你知道吗?CAD电子目录≠产品CAD库

本文解释了CAD电子目录的概念及特点,包括智能工程数据、适合所有输出格式、APP移动解决方案、交互式产品配置器以及智能销售解决方案。并通过对比CAD库,突出了CAD电子目录的优势。

我们经常遇到这样的问题:“您的企业有CAD电子目录吗?”被问到的瞬间我们不自觉的困惑了:
“CAD目录和CAD库之间有区别吗?”
“我已经有一个CAD库,还需要CAD目录吗?”
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其实,弄清楚这个问题之前,我们首先得知道,什么是CAD电子目录?

CAD电子目录是一个能满足您更多需求的解决方案,借助模块化和结构化的系统,来管理在中央数据库中的所有产品数据。其特点表现为:

**1、它是一个智能工程数据。**CADENAS的产品电子目录集成有智能工程数据,具有工程师和设计人员日常工作所需的全部信息,例如材料,运动学,几何结构等方面的信息。

**2、适合所有输出格式。**CADENAS的产品电子目录eCATALOGsolutions为工程师们提供了超 过100种不同格式通用CAD系统的 原始 3D CAD 模型,例如:CATIA®、 Autodesk® Inventor®、 SolidWorks®、 Creo Parametric、NX™、 AutoCAD® 或者 Solid Edge®。同时可以将产品信息以多种输出媒体形式进行发布和推广,如DVD、Web、PDF、打印目录或APP。

**3、它是工程师、采购商和销售人员的APP移动解决方案。**借助CADENAS的eCATALOGsolutions个性化APP,您的客户和潜在客户可以在移动终端上搜索所需电子产品目录中的组件,轻松进行配置,并能快捷方便地将信息和其他项目参与方进行共享(如工程设计方);

**4、它是一个交互式产品配置器,能满足客户个性化的要求。**借助CADENAS交互式产品配置器,您可以在没有CAD系统软件和没有预先零部件数据的情况下自行配置参数,在界面中您可以将各个零部件进行装配,最后组装成您所需要的3D CAD装配体。通过装配准则可以事先避免错误的装配,防止意外情况的出现,自动生成与装配体匹配的三维几何模型。 这样大大简化了产品的设计流程,从而缩短了开发周期,同时减少了销售和客服的工作量。
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**5、它是智能销售的创新载体。**产品电子目录及其智能销售解决方案彻底改变了传统的销售模式:您的产品目录作为 3D CAD 模型 下载端口,为工程师和采购人员提供最佳搜索平台。每个下载过程都为销售提供了关于用户的详细信息,这些信息和智能销售管理相辅相成,对客户进行智能评估,为销售工作的顺利进行提供了先决条件。另外,作为一种创新的营销工具,他可以以增强现实(AR)、虚拟现实 (VR)、全息摄影技术等形式来展现;无论是在产品交易会、印刷品或数字技术的展示上,您都可以以此吸引客户和潜在的客户的更多的关注以及提升企业形象。

下面总结的的功能清单,可以帮助您进一步了解CAD库与CADENAS 的产品CAD电子目录的区别

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通过对比我们可以清楚地看到,一个相当于存储了数百个设计文件的大文件夹,而另一个可以提供数千个可配置的零部件,可以动态创建模型数据信息以及无数个无法比拟实现的解决方案。

现在,我们很容易回答之前的问题,就好比iPad比大型书架好一样:书架体积庞大,上面摆满了书。您知道哪本书中有您需要的信息,也知道它的大概位置,但不知道所需的信息在哪本书的第几页第几行,更不用说书中的数据或信息是否已过时,因为印刷发行后的书本是无法更新的,这就好比CAD图库;相反,iPad可以存储比书架多1000倍的书,体积小巧便于携带,而且可以根据各种应用需求进行快速搜索,可确保随时随地获取最新的动态信息,这就是CAD目录。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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