6、复杂零件的混合3D建模教程

复杂零件混合3D建模教程及要点

复杂零件的混合3D建模教程

1. 复杂螺旋装饰件建模

1.1 前期准备与草图绘制

  • Start ® Shape 菜单进入 CATIA GSD 工作台。
  • YZ 平面的草图中,在 H 轴上方 11.5 - 3 = 8.5mm 处绘制一条长 200mm 的水平线。使用 Constraints Defined in Dialog Box 工具,按住 Ctrl 键依次选择水平线端点和垂直轴 V ,在 Constraint Definition 选择框中勾选 Symmetry 选项,使线端点相对于 V 轴对称。
  • 以坐标系统的垂直轴 V 为中心,绘制直径为 Ø100mm 的圆,其圆周上部距水平轴 H 25mm
  • 使用 Corner 工具和扩展 Sketch Tools 栏上的 No Trim 选项,在圆和水平线之间创建两个半径为 37 + 3 = R40mm 的角。
  • 使用 Quick T
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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