22、CATIA v5 高级参数化与混合三维设计全解析

CATIA v5 高级参数化与混合三维设计全解析

1. 宏录制与运行要点

录制宏后,首先要在与录制时相同的条件下运行它,之后如有必要,可对代码进行优化。

2. VBScript 脚本开发

2.1 “内进程”与“外进程”宏

代码在与 CATIA v5 相同的进程中运行,被称为“内进程”宏;而在其他应用程序(如 Visual Basic、VBA 和 Windows Scripting Host 结合 VBScript)中运行代码序列,则称为“外进程”宏。原则上,可使用 Visual Basic 编辑器编写代码,无论应用程序是否打开,代码都能打开 CATIA v5 并操作 3D 设计程序中的对象。

2.2 变量命名约定

采用“匈牙利表示法”,在变量名前加字母或字母组以表明其类型,具体如下:
| 前缀 | 类型 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| o 或 obj | 对象 | oPartDoc |
| s 或 sel | 选择 | sSelect1 |
| str | 字符串 | strFileName |
| i 或 int 或 n | 整数 | iCount |
| rng | 区间 | rngCamp |

2.3 编写代码步骤

  1. 创建一个新的 VBA 项目类型的库。
  2. 使用 MS VBA 语言创建一个宏,命名为 MyFirstScript,创建后点击“Edit…”按钮进行编辑。
  3. 打开 Visual Basic 编辑器,从“Tools”菜单
【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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