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P1-P4回顾与P5规划.md

P1-P4回顾与P5规划.md 21 KB
文件歷史 原始文件

PCB 轴向磁通电机自动化仿真系统 — P1~P4 全历程回顾与 P5 规划

交接文档：供新会话接续开发 P5 使用。本文汇总 P1~P4 各阶段的规划、设计、验证事实，并给出 P5 规划与开工指引。 生成日期：2026-08-30　|　基线：git HEAD 11630bf（工作区仅剩用户自建论文目录未入库）

0. 如何使用本文档

  • 新会话开工 P5 前：先读本文档「§2 系统全景」「§6 已知遗留」「§7 P5 规划」「§8 开工指引」，再按 §8 的必读清单进入项目。

  • 本项目所有设计/计划/记录的权威来源（按优先级）： | 文档 | 内容 | |---|---| | AGENTS.md | AI 工具工作说明 + 硬性工程约束 + 项目纪律（必读） | | docs/KNOWLEDGE_BASE.md | 核心知识库（环境事实/参数语义/探测技术/SOP/已踩坑） | | PCB轴向磁通电机自动化仿真系统设计方案介绍.md | 设计方案 V2.0（含附录 B 实现现状对照） | | docs/PLATFORM_DESIGN_V2.md | 平台化升级设计（短板 S1~S8 → 批次） | | docs/P3_IMPLEMENTATION_PLAN.md / docs/P4_IMPLEMENTATION_PLAN.md | P3/P4 实施计划 | | docs/TEST_RECORDS.md | 测试记录 TEST-001~015 | | README.md | 里程碑、阶段路线图、快速开始 |

  • 命名澄清（历史批次名有重叠，务必区分）：

    • Phase 1~4：原设计方案路线图的四个阶段（P1 最小闭环 / P2 Web 方案系统 / P3 AI 闭环 / P4 Web AI 集成+部署），已全部完成。
    • 平台化批次（P3 期 + P4 期）：以 src/afmcore 共享核心层为主线的升级工作。P3 期（commit 用 p3-m1..m6）完成策略层/调度/闭环；P4 期（commit 用 p4-m1..m5）完成 Schema 统一/文档/EXE/前端收敛曲线/L0 上提。
    • P5：本文 §7 规划的新一轮开发，尚未开工。

1. 系统全景

1.1 一句话定位

面向 PCB 定子轴向磁通电机（AFM）的双系统解耦、可插拔工具、可配置拓扑、可扩展策略的自动化仿真平台：Web 端生成/优化方案 → 本地 EXE 执行仿真 → 结果入库 → 经验库反哺，AI 全程辅助。

1.2 双系统架构（已落地）

系统一（Web 端，联网/AI）                   系统二（本地 EXE，离线可跑）
┌──────────────────────────┐             ┌──────────────────────────┐
│ FastAPI + Vue3 + SQLite   │   REST 契约  │ headless 执行器           │
│ 方案生成（规则+AI+经验库）  │◄───────────►│ (PyInstaller 打包 EXE)     │
│ adaptive 闭环 / 分析 / 报告│  task_contract│ MotorCADAdapter → Motor-CAD│
└────────────┬─────────────┘             └──────────────────────────┘
             │ 共享核心层 src/afmcore/（单一事实源，纯 Python，双端引用）
             │ metrics(25项) / topology / adapters / strategies / l0 / plan_schema

1.3 当前状态快照（2026-08-30）

维度 状态
P1~P4（Phase 1~4 + 平台化批次） ✅ 全部完成
真实 Motor-CAD 全链路 ✅ 已实测（连接/计算/导出/解析，TEST-002/003/010）
平台化共享核心层 ✅ metrics/topology/adapters/strategies/l0/plan_schema 单一权威
adaptive 闭环（Web 智能层+执行层） ✅ 打通（P3-M6 + 本轮 P4）
本地 EXE 打包 ✅ dist/PCB-AFM-Executor.exe（12.6MB，冒烟通过）
前端全量 build ✅ build 全绿（P5-M1 清零，vue-tsc 0 错误，2026-08-30）
EXE 配置化（config.json） ✅ P5-M2 完成（executor_config.json + mock 分支修复，TEST-017）
真实 EXE 内 Motor-CAD COM 验证 ✅ 本机单点已验（TEST-018，167.5s，数值与 TEST-010 一致）；短扫描/多实例待目标机

