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solid实体零件模型解读_solid实体零件模型怎么用(2024年12月精选)

内容来源：零配件导航所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

solid实体零件模型

轻型载货汽车变速器设计全攻略 𐟚— 车辆工程毕业设计案例：轻型载货汽车变速器设计 𐟔砨ƒŒ景：本次毕业设计旨在设计一款轻型载货汽车的5+1手动变速器，主要涵盖传动机构、同步器和操纵机构等方面。通过深入了解手动变速器的构造和工作原理，制定总体设计方案，并进行详细的设计计算和校核。 𐟓 变速器类型选择：考虑到轻型载货汽车的特点，本次设计选择三轴式变速箱。其传动路线简图如图2.1所示，具有承载能力强、换挡过程平顺等优点。 𐟛 ️ 关键部件设计：齿轮设计：通过基础数据确定各档位传动比、中心距、外形尺寸等参数，并进行齿轮材料、几何尺寸、弯曲应力和接触应力的校核。轴和轴承设计：选择高强度、高刚度的材料来制造轴，适当增加轴的直径提高刚度。轴承选型校核计算也是关键步骤。同步器设计：采用锁环式同步器，其结构及工作原理如图8.1所示，主要作用是在换档之前同步两个齿轮的转速，以实现平滑、无噪音的换档。 𐟓 箱体设计：变速器箱体的设计需要考虑结构强度和刚性、材料、重量、散热、制造和加工、维护和装配、成本以及噪音、振动和粗糙度(NVH)等因素。壳体侧面的内壁与转动齿轮齿顶之间留有5~8mm的间隙，齿轮齿顶到变速器底部之间要留有不小于15mm的间隙。 𐟓 运动仿真与图纸绘制：使用CATIA进行主要零件的建模，如齿轮、轴、轴承等，并进行装配形成变速器的整体三维模型。利用solid works实现该变速器的运动仿真。最后将模型通过三维导二维的工程制图方法使用CAD进行变速器的二维工程图纸绘制。 𐟓 设计总结：本文设计的5+1手动变速器具有结构紧凑、传动平稳等特点，能够满足车辆的使用需求。通过详细的设计计算和校核，确保了变速器的性能和可靠性。

MC编程与UG编程：你了解多少？ 𐟚€MC编程与UG编程：你了解多少？ MC编程与UG编程在编程工具、编程过程与效率以及编程方法等方面有着显著的区别。 𐟔秼–程工具：MC编程主要使用特定的数控编程软件，如Mastercam、SolidCAM等，这些软件专注于数控机床的数字程序编制。而UG编程则是指使用UG NX软件进行数控机床程序的编制，UG软件包含了CAD、CAM、CAE等多个模块，其中CAM模块用于数控编程。 𐟒𜧼–程过程与效率：在MC编程中，操作者需要根据零件图或工序卡的要求，自行安排工步顺序、走刀路线和机床运动动作的先后，并调整运动参数来获得零件。这个过程需要操作者具备一定的机械加工知识和经验。而UG编程则提供了从产品设计、分析、仿真到数控加工程式生成的全面性解决方案，效率更高，因为主模型更改设计后，编程只需重新计算。 𐟒𛧼–程方法：MC编程可以手工编程，也可以利用自动编程软件如Mastercam、SolidCAM等进行自动编程。而UG编程则主要通过软件中的CAM模块来生成数控加工程序，与主模型紧密相关，能够生成合理、均匀的刀具轨迹，适合高速加工。 𐟓ˆ综上所述，MC编程和UG编程在编程工具、编程过程与效率以及编程方法等方面各有特色。MC编程更注重手工操作和经验，而UG编程则提供了全面的解决方案，提高了编程效率。

