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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

基于CAD2024的AI辅助设计系统，创建一个能够自动优化机械零件设计的应用程序。系统应包含以下功能：1) 输入设计参数后自动生成3D模型；2) 使用AI算法分析结构强度并提出优化建议；3) 自动检测设计中的潜在制造问题；4) 生成材料用量和成本估算报告。界面要求简洁直观，支持参数化调整和实时渲染预览。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名机械设计工程师，最近体验了CAD2024的AI辅助设计功能后，发现它彻底改变了传统设计流程。下面分享这套系统在实际项目中的应用心得，以及如何快速通过InsCode(快马)平台实现类似功能的原型开发。

1. 参数化建模的智能化升级传统CAD建模需要手动绘制每个特征，而新系统只需输入基本参数（如轴径、孔距等），AI引擎就能自动生成符合行业标准的3D模型。实测输入一组齿轮参数后，系统在3秒内完成了包含倒角、键槽等细节的完整模型，比手动操作节省90%时间。

2. 结构强度分析的实时反馈设计支架零件时，AI会实时显示应力云图并标注薄弱区域。更惊喜的是，它能自动建议拓扑优化方案——比如在保持承重能力的前提下，通过镂空设计减轻了17%的重量。这种即时反馈让设计迭代效率大幅提升。

3. 制造可行性预检系统内置的深度学习模型能识别常见工艺问题。有次设计了一个深径比过大的孔结构，AI立即提示"钻削加工可能导致偏斜，建议改为阶梯孔"，并给出了修改方案。这避免了后期昂贵的模具返工。

4. 成本控制可视化每次修改设计后，右侧面板会自动更新材料用量和成本估算。选择不同材质（如铝合金/不锈钢）时，不仅显示价格差异，还会提示重量变化对运输成本的影响，让决策更全面。

1. 开发过程中的关键发现
2. AI建议的优化方案需要结合实际工况判断，比如某些减重设计可能影响抗震性
3. 参数约束设置要合理，过于宽松会导致生成方案偏离预期

4. 实时渲染对硬件要求较高，建议搭配云服务使用

5. 快速原型开发经验在InsCode(快马)平台测试类似功能时，发现其AI对话功能能快速生成基础代码框架。例如描述"创建一个接收参数返回3D模型的接口"，系统立即给出了Python示例代码和参数校验逻辑，省去了查阅API文档的时间。

对于这类需要持续运行的设计辅助系统，平台的一键部署特别实用。完成开发后，直接把包含模型生成、分析算法的服务部署成可访问的Web应用，客户打开链接就能体验完整功能，不需要配置本地环境。实测从代码完成到上线只需点击两次按钮，部署过程完全自动化。

这种AI+CAD的创新模式正在重塑行业。设计师可以更专注于创意和决策，而将重复性工作交给智能系统处理。建议有兴趣的同行先用InsCode(快马)平台快速验证想法，其低门槛特性特别适合尝试这类前沿技术组合。

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基于CAD2024的AI辅助设计系统，创建一个能够自动优化机械零件设计的应用程序。系统应包含以下功能：1) 输入设计参数后自动生成3D模型；2) 使用AI算法分析结构强度并提出优化建议；3) 自动检测设计中的潜在制造问题；4) 生成材料用量和成本估算报告。界面要求简洁直观，支持参数化调整和实时渲染预览。

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