2. P1~P4 阶段回顾

2.1 Phase 1（最小闭环）— 全部完成

里程碑 内容 设计要点 验证结果 Commit
M1 环境验证 + 单工况仿真脚本 Motor-CAD 前台可见、参数回读校验 连接/计算/导出/解析跑通 75347b6
M2 参数扫描引擎（单/多参数） 每点基线重载、逐点落盘、中英文字段别名 气隙扫描 3 点：转矩 0.4677~0.5663Nm、效率 84.93~86.35%，物理趋势符合预期 a43d971
M3 方案 JSON 接口 + 本地 PySide6 GUI 方案 Schema、GUI 加载/监控 方案回写 cbd9402
M4 经验库雏形 + 反馈闭环 SQLite 经验库、相似检索 反馈闭环 f20bef9

验证记录：docs/TEST_RECORDS.md TEST-001（连接探测，发现 export_results API 兼容问题）→ TEST-002（修复后全流程，磁场计算 138.1s/点）→ TEST-003（指标解析 7→14 项，暴露 tavg_nm/ripple 缺口）。

2.2 Phase 2（Web 端方案系统）— 全部完成

里程碑 内容 设计要点 验证 Commit
P2-M1 Web 基础框架 FastAPI + Vue3 + SQLite + CRUD API + 双系统 API 客户端 基础 API 1ea7653
P2-M2 边界条件输入 + 方案编辑器 规则引擎（参数注册表/范围推荐/方案生成） 生成方案 a95c0db
P2-M3 经验库 Web 端 + 分析仪表盘 ECharts 趋势/Pareto/敏感性 仪表盘 9885437
P2-M4 双系统 API 联调 + 知识库管理 经验库 CRUD/导入、系统二客户端增强 联调 25ee19f
P2-M5 Phase 2 验收 自动化测试 + 前端人工验收 + 文档 验收 0df69f2
P2-补丁 前端全面中文化 + Dashboard 修复 — — 2660df7

2.3 Phase 3（AI 驱动智能仿真闭环）— 全部完成

基于第三方专家评审意见，仿真策略从"固定批量 DoE"升级为"多保真度 + 可行性优先 + 批量自适应闭环"，引入 Kimi k3。

里程碑 内容 设计要点
P3-M1 AI 服务层基础架构 Kimi 客户端（https://api.kimi.com/coding/v1，模型 k3）+ JSON Schema V2 + 多保真度框架（L0 解析→L1 磁路→L2 2D FEA→L3 3D FEA→L4 瞬态热耦合）
P3-M2 L0 解析预筛选 + 可行性优先搜索 14+ 约束检查（几何/电气/热/制造）+ LHS 初始采样 + 主动学习批量选点 + 局部信任域精修
P3-M3 AI 方案生成器 自然语言 → 结构化仿真方案（扫描变量/策略/验收准则）
P3-M4 AI 结果分析师 + 多保真度校准 置信等级 A~D（保真度40%+样本密度25%+收敛性25%-异常惩罚10%）+ 六类收敛判据
P3-M5 经验库 AI 增强 + 批量自适应闭环 经验提取 + 闭环验收
P3-M6 Web 端执行桥 + 路由整合 AdaptiveLoop 补齐 submit_batch_to_executor()，把批次打包为 Task 交本地执行器（768a883）

