UG曲面设计实例教程：打火机壳的TOP-DOWN方法

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教程围绕21个具有代表性的曲面产品设计实例，全面系统地展现了UG曲面设计流程，帮助用户深入理解曲面设计的核心技巧和方法。 实例5是关于打火机壳的曲面设计，它不仅涵盖了打火机壳设计的详细步骤，还涉及到TOP-DOWN（自顶向下）设计方法的应用。TOP-DOWN设计方法是一种从产品概念设计开始，逐步细化到各个零件的生产流程设计方法，这种方法能够确保各个组件在设计阶段就能达到良好的配合性和整体美观性。在曲面设计中运用这种方法尤为重要，因为它可以确保曲面的连续性和整体设计的协调性。 本视频教程对实例进行了详尽的讲解，包括设计思路的阐述、曲面建模的步骤以及最终的渲染输出。教程中可能包含了以下内容： 1. 曲面设计基础知识：包括UG软件界面介绍，基本工具和功能的使用方法，以及曲面建模的基本原则和步骤。 2. 打火机壳设计实例：介绍打火机壳的设计要求，形状设计，以及如何使用UG软件中的曲线和曲面工具来创建打火机壳的外观。 ***-DOWN设计方法：详细讲解自顶向下的设计流程，如何从整体出发，逐步深入到每个部件的设计，保持设计的一致性和整体性。 4. 曲面编辑和优化技巧：演示如何对曲面进行编辑和优化，包括曲面的平滑处理，过渡区域的处理，以及如何提高曲面的质量和渲染效果。 5. 实例源文件：提供所有实例的源文件，使用户可以直接打开和学习这些文件，分析和理解每个步骤的细节。 本教程不仅提供了曲面设计的实例，还注重实际应用的场景和方法，能够帮助用户提升解决实际问题的能力，加深对UG曲面设计软件的理解和掌握。通过学习本套教程，用户可以在工作中快速应用所学知识，提高设计效率和质量，从而在竞争激烈的市场环境中取得优势。"

U.G_8.5曲面设计实例精讲视频教程-实例4时钟外壳.zip

2022-03-29 上传
教程是进一步学习UG 11.0曲面设计实例的教程，介绍了21个经典的曲面产品的实际设计全过程（包含教程中所有的实例的源文件），其中有两个实例采用了目前为流行的TOP-DOWN（自顶向下）方法进行设计。这些实例覆盖了...

U.G_8.5曲面设计实例精讲视频教程-实例12 充电器外壳.zip

2022-03-29 上传
教程是进一步学习UG 11.0曲面设计实例的教程，介绍了21个经典的曲面产品的实际设计全过程（包含教程中所有的实例的源文件），其中有两个实例采用了目前为流行的TOP-DOWN（自顶向下）方法进行设计。这些实例覆盖了...

U.G_8.5曲面设计实例精讲视频教程-实例19 玩具飞机.zip

2022-03-29 上传
教程是进一步学习UG 11.0曲面设计实例的教程，介绍了21个经典的曲面产品的实际设计全过程（包含教程中所有的实例的源文件），其中有两个实例采用了目前为流行的TOP-DOWN（自顶向下）方法进行设计。这些实例覆盖了...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

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这个错误是因为 `plot_surface` 函数要求输入的 `Z` 值是一个二维数组，而 `z1` 和 `z2` 的维度是一维的...然后，使用这些网格点坐标和计算得到的 `Z1` 和 `Z2` 值来绘制曲面。再次运行代码，应该能够成功绘制出曲面。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

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这个错误是由于你在绘制曲面时传递了多余的参数导致的。`Axes3D.plot_surface()` 方法只接受三个位置参数，分别是 `X`、`Y` 和 `Z`，而你在传递参数时多传递了一个 `eq1` 或 `eq2`。 要解决这个问题，你可以将 `eq1...

figure = plt.figure() axes = Axes3D(figure) axes.plot_surface(X, Y, Ue, cmap='Blues') axes.scatter(X, Y, U1, c='r', s=50, marker='x') axes.set_xlabel('$x$', size=20) axes.set_ylabel('$y$', size=20) axes.set_zlabel('$u&u_h$', size=20) axes.tick_params(labelsize=12) plt.show() figure1 = plt.figure() axes1 = Axes3D(figure1) axes1.plot_surface(X, Y, np.abs(U1-Ue), cmap='Blues') axes1.set_xlabel('$x$', size=20) axes1.set_ylabel('$y$', size=20) axes1.set_zlabel('$|u-u_h|$', size=20) axes1.tick_params(labelsize=12) plt.show()

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然后使用axes.plot_surface函数绘制了一个三维曲面图，曲面的数据由X、Y和Ue确定，颜色使用蓝色调色板cmap='Blues'。接下来使用axes.scatter函数在曲面上绘制了散点图，散点的数据由X、Y和U1确定，颜色为红色，大小...

mport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2, cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

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你需要在绘制曲面之前先计算出每个点的坐标值。以下是修改后的代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建网格点 x = np.linspace(-4,...

% 定义 x 和 y 的取值范围 x_range = linspace(-10, 10, 100); y_range = linspace(-10, 10, 100); % 定义解的存储变量 solution = zeros(length(x_range), length(y_range)); % 使用 for 循环遍历 x 和 y 的取值范围，并计算方程的解 for i = 1:length(x_range) for j = 1:length(y_range) % 计算方程的解 solution(i,j) = sqrt(x_range(i).^2 - x_range(i).*y_range(j) + y_range(j).^2).*(27-4.*a1.*... 3.*sqrt(3).*((2.*x_range(i)^3+2.*y_range(j).^3-3.*x_range(i)^2.*y_range(j)-3.*x_range(i).*y_range(j).^2)./27)./... (2.*((x_range(i).^2+y_range(j).^2-x_range(i).*y_range(j))./3)^(3/2)))^(2)./3-5; end end % 绘制二维曲线 surf(x_range, y_range, solution); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z');这段代码不对，绘制出的不是二维曲线

2023-05-30 上传
你是正确的，上面的代码绘制的不是二维曲线，而是三维曲面。在这里，我给你修改过的代码，可以绘制出二维曲线： ```matlab % 定义 x 和 y 的取值范围 x_range = linspace(-10, 10, 100); y_range = linspace(-10, ...

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

2023-06-13 上传
m_statusLabel->setText(tr("状态：出水制曲面图，并使用set_zlim()方法设置z轴的范围，使用zaxis.set_major_locator()和zaxis.set_major_formatter()方法设置z轴的刻度和标签格式。最后使用colorbar()方法添加颜色...

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #ax.plot_surface(x, y, z, cmap="hot") #plt.show() print(x)

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第一段代码输出的结果是一个平滑的曲面，而第二段代码输出的结果是一个由小方块组成的曲面。这是因为第二段代码中的plot_surface函数增加了两个参数rstride和cstride，它们控制着曲面上的行和列的跨度，即每个小方块...
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