Geomagic Control X 2017基础教程
3D数据检测软件教学教程，可以帮助使用人员更加快速掌握软件使用基础教程本教程的目的是让你基础的了解在 Geomagic Control X的检查过程.通过程序的教程,你将学会Geomagic Control X的基本使用方法基本的检查过程在本次课程中,你将学到如何导入参考和测试数据并把它们对齐到一起.在检査数据的3D比较和添加比较点之后你将学会如何输出结果报告127GNi. 43503H22.32244614的Pe,料动什dP长359,系1阳A17atinsti检查GD&T在本次课程中,你将学会如何在模型上测量2D和3DGD&T(几何尺寸和公差PMI界面在本次课程中,你将学会如何通过使用PM面向导,导入其他CAD程序已定义PM的参考数据.并检查参考和测试数据之间的偏差.系统检查过程在本次课程中,你将学会如何打开一个含有GD&T测量的 Geomagic Control x项目文件除了现有的测量,你还将检查轮廓偏差,2DGD&T,和2D比较.伞2叫钣金检查过程在本次课程中,你将学会如何检査钣金数据.你将使用RPS对齐方法来对齐数据.多个2D比较命令将用来检查参考和测试数据0≠2aRLES0使用面片数据作为基准数据在本次课程中,你将学会如何使用面片对象作为参考数据,并在检査3DGD&T和面片对象的偏差Gd Dist0:1556D4t:0.141Gaa Dist=0.09b2Gs02590.1237Gap Distt Gap Dist,0:15034第一章.基本的检查过程概要本次练习包括什么?步骤介绍结果导入参考和测试数据使用初始对齐命令对齐数据2使用初始对齐工具对齐参考和测试数据添加3D比较特征3使用3D比较工具分析模型的整体偏差.添加2D比较特征4Ltr使用2D比较工具分析模型的断面偏差.添加比较点理三5分析模型上特定位置的偏差.日但生成报告6将分析结果生成报告■步骤1:导入参考和测试数据在步骤1中,将导入参考数据和测试数据并利用数据创建一个检测项目导入参考数据在模型管理器中选择其中一个结果数据标签把它设置成激活标签.2.在初始选项卡中,导入组下,点击导入或者选择菜单>文件>导入3.从下面的路径浏览这个文件 Reference Data. CXProj然后点击仅导入/Sample/Basic/Basic Inspection Process「导入文件4.一个CAD对象将在模型视图中显示并自动设置成参考数据.二、导入测试数据.在初始选项卡中,导入组下,点击导入或者选择菜单>文件>导入2.从下面的路径浏览这个文件 Measured Data. CXProj然后点击仅导入/Sample/ Basic/Basic Inspection Process「导入文件3.一个面片对象将在模型视图中显示并自动设置成测试数据.步骤2:使用初始对齐命令对齐数据在步骤2中,初始对齐工具将用于对齐测试数据和参考数据初始对齐工具可以智能的把测试数据移动到参考数据合适的位置上初始对齐1.在初始选项卡中对齐组下,点击初始对齐,或者选择菜单>插入>对齐>初始对齐侣亮显命令运行命令注释:此工具也可以从上下文菜单中访问.在模型视图中任意位置点击右键然后在上下文菜单中点击对齐工具.查看"上下文菜单"在 Geomagic Contro/X的帮助说明来获取更多信息d Frit Annotation styleselection modeL: All-FacesShift+AnItt: NSE nverseshiit-2.取消选择利用特征识别提高对齐精度选项.7 Initial Alignment√xEnhance Alignment Accuracy with Feature recognition注释:如果勾选利用特征识别提高对齐精度选项,程序将分析和比较参考和测试数据之间的特征形状然后移动测试数据到两个数据间的最小偏差处3.点击OKM4.检查测试数据是否已经对齐到参考数据上步骤3:添加3D比较特征在步骤3中,3D比较工具将用于计算和显示参考和测试数据之问的整体偏差、添加3D比较1.在初始选项卡中,比较组下,点击3D比较,或者选择菜单>插入>比较>3D比较亮显命令运行命令2.第一步,选择类型选项作为方法并选择贔短选项作为投影方冋.这种方法计算参考数据和测量数据之间的最小距离3 D Compare+√x7 Calculation OptionSampling Ratio% 7MethodO ShapeTHicknessProjection DirectionShortestO Along NormalCustomMax Deviation Auto ob More Options3.点击下一阶段进入下一步.测量数据将自动隐藏因此你可以清楚的看见色图注释:如果需要可以在模型管理器中点击参考数据后面的眼睛图标◎,使测量数据可见Model ManagerInsul bald回 Reference(o Feference DataReferenc是Eata电 Constructed GeometryMeasuredMeasured dataMeasured cata电 Cor structed Geometryv 99 AliyrinmenIlsa Initial AlignmentE Pairing Map3D Compare争3DGD&5f Cross Sectioned Probe Sequence回 Custom vievA Measurement4.检査预览.蓝色的区域表示测量数据在参考数据的下面或者后面,黄色到红色表示测量数据在参考数据的上面5.使用偏差标签下面的选择选项并在体上面选择若干点来査看特定位置的偏差值.