P3 能力：32 个 P3 API 端点；自然语言→AI 方案→L0 筛选→主动搜索→仿真→AI 分析→经验提取→下一批的完整闭环。

P3 平台化（src/afmcore 第一批~第三批）：

  • 第一批：metrics.py（25 项指标+归一化解析器，修复 tavg_nm/ripple 缺口）+ adapters/（SimulationAdapter ABC + 注册表 + MotorCADAdapter）→ TEST-004
  • 第二批：topology.py（SSSR 8 组 37 项参数体系，DRSS/SDSR 预留）+ task_executor 切换 get_adapter → TEST-005（36 断言）
  • 第三批：strategies/（full_factorial/lhs/adaptive）+ Task 模型扩展 + 调度契约统一 + 执行器批次/多实例 → TEST-006~011

P3 遗留处理（本轮 P4 期初，4 commit）：

  • 并发原子认领：dispatch_task 改 SQLAlchemy 条件 UPDATE（8 线程竞争恰 1 win）→ fb3a505 + d525a4b
  • 断点恢复：FeasibilityFirstSearch.import_state() + AdaptiveLoop.export/restore + /loops/{id}/export、/loops/import → 4dcc627
  • ASCII 纪律：plans.py + fixed_params_template.py 中文串转 \uXXXX → 3caecd1
  • 环境依赖测试：test_api_client.py 真实链路 → TEST-013

2.4 Phase 4（Web AI 集成 + 双系统闭环 + 批量调度 + 部署）— 全部完成

里程碑 内容 验证要点
P4-M1 前端 AI 功能集成 6 个 AI 页面 + API 封装 + 通用组件
P4-M2 双系统任务下发与回传 Web 创建任务 → 本地执行器轮询领取 → 执行 → 上报 → 回传 → 存储展示
P4-M3 批量调度 + 实时监控 + 增强版 MotorCAD 核心 优先级队列(1-10) + 最大并行(2) + 依赖 + 断点续跑；16 项鲁棒性措施
P4-M4 高级可视化 + 自动报告 Pareto/收敛/雷达/热力图 + Word/JSON 报告
P4-M5 部署打包 Docker + docker-compose + nginx + Windows 部署脚本
P4-补丁1 export_results 兼容（pymotorcad 0.8.8 需 solution_type） f3b492a
P4-补丁2 指标别名扩展（12→20）+ 弹窗抑制 6a8bc80

真实 Motor-CAD 实测（MARS-12S10P，5000rpm）：效率 86.06%、总损耗 41.945W、磁场计算 138.1s/点（TEST-002/003/010）。

第三方代码评审修复（V1.4）：20+ P0 项（指标单一事实源 A1 / mock 假数据禁上报 A2 / BatchScheduler 死锁 B1 / 六类收敛判据全接入 C2 / L0 最低覆盖 C3 / 6 页面 994 处中文还原 D1 / .dockerignore 防密钥 E1 / 全仓库状态统一 "OK"/"FAILED" / 75 文件纯 ASCII）。详见 docs/CODE_REVIEW_RESPONSE.md。

2.5 P4 平台化批次（本轮，commit p4-m1..m5）— 全部完成

用户要求："先处理遗留 → 写 P4 计划 → 直接做 P4"。按 docs/P4_IMPLEMENTATION_PLAN.md 五件套实施。

批次 内容 设计要点 验证
P4-M1 方案 Schema 单一权威 src/plan_schema.py 增 parse/validate 入口 + min_value/max_value 别名容错 + require_model_path 分级；web main.py 注入 repo root，plans/ai_plan 接入校验（400/422） test_p4_schema.py 7 组全过
P4-M2 文档 V1.1→V2.0 设计方案追加"附录 B 实现现状对照"（蓝图 vs 实现逐项映射） README 引用同步
P4-M3 EXE 打包 build_executable.ps1（PyInstaller onefile，paths=src+root，collect-all ansys.motorcad）；执行器加 --version/--self-test dist/PCB-AFM-Executor.exe 12.6MB 冒烟通过
P4-M4 前端 adaptive 收敛曲线 search state 增 points_history（逐评估点 id/batch/params/objective/feasible）+ AdaptiveOptimize.vue echarts（可行/不可行散点 + 当前最优 step 折线） test_p4_m4_convergence.py 5 组全过；vue-tsc 0 错误
P4-M5 L0 上提共享核心 L0PreScreeningEngine 迁 src/afmcore/l0/prescreening.py（唯一实现，纯 stdlib），web 薄 re-export 兼容 6 处调用点 test_p4_m5_l0.py 8 组全过；closed_loop/convergence 补 repo-root path 后全绿

