给学习3DMAX小白萌新们建模的一些学习建议无论是刚毕业的大学生，初学者，感兴趣的小白萌新，只要想决心学好这方面的软件，做好了投入时间和精力去学习的准备，并且能够坚持下去，这些软件都是能够学会的。3D 建模的学习过程是；一、学会安装3Dmax，CAD这主要的两款软件，安装有难的也有简单的。有见过安装花了一个月时间，软件安装在电脑上还是残缺的。也有刚接触不到一个小时，就会自主安装软件并上手使用了。1、然后开始先学习建模，包括3dmax界面讲解、3dmax各个快捷键的使用、CAD识图、摄像机、空间透视图、各种建模方法。空间模型，武器模型，服装模型，装饰物品，雕花等等模型结构。2、再学习渲染表现，包括各种材质，灯光氛围、VRay渲染器运用、贴图纹理、材质球的理解、大型空间的渲染、室外空间，室内空间，单体表现，等场景的渲染表现。3、后可以学习ps，包括photoshop的软件命令的使用，效果图后期，制作调整，修改等。来给建模作品进行后续的修改以及改良。学习方式也不仅是这样，每个人都有每个人不同的学习方式，我这里也只是给初学建模的小白一些建议而已。感兴趣的话可以评论或者点赞一下呗[看]

SW（solidworks）建模专篇[2023]今日建模对象为二分头零件。本模型看起来好像好多难点，但只要建模命令熟悉了，建模过程相对来说也没那么难了。本图主要用到拉伸及切除，还有螺旋线，再加还有高级孔的应用。仔细观察图形，模型分三部分，法兰部侧枝分头，还有中间体。看形状都是直接可以拉或旋转出来的。旋转部分直接画好图执行命令即可。建模过程：第一步圆草图约束，尺寸可以参考直接拉伸；第二步旋转建模。在面上画如图3图形约束。之后在特征命令中旋转，参数和过程都可参考；第三步建直头装饰螺纹线。第四步建侧枝分头，数据见图5、6。第五步圆柱部分进行开孔。可以使用高级孔，多次沉头孔见图7、8。第六步进行切除，利用草绘特征命令。第七步后进行倒角和圆角。SW三维建模直观明了，更容易让人接受，效果简单易懂。喜欢的伙伴们可以点关注收藏，有问题可以及时沟通。

数学六大核心素养之：数学建模数学建模这一块儿是新课标的重中之重。因为现在对于数学建模能力的要求会越来越高，怎么去和实际的场景产生联系？其实就是数学建模的过程。或许有人会说数学建模不就是应用题吗？其实并不是。数学建模到底是怎么一个过程呢？在数学的视角叫做发现问题、提出问题、分析问题、建立模型、确定参数，计算求解、检验结果、改进模型和终解决实际问题。所以这个过程是很繁杂的。它是从开头发现问题，到后解决实际问题。但是咱们在平时的应用题练习中，主要解决哪些问题，是不是已经给你？多是到这儿。建立了模型，主要是后面的这些，这是应用题的主要的一些范围。就是从解决问题，从计算求解开始。这是咱们平时应用题的考查范围，但是它并不是完整的数学建模，前面的发现问题，提出问题。这一些之前咱们一直在忽略的，今后会越来越重视。比如说书上，不知道大家有没有发现，现在就算在小学的课本里面，经常问题后面都会问大家一句话，你还能提出什么问题吗？大家有没有发现？就是他会问你，你还能提出什么问题吗？对于这道题你还能提出什么问题，然后自己并去解决吗？有不少同学还真不怎么会提问，或者说提出的问题完全没有深度。是不是书上有很多这样的题目，但是你们注意到了没有？你们有没有让孩子真的自己去提出问题？不要老是就是说，把精力放在怎么去把这道应用题解出来上面，这个层次太低了。打个不是很恰当的比方。初中生大多数人会解一元二次方程，但你让他去构造多个符合某一具体要求的方程，可能有同学会觉得无从下手。比如让大家在20秒钟之内，构造多个两个根分别是3和1.7的一元二次方程，估计有同学就蒙了。教科书既然有这样的一个问题，让大家自己去提出问题，是有它的道理的。所以像这种你还能提出问题吗？就让孩子尽可能的去提，能提出来以后，看一看能不能去做？能做的话怎么做？如果不能做，为什么不能做？这些就是探究这个数学问题的完整过程，这个才叫做数学建模。但是，大家往往真的会遗漏前两部分，而且我敢打包票的是，在很多的学校里面，尤其是小学老师，他也很有可能会忽略这一点。有人会说这种题很傻呀，自己去提问题干什么，就像自己又是裁判又是运动员有意思吗？我只要会做题就可以了，是不是？但是情况偏偏不是如此，教科书这么编排，他就是要这么考。如果你从小不这么去训练，那他长大了，你指望他能够提出问题吗？有从实际问题中提炼出数学问题的能力吗？他是没有的。所以在平时生活中，一定要让孩子注意到，比你做多少题都要管用，因为这个才是真正的核心素养。