禾苗保鲜新机：科技又智能！随着科技的飞速发展，传感器技术、自动控制技术和人工智能等先进技术的应用，禾苗塑料薄膜缠绕包装机正朝着自动化和智能化方向发展。𐟌𑰟”砧”𑤺Ž禾苗容易腐烂，包装过程中需要采取措施延长其保鲜时间，避免质量下降。禾苗的包装不仅要考虑其生长所需的适宜湿度和通气条件，还要确保包装材料具有一定的透气性，以保持禾苗的新鲜度和活力，同时防止水分过多蒸发或外界湿气进入导致腐烂。塑料薄膜缠绕机是一种将塑料薄膜或薄膜材料包装成卷状的机器设备，在包装行业中起着至关重要的作用。它不仅能提高包装效率，还能保护产品，减少损耗和成本。𐟓氟’𜊊本文通过Solid works三维造型软件建立了缠绕包装机的三维模型，并进行装配。同时，对缠绕机电机的选择以及传动系统中皮带的和带轮的设计选用进行了详细的计算。𐟔簟“ 最后，采用ANSYS对缠绕机的滚筒构件中的带轮支架、带轮轴进行静态分析，寻找缠绕机关键零部件的薄弱环节，对其强度和刚度进行分析。𐟔𐟒ꊊ通过这些设计和分析，旨在打造一款高效、智能且能够延长禾苗保鲜期的包装设备，为农业现代化贡献力量。𐟌𞰟Œ𑀀

黑白线稿上色指南：简单两步搞定！嘿，大家好！今天我要分享一个超级简单的黑白线稿上色方法，保证你一学就会！𐟎芧쬤𘀦�𜚧”荩dJourney生成黑白线稿首先，你需要确保自己能使用MidJourney和Stable Diffusion。然后，用MidJourney生成一个黑白线稿。这里有一些提示：使用“Super cute cat wearing a spacesuit fashion show”作为提示词。选择“Mark Strokes, bold lines, 3d black and white, solid bold lines, Black and white line drawing”这些风格关键词。确保生成的线稿是黑线白底，这样效果会更好。第二步：用SD图生图模型和Canny插件上色接下来，我们需要用SD图生图模型和Canny插件来给线稿上色。这里推荐使用revAnimate模型。注意：不同风格的线稿最好搭配不同风格的模型，这样效果会更好哦！小结就是这么简单！只需要两步，你就能轻松给黑白线稿上色。赶紧试试吧，期待你的创意作品！𐟚€ 希望这个方法对你有帮助，如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

简约蓝色机械工程师求职简历模板 𐟓„ 页面数：1页，可编辑修改 𐟔⠧𜖥𗯼š213 𐟓‹ 目录/内容：实习经历 2009.07-2010.12：钢丝绳传动机械手利用多股钢丝绳拉伸实现机械臂的自旋和俯仰两个自由度运动的机械传动装置。解决机械臂关节的传动问题，提供一种利用钢丝绳拉伸实现2自由度机械臂关节平稳运动的装置。实现一种传动平稳、精度较高的机械臂关节传动装置。 2008.01-2009.03：模拟工厂项目为机器人Bert2设计一个传感器手套。利用压教材料Velostat自制传感器，使用Arduino及74HC4051实现压力信息的采集。负责传感器的制作、测试与布局，期间进行过多次技术汇报，受到肯定。成功实现了Bert2抓起纸杯的功能，期间实际应用了Ganttchart，具备一定项目管理经验。求职意向：机械工程师教育背景 2011.1-2011.5：培训机械工程师 2007.9-2011.7：主修机械专业主修课程：机械制图、AutoCAD、机械制造技术基础、机械结构有限元分析、互换性与测量、液压与气压传动、材料力学、数控加工工艺与设备等。专业技能会使用软件制图(AutoCAD或Pro/e或solidvorks或Catia或UG等)，包括3D模型和2D工程图。具有《机械原理》《机械设计》《机械加工工艺》《公差》等学科的知识，可以完成机械部件的设计工作。具有《理论力学》《材料力学》《有限元分析》的背景知识，可以完成关键性部件的结构分析工作。中级车工资格证、中级数控铣工资格证、二维CAD绘图师资格证、三维CAD应用工程资格证。能看懂英文图纸，英文技术资料。荣誉奖励年度三好学生自我评价我的座右铭是：世上无难事，只怕有心人。做事敢拼敢闯，并且相信只有抱成团才能打出一片天。兴趣广泛，喜欢读书、篮球、绘画，性格开朗，吃苦耐劳，责任心强。