P4 批次验证汇总：P4 acceptance / schema / m4 / m5 / P2(36) / M6 / checkpoint / concurrency / closed_loop 全量回归绿；全量 py_compile 0 失败；ASCII 0 违规。详见 TEST-014/015。

3. 核心架构与设计决策（平台化主线）

3.1 共享核心层 src/afmcore/（单一事实源）

模块 职责 扩展方式
metrics.py 25 项指标定义 + 归一化解析器（唯一权威） 加一项（key/label/alias/direction）所有消费端自动生效
topology.py 拓扑注册表（SSSR 8 组 37 项，DRSS/SDSR 预留） 注册参数体系 + 模板 + 默认规则
adapters/ SimulationAdapter ABC + 注册表 + MotorCADAdapter 实现 ABC + 注册 tool_name（Maxwell/JMAG 即插）
strategies/ full_factorial / lhs / adaptive 三实现 注册新策略类
l0/prescreening.py L0 解析预筛选（14+ 约束，纯 stdlib） 加约束检查项
plan_schema.py 方案契约 V2 单一权威 经 parse/validate 入口统一校验

分层约束：共享层不依赖 Motor-CAD/Web/GUI 具体实现；Web 不直接调 Motor-CAD；本地执行器不依赖 AI。

3.2 双系统解耦与任务契约

  • 状态机：pending → dispatched → running → completed / failed / cancelled（web/backend/app/services/task_contract.py）
  • 认领：dispatch_task 条件 UPDATE + rowcount（并发原子，多执行器恰好一次）
  • 断点：/loops/{id}/export + /loops/import（进程重启恢复搜索状态）
  • 执行器：scripts/task_executor.py（多实例 --instances N，adapter 驱动，point_id 回填）

3.3 Adaptive 闭环链路（P3-M6 打通，全链路验证过）

AI 方案（Kimi，空 key 降级纯定量）→ L0 预筛选 → 初始 LHS 采样
  → active learning 选批（search.select_next_batch，含信任域）
  → submit_batch_to_executor（打包为 adaptive_batch Task：loop_id/batch_id/point_ids）
  → 本地执行器认领/求解（mock 或真实 Motor-CAD）
  → report_results 回填（point_id 对齐）→ 分析 → 经验库 → 收敛/预算耗尽 → 结束

3.4 关键工程决策（沉淀为纪律）

  1. 纯 ASCII 源码：.py/.ps1 全 ASCII，中文 \uXXXX 或进 Markdown（rg -n "[^\x00-\x7F]" --glob '*.py' --glob '*.ps1' . 检查）
  2. 运行前 Git 提交 + preflight：启动 Motor-CAD 求解前仓库必须干净
  3. Motor-CAD 实例管理：open_new_instance=True + set_visible(True)；每点 load_from_file 基线重载防污染
  4. 参数回读校验：set_variable 后 get_variable 回读，math.isclose 不一致标记 FAILED
  5. 结果逐点落盘：CSV flush + fsync，失败点记录继续
  6. 生成物不入库：output/ runs/ build/ dist/ *.log *.spec 一律 .gitignore
  7. 阶段完成必更新 README + 测试必留痕（TEST_RECORDS.md）

