转盘式自动铆钉机3D模型下载与编辑指南

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0 下载量 124 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 6.58MB ZIP 举报
资源摘要信息: "STEP转盘式自动铆钉机_机械3D图可修改打包下载.zip" 知识点: 1. STEP文件格式: - STEP是“Standard for the Exchange of Product Model Data”的缩写,它是一种国际标准的数据交换格式,用于描述产品的三维几何形状和结构。 - STEP文件广泛应用于计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)系统中,以实现不同软件之间的数据兼容和共享。 - STEP文件通常具有“.step”或“.stp”扩展名,包含了实体的形状、尺寸、位置以及与之相关的属性信息。 - 用户可以使用支持STEP格式的软件(如AutoCAD、SolidWorks、CATIA等)打开、编辑和转换这些文件。 2. 转盘式自动铆钉机: - 转盘式自动铆钉机是一种工业用的机械装置,主要用于铆接作业,通过自动化方式提高铆接效率和质量。 - “转盘式”指的是机器的工作平台或部件可以进行旋转运动,这样可以快速定位到铆接位置,提高生产效率。 - “自动铆钉”表示该设备能够自动完成铆钉的送入、定位、敲击等工作,减少了人工操作的需要,降低了操作难度,提升了生产安全性。 - 在机械加工、汽车制造、航空航天等行业中,转盘式自动铆钉机是重要的生产设备。 3. 3D图修改: - 在机械设计和制造中,3D模型图纸是设计的核心部分,它能够完整展示产品的结构和尺寸。 - 可修改的3D图纸意味着用户可以利用相应的CAD软件打开STEP文件,并对其进行编辑、修改或者进行仿真分析,以满足不同的设计要求。 - 修改3D图纸可能包括调整零件尺寸、材料特性、组装关系、动态模拟等,这对于设计迭代、优化产品设计至关重要。 4. 打包下载: - 打包下载通常指将多个文件整合成一个压缩包,便于用户一次性下载,减少下载次数,节省时间。 - 本资源提供的“转盘式自动铆钉机.stp”文件被压缩打包,表明用户在下载后将得到一个包含该3D模型文件的压缩文件。 - 常见的压缩文件格式有ZIP、RAR等,其中ZIP格式因其较好的兼容性和压缩率在互联网上广泛使用。 5. 文件名称列表: - 文件名称列表显示了压缩包内包含的文件,此处仅包含一个名为“转盘式自动铆钉机.stp”的文件。 - 这表明用户下载后,只需解压该ZIP文件,即可获得一个STEP格式的3D模型文件,可以用于进一步的设计工作或制造过程。 在实际应用中,该资源可以被工程师、设计师、制造者等利用,以进一步研究转盘式自动铆钉机的设计原理、结构特点,甚至进行产品改进和定制化设计。由于提供了可修改的3D模型,用户能够针对不同的应用场景和制造要求,对自动铆钉机的模型进行相应的调整和优化。

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传
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