CAD／CAM技術及應用資料

1、試題：（注：一、二、三、四題為必做題，五、六題選做其中一題，請在答題紙中寫清題號。）一、以一個你熟悉的實際機械產品（或零件、部件）為例，進行如下分析說明：1)分析該產品的設計與制造由哪些具體環(huán)節(jié)（過程）組成（要求繪出產品生產過程的流程圖，并進行文字說明）。（10分）答：齒輪傳動是機械傳動中最重要的傳動之一，形式很多，應用廣泛，傳遞功率可達近十萬千瓦，其主要特點：效率高、結構緊湊、工作可靠，壽命長、傳動比穩(wěn)定。 設計的環(huán)節(jié)包括：齒輪模數(shù)和壓力角的選擇，齒輪齒數(shù)的設計，齒輪幾何尺寸計算，強度的計算和校核，齒輪結構的設計，齒輪精度的設計。 制造的環(huán)節(jié)包括：下料鍛造預先熱處理粗加工最終熱處理精加工。2

2、)以你熟悉的CAD/CAM軟件系統(tǒng)(如UG)為例，具體分析說明怎樣利用該軟件系統(tǒng)輔助完成該產品的哪些設計和制造工作。（20分）答：設計環(huán)節(jié)可以采用CAD、CAE單項技術，制造可以采用CAPP、CAM單項技術。 CAD系統(tǒng)解決幾何建模、工程分析、模擬仿真、工程繪圖等主要功能；CAE（Computer Aided Engineering）是用計算機輔助求解產品結構強度、剛度、屈曲穩(wěn)定性、動力響應、熱傳導、三維多體接觸、彈塑性等力學性能的分析計算以及結構性能的優(yōu)化設計。CAPP系統(tǒng)的解決毛坯設計、加工方法選擇、工序設計、工藝路線制定和工時定額計算等。CAM解決零件造型和加工。二、具體分析說明有限元分

3、析包括哪三個主要階段？在每個階段各解決哪些問題？（10分）答：有限元分析過程可以分為以下三個階段：    1.建模階段2.計算階段  3.后處理階段三、某零件的三視圖和立體圖如下所示。(1)分析指出該零件由哪些形狀特征組成(繪簡圖說明)。（10分）(2)簡述用UG實現(xiàn)下圖所示零件三維造型的步驟(分步驟進行文字說明,并配適當?shù)暮唸D說明)。（10分） 1）、答：組成該零件的形狀特征：圓角長方形底座兩個拉伸圓柱體肋板倒圓角及倒角2）、答：畫圖步驟如下：第一步：建立底座：底座草圖，拉伸建立底座；第二步：在底座上建立凸臺、孔特征：；第三步：建立第一個圓柱

4、特征：圓柱草圖，拉伸建立圓柱；第四步：建立第一組肋板特征：，并與第一個圓柱特征和底座求和；第五步：建立第二組肋板特征：肋板草圖拉伸建立肋板；第六步：建立第二個圓柱特征：拉伸建立圓柱，并與底座、第二組肋板求和；第七步：建立第二個圓柱上的孔特征：；第八步：創(chuàng)建各個倒圓角、倒角特征：；第九步：零件創(chuàng)建完成：；四、采用立式數(shù)控銑床加工下圖所示零件（從清晰性考慮，給出了兩種三維圖，尺寸自定）的曲面內腔，使用刀具為12mm球頭銑刀，工件材料為鑄鐵。如果使用UG軟件進行數(shù)控編程，簡要敘述編制該曲面內腔數(shù)控加工程序的步驟（分步驟進行文字表述，并配適當?shù)暮唸D說明）。（20分） 答：第一步：用UG中的型腔銑用適合

5、尺寸的刀具對工件進行開粗除去工件較多的毛胚第二步：用稍微小點的刀具對工件進行二次開粗除去工件首次沒有加工到位的毛胚第三步：用12的球頭銑刀進行對工件曲面進行的半精加工用固定輪口銑第四步：12的球頭銑刀進行對工件曲面進行的精加工用固定輪口銑走刀角度為45度第五步：中心鉆對工件上的孔進行定位加工五、下圖所示曲柄活塞機構由活塞(零件1)、活塞銷(零件2)、連桿(零件3)、曲柄軸(零件4)、左曲柄(零件5)、右曲柄(零件6)六個零件組成。在UG中已完成六個零件的三維建模，如需繼續(xù)在UG中對其進行裝配建模，得到如下圖所示的三維裝配模型，試給出建立該曲柄活塞機構三維裝配模型的主要步驟（分步驟進行文字說明，