4. 验证体系

4.1 测试脚本清单（scripts/test_*.py，均可独立运行，exit 0 = PASS）

脚本 覆盖 关联批次
test_platform_registry.py 指标/拓扑/适配器注册表 36 断言 P2 平台化第二批
test_p3_unit_edge.py 单元边界（正常/边界/异常/空值） P3 收尾
test_p3_orchestrator.py AdaptiveOrchestrator 编排 P3-M2
test_p3_m4_contract.py 任务契约状态机 P3-M4
test_p3_concurrency.py 并发原子认领（8 线程恰 1 win） P3 遗留
test_p3_checkpoint.py 断点导出/恢复/续跑 P3 遗留
test_p3_closed_loop.py HTTP 全链路闭环（真实 uvicorn 子进程） P3-M5
test_p3_adaptive_execution.py Web AdaptiveLoop + 执行桥全闭环 P3-M6
test_p4_acceptance.py P4 验收 37 项 P4
test_p4_schema.py plan_schema 单测 + web 接入 P4-M1
test_p4_m4_convergence.py points_history 收敛数据源 P4-M4
test_p4_m5_l0.py L0 上提一致性 P4-M5
test_robust_solver.py / test_executor_m3.py / test_api_client.py 求解/执行器/API 客户端 各期

⚠️ P4-M5 后注意：脚本若 from app.xxx import 且经 l0 re-export 触达 src，必须同时把 repo root 加入 sys.path（sys.path.insert(0, _ROOT)）。

4.2 真实 Motor-CAD 验证（非 mock，需 license）

记录 内容 关键数据
TEST-002 全流程修复后 磁场计算 138.1s/点，弹窗问题解决
TEST-003 指标解析扩展 7→14 项；back_emf 7.898→11.15V（字段匹配修正）
TEST-010 P3-M5 真实烟雾 连接→基线加载→求解→21 指标解析，back_emf=11.15V 与历史一致

4.3 环境依赖（无法自动化，如实标注）

  • 真实 Motor-CAD 求解依赖 license server（ANSYSLMD_LICENSE_FILE=1055@localhost）
  • EXE 内真实 Motor-CAD COM 连接需目标机验证（打包自检 --self-test 用 mock 单点，只验证依赖打包完整）
  • AI 分析依赖 Kimi API key（无 key 自动降级纯定量，已门控）

5. 已知遗留 / Backlog（P5 输入）

# 项 现状 影响
B1 前端全量 build 类型错误 vue-tsc 报 PlanDetail/ProjectDetail/ProjectList 等 axios .data 类型错误（未触碰的历史遗留） npm run build 不过；M4 改动文件本身 0 错误
B2 真实 EXE 验收 EXE 打包冒烟过，但打包内 Motor-CAD COM 连接未在目标机实测 系统二交付物未端到端确认
B3 adaptive 批次点可视化 收敛曲线已上线（P4-M4）；批次点状态可视化、L0 预筛选前端视图未做 闭环可视化不完整
B4 设计蓝图高级管线 蓝图（§6：Morris 筛选/Kriging 代理/NSGA-II 多目标/精确 FEA 验证）未落地，当前为 full_factorial/lhs/adaptive 全局多目标优化能力缺失
B5 多物理场 L2 接口预留，热/结构未接入执行 平台覆盖度
B6 多工具适配器 SimulationAdapter 接口就绪，仅 MotorCAD 实现 无法切 Maxwell/JMAG
B7 Docker 部署回归 部署方案文档有，容器化未在本轮重验 交付形态
B8 双系统单机一键启动 手动分步启动 易用性

6. P5 规划

6.1 P5 目标

平台化深化 + 真实交付闭环：把已完成的"平台化骨架"打磨成可交付、可扩展、可验证的正式版本——质量地基清零（前端 build）、真实 EXE 验收、可视化补全、蓝图高级能力落地、多工具/多物理场扩展、一键交付。