每个点位置和偏差的注释将会显示Reference Pos. Measured PosGen vec.Check00008s000217024216829一0,18130113Reference Pos, Measured Pos, Gap vec:Cheel170,00o00000a85,00014.02301428210.24910,916.点击OK√完成命令二、隐藏3D比较在模型管理器中分析下点击3D比较后面的眼睛图标◎,使3D比较的结果在模型视图中不可见.步骤4:添加2D比较特征在步骤4中,2D比较工具将用于计算和显示参考和测试数据之间的断面偏差.你可以在模型上剪切一个平面断面来添加2D比较特征并测量参考和测试数据在断面上的缝隙一、添加2D比较1.在初始选项卡中,比较组下,点击2D比较或者选择菜单>插入>比较>2D比较亮显命令运行命令2.在第一阶段中,你将定义截面平面的位置和计算方法.选择偏移方法并选择一个平面作为基准平面PLane3.点击反转方向来反转切断面的方向4.在偏移距离的输入框中输入3mm来设置所选面的偏移距离.2 D Compare Q→√xv Set section planeO OffsetO RotationO Along CurveBase planeFace 4OffsetDistance[3m⑧D Multiple Cutting Planev Calculation OptionProjection DirectionShortest
- 2020-11-28下载
- 积分：1
支持向量机
关于支持向量机里面讲核函数的，介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。还介绍了核函数的判定以及Mercer定理1x1121T3212T42.3p(a)L313x2.3.32cT1V2C.223+d更一般地,核数K(x2z)=(xz+)“对应的映射后特征维度为a(求解方法参见http://zhidao.baiducom/question/16706714.html)由于计算的是内积,我们可以想到IR中的余弦相似度,如果ⅹ和z向量夹角越小,那么核函数值越大,反之,越小。因此,核函数值是(x)和(z)的相似度。再看另外一个核函数K(r, z)=expz-z|222这时,如果x和z很相近(x-2‖≈0),那么核函数值为1,如果x和z相差很大(x-2》0),那么核函数值约等于0。由于这个函数类似于高斯分布,因此称为高斯核函数,也叫做径向基函数( Radial basis function简称RBF)。它能够把原始特征映射到无穷维。既然高斯核函数能够比较ⅹ和z的相似度,并映射到0到1,回想 logistic回归, sigmoid函数可以,因此还有sigmoid核函数等等下面有张图说明在低维线性不可分时,映射到高维后就可分了,使用高斯核函数。Linear回回看目即Gaussian来自 Eric Xing的sdes注意,使用核函数后,怎么分类新来的样本呢?线性的时候我们使用SVM学与出W和b,新来样木ⅹ的话,我们使用wTx+ b来判断,如果值大于等于1,那么是正类,小于等于是负类。在两者之间,认为无法确定。如果使用了核函数后,W2x+b就变成了wφ(x)+b,是否先要找到p(x),然后再预测?答案背定不是了,找φ(x很麻烦,回想我们之前说过的wa+6=boy(0)x+bi=1(x(,x)+b只需将替换成(x,x),然后值的判断同上8核函数有效性判定问题:给定一个函数K,我们能否使用K来替代计算φ(x)2中(z),也就说,是否能够找出一个,使得对丁所有的x和z,都有k(x,2)=(x)r中(2)9比如给出了K(x,2)=(x2)2,是否能够认为K是一个有效的核函数下面来解决这个问题,给定m个训练样本全(r(3xm,每一个对应一个特征向量。那么,我们可以将(e) yJ仟意两个和带入K中,计算得到=0。I可以从1到m,j以从1到m,这样可以计算出m*m的核函数矩阵( Kernel Matrix)。为了方便,我们将核函数矩阵和(x,z)都使用K来表示如果假设K是有效地核函数,那么根据核函数定义k1=K(x0x0)=p(x()p(x0)=p(x(0)p(x()=K(x(,x)=K可见,矩阵K应该是个对称阵。让我们得出一个更强的结论,首先使用符号中x(x)来表示映射函数中(x)的第k维属性值。那么对于任意向量z,得2K2=∑∑2K3∑∑(m0y(0)2∑∑∑(z0)(x0)z∑∑∑29(x)k(z0)k i j=S|∑zipk(c(ak0.最后一步和前面计算K(x)=(x2)时类似。从这个公式我们可以看出,如果K是个有效的核函数(即K(xz)和(x)p(2)等价),那么,在训练集上得到的核函数矩阵K应该是半正定的(K≥0这样我们得到一个核函数的必要条件:K是有效的核函数==>核函数矩阵K是对称半正定的可幸的是,这个条件也是充分的,由 Mercer定理来表达。Mercer定理:如果函数K是×四→巫上的映射(也就是从两个n维向量映射到实数域)。那么如果K是一个有效核函数(也称为 Mercer核函数),那么当且仅当对于训练样例(r()x(m,其相应的核函数矩阵是对称半正定的。Mercer定理表明为了证明K是有效的核函数,那么我们不用去寻找φ,而只需要在训练集上求出各,然后判断矩阵K是否是半正定(使用左上角主子式大于等于零等方法)即可。许多其他的教科书在 Mercer定理证明过程中使用了范数和再生希尔伯特空间等概念,但在特征是n维的情况下,这里给出的证明是等价的。核函数不仅仅用在SWM上,但凡在一个模型后算法中出现了,我们都可以常使用区(xz)去替换,这可能能够很好地改善我们的算法。posted on2011-03-1820:22 Jerry Lead阅读(…)评论(…)编辑收藏刷新评论刷新页面返回顶部博客园首页博问新闻闪存程序员招聘知识库Powered by:博客园 Copyright@ Jerry Lead
- 2020-12-01下载
- 积分：1
