首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Solidworks 2023中文版下载安装激活 附安装教程

伴随着2023年的钟声即将响起,很多软件都迎接了2023年的版本,今日小编为大家带来了这款:SOLIDWORKS 2023,这是一款在设计领域非常著名的三维机械设计软件,同时也是世界上第一个基于Windows开发的三维CAD系统,简称叫做“SW 2023”,现阶段具备三大特色,分别是:功能强大、易学使用、技术创新,能够为用户提供出以整套实体模型设计系统,可以很好的满足用户机械设计办公的需求。值得一提的是:SOLIDWORKS 2023在安装过程以及操作界面,都更加人性化了,即便你是新手用户,也是可以快速安装上手。不仅如此,SOLIDWORKS 2023采用了先进的Windows OLE技术、直观式设计技术以及良好的与第三方软件的集成技术,再搭配上由剑桥提供的Parasolid内核,拥有丰富的模型创建、编辑实用程序、布尔建模运算符、特征建模支持、先进表面处理、增厚与弧刮等等,让用户在这里创建模型可以更加轻松。

05
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    UG模块功能介绍

    这个模块是 UG的基本模块,包括打开、创建、存储等文件操作;着色、消隐、缩放等视图操作;视图布局;图层管理;绘图及绘图机队列管理;空间漫游,可以定义漫游路径,生成电影文件;表达式查询;特征查询;模型信息查询、坐标查询、距离测量;曲线曲率分析;曲面光顺分析;实体物理特性自动计算;用于定义标准化零件族的电子表格功能;按可用于互联网主页的图片文件格式生成UG零件或装配模型的图片文件,这些格式包括:CGM、VRML、TIFF、MPEG、GIF和JPEG;输入、输出CGM、UG/Parasolid等几何数据;Macro宏命令自动记录、回放功能;User Tools用户自定义菜单功能,使用户可 以快速访问其常用功能或二次开发的功能。  UG实体建模(UG/Solid Modeling) UG实体建模提供了草图设计、各种曲线生成、编辑、布尔运算、扫掠实体、旋转实体、沿导轨扫掠、尺寸驱动、定义、编辑变量及其表达式、非参数化模型后参数化等工具。  UG/Features Modeling(UG特征建模) UG特征建模模块提供了各种标准设计特征的生成和编辑、各种孔、键槽、凹腔-- 方形、圆形、异形、方形凸台、圆形凸台、异形凸台、圆柱、方块、圆锥、球体、管道、杆、倒圆、倒角、模型抽空产生薄壁实体、模型简化(Simplify),用于压铸模设计等、实体线、面提取,用于砂型设计等、拔锥、特征编辑:删除、压缩、复制、粘贴等、特征引用,阵列、特征顺序调整、特征树等工具。 有缘学习交流关注桃报:奉献教育(店铺)  UG/FreeFormModeling(UG自由曲面建模) UG具有丰富的曲面建模工具。包括直纹面、扫描面、通过一组曲线的自由曲面、通过两组类正交曲线的自由曲面、曲线广义扫掠、标准二次曲线方法放样、等半径和变半径倒圆、广义二次曲线倒圆、两张及多张曲面间的光顺桥接、动态拉动调整曲面、等距或不等距偏置、曲面裁减、编辑、点云生成、曲面编辑。  UG/User DefinedFeature(UG用户自定义特征) UG/User Defined Feature用户自定义特征模块提供交互式方法来定义和存储基于用户自定义特征(UDF)概念的,便于调用和编辑的零件族,形成用户专用的UDF 库,提高用户设计建模效率。 该模块包括从已生成的UG参数化实体模型中提取参数、定义特征变量、建立参数间相关关系、设置变量缺省值、定义代表该UDF的图标菜单的全部工具。在UDF生成之后,UDF即变成可通过图标菜单被所有用户调用的用户专有特征,当把该特征添加到设计模型中时,其所有预设变量参数均可编辑并将按UDF建立时的设计意图而变化。  UG/Drafting(UG工程绘图) UG工程绘图模块提供了自动视图布置、剖视图、各向视图、局部放大图、局部剖视图、自动、手工尺寸标注、形位公差、粗糙度符合标注、支持GB、标准汉字输入、视图手工编辑、装配图剖视、爆炸图、明细表自动生成等工具。有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺)  UG/AssemblyModeling(UG装配建模) UG装配建模具有如下特点:提供并行的自顶而下和自下而上的产品开发方法;装配模型中零件数据是对零件本身的链接映象,保证装配模型和零件设计完全双向相关,并改进了软件操作性能,减少了存储空间的需求,零件设计修改后装配模型中的零件会自动更新,同时可在装配环境下直接修改零件设计;坐标系定位;逻辑对齐、贴合、偏移等灵活的定位方式和约束关系;在装配中安放零件或子装配件,并可定义不同零件或组件间的参数关系;参数化的装配建模提供描述组件间配合关系的附加功能,也可用于说明通用紧固件组和其它重复部件;装配导航;零件搜索;零件装机数量统计;调用目录;参考集;装配部分着色显示;标准件库调用;重量控制;在装配层次中快速切换,直接访问任何零件或子装配件;生成支持汉字的装配明细表,当装配结构变化时装配明细表可自动更新;并行计算能力,支持多CPU硬件平台。有缘学习交流关注桃报:奉献教育(店铺)  UG/Advanced Assemblies(UG高级装配) UG高级装配模块提供了如下功能:增加产品级大装配设计的特殊功能;允许用户灵活过滤装配结构的数据调用控制;高速大装配着色;大装配干涉检查功能;管理、共享和检查用于确定复杂产品布局的数字模型,完成全数字化的电子样机装配;对整个产品、指定的子系统或子部件进行可视化和装配分析的效率;定义各种干涉检查工况储存起来多次使用,并可选择以批处理方式运行;软、硬干涉的精确报告;对于大型产品,设计组可定义、共享产品区段和子系统,以提高从大型产品结构中选取进行设计更改的部件时软件运行的响应速度;并行计算能力,支持多CPU硬件平台,可充分利用硬件资源。  UG/Sheet MetalDesign(UG钣金设计) UG钣金设计模