模型欣赏：藏玩阁应龙卫ⷧ𝡩›𗂒ONTOSOLID封绘公布。力拔山兮，雷龙登场。天劫轰雷炮，每一发都有推山毁城的威力，携带高周波混灭爪，穿透力强，可轻易扯碎敌人的装甲。#动漫# #模型# #变形金刚#

如何用SD平面图一键生成3D效果图 𐟎蠦补ž‹选择大模型：revAnimated Lora模型：blindbox1 𐟓𘠥Ｅ…她𓩝⥛𞊥𐆥𙳩⥛𞥯𜥅哴able Diffusion，反推出关键词并导入图生图，根据需要调整关键词。 𐟔砥‚数设置对于大模型，选择revAnimated；对于Lora模型，选择blindbox。迭代步数：35 采样方法：DPM++ 2M 尺寸要与图片保持一致提示词引导系数：10 重绘幅度：0.58 𐟖Œ️ 启用ControlNet 根据需要选择lineart或canny提取线稿；深度提取，可多次抽取卡片以查看效果。 𐟖𜯸 生成效果图点击生成，如生成效果不佳，调整相应效果参数和权重。 𐟓š 正关键词 3D modeling OC rendering Master works Best picture quality Studio lighting Orange yellow spotted deer Blue vest Yellow orange collar Blue eyes Brown antlers Brown deer feet Solid color background Ultra fine Realistic details Ultra high definition 𐟚력关键词 Bad Dreams: 1.3 Worst Quality, Poor Art, Poor Design, Low Resolution: 1.4 Monotonous Grayscale Distorted Ugly

软件工程专业考研全攻略：从基础到实践 𐟓š 基本概念软件工程原则：理解软件工程的定义、目标和原则，如抽象、模块化、确定性、一致性和完备性。软件过程模型：掌握不同的软件开发过程模型，如瀑布模型、增量模型、螺旋模型、敏捷开发等。 𐟔砦 𘥿ƒ知识需求工程需求获取技术：访谈、问卷调查、用户故事、用例分析等。需求规格化：如何编写清晰、一致、可验证的需求文档。需求验证：需求评审、原型等方法。软件设计软件架构：了解不同的架构风格和模式。设计原则：如面向对象设计原则（SOLID）、设计模式等。 UML图：类图、序列图、状态图等。编程实践编码标准：了解和遵循良好的编码实践和标准。代码审查：通过代码审查提高代码质量。软件测试测试层次：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。测试策略：黑盒测试、白盒测试、灰盒测试。自动化测试：学习使用测试框架和工具。项目管理进度管理：甘特图、PERT图等。成本管理：估算技术、预算控制。质量管理：质量计划、质量保证、质量控制。 𐟓 复习材料教材和参考书：深入阅读教材，重点标记和总结关键概念。真题，笔记和总结：制作详细的学习笔记。 𐟔砥𗵥𚔧”襊强案例学习：选择几个典型的软件工程案例，分析其成功或失败的原因。通过案例了解不同软件工程方法在实际中的应用。项目实践：参与实际的软件开发项目，从实践中学习。如果没有实际项目，可以模拟项目情景，进行角色扮演。工具使用：学习使用至少一种版本控制系统，如Git。掌握至少一种UML建模工具，如StarUML、Visio。了解项目管理工具，如JIRA、Trello。 𐟓… 复习技巧优化制定复习计划：根据考试大纲或个人弱点制定复习计划。计划应包括每天的学习目标、复习内容和时间安排。定期复习：每周至少安排一次复习，回顾上一周学过的内容。使用间隔重复技术（Spaced Repetition）加强记忆。模拟考试：定期进行模拟考试，模拟真实考试环境。分析模拟考试中的错误，针对性地进行复习。

