用编程加粗CAD绘图中的线条

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本文介绍了如何通过编程在CAD软件中实现线条加粗。详细步骤包括获取线条坐标、计算法线向量、调整坐标以及绘制加粗线条。提供了一个使用AutoLISP的示例代码,适用于AutoCAD,并提示其他CAD软件可能需要根据其编程接口进行相应调整。

在CAD软件中,我们可以使用编程来对绘图中的线条进行加粗处理。下面我将为你提供一种实现这一目标的方法,并附上相应的源代码。

在许多CAD软件中,使用的是矢量图形来表示图形对象,包括线条。要加粗线条,我们可以通过以下步骤来实现:

  1. 获取线条的起点和终点坐标。
  2. 计算线条的法线向量,这个向量垂直于线条,并且具有单位长度。
  3. 根据所需的加粗程度,计算出增加或减少的长度。
  4. 使用计算得到的法线向量,分别计算出新的起点和终点坐标。
  5. 使用新的起点和终点坐标绘制加粗后的线条。

下面是一个示例使用AutoLISP语言的源代码,AutoLISP是AutoCAD软件的编程语言之一。这段代码演示了如何加粗一条线条。

(defun c:thicken-line ()
  (setq obj (car</
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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