9、AutoCAD 2009:块、插入与文件格式全解析

AutoCAD 2009:块、插入与文件格式全解析

在 AutoCAD 2009 中,块和插入功能以及不同的文件格式是提高绘图效率和实现多样化绘图需求的重要工具。下面将详细介绍这些功能的使用方法和相关操作。

1. 块的创建

块是可以插入到其他绘图中的图形,它们包含在创建它们的绘图数据中。创建块的步骤如下:
1. 绘制图形 :以 1:50 的比例绘制建筑符号,如双床符号。
2. 打开块定义对话框 :左键单击“主页/块”面板中的“创建”工具图标,打开“块定义”对话框。
3. 设置块信息
- 在“名称”字段中输入块的名称,如“double bed”。
- 点击“选择对象”按钮,选择要创建为块的图形,然后点击“拾取点”按钮,指定插入点。
- 可在“描述”字段中输入块的描述信息。
4. 保存块 :点击“确定”按钮,图形将保存为块。

重复以上步骤,可将绘图中的其他符号创建为块。打开“块定义”对话框,点击“名称”字段右侧的箭头,可查看绘图中保存的所有块。

2. 块的插入

有两种方法可以将保存为块的符号插入到另一个绘图中。

2.1 第一种插入方法
  1. 准备绘图 :确保使用“创建”工具保存为块的所有符号都保存在创建它们的绘图数据中,删除符号的绘图,然后以 1:50 的比例绘制平房的平面图轮廓。
  2. 打开插
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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