流体力学的未来发展方向 𐟌Š𐟒芦𕁤𝓥Š›学是一个广泛而深入的领域，涵盖了从微观到宏观的各种流动现象。以下是当前流体力学的一些前沿方向：湍流与转捩（Turbulence and Transition）：研究层流到湍流的过渡现象，对于理解流体行为至关重要。生物流动物理（Bio-fluid Physics）：探索生物系统中的流体流动，如血液流动和呼吸系统中的气体交换。非牛顿流体流体力学（Non-Newtonian Fluid Mechanics）：研究非牛顿流体的流动特性，这类流体在自然界和工业应用中广泛存在。微观流动（Microfluidics and Nanofluidics）：探索微观尺度下的流体流动，如微芯片中的流体控制和纳米通道中的传输现象。风能和洋能收割（Wind and Ocean Energy Harvesting）：利用风和海洋的能量，研究如何高效地提取这些可再生能源。流固耦合（Fluid-Solid Interactions，FSI）：研究流体与固体之间的相互作用，这在工程设计和生物医学研究中非常重要。经典结构（Canonical Configurations）：通过经典模型和结构来理解流体流动的复杂行为。人工智能与机器学习（Artificial Intelligence/Machine Learning）：利用AI和ML技术来预测和优化流体流动，这在大数据驱动的科学研究中非常有用。多相流动现象（Multiphase Flow Phenomena）：研究不同相态流体之间的相互作用，如气液两相流和固液两相流。颗粒科学和技术（Particle Science and Technology）：探索颗粒在流体中的运动和行为，这在工业和生物医学中有重要应用。生物系统中的多相运输（Multiphase Transport in Biological Systems）：研究生物系统中的多相运输现象，如细胞内的物质运输。边界面运输（Interfacial Transport）：探索流体界面上的物质和能量传输，这在化学工程和环境保护中非常重要。燃烧伴随的流体运动：研究燃烧过程中产生的流体流动，这对于理解燃烧现象和优化燃烧过程至关重要。传热伴随的流体运动：研究热量传递过程中的流体流动，这在热力学和工程热传导中非常重要。这些方向涵盖了流体力学的多个方面，展示了该领域的广阔前景和无限可能。

每日CV论文27𐟔劧𛏨🇤𚆤𘀥‘觚„调整，今天终于回归正轨，继续分享每日的CV论文！虽然今天浏览的论文没有特别吸引我，但还是回头看了看昨天的两篇。 1️⃣ 多样性鼓励的聚类算法 𐟓ˆ 来自玛丽女王大学的研究，评分4分。这篇文章提出了一种基于diverse clustering的改进算法。Diverse clustering是通过训练多个head来进行ensemble learning，而本文通过优化不同head之间的相似度，使其不低于某个阈值，来保证ensemble的多样性。这个阈值是通过计算不同head聚类结果的mutual information来自动决定的。整个算法非常自洽和明了，能够轻松应用于多种不同的diverse clustering backbone（论文中测试了十一种）。我觉得这是一个不错的研究方向。 2️⃣ CLIP Prior引导的少量学习 𐟓š 来自港城大和港中大的研究，评分3分。这篇文章通过优化CLIP模型在下游任务训练集上的分布，包括inter-class similarity和inter-class variance，来提取出和训练集最有关的特征维度，从而实现高效而robust的transfer few shot learning。作者还提出了APE，通过一系列复杂的相似度计算将提取出的特征维度应用于下游任务。所谓的“复杂的相似度计算”真的很复杂，涉及到训练数据、测试数据和文字prompt的三方互动，感觉需要花一番精力才能彻底理解。APE的变体APE-T则是通过加入可训练的residual来调控相似度计算的过程。实验方面看起来也很solid，不过我个人对这种完全依赖复杂预训练模型的representability的方法不是很感冒，所以就扣掉一分吧。希望这些分享对大家有所帮助！

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