人工智能AI AgentAI 技能/插件MCP 服务工作流自动化【免费下载链接】CAE-Agent-Hub项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CAE-Agent-Hub点击查看免费下载CAE-Agent-Hub 是一个把多种 CAE 求解器CalculiX、Abaqus、Ansys、COMSOL 等通过 MCP 暴露给 AI 助手的开源中枢。它的CalculiX MCP内置了两阶段结构尺寸优化工具先用Latin HypercubeLHS拉丁超立方扫参粗筛再用坐标下降精修在应力、位移和固有频率约束下自动减薄壳体厚度帮助你在几分钟内把结构减重 40% 以上而无需手写任何优化代码。为什么尺寸优化值得先学在做减重设计时工程师通常面对三个经典约束应力约束最大 von Mises 应力不能超过许用值默认 250 MPa位移约束最大变形不能过大默认 1.5 mm共振约束一阶固有频率不能掉到激励频率附近避共振。传统做法是手动改厚度、跑一遍、看结果、再改……重复几十次。CAE-Agent-Hub 把这个循环自动化了每次评估都是一次真实的ccx求解优化器负责改哪里、改多少收敛条件透明连续两轮减重不足 1% 即判定收敛预算耗尽也只会返回找到的最优可行点而不是报错失败。需要说明的边界这是尺寸/参数优化只改标量卡片不动网格和几何适用于壳/梁模型实体单元没有厚度可调需要用到拓扑优化那是另一类问题。一键上手注册 MCP 服务器优化能力由 mcp_server.py 提供共 8 个工具核心是 optimize_structure_tool。快速配置步骤进入 MCP/CalculiX/ 目录创建虚拟环境并安装依赖mcp、meshio、numpy等详见 README 的 Install 一节单独安装 CalculiX把ccx放入 PATH 或设置CCX_EXE环境变量参照 mcp_config.example.json 把服务器注册到你的 MCP 客户端如 Codex、VS Code Copilot调用fea_health工具确认ccx可执行文件已被探测到。之后你就可以直接用自然语言让 AI 助手跑优化了。第一步找出可优化的设计变量优化前先用list_design_vars_tool列出.inp文件里所有可调的标量设计变量壳厚、梁截面、材料 E/ν/密度、载荷幅值每个变量都带一个var_id定位器如shell.PLATE.thickness。这一步的实现见 tools/inp_parser.py。以仓库自带的公开基准 bracket.inp 为例——一块 120×40 mm 的钢制 S4 壳板一端固支、另一端横向受载用 gen_bracket.py 可重新生成它的初始厚度为 5 mm。第二步启动 LHS 扫参 坐标下降两阶段优化调用optimize_structure_tool时只需要三样东西参数含义示例path模板.inp路径不会被修改examples/bracket.inpvariables各变量搜索范围[下限, 上限]{shell.PLATE.thickness: [2.0, 8.0]}constraints约束列表可省略默认应力250 MPa 且位移1.5 mm见下文n_lhs第一阶段 LHS 采样点数8max_solves总求解次数预算用来控制墙钟时间18优化循环的实现核心在 tools/optimizer.py两个阶段分别对应 _latin_hypercube 和 _coord_step阶段一LHS 粗扫。把每个变量的搜索区间切成n_lhs个等分层每层放一个均匀采样点再独立随机排列。相比纯随机采样同样 8 个点的 LHS 覆盖更均匀小样本下就能快速看到整个盒子哪里可行、哪里最轻。阶段二坐标下降精修。从阶段一的最优点出发逐个变量朝下界试探更薄 更轻如果当前点不可行则朝上界试探以恢复可行性。每次试探先跳边界被拒绝就对该区间反复二分直到逼近可行边界——每一步都有明确的物理含义把这截减薄再复查应力和挠度而不是黑箱梯度。收敛判据所有约束满足且连续两轮质量改善小于 1%或max_iters/max_solves预算用尽此时返回找到的最轻可行点不是失败。