CAA二次开发 CGM模型四种操作方式 数学操作 几何操作 拓扑操作 特征操作

本文主要是介绍CAA二次开发 CGM模型四种操作方式 数学操作 几何操作 拓扑操作 特征操作,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CGM模块中的操作

百科全书

CGM模块中的操作有细分、几何、拓扑、数学,本文主要讲基本几何操作。

1. 概要

以下为个人体会,希望能给初学者带来帮助。
在通过CAA 对CATIA 进行二次开发过程中经常会使用图形操作,如投影、做点线面等。在CGM操作中,(CTCGMOperation)有数学操作,几何操作,拓扑操作和特征操作。不同操作的使用范围不同,占用时间和资源不同,所需元素的级别也不同。占用内存和时间排序:特征操作>拓扑操作>几何操作>数学操作。以点为例,元素级别如下:

特征->拓扑->几何 ->数学
CATISpectobject->CATVertex->CATPoint->CATMathPoint

初学者在创建基本图形及操作时常用CATISpectobject,及GSM工厂创建,此为特征级操作。特征级操作结果可以直接挂树,便于显示查看,但在做大型运算时,特征级别运算速度慢且消耗内存较多,因此合理结合使用几何和拓扑操作可以有效提高效率。
对于catia中的曲面或其他基本几何,在被创建时底层几何既定,无论经过任何特征操作或拓扑操作都不会改变其底层几何。比如通过创成式模块中的分割将一张大面分割成一个小面,分割模型的特征面和拓扑面以及改变了,单其底层几何并未改变。

这篇关于CAA二次开发 CGM模型四种操作方式 数学操作 几何操作 拓扑操作 特征操作的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/559548

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

内核启动时减少log的方式

内核引导选项 内核引导选项大体上可以分为两类:一类与设备无关、另一类与设备有关。与设备有关的引导选项多如牛毛,需要你自己阅读内核中的相应驱动程序源码以获取其能够接受的引导选项。比如,如果你想知道可以向 AHA1542 SCSI 驱动程序传递哪些引导选项,那么就查看 drivers/scsi/aha1542.c 文件,一般在前面 100 行注释里就可以找到所接受的引导选项说明。大多数选项是通过"_

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

uva 10387 Billiard(简单几何)

题意是一个球从矩形的中点出发,告诉你小球与矩形两条边的碰撞次数与小球回到原点的时间,求小球出发时的角度和小球的速度。 简单的几何问题,小球每与竖边碰撞一次,向右扩展一个相同的矩形;每与横边碰撞一次,向上扩展一个相同的矩形。 可以发现,扩展矩形的路径和在当前矩形中的每一段路径相同,当小球回到出发点时,一条直线的路径刚好经过最后一个扩展矩形的中心点。 最后扩展的路径和横边竖边恰好组成一个直

uva 10014 Simple calculations(数学推导)

直接按照题意来推导最后的结果就行了。 开始的时候只做到了第一个推导,第二次没有继续下去。 代码: #include<stdio.h>int main(){int T, n, i;double a, aa, sum, temp, ans;scanf("%d", &T);while(T--){scanf("%d", &n);scanf("%lf", &first);scanf

uva 10025 The ? 1 ? 2 ? ... ? n = k problem(数学)

题意是    ?  1  ?  2  ?  ...  ?  n = k 式子中给k,? 处可以填 + 也可以填 - ,问最小满足条件的n。 e.g k = 12  - 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 - 7 = 12 with n = 7。 先给证明,令 S(n) = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + .... + n 暴搜n,搜出当 S(n) >=

uva 11044 Searching for Nessy(小学数学)

题意是给出一个n*m的格子,求出里面有多少个不重合的九宫格。 (rows / 3) * (columns / 3) K.o 代码: #include <stdio.h>int main(){int ncase;scanf("%d", &ncase);while (ncase--){int rows, columns;scanf("%d%d", &rows, &col

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}