25、基础实体对象建模指南

基础实体对象建模指南

一、圆柱图元

1.1 圆柱的用途与优势

圆柱图元可通过 CYLINDER 命令创建,它是仅次于某一常用图元的第二常用图元,因为能用于制作圆形孔洞。若经常制作特定尺寸(如 7/16 英寸或 10 毫米)的孔洞,可借助预设圆柱直径的宏来执行 CYLINDER 命令,提高效率。

1.2 圆柱长度的设定

默认情况下,设置圆柱长度时,圆柱轴沿 Z 轴方向。输入正高度值,圆柱沿正 Z 方向绘制;输入负高度值,则沿负 Z 方向绘制。还可指定代表圆柱另一端中心的点,该点能同时确定圆柱的方向和长度,从而创建指向任意方向的圆柱。

1.3 椭圆截面圆柱

绘制椭圆截面圆柱的选项不常用,但在需要时可使用。确定椭圆截面的底部尺寸与绘制二维椭圆类似,但灵活性较低。虽可基于端点或中心绘制椭圆,但没有椭圆旋转角度选项,且 AutoCAD 不会拖动椭圆橡皮筋轮廓辅助绘制。

1.4 练习三:在厚壁盘模型中创建圆柱

  1. 打开用于制作厚壁盘 3D 模型底部的实体模型(文件为 f1104.dwg)。
  2. 将 UCS 移动到零件顶部法兰的表面。
  3. 启动 CYLINDER 命令,创建一个半径为 0.25 单位、高度为 -0.25 单位的圆柱,位置如图 3 - 1 所示,负高度值使圆柱位于法兰内部。
  4. 通过复制原始圆柱或再次执行 CYLINDER 命令三次,在法兰的其他三个角的相同位置放置圆柱。也可在法兰的其他位置放置圆柱。
  5. 完成后,当 HIDE 命令生效且 dispsilh 系统变量设置为 1
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神经网络与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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