18、参数化建模与钣金设计全解析

参数化建模与钣金设计全解析

1. 引言

在产品设计与制造领域,参数化建模是一项至关重要的技术。它能够通过定义参数和建立参数之间的关系,实现对模型的快速修改和优化。本文将详细介绍参数化建模的相关知识,包括如何使用公式和规则进行零件的参数化建模,以及如何对连接器盖类零件进行参数化设计和优化。

2. 简单棱柱零件的参数化建模

2.1 零件创建步骤

  • 在 XY 平面的草图中,绘制一个边长为 20mm 的正方形和一个直径为 Ø7mm 的圆,圆的中心位于坐标原点。
  • 使用 Pad 工具将该轮廓拉伸 50mm,形成实体特征。
  • 在拉伸实体的一个正面上绘制一个小矩形,矩形左边距离右侧面 4.8mm,宽度为 6.2mm,水平边关于坐标系水平轴对称。
  • 使用该矩形轮廓进行 Pocket 切割,深度为 50mm,并将该切割复制到实体的其他三个侧面。
  • 在同一正面上绘制另一个矩形轮廓,进行 Pocket.2 切割,深度同样为 50mm,并复制到其他侧面。
  • 使用 Chamfer 工具对 Pocket 操作产生的内边缘进行 1×45°倒角。

以下是创建该零件的流程:

graph LR
    A[绘制正方形和圆] --> B[Pad 拉伸]
    B --> C[绘制小矩形]
    C --> D[Pocket.1 切割]
    D --> E[复制 Pocket.1 切割]
    E --> F[绘制另
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,请先熟悉各模块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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