MAYA学习——NURBS建模2 手机

本文分享了NURBS建模中手机实例的详细步骤,包括使用CruveFillet工具平滑曲线、ProjectCurveonSurfaceOptions命令将曲线映射到曲面上等技巧,并通过实际操作完成了手机模型的制作。

07.8.11 NURBS建模第四课

1、手机实例:
   a、利用Cruve Fillet导角工具可使曲线变的圆滑,但应注意两两曲线的方向是否一致。不一致,则无法进行,此时用Reverse Curve Direction可改变曲线方向。
   bRound Tool可以使物体的边角有光滑的过渡
2、利用Attach Curves里的Blend可使Square的四条边合成一个曲线,注意Insert Knot的点选,最后一个结点利用Open/Close Curves里的Blend,同样注意Insert Knot的点选;另外,如果你没有选择Keep Originals则应记得删除History
3
Windows->Outliner用于切换到大纲视图模式

 
07.8.11 NURBS建模第五课——手机实例的继续
1、运用Project Curve on Surface Options(映射曲线到曲面上)时要同时选择曲线和曲面;曲面精度要尽量高(适度)
2、命令使用过后要有Reset的习惯,避免影响下次操作
3Trim Tool使用时:第一下点要操作的曲面,第二下点要保留的曲面,再回车
4、参考图的导入在每个视图上方的View->Camera Attribute Editor里编辑
5、问题:制作手机按键,复制时会附带旋转,复制出来的东西不是我想要的??后来我都用旋转一个个调的

 

两节课的学习完成了手机的制作,虽然比较粗糙,但这是我完成的第一个完整的作品,花了很多时间和精力,特别是按键,呵呵。。。(下图:手机)

MOTO哦,西西:)

 
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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