6.2 批次划分（建议顺序，依赖驱动）

批次 内容 目标 关键验收 依赖
P5-M1 前端 build 清零 修复既有 vue-tsc 类型错误（axios .data、响应类型统一），建立"build 必须绿"基线 ✅ npm run build 全绿（vue-tsc 0 错误，2026-08-30，TEST-016）；CI 可加 B1
P5-M2 真实 EXE 验收 目标机（license 就绪）用 dist/PCB-AFM-Executor.exe 跑通单点+短扫描；EXE 配置化（config.json：web 地址/model 路径/日志/实例数） ✅ EXE 配置化完成（executor_config.json + mock 分支修复，TEST-017）；✅ 真实 COM 单点端到端本机已验证（TEST-018，tavg/eff 与 TEST-010 一致）；短扫描/多实例待目标机 B2
P5-M3 adaptive 可视化补全 批次点状态可视化（每批进度/分布）+ L0 预筛选结果前端视图 + adaptive 循环运行期状态推送（轮询增强） ✅ 三视图上线（batch_summary+l0_summary+3s轮询，TEST-019）；WebSocket 待后续 P4-M4
P5-M4 策略层高级管线 Morris 灵敏度筛选（纯 stdlib，注册为 morris）+ 代理模型引导（IDW 纯 stdlib 替代 Kriging，环境无 scipy，注册为 surrogate_guided）+ 预算自适应批次大小 ✅ 2 新策略注册+32 测试+冒烟收敛（TEST-020）；Kriging/NSGA-II 待后续（需 scipy） B4
P5-M5 多工具适配器 MaxwellAdapter/JMAGAdapter mock 实现 + 注册 + 执行器 tool 动态 import；真实接入标注环境依赖（需 Maxwell+PyAEDT / JMAG+jmagpy） ✅ get_adapter("maxwell"/"jmag") mock 链路可跑（TEST-021，22测试）；真实接入待目标机 B6
P5-M6 多物理场 L2 接入 metrics.py 扩10项(热6+结构4,自动生效) + robust_motorcad enable_thermal 开关 + report_generator 按域分组模板化 ✅ 热/结构指标入库与报告展示（TEST-022，20测试）；真实热求解待模型配置 B5
P5-M7 平台化交付 Docker/docker-compose 回归 + 双系统单机一键启动脚本 + 配置化（config/）+ 部署文档更新 一键启动端到端可用 B7/B8

6.3 每批验收与风险

风险 应对
前端 build 既有错误量大 P5-M1 先做基线快照（错误清单固化），逐文件修复，不追求一次全清
真实 Motor-CAD/license 环境不可用 P5-M2 用 mock + --self-test 先验依赖完整性，真实验证记录为环境依赖项
Kriging/NSGA-II 引入新依赖 P5-M4 先评估（scikit-learn 是否已在环境），轻量实现优先，避免重依赖
多工具/多物理场真实接入不可行 接口 + mock 链路先行，真实接入标注环境依赖（与既有 Motor-CAD 同策略）
批次命名混乱 统一以 p5-mN commit，README/计划文档同步回填

7. 新会话 P5 开工指引

  1. 先读：AGENTS.md → docs/KNOWLEDGE_BASE.md → README.md → 本文件 §6/§7 → PCB轴向磁通电机自动化仿真系统设计方案介绍.md（附录 B）→ docs/PLATFORM_DESIGN_V2.md
  2. 确认基线：git status 干净（除用户自建目录）、HEAD = 11630bf
  3. 跑一遍回归：python scripts/test_*.py 全量（P2 36 / P4 三件套 / P3 闭环类），确认起点绿
  4. 纪律提醒：
    • 新 .py/.ps1 纯 ASCII；中文进 .md
    • 每批完成 → 更新 README + TEST_RECORDS + 提交（type(scope): description）
    • 真实 Motor-CAD 求解前 git 必须干净（preflight）
    • 无法实测的必须标注"无法执行此测试，以下为推理/建议"
  5. 从 P5-M1 开始（质量地基优先），每批验收清单过完再进入下一批。

本文档基于已验证事实整理（git log + README + TEST_RECORDS + 设计方案 V2 + 平台设计 V2），P5 规划为建议路线，可结合新会话调研调整。