20、AutoCAD高级维度与约束功能详解

AutoCAD高级维度与约束功能详解

1. 公差选项卡

公差主要与工程和制造相关,在建筑领域的相关性相对较低。公差通常指与理想设定值的偏差,在工程设备制造规范中常被使用。设定公差的根本原因在于,在制造过程中,更严格的公差可能成本更高,而较大的公差虽然成本较低,但可能会对零件性能产生不利影响。公差是一种基于工程需求和成本分析,表达零件偏离标准仍可接受程度的方式。例如,航空航天、汽车和生物医学工程的公差通常比大多数消费品更严格。

机械工程师和机械师对公差这个话题比较熟悉,AutoCAD提供的公差选项包括对称、偏差、极限和基本公差。其他选项如“零抑制”和放置选项也较为常见。
- 对称公差 :表示整体偏差,上下值对称,只需设置一个(上值)。
- 偏差公差 :用堆叠的+/-表示两个方向的非对称偏差。
- 极限公差 :理论上类似,指示一组或两组值的可接受极限,但不显示+/-。
- 基本公差 :与无公差相同,是第一个选项。

如果不熟悉公差,可能在工作中不需要使用它们。在第一个示例中,我们暂不设置公差。

2. 新尺寸样式的尝试

在完成一系列设置后,我们来看看最终效果。在DSM框中点击“确定”,它会消失。然后在接下来的框中按下“设置当前”,再点击“关闭”。现在绘制一个10英寸×10英寸的矩形,并使用基本水平尺寸进行标注,结果应类似于图13.9。

接下来,我们在一个假设的道路路段上尝试另一种尺寸样式。按以下步骤操作,希望能得到类似于图13.10的结

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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