在开源参数化 CAD 领域，FreeCAD 是目前生态最为完整的工程实现之一。其架构设计围绕三个核心支柱展开：基于 Open CASCADE Technology（OCCT）的几何建模内核、专用的二维草图约束求解器，以及深度嵌入的 Python 脚本扩展机制。理解这三个层面的技术选型与实现细节，对于构建定制化 CAD 工作流或进行二次开发至关重要。
几何内核：Open CASCADE 的深度集成
FreeCAD 的几何建模能力建立在 OCCT 之上，这是一个成熟且功能完备的商业级 B-Rep（边界表示）几何内核。OCCT 提供了从拓扑结构（顶点、边、面、实体）到几何运算（布尔运算、倒角、扫掠、抽壳）的完整底层能力，FreeCAD 则在此基础上构建了面向用户的特征层。
OCCT 在 FreeCAD 架构中承担的核心职责包括：B-Rep 模型的存储与拓扑管理、STEP/IGES/BRE/STL 等行业标准格式的导入导出、以及几何计算引擎的底层运算支持。值得注意的是，FreeCAD 并非简单调用 OCCT 的高级 API，而是将其 OCAF（Open CASCADE Application Framework）作为文档对象模型的底层框架。OCAF 的标签树结构为 FreeCAD 的参数化特征系统提供了属性存储与依赖追踪的基础能力，使得每个建模特征都能够记录其输入参数并在上游变更时触发重新计算。
在工程落地层面，使用 OCCT 内核时需要关注几个关键性能参数。首先是拓扑稳固性阈值，当模型复杂度超过约五千个独立特征时，布尔运算失败率会显著上升，此时应考虑模型分割策略。其次是几何容差参数，默认值为 OCCT 标准容差 1e-7，但在处理来自其他 CAD 系统的导入模型时，可能需要调整至 1e-5 以避免拓扑构建失败。最后是内存管理，长时间运行的大型装配建议启用几何缓存并将单文件尺寸控制在 100MB 以下。
约束求解器：专用算法的技术路径
FreeCAD 的草图约束求解器是其参数化建模能力的核心组件。与许多使用通用约束求解库（如 Gecode）的 CAD 系统不同，FreeCAD 采用了一个源自 SketchFlat 项目的专用几何约束求解器。这一技术选择背后的逻辑在于：通用求解器虽然适用范围广，但在二维草图场景下的收敛速度与数值稳定性往往不如专用实现。
该求解器支持完整的二维几何约束集，包括重合、水平、垂直、平行、垂直、相切、相等、对称以及角度和距离等维度约束。其数值求解采用迭代优化算法，通过最小化约束残差来实现几何求解。求解过程分为两个阶段：首先进行拓扑排序以确定约束图中的求解顺序，随后执行迭代求解直至收敛或达到最大迭代次数（默认值为 100 次）。
在实际工程应用中，约束求解器的性能与模型规模呈非线性关系。当单个草图中的约束数量超过 200 个时，求解时间会从毫秒级上升至数百毫秒此时应当启用约束简化策略或采用布局优化。另一个重要参数是求解精度，默认收敛阈值为 1e-6，但在某些过约束场景下可能需要放宽至 1e-4 以确保求解成功率。FreeCAD 正在开发的新一代求解器将具备完整的 Python 绑定，并计划支持三维装配约束，这是当前开发社区的重点方向。
文档级的参数依赖图管理则依赖 Boost Graph Library 实现。这一选择使得 FreeCAD 能够高效追踪数千个特征之间的依赖关系，并在任意参数变更时定位需要重新计算的影响范围。依赖图的遍历深度默认限制为 64 层，超出此限制时应检查是否存在循环依赖或进行模型结构重构。
Python 扩展机制：全链路脚本化能力
FreeCAD 的 Python 集成是其区别于其他开源 CAD 方案的核心优势之一。与许多仅将 Python 作为辅助脚本语言的 CAD 系统不同，FreeCAD 从架构层面将 Python 深度嵌入到建模流程的每个环节。用户不仅可以在内置的控制台中执行交互式 Python 代码，还能够编写完整的外部脚本来驱动整个建模过程。
Python 在 FreeCAD 中的角色分为三个层次。最底层是 OCCT 绑定层，通过 PyOCCT 项目将 Open CASCADE 的 C++ API 暴露给 Python，使得开发者能够直接调用几何构造与拓扑操作。第二层是 FreeCAD 本身的 Python API，提供了文档对象创建、特征参数修改、视图操作等核心功能。第三层则是各个工作台（Workbench）暴露的领域特定接口，例如 Part 工作台的 BREP 操作、PartDesign 工作的特征创建、Arch/BIM 工作台的建筑对象管理等。
这种分层设计催生了以 CadQuery 为代表的 Python パラメトリック建模框架。CadQuery 构建在 OCCT 之上，使用 Python 语法定义建模流程，其核心思想是将建模脚本视为可复用的设计模板。与 FreeCAD 的交互式建模不同，CadQuery 更适合需要批量生成变体或与外部数据管道集成的自动化场景。
在工程实践中，Python 脚本的监控与调试需要特别关注几个要点。脚本执行超时默认设置为 30 秒，超过此限制会自动终止以防止无限循环导致的进程阻塞。内存泄漏是长时间运行脚本的常见问题，建议显式管理大几何对象的引用并在不再使用时调用 del 或 gc.collect ()。对于需要外部依赖的脚本，应将依赖库安装到 FreeCAD 独立的 Python 环境中，而不是依赖系统全局环境以避免版本冲突。
架构协同与工程化要点
三个核心组件在 FreeCAD 中的协作方式体现了清晰的层次化设计思想。OCCT 负责底层几何运算与数据持久化，约束求解器处理草图层的参数化依赖，而 Python 则作为粘合剂将各层能力组合为可定制的建模工作流。这种分层使得每个组件都可以独立演进而不会破坏整体稳定性。
对于希望在生产环境中使用 FreeCAD 的团队，以下监控参数值得关注：文档打开时的依赖图构建时间应控制在 2 秒以内；单个特征的重新计算时间不应超过 500 毫秒；Python 脚本的内存占用峰值应通过对象生命周期管理控制在合理范围。当这些基线被突破时，通常意味着模型结构需要优化或代码实现存在效率问题。
从技术演进角度看，FreeCAD 社区正在推进的几个关键项目将影响其架构走向：约束求解器的三维扩展、进一步优化 OCCT 7.0+ 版本的性能、以及完善 BIM/IFC 工作流的行业标准兼容。这些努力的目标是将 FreeCAD 从一个功能完备的开源 CAD 工具，提升为能够满足专业工程团队需求的可靠平台。
资料来源：本文技术细节参考 FreeCAD 官方文档关于架构与 Python API 的说明，以及 Open CASCADE 官方对几何内核能力的技术阐述。