我正在构建一个桌面材料数据库应用程序（Electron + React/Vite前端，Python/FastAPI + SQLite后端）。核心——可搜索的工程材料数据库，涵盖全面的机械/热/电性质——已经工作。现在我想添加一个材料选择模块，概念上与Ansys Granta Selector相似。

重要背景：我不是开发者，我是一位机械/模拟工程师。我利用AI（Claude）帮助构建这个应用程序，它对我来说很好用。所以我真正寻找的是能够清晰、具体地解释这些模块如何工作的人，而不是有人写一个黑盒子模块，然后交给你。想象一下“技术导师/规范作者”而不是“消失的合同工”。

我想构建的内容，按照优先顺序：

  1. Ashby图（属性-属性选择）。对一个属性进行对数对数散点图（例如强度与密度），包含材料家族边界、选择线/指南（斜率=性能指标，例如特定刚度E/ρ），并且能够过滤/突出候选者。已经尝试过了——但是我的家族边界变成了巨大的重叠的包围，覆盖了图表的一半，并且什么也没告诉我（附带截图）。我需要了解正确的方法来计算和绘制那些边界（凸包？密度轮廓？根据实际数据点的每种材料的边界？）以及Granta风格的指南/选择线应该如何工作。
  2. Eco-design/体积碳图。同样的选择哲学，但在环境轴上——体积能量和CO₂e每公斤、碳与机械性能等。想在材料中添加碳足迹因子，并且想了解数据模型和可信因子的来源（ICE，ecoinvent，EPDs…），以及原材料与回收材料内容的处理。
  3. 零件成本估算（概念阶段）。在设计早期阶段估计制造成本，考虑到材料成本、制造过程和批量大小。想了解标准成本模型方法（材料+过程+工具成本在批量大小上摊销）足够好以实现一个简单的版本。

我想要从你那里得到：

  • 具体、逐步的解释，这些功能如何在内部工作（数学、数据结构、算法），以至于我可以将其翻译为实现。
  • 指向正确的方法/来源，而不是模糊的建议。
  • 理想情况下，具有材料科学/机械工程背景或先前经验的选择工具/科学数据可视化。

如果你从未触摸过我的确切堆栈，概念更重要而不是框架。付费合作；我们可以按照小时数、模块或作为写的规范+几次审查电话来结构它，任何适合的方式。请在这里回复或DM，带上关于你的背景和如何解决Ashby-包围问题的具体方法。