    02

    计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

    近几十年来,在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动,可以追溯到19世纪后期, Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后,运动分析相关技术进步很快,与不断增长的需求相平行,这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中,人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具,生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器,基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型,计算机视觉和机器学习算法的无标记系统,已经取得了长足的发展。

    03

    Solidworks、PROE、CATIA、UG的区别

    Solidworks,其功能一般,但是对于一般比较规则的零件还是绰绰有余的,加上其低廉的价格还有极端友好的界面,对现在立体软件还不发达的中国是最合适不过的了。 Pro/E,功能绝对不错,特别是实体功能,绝对强大,可惜它的界面太不友好,很复杂,弄的人头大,不过一旦上手就是不错的软件!有很多地方做的不错,但是由于其不友好的界面和隐藏太深的功能。比较适合做小型的东西,大了就不划算,我接触的大多数proe的高手都是这么说,而且它处理一些非参和曲面的能力有限。 CATIA,一看界面你就知道,这绝对是一中成熟的软件,漂亮的界面确实不错,曲面功能也不错,但值得商榷的是其实体功能应当加强!

    01

    基于AutoForm的汽车顶盖冲压回弹补偿研究

    摘 要 为解决冲压成形的零件与原产品数据偏差较大的难题,提供了2种回弹补偿方式,即AutoForm迭代补偿与几何补偿,以某车型顶盖为研究对象,分别对2种补偿方式重构的型面进行全工序CAE分析,对比其回弹结果。AutoForm迭代补偿在全夹持状态下,局部区域的回弹量超过3 mm,几何补偿方式在补偿量为6 mm时,全夹持状态下回弹量在1.5 mm以内,说明AutoForm迭代补偿不宜用于自由回弹量大的零件,采用几何补偿可以提高回弹补偿的准确性。三坐标检测试制首件的尺寸符合率为85.2%,模具状态研配到与数值模拟边界条件一致时,尺寸符合率可达96.5%,验证了几何补偿方式的有效性。

    04

    CAXA 【3D CAD实体设计】 2023 CAD 下载安装教程附安装包 caxa软件caxa下载

    CAXA3D实体设计2019是一款专为工业设计而打造的三维设计软件,其着重强调新一代CAD技术向创新设计发展的方向。该软件具有先进而强大的绘图编辑功能,整体大图的处理性能也得到了改善。在高级设置中,软件提供了丰富的“选项”属性,让用户可以定义最符合需求的设计环境。此外,软件还提供了丰富的曲面建模手段,通过构建曲面的构架结构和选择多种曲面的生成方法,用户可以轻松地描述零件的表面特征。软件还拥有独特的设计元素库,提供许多现成的设计元素,用户可以直接拖入设计环境使用,快速拼装组合,完成所需产品的设计。

    02

    One-Shot Image-to-Image Translation viaPart-Global Learning With aMulti-Adversarial Framework

    众所周知,人类可以从几个有限的图像样本中有效地学习和识别物体。然而,对于现有的主流深度神经网络来说,仅从少数图像中学习仍然是一个巨大的挑战。受人类思维中类比推理的启发,一种可行的策略是“翻译”丰富的源域的丰富图像,以用不足的图像数据丰富相关但不同的目标域。为了实现这一目标,我们提出了一种新的、有效的基于部分全局学习的多对抗性框架(MA),该框架实现了一次跨域图像到图像的翻译。具体而言,我们首先设计了一个部分全局对抗性训练方案,为特征提取提供了一种有效的方法,并防止鉴别器被过度拟合。然后,采用多对抗机制来增强图像到图像的翻译能力,以挖掘高级语义表示。此外,还提出了一种平衡对抗性损失函数,旨在平衡训练数据,稳定训练过程。大量实验表明,所提出的方法可以在两个极不平衡的图像域之间的各种数据集上获得令人印象深刻的结果,并且在一次图像到图像的转换上优于最先进的方法。

    02
    领券