AutoCAD2008三维建模:实体绘制与编辑

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0 下载量 63 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 1.67MB PPT 举报
"本资源为AutoCAD2008的第7讲,主要讲解三维绘图基础中的实体建模部分,包括基本三维实体的绘制、布尔运算、编辑以及着色与渲染。" 在AutoCAD2008中,实体建模是实现三维设计的关键技术,它能够提供更真实的模型表现,比传统的三维线框和曲面模型更能体现物体的立体感。本讲主要涉及以下知识点: 1. **基本三维实体的绘制**: - **多段体(Ploysolid)**:用户可以通过直线、二维多段线、圆弧或圆创建具有矩形轮廓的实体。使用Ploysolid命令,可以将二维图形转化为三维实体,即使图形包含曲线,其轮廓默认仍保持矩形。 - **螺旋(Helix)**:利用Helix命令,可以绘制螺旋形实体,设置轴端点、圈数和圈高等参数来定制螺旋的形状和方向。 - **长方体(BOX)**:创建平行于当前UCS XY平面的长方体,使用BOX命令或者通过菜单和工具栏快捷方式。 - **楔体(Wedge)**:绘制与XY平面平行的三棱柱,高度沿Z轴,形状由输入的第一个角点决定。 - **圆锥体(Cone)**:基于圆或椭圆底面创建锥体或锥台,可以调整线框密度以改变表面光滑度。 - **球体(Sphere)**:创建以中心点为中心的球体,同样可以通过线框密度参数控制显示效果。 - **圆柱体**:以圆或椭圆为底面的柱体实体,可以灵活设定尺寸。 2. **三维实体的布尔运算**:布尔运算允许用户合并、相减或相交实体,以创建更复杂的形状。例如,可以使用Union(并集)、Subtract(差集)和Intersect(交集)命令来组合不同的实体。 3. **三维实体的编辑**:包括剪切、复制、移动、旋转、缩放等操作,以及使用Fillet(圆角)、Chamfer(倒角)等命令来修改实体的边缘。 4. **三维实体的着色与渲染**:通过设置不同的材质、纹理和光照,可以对实体进行着色和渲染,提高视觉效果。AutoCAD提供了丰富的色彩和阴影选项,以增强模型的真实感。 掌握这些内容,用户就能在AutoCAD2008中有效地进行三维实体建模,创造出各种复杂而精确的三维设计,广泛应用于工程、建筑、产品设计等领域。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传