6、并配適當?shù)暮唸D說明）。（20分）654321答：六、某線圖的五個點如下左圖所示，各點坐標如右表所示。（20分）l 如采用線性插值原理進行線性插值，試繪出實現(xiàn)插值計算的計算機程序流程圖。l 采用某種計算機編程語言（如C、Basic），編寫一段程序實現(xiàn)該線圖的線性插值計算。2.編程：xOffset = 1;if (nargin=2) | . (nargin=3 && ischar(varargin3) | . (nargin=4 && (ischar(varargin4) | strcmp(varargin4, 'extrap'); end % Pr

7、ocess Y in INTERP1(Y,.) and INTERP1(X,Y,.)y = varargin1+xOffset;siz_y = size(y);% y may be an ND array, but collapse it down to a 2D yMat. If yMat is% a vector, it is a column vector.if isvector(y) if size(y,1) = 1 % Prefer column vectors for y yMat = y.' n = siz_y(2); else yMat = y; n = siz_y(1

8、); end ds = 1; prodDs = 1;else n = siz_y(1); ds = siz_y(2:end); prodDs = prod(ds); yMat = reshape(y,n prodDs);end% Process X in INTERP1(X,Y,.), or supply default for INTERP1(Y,.)if xOffset x = vararginxOffset; if isvector(x) error('MATLAB:interp1:Xvector','X must be a vector.'); end

9、if length(x) = n if isvector(y) error('MATLAB:interp1:YInvalidNumRows', . 'X and Y must be of the same length.') else error('MATLAB:interp1:YInvalidNumRows', . 'LENGTH(X) and SIZE(Y,1) must be the same.'); end end % Prefer column vectors for x xCol = x(:);else xCol =

10、(1:n)'end % Process XI in INTERP1(Y,XI,.) and INTERP1(X,Y,XI,.)% Avoid syntax PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')if ppOutput xi = varargin2+xOffset; siz_xi = size(xi); % xi may be an ND array, but flatten it to a column vector xiCol xiCol = xi(:); % The size of the output YI if isvector(y) % Y

11、 is a vector so size(YI) = size(XI) siz_yi = siz_xi; else if isvector(xi) % Y is not a vector but XI is siz_yi = length(xi) ds; else % Both Y and XI are non-vectors siz_yi = siz_xi ds; end endend if xOffset && isreal(x) error('MATLAB:interp1:ComplexX','X should be a real vector.&

12、#39;)end if ppOutput && isreal(xi) error('MATLAB:interp1:ComplexInterpPts', . 'The interpolation points XI should be real.')end % Error check for NaN values in X and Y% check for NaN'sif xOffset && (any(isnan(xCol) error('MATLAB:interp1:NaNinX','NaN is

13、 not an appropriate value for X.');end % NANS are allowed as a value for F(X), since a function may be undefined% for a given value.if any(isnan(yMat(:) warning('MATLAB:interp1:NaNinY', . 'NaN found in Y, interpolation at undefined values nt',. ' will result in undefined valu

14、es.');end if (n < 2) if ppOutput | isempty(xi) error('MATLAB:interp1:NotEnoughPts', . 'There should be at least two data points.') else yi = zeros(siz_yi,superiorfloat(x,y,xi); varargout1 = yi; return endend % Process METHOD in% PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')% YI = INTE

15、RP1(Y,XI,METHOD,.)% YI = INTERP1(X,Y,XI,METHOD,.)% including explicit specification of the default by an empty input.if ppOutput if isempty(varargin3) method = 'linear' else method = varargin3; endelse if nargin >= 3+xOffset && isempty(varargin3+xOffset) method = varargin3+xOffset

16、;else method = 'linear' endend % The v5 option, '*method', asserts that x is equally spaced.eqsp = (method(1) = '*');if eqsp method(1) = ;end % INTERP1(X,Y,XI,METHOD,'extrap') and INTERP1(X,Y,Xi,METHOD,EXTRAPVAL)if ppOutput if nargin >= 4+xOffset extrapval = vararg

17、in4+xOffset; else switch method(1) case 's','p','c' extrapval = 'extrap' otherwise extrapval = NaN; end endend % Start the algorithm% We now have column vector xCol, column vector or 2D matrix yMat and% column vector xiCol.if xOffset if eqsp h = diff(xCol); eqsp = (no

18、rm(diff(h),Inf) <= eps(norm(xCol,Inf); if any(isfinite(xCol) eqsp = 0; % if an INF in x, x is not equally spaced end end if eqsp h = (xCol(n)-xCol(1)/(n-1); endelse h = 1; eqsp = 1;endif any(h < 0) xCol,p = sort(xCol); yMat = yMat(p,:);if eqsp h = -h; else h = diff(xCol); endendif any(h = 0) e

