三維框架模型(三維形體框架)
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最近在網(wǎng)絡(luò)上傳的沸沸揚揚的“三維立體框架棋盤類電子競技運動”是怎么回事
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cc三維建模詳細步驟
1、新建工程,準備建模:在SolidWorks中新建一個空白工程,建立一些必要的視圖,如左視圖、正視圖、俯視圖等;2、建立主體模型:根據(jù)設(shè)計圖紙進行建模,依次建立模型的每一個部分,從基本的幾何元素建立起,進行空間拼接,采用折彎、拉伸、旋轉(zhuǎn)、組合等操作,建立出模型的主體框架;3、建立表面和特征:根據(jù)圖紙要求建立模型的表面,采用拉伸、旋轉(zhuǎn)、弧線等操作,建立出模型的表面特征;4、分析模型:根據(jù)設(shè)計圖紙和實際要求,對模型進行分析,確保模型符合設(shè)計要求;5、組裝模型:將模型中的零件組裝起來,并依據(jù)設(shè)計圖紙和實際要求,組裝出一個完整的機器模型;6、渲染模型:向模型中添加材料、紋理、陰影等屬性,使模型看起來更加逼真。
如何建立中國國家基礎(chǔ)三維地質(zhì)模型
(1)利用新技術(shù)。包括云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)、移動計算平臺開發(fā)技術(shù)、XML及.NET開發(fā)技術(shù)、數(shù)據(jù)交換中心技術(shù)、地質(zhì)調(diào)查GIS系統(tǒng)基礎(chǔ)平臺研究、通用空間數(shù)據(jù)瀏覽系統(tǒng)開發(fā)、基于PC的三維圖示技術(shù)算法工具等,為相關(guān)技術(shù)在地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域應(yīng)用提供了解決方案,并發(fā)揮了作用。(2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相關(guān)試驗性研究工作。通過對國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的分析研究,對數(shù)據(jù)挖掘工作流程、數(shù)據(jù)挖掘的支撐基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(算法)、數(shù)據(jù)挖掘常用軟件和工具、空間數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析、數(shù)據(jù)挖掘的未來發(fā)展方向及難點和實施數(shù)據(jù)挖掘方法有了比較系統(tǒng)的認識,初步提出了在我國地學領(lǐng)域構(gòu)建地學空間數(shù)據(jù)倉庫的方法,設(shè)計了具有數(shù)據(jù)源、空間ETL、空間數(shù)據(jù)存儲、基于SOA的應(yīng)用服務(wù)和客戶應(yīng)用等五層地學空間數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu),規(guī)劃了地學空間數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的物理部署方案,提出了地學多維多尺度空間數(shù)據(jù)模型和集中存儲、分布式訪問的空間元數(shù)據(jù)管理模型,并給出了構(gòu)建步驟和有效的平行反饋式開發(fā)模式及實施金字塔,為集成具有多源、異構(gòu)、分散等特性的地學數(shù)據(jù)提供了一套完整可行的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案,也為數(shù)據(jù)挖掘工作提供了試驗環(huán)境。(3)三維技術(shù)。數(shù)字地學空間模型(DigitalGeoscience Spatial Model,簡稱DGSM)的主要內(nèi)容和技術(shù)框架進行了分析,包括數(shù)據(jù)門戶(Data Portal)、軟件標準(Software Standards)、地學大對象存貯(GeoscienceLarge Object Store,簡稱GLOS)、地學空間框架(Geoscience Spatial Framework,簡稱GSF)、不確定性(Uncertainty)評價、開發(fā)管理地質(zhì)文檔的系統(tǒng)(Authoring)、元數(shù)據(jù)管理(Metadata)、應(yīng)用開發(fā)(Development of Applications)、集成地學空間制圖系統(tǒng)(System for Integrated Geospatial Mapping,簡稱SIGMA)等;對三維地質(zhì)建模流程進行了歸納總結(jié)。(4)非線性數(shù)據(jù)處理方法。掌握了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌、分形/多重分形、自組織、奇異性等非線性理論的主要思想,了解了這些理論在揭示礦床形成的復雜過程、研究成礦物質(zhì)的富集規(guī)律、獲取成礦信息等方面的應(yīng)用情況;掌握了C-A(密度-面積)模型、S-A(能譜-面積)模型、MSVD分形奇異值分解模型、SIG(Scale Invariant Generator)廣義自相似性量化模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等國際國內(nèi)主流非線性數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)原理;了解了主流非線性數(shù)據(jù)處理方法在有關(guān)方面的應(yīng)用情況。
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