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本文汇总了计算机辅助制造(CAM)领域的关键参考资料和技术论文,涵盖了从工具路径生成算法到CAD技术的发展,包括最新的研究成果和开源软件资源。介绍了多种CAM算法,如曲线路径、Zig-Zag路径及复合刀具路径等,旨在提高加工效率。

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  • Unsorted:
  1. Toolpath generation along directions of maximum kinematic performance; a first cut at machine-optimal paths, Kim T.; Sarma S.E., Computer-Aided Design, Volume 34, Number 6, May 2002, pp. 453-468(16)
  2. [Curve fitting with arc splines for NC toolpath generation] Yeung, Millan K; Walton, Desmond J, Computer Aided Design. Vol. 26, no. 11, pp. 845-849. 1994 this paper has a really clear explanation of biarcs with good diagrams
  3. Robust Feedrate Selection for 3-Axis NC Machining Using Discrete Models, B. K. Fussell, R. B. Jerard, and J. G. Hemmett, Journal of Manufacturing Science and Engineering -- May 2001 -- Volume 123, Issue 2, pp. 214-224
  4. Circular hole recognition for STL-based toolpath generation, Xiuzhi Qu, Brent Stucker, Rapid Prototyping Journal, 11/3 (2005) 132–139
  5. Die and mold finishing--how fast?, Mason, F, Manufacturing Engineering (USA). Vol. 115, no. 3, pp. 35-36, 39-40, 42, 45, 47-48. Sept. 1995
  6. Boundary-conformed toolpath generation for trimmed free-form surfaces via Coons reparametrization, Yang D.C.H.1; Chuang J.J.; Han Z.; Ding S., Journal of Materials Processing Technology, Volume 138, Number 1, 20 July 2003, pp. 138-144(7)
  7. Guide curve based interpolation scheme of parametric curves for precision CNC machining, YUWEN SUN (1) ; JUN WANG (2) ; DONGMING GUO (1) ; , (Int. j. mach. tools manuf.) , 2006, vol. 46, no3-4, pp. 235-242 [8 page(s) (article)] (16 ref.)
  8. Integrated Steepest-Directed and Iso-Cusped toolpath generation for three-axis CNC machining of sculptured parts, CHEN Z. C. (1) ; VICKERS G. W. (2) ; DONG Z. (2), (J. manuf. syst.) , 2003, vol. 22, no3, pp. 190-201 [12 page(s) (article)] (13 ref.)
  9. Tool Path Generation for Freeform Surface Models, Elber, G. and Cohen, E., CAD, Vol. 26, pp. 490-496, June 1994, http://www.cs.utah.edu/gdc/publications/papers/elber94d.pdf

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
### 解决包管理器中“the list of sources could not be read”错误的方法 当遇到包管理器提示“The list of sources could not be read”的错误时,通常是因为配置文件损坏或权限不足引起的。以下是可能的原因以及解决方案: #### 1. 配置文件路径不正确 该错误可能是由于 `/etc/apt/sources.list` 或其他源列表文件的内容有误造成的。可以通过编辑这些文件来修复。 ```bash sudo nano /etc/apt/sources.list ``` 确保文件中的每一行都指向有效的软件仓库地址[^1]。如果不确定如何修改,可以参考官方文档或其他可信资源恢复默认设置。 #### 2. 权限问题 有时此问题是因当前用户缺乏足够的权限访问 `sources.list` 文件而引发的。尝试使用超级用户权限重新运行命令: ```bash sudo apt update ``` 这一步可以帮助确认是否为权限相关的问题[^3]。 #### 3. 缺失或损坏的 GPG 密钥 APT 使用 GPG 密钥验证存储库的真实性。如果某个密钥丢失或者被破坏,则可能导致读取失败。通过导入缺失的密钥解决问题: ```bash sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys <KEY_ID> ``` 其中 `<KEY_ID>` 是具体需要添加的密钥 ID[^1]。 #### 4. 网络连接异常 网络不稳定也可能阻止 APT 正常获取更新信息。测试互联网连通性并切换到更稳定的网络环境再试一次操作可能会有所帮助。 --- ### 提供一段代码用于调试指针图结构(扩展阅读) 对于复杂的数据结构排查,比如引用提到的图形数据结构中的指针校验程序设计思路如下所示[^3]: ```python def validate_pointers(graph): """ Validate that each node's pointer within the graph references a valid node. Args: graph (dict): The input graph represented as adjacency lists. Returns: bool: True if all pointers reference existing nodes; False otherwise. """ all_nodes = set(graph.keys()) for node, neighbors in graph.items(): for neighbor in neighbors: if neighbor not in all_nodes: return False return True ``` 以上函数可用于检测是否存在非法节点引用的情况,在定位逻辑缺陷方面非常实用。 ---
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