具有扰动的人机系统分层分析与仿真建模简介人机系统 (HMS) 的设计和分析是一个复杂的过程，需要考虑各种因素，例如人类操作员的行为和机器系统的性能。干扰也会影响 HMS 的性能，这可能是由外部因素或内部系统故障引起的。因此，开发能够解释 HMS 设计和分析中的干扰的分析和建模技术至关重要。在本文中，我们将讨论具有扰动的HMS的分层分析和仿真建模。人机系统的分层分析 分层分析是一种设计和分析复杂系统的系统方法，涉及将系统分解为多个层，每个层代表系统的不同方面。在 HMS 的上下文中，可以使用分层分析将系统分解为不同的层，例如人类操作员层、机器系统层和环境层。每一层都可以单独分析，然后集成以获得对系统行为的全面了解。人类操作员层包括人类操作员的认知和身体能力，以及他们的行为和决策过程。机器系统层包括机器的机械和电气部件，以及它的控制系统。环境层包括系统运行的物理环境和社会环境。具有干扰的人机系统的仿真建模仿真建模是一种用于通过模拟系统不同组件之间的交互来对系统随时间的行为进行建模的技术。通过将扰动的影响纳入模型，仿真建模可用于分析 HMS 的扰动行为。对具有干扰的 HMS 进行仿真建模的一种方法是使用混合系统模型，该模型结合了连续时间和离散时间模型。连续时间模型表示系统在正常操作条件下的行为，而离散时间模型表示系统在受干扰操作条件下的行为。可以使用切换机制集成这两个模型，该机制确定系统何时从正常操作条件过渡到受干扰的操作条件。对具有扰动的 HMS 进行仿真建模的另一种方法是使用故障树分析 (FTA) 模型。FTA是一种用于识别和分析系统故障原因的技术。FTA 模型将系统表示为一棵树，故障在树的顶部，故障原因在树的底部。每个原因都表示为树的一个分支，具有自己的发生概率。通过改变不同原因的概率，FTA 模型可用于分析系统在不同干扰场景下的行为。案例研究：具有干扰的人机系统仿真建模 为了说明具有干扰的 HMS 的分层分析和仿真建模，我们将展示一个制造系统的案例研究。该系统由操作生产产品的机器的操作员组成。系统会受到干扰，例如机器性能的变化、原材料的变化以及生产环境的变化。可以使用分层分析对系统进行分析，将其分解为操作员层、机器系统层和环境层。人类操作员层包括操作员的认知和身体能力，以及他们的行为和决策过程。机器系统层包括机器的机械和电气部件，以及它的控制系统。环境层包括系统运行的物理环境和社会环境。结论人机系统的设计和分析是一个复杂的过程，需要考虑各种因素，例如人类操作员的行为和机器系统的性能。干扰也会影响 HMS 的性能，这可能是由外部因素或内部系统故障引起的。因此，开发能够解释 HMS 设计和分析中的干扰的分析和建模技术至关重要。在本文中，我们讨论了具有扰动的 HMS 的分层分析和仿真建模，这是分析 HMS 在不同扰动场景下行为的有用工具。这些技术可用于设计和分析更稳健、更可靠的 HMS，从而提高制造、运输等各个领域的安全性和生产力，参考文献Z. Li, J. Liu, C. Zhang, "Layered Analysis and Simulation Modeling of Human-Machine Systems with Disturbances," IEEE Transactions on Human-Machine Systems, vol. 49, no. 2, pp. 207-218, Apr. 2019.D. Zhang, W. Chen, H. Ma, "Disturbance Accommodation for Human-Machine Integrated System Based on a Multiple Time-Scale Adaptive Control