如何阵列平面_鸟巢建模,见证Creo阵列的强大功能

本教程详细介绍了如何使用Creo软件构建一个3D鸟巢模型。首先绘制两根树枝,然后通过轴向阵列进行发散设计,接着在不同基准面上创建鸟蛋并进行阵列,最后调整鸟蛋的方向,形成逼真的鸟巢模型。适合初学者练习Creo建模技巧。

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本教程来讲解一下如何建立图片上的鸟巢,creo做这种阵列易如反掌,大概思路就是先画两根树枝,然后通过阵列逐步发散

1、偏离TOP面35m做基准面

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2、通过上一步的基准面和RIGHT做基准轴

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3、在TOP平面拉伸,截面如下图所示,拉伸高度70mm

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4、做轴向阵列,35个,间距20度,轴选择第二步做的轴,添加两个尺寸增量一个是5mm 增量改为1.5 另一个是17mm,增量为-0.6

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5、阵列完的效果如下:

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6、偏移Front基准面 向下5mm

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7、在上一步基准面上旋转鸟蛋,截面如下:

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完成效果如下:

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8、阵列鸟蛋,沿着两个基准面方向阵列。同时增加一个角度控制尺寸,改变鸟蛋的方向

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9、阵列完成效果如下:

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至此,已完成鸟巢的建模,读者朋友们可以练习下

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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