04 Workbench几何模型的创建

2024-04-29 22:48

本文主要是介绍04 Workbench几何模型的创建,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!

ANSYS Workbench中自带两个平台,分别为SC、DM,一般比较简单、没有曲面的用DM足矣。

SCDM|核心功能icon-default.png?t=L892https://xw.qq.com/cmsid/20201225A048RQ00

右击点击Geometry(几何结构),选择建模平台,这里选择DM进行演示。一旦确定建模平台,建议后期不要更换,建模中养成是不是保存的习惯。

一、DM建模界面

 DM界面:

如果有Solidworks、犀牛之类三维软件的画图基础,DM非常容易就能掌握。

SC支持类似sw软件里的多个零件图的装配,但是DM不支持,需要将零件画在一个文件里。 

这里着重介绍使用DM进行建模。

 

 二、DM建模流程

2.1 基准面设置

 

2.2 草图绘制 

绘制中,有许多基本图形的绘制,线、圆、正方形、多边形等等。

修改中,有倒角、修剪、分割等功能。

 

维度中,可以对线段的水平、夹角、直径等进行设置,实际上就是尺寸标注

 

约束中,一般是对已经画的差不多的草图进行固定

 

 2.3 工字梁绘制

先画个大概的样子:

 在维度中,进行标注:

可以在这个零件上进行补充建模。例如:

 

2.4 切片操作 

 切片是为了网格更好地划分。

可以选择切割方式: 

 

这里按照平面进行切割,切割成两个体:

可以对分割的进行冻结和解冻:

 

对分割后的固体进行打包:

 

这篇关于04 Workbench几何模型的创建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/947359

相关文章

ESP32 esp-idf esp-adf环境安装及.a库创建与编译

简介 ESP32 功能丰富的 Wi-Fi & 蓝牙 MCU, 适用于多样的物联网应用。使用freertos操作系统。 ESP-IDF 官方物联网开发框架。 ESP-ADF 官方音频开发框架。 文档参照 https://espressif-docs.readthedocs-hosted.com/projects/esp-adf/zh-cn/latest/get-started/index

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常;手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心;为啥大模型做不好简单的数学计算? | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集 | 🎡ShowMeAI官网 | 🧡 点赞关注评论拜托啦! 1. 为啥大模型做不好简单的数学计算?从大模型高考数学成绩不及格说起 司南评测体系 OpenCompass 选取 7 个大模型 (6 个开源模型+ GPT-4o),组织参与了 2024 年高考「新课标I卷」的语文、数学、英语考试,然后由经验丰富的判卷老师评判得分。 结果如上图所

大语言模型(LLMs)能够进行推理和规划吗?

大语言模型(LLMs),基本上是经过强化训练的 n-gram 模型,它们在网络规模的语言语料库(实际上,可以说是我们文明的知识库)上进行了训练,展现出了一种超乎预期的语言行为,引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看,LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库,相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1(见图 1)。然而,它们表面上的多功能性让许多研究者好奇,这些模型是否也能在通常需要系

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

这里既有AI,又有生活大道理,无数渺小的思考填满了一生。 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 但若不是仅针对数字,而是所有普通词汇,可能达到十几万个词,解码过程将非常复杂,识别结果组合太多,识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的,需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率,得到声学模型概率高,又符合表达

智能客服到个人助理,国内AI大模型如何改变我们的生活?

引言 随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展,不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。 那么,国内的AI大模型有哪些独创的技术点?它们在实际应用中又有哪些出色表现呢?此外,普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢?本文将为你一一解析。 一、国内AI大模型的独创技术点 多模态学习 多

OpenCompass:大模型测评工具

大模型相关目录 大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步,扬帆起航。 大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor

模型压缩综述

https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/9015010.html

AI赋能天气:微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora

编者按:气候变化日益加剧,高温、洪水、干旱,频率和强度不断增加的全球极端天气给整个人类社会都带来了难以估计的影响。这给现有的天气预测模型提出了更高的要求——这些模型要更准确地预测极端天气变化,为政府、企业和公众提供更可靠的信息,以便做出及时的准备和响应。为了应对这一挑战,微软研究院开发了首个大规模大气基础模型 Aurora,其超高的预测准确率、效率及计算速度,实现了目前最先进天气预测系统性能的显著

vscode-创建vue3项目-修改暗黑主题-常见错误-element插件标签-用法涉及问题

文章目录 1.vscode创建运行编译vue3项目2.添加项目资源3.添加element-plus元素4.修改为暗黑主题4.1.在main.js主文件中引入暗黑样式4.2.添加自定义样式文件4.3.html页面html标签添加样式 5.常见错误5.1.未使用变量5.2.关闭typescript检查5.3.调试器支持5.4.允许未到达代码和未定义代码 6.element常用标签6.1.下拉列表

PyTorch模型_trace实战:深入理解与应用

pytorch使用trace模型 1、使用trace生成torchscript模型2、使用trace的模型预测 1、使用trace生成torchscript模型 def save_trace(model, input, save_path):traced_script_model = torch.jit.trace(model, input)<