Approach," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68, no. 5, pp. 4555-4564, May 2021.S. Kim, J. Lee, S. Lee, "Hybrid Simulation of Human-Machine Systems under Disturbances for Human Factors Engineering," Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 35, no. 6, pp. 2591-2601, Jun. 2021.#建模过程简介#

车辆动力学数据驱动建模方法与流程前言近年来，车辆动力学数据驱动建模方法成为了研究汽车动力学行为的重要手段。这种方法基于大量的实验数据，通过数据分析、模型构建和模型验证等过程，从而建立可信、准确的车辆动力学模型。本文旨在介绍车辆动力学数据驱动建模方法与流程，并探讨其应用前景和挑战。一、数据采集车辆动力学数据驱动建模的第一步是数据采集。通常情况下，数据采集是通过安装传感器来获取实验数据，这些传感器可以测量车辆的加速度、速度、转向角度、制动力等参数。同时，为了数据的可信度，还需要注意实验条件的控制，如路面状况、环境温度、风速等。二、数据分析数据采集后，需要对数据进行处理和分析，以提取有用的信息。常用的数据分析方法包括统计分析、特征提取、信号处理等。其中，特征提取是一个重要的步骤，通过选取适当的特征，可以更好地反映车辆动力学行为的特点，提高模型的准确性和泛化能力。三、模型构建在数据分析的基础上，可以开始建立车辆动力学模型。常用的建模方法包括基于物理原理的建模和基于统计学的建模。基于物理原理的建模是基于车辆动力学基本方程进行建模，优点是模型准确性高，但需要考虑诸多复杂的物理因素；基于统计学的建模则是通过对数据进行回归分析或机器学习等方法建立模型，可以较好地处理复杂的非线性关系和噪声，但模型的解释性可能较差。四、模型验证模型构建完成后，需要对模型进行验证和评估。模型验证可以分为内部验证和外部验证两个阶段。内部验证是指在训练集上对模型进行验证，主要通过交叉验证等方法进行；外部验证则是在测试集上对模型进行验证。模型评估可以通过各种指标进行。五、应用前景和挑战车辆动力学数据驱动建模方法具有广泛的应用前景，如车辆控制、驾驶辅助、车辆安全等领域。同时，也存在一些挑战需要克服。其中，数据采集的成本和复杂度较高，需要考虑如何选择合适的传感器和实验条件；数据处理和分析也需要一定的专业知识和技能，需要建立相关的算法和软件工具；模型构建需要权衡模型的准确性和解释性。同时考虑如何处理非线性、非平稳和噪声等问题；模型验证需要对模型的鲁棒性和泛化能力进行评估，同时考虑如何选择适当的指标和方法。此外，车辆动力学模型的应用需要考虑实时性和可靠性等因素，需要结合具体的应用场景进行优化和改进。总之，车辆动力学数据驱动建模是一种重要的研究手段，具有广泛的应用前景和挑战。未来的研究方向包括数据采集、数据处理和分析、模型构建和模型验证等方面的优化和改进，以进一步提高车辆动力学模型的准确性、鲁棒性和可靠性，为车辆控制和驾驶辅助等领域的应用提供更好的支持。此外，随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，车辆动力学数据驱动建模也面临着新的机遇和挑战。人工智能和机器学习等技术可以提高模型的准确性和泛化能力，同时也可以帮助解决数据处理和分析等问题。例如，可以使用深度学习等技术构建更加复杂和精细的车辆动力学模型，以更好地反映车辆的行驶特性和驾驶者的驾驶行为；可以使用强化学习等技术设计更加智能和自适应的车辆控制系统，以提高车辆的安全性和舒适性。作者观点：总之，车辆动力学数据驱动建模是一种重要的研究手段，具有广泛的应用前景和挑战。未来需要进一步优化和改进数据采集、数据处理和分析、模型构建和模型验证等方面的方法和技术，同时结合人工智能和机器学习等技术进行创新和发展，以推动车辆动力学建模和应用领域的发展。