21、剖析剖面视图编辑:从基础操作到高级应用

剖析剖面视图编辑:从基础操作到高级应用

1. 投影与属性基础

当对象投影到剖面视图后,“剖面视图属性”对话框会显示新的“投影”选项卡,投影对象与其平面位置保持动态关联。由于剖面视图和截面视图性质相似,对象也能以相同方式投影到截面视图中。

选择剖面视图并从“修改视图”面板中选择“剖面视图属性”,可打开对话框。剖面的属性包括应用的样式、里程和高程限制、显示的剖面数量以及与剖面视图关联的条带。若显示管道网络,还会出现“管道网络”选项卡。

2. 调整剖面视图里程限制

在很多情况下,需要手动调整剖面视图。例如,为使显示的路线长度或高度(或两者)适合特定纸张尺寸或视口,可通过“剖面视图属性”对话框进行修改。以下是具体操作步骤:
1. 打开“Profile View Properties.dwg”文件。
2. 缩放至“Rose Drive”剖面视图。
3. 选择一条网格线,从“修改视图”面板中选择“剖面视图属性”。
4. 在“里程”选项卡上,点击“用户指定范围”单选按钮,并将“结束里程”值设置为“10+00”。
5. 点击“确定”关闭对话框,剖面视图将反映更新后的结束里程值。

此外,通过复制剖面视图并修改其里程范围,可轻松手动创建有间隙的视图:
1. 在命令行输入“Copy 5”,选择刚修改的“Rose Drive”剖面视图。
2. 按键盘上的“F8”键打开正交模式,然后按“5”。
3. 选择一个基点,将十字光标向右移动,当两个剖面视图不重叠时,选择该点作为第二点,按“5”结束复制命令。
4. 选择刚创建的副本,从“修改视图”面板中选择“剖面视图属性”。
5. 在

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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