实战案例一应力 位移约束下减重对bracket.inp直接跑默认约束应力 250 MPa、位移 1.5 mm输入厚度 5 mm把范围放宽到 2–8 mm 搜索结果最优厚度≈ 4.1 mm减重≈ 48%应力与位移双双达标实战案例二共振约束下避振减重如果你的结构有激励频率需要保证一阶固有频率高于某下限就换用带*FREQUENCY步的模态 deck比如 plate_modal.inp300 mm 钢制悬臂板、5 阶模态步由 gen_plate_modal.py 生成optimize_structure_tool( pathexamples/plate_modal.inp, variables{shell.PLATE.thickness: [2.0, 8.0]}, constraints[{metric: freq_1_hz, op: , value: 30.0}], n_lhs5, max_solves24, )结果厚度从 4 mm 减到≈ 3.23 mm减重 ≈ 19%一阶频率落在 30.4 Hz——刚好卡在 30 Hz 共振下限之上。这个结果与 Euler-Bernoulli 手算解析最优解 t* ≈ 3.23 mm 几乎完全吻合是很好的验证点。⚠️一个常见坑静力 deck 只报应力/位移模态 deck 只报频率——把应力约束混进模态优化会让所有点都不可行。优化器会给出缺少指标的明确告警而不是含糊地失败。看懂结果baseline、best、history工具返回一个结构化结果重点看三个字段baseline初始设计的质量、应力、位移best最优可行点含最终变量值、mass_reduction_pct减重百分比和最优 deck 路径history完整评估轨迹每次求解的变量取值与可行性方便你复盘优化路径另有converged/termination_reason/bound_limited告诉你它是真收敛还是预算用尽以及最优解是否已顶到搜索边界若是放宽 bounds 还能继续减。最优设计会自动保存为文件名.optimized.inp与输入同目录可以直接交给export_results_tool导出为result_mesh.json在仓库自带的 Text to CAE Viewer 中渲染查看减重后的网格与应力场延伸阅读与相关文件完整文档MCP/CalculiX/README.zh-CN.md优化器源码MCP/CalculiX/tools/optimizer.py求解器封装ccx 退出码不可信等实战契约MCP/CalculiX/tools/solver.py尺寸优化工作流技能Skill/calculix/calculix-sizing-optimization/SKILL.md优化器单元测试mock 求解器验证收敛逻辑MCP/CalculiX/tests/test_optimizer.py小结用 CAE-Agent-Hub 做结构尺寸优化只需要三步列出设计变量 → 给出搜索范围 → 一键跑两阶段优化。LHS 扫参保证小样本下覆盖充分坐标下降把最优点精确推到约束边界应力、位移、共振三类约束都能处理减重 40% 以上的结果可与手算解析最优解互相印证。所有求解均为真实 CalculiX 计算、完全开源自包含是新手入门约束驱动减重最短路径的一条完整实践链路。赞分享人工智能AI AgentAI 技能/插件MCP 服务工作流自动化【免费下载链接】CAE-Agent-Hub项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CAE-Agent-Hub点击查看免费下载相关推荐Flutter WanAndroid Widget尺寸与坐标获取RenderObject的深入应用Flutter WanAndroid Widget尺寸与坐标获取RenderObject的深入应用 想要在Flutter应用中精确控制UI布局和位置掌握 W移动开发前端终极CAD_Sketcher约束建模指南如何快速实现参数化几何设计终极CAD_Sketcher约束建模指南如何快速实现参数化几何设计 CAD_Sketcher是一款基于约束的几何草图绘制工具专为Blender设计它能帮桌面应用3D建模Ollama 如何用 format 参数加 JSON Schema 约束模型输出结构化 JSONOllama 如何用 format 参数加 JSON Schema 约束模型输出结构化 JSON 让模型稳定返回可直接解析的结构化数据是调用 Ollama A人工智能大模型模型推理服务本地部署上一篇30 seconds of code用 JavaScript 生成指定范围内的随机整数数组randomIntArrayInRange 全解析下一篇Zeroboot完全指南亚毫秒级VM沙箱如何重新定义AI Agent代码执行创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考