19、rror('MATLAB:interp1:RepeatedValuesX', . 'The values of X should be distinct.');end % PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')if nargin=4 && ischar(varargin3) && isequal('pp',varargin4) % obtain pp form of output pp = ppinterp; varargout1 = pp; returnend % Interp

20、olatenumelXi = length(xiCol);p = ;switch method(1) case 's' % 'spline' % spline is oriented opposite to interp1 yiMat = spline(xCol.',yMat.',xiCol.').' case 'c','p' % 'cubic' or 'pchip' % pchip is oriented opposite to interp1 yiMat = pc

21、hip(xCol.',yMat.',xiCol.').' otherwise % 'nearest', 'linear', 'v5cubic' yiMat = zeros(numelXi,prodDs,superiorfloat(xCol,yMat,xiCol); if eqsp && any(diff(xiCol) < 0) xiCol,p = sort(xiCol); else p = 1:numelXi; end % Find indices of subintervals, x(k)

22、<= u < x(k+1), % or u < x(1) or u >= x(m-1). if isempty(xiCol) k = xiCol; elseif eqsp k = min(max(1+floor(xiCol-xCol(1)/h),1),n-1); else ignore,k = histc(xiCol,xCol); k(xiCol<xCol(1) | isfinite(xiCol) = 1; k(xiCol>=xCol(n) = n-1; end switch method(1) case 'n' % 'nearest

23、' i = find(xiCol >= (xCol(k)+xCol(k+1)/2); k(i) = k(i)+1; yiMat(p,:) = yMat(k,:); case 'l' % 'linear' if eqsp s = (xiCol - xCol(k)/h; else s = (xiCol - xCol(k)./h(k); end for j = 1:prodDs yiMat(p,j) = yMat(k,j) + s.*(yMat(k+1,j)-yMat(k,j); end case 'v' % 'v5cubic&#

24、39; extrapval = NaN; if eqsp % Data are equally spaced s = (xiCol - xCol(k)/h; s2 = s.*s; s3 = s.*s2; % Add extra points for first and last interval yMat = 3*yMat(1,:)-3*yMat(2,:)+yMat(3,:); . yMat; . 3*yMat(n,:)-3*yMat(n-1,:)+yMat(n-2,:); for j = 1:prodDs yiMat(p,j) = (yMat(k,j).*(-s3+2*s2-s) + . y

25、Mat(k+1,j).*(3*s3-5*s2+2) + . yMat(k+2,j).*(-3*s3+4*s2+s) + . yMat(k+3,j).*(s3-s2)/2; end else % Data are not equally spaced % spline is oriented opposite to interp1 yiMat = spline(xCol.',yMat.',xiCol.').' end otherwise error('MATLAB:interp1:InvalidMethod','Invalid method

26、.') endend % Override extrapolationif isequal(extrapval,'extrap') if ischar(extrapval) error('MATLAB:interp1:InvalidExtrap', 'Invalid extrap option.') elseif isscalar(extrapval) error('MATLAB:interp1:NonScalarExtrapValue',. 'EXTRAP option must be a scalar.'

27、;) end if isempty(p) p = 1 : numelXi; end outOfBounds = xiCol<xCol(1) | xiCol>xCol(n); yiMat(p(outOfBounds),:) = extrapval;end % Reshape result, possibly to an ND arrayyi = reshape(yiMat,siz_yi);varargout1 = yi; %-% function pp = ppinterp %PPINTERP ppform interpretation. switch method(1) case

28、'n' % nearest breaks = xCol(1); . (xCol(1:end-1)+xCol(2:end)/2; . xCol(end).' coefs = yMat.' pp = mkpp(breaks,coefs,ds); case 'l' % linear breaks = xCol.' page1 = (diff(yMat)./repmat(diff(xCol),1, prodDs).' page2 = (reshape(yMat(1:end-1,:),n-1, prodDs).' coefs = c

29、at(3,page1,page2); pp = mkpp(breaks,coefs,ds); case 'p', 'c' % pchip and cubic pp = pchip(xCol.',reshape(yMat.',ds, n); case 's' % spline pp = spline(xCol.',reshape(yMat.',ds, n); case 'v' % v5cubic b = diff(xCol); if norm(diff(b),Inf) <= eps(norm(xCol,Inf) % data are equally spaced a = repmat(b,1 prodDs).' yReorg = 3*yMat(1,:)-3*yMat(2,:)+yMat(3,:); . yMat; . 3*yMat(n,:)-3*yMat(n-1,:)+yMat(n-2,:); y1 = yReorg(1:end-3,:).' y2 = yRe