UG NX 次开发中解决 CAM-UIStyler 切换到 CAM 时无法正常显示加工界面的方法

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在UG NX次开发中遇到使用CAM-UIStyler定制界面后,切换到CAM模块加工界面显示异常的问题。文章提供C#代码示例,通过调用UFSession的刷新方法解决此问题。

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在 UG NX 次开发中,使用 CAM-UIStyler 进行界面定制时,有时会遇到切换到 CAM 模块后无法正常显示加工界面的问题。这篇文章将介绍如何解决这个问题,并提供相应的 C# 源代码示例。

问题描述:
当使用 CAM-UIStyler 进行界面定制时,可能会遇到以下情况:在切换到 CAM 模块后,加工界面无法正常显示,或者显示的内容与预期不符。

解决方法:
解决这个问题的一种方法是通过代码来刷新 CAM 模块的界面。下面是一段 C# 代码示例,可以在切换到 CAM 模块后手动刷新界面:

using System;
using System.Windows.Forms;
using 
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决同场景下的跟踪控制问题。该方法仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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