58,05%. Лучший результат среди проприетарных моделей с прямым запросом составил 15,51%, однако это сравнение специализированного обучения с работой без такой настройки.
Контрольный опыт показал, зачем нужна иерархия: обычный GRPO повысил долю корректно построенных CAD-моделей, но ухудшил совместное прохождение геометрии и физики относительно обучения с учителем. Иерархическая версия, напротив, почти удвоила долю допустимых проектов на той же базовой модели.
Проверку провели на пяти открытых моделях и отдельном наборе из 3373 задач. Исходный корпус включал 77 067 деталей, прошедших полный конвейер CAD и конечно-элементного анализа. Задания в основном описывали физические ограничения; разные материалы и более широкий инженерный замысел систематически не исследовали.
Для продуктовой команды ценность работы не в готовой универсальной модели, а в схеме обучения. Если требования можно проверить программно, стоит отделить обязательные стадии допуска от критериев оптимизации: сначала исполнимость и безопасность, затем геометрия и физика, после них масса или стоимость.
Подход особенно уместен для повторяющихся классов деталей, где можно собрать большой набор задач и автоматически запускать CAD–CAE-конвейер во время обучения. На этапе применения симулятор модели не нужен: она генерирует программу напрямую. Для новых материалов, нагрузок и типов конструкций результаты работы не подтверждают переносимость, поэтому итоговый CAD всё равно должен проходить штатную инженерную проверку.
Источники
Иллюстрация: рисунок из статьи «PhyCAD: Physics-Aware Text-to-CAD Generation via Hierarchical Reinforcement Learning», Yuxin Cui, Weijie Zheng, Zhengyang Li и др., CC BY 4.0
Похоже на вашу задачу?
Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.
