中南大學(xué)CAD／CAM技術(shù)及應(yīng)用試題及答案

1、中南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育課程考試CAD/CA噴術(shù)及應(yīng)用試題考試說(shuō)明：1 .首先下載試題及標(biāo)準(zhǔn)答卷模版，完成答題后，答卷從網(wǎng)上提交。2 .答卷電子稿命名原則：學(xué)號(hào) .doc。如：11031020512002.doc。3 .網(wǎng)上提交截止時(shí)間： 2014年12月17日18: 00。試題：（注：一、二、三、四題為必做題，五、六題選做其中一題，在答題紙中寫清題號(hào)即可。）一、簡(jiǎn)要敘述產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM的基本概念、基本功能、體系結(jié)構(gòu)，并分析在企業(yè)實(shí)施產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM的意義。（20分）二、簡(jiǎn)要敘述有限元分析的基本原理、主要步驟和能夠完成的主要任務(wù)。（20分）三、某零件的三維圖如下所示（從清晰性考慮，給出了兩種三

2、維圖，尺寸自定） 。（1）分析指出該零件由哪些形狀特征組成（繪簡(jiǎn)圖說(shuō)明）。（10分）（2）簡(jiǎn)述用UG實(shí)現(xiàn)下圖所示零件三維造型的步驟 （分步驟進(jìn)行文字說(shuō)明，并配適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)圖說(shuō)明）。（10分）四、采用立式數(shù)控銃床在一長(zhǎng)方形毛坯工件上銃削如下圖所示凸模（尺寸自定），工件材料為鑄鐵，先使用20mmif柱平底立銃刀進(jìn)行底面和側(cè)面加工，再使用 12mm求頭銃刀進(jìn)行上表面加工。 如采用UG軟件進(jìn)行數(shù)控加工編程，簡(jiǎn)要說(shuō)明在UG軟件環(huán)境下編制該凸模數(shù)控加工程序的步驟（分步驟進(jìn)行文字說(shuō)明，并配適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)圖說(shuō)明）。（20分）五、下圖所示機(jī)構(gòu)由如下七個(gè)零件組成。在UG中已完成七個(gè)零件的三維建模，如需繼續(xù)在UG中對(duì)其進(jìn)行裝

3、配建模，得到如下圖所示的三維裝配模型。試給出建立該機(jī)構(gòu)三維裝配模型的主要步驟（分步驟進(jìn)行文字說(shuō)明，并配適當(dāng)?shù)暮?jiǎn)圖說(shuō)明）。（20分）六、某線圖的五個(gè)點(diǎn)如下左圖所示，各點(diǎn)坐標(biāo)如右表所示。（20分）（1）采用最小二乘法進(jìn)行線性擬合，方程形式為y = ax+ b,試?yán)L出求線性方程系數(shù) a、b的計(jì)算機(jī)程序流程圖。（2）采用某種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言（如C、Basic）,編寫求線性系數(shù)方程 a、b的源程序。序號(hào)X坐標(biāo)Y坐標(biāo)111. 422L 533L74A2.25$3中南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育課程考試CAD/CA噴術(shù)及應(yīng)用答卷本人承諾：本試卷確為本人獨(dú)立完成，若有違反愿意接受處理。簽名 學(xué)號(hào) 專業(yè) 學(xué)習(xí)中心一、簡(jiǎn)要敘述產(chǎn)品

4、數(shù)據(jù)管理（PDM的基本概念、基本功能、體系結(jié)構(gòu)，并分析在企業(yè)實(shí)施產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM的意義。答：1 .產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM）概念：是一門用來(lái)管理所有與產(chǎn)品相關(guān)的信息和所有與產(chǎn)品相關(guān)的過(guò)程的技術(shù)”。這個(gè)定義從廣義的角度解釋了 PDMK術(shù)。但就現(xiàn)階段 PDM勺發(fā)展情況而言，給出一個(gè)較為具體的定義：“ PDM 技術(shù)以軟件技術(shù)為基礎(chǔ)，是一門管理所有與產(chǎn)品相關(guān)的信息（ 包括電子文檔、數(shù)字化文檔數(shù)據(jù)庫(kù)記錄等） 和所有與產(chǎn)品相關(guān)的過(guò)程（包括審批/ 發(fā)放、工程更改、一般流程、配置管理等）的技術(shù)。提供產(chǎn)品全生命周期的信息管理，并可以在企業(yè)范圍內(nèi)為產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造建立一個(gè)并行化的協(xié)作環(huán)境。”2 .PDM的主要功能：

5、PDMK/企業(yè)提供了一種宏觀管理和控制所有與產(chǎn)品相關(guān)信息以及與產(chǎn)品相關(guān)的機(jī)制和技術(shù)。PD幅統(tǒng)包含多項(xiàng)功能，從面向應(yīng)用與系統(tǒng)支持的功能來(lái)看，包括電子倉(cāng)庫(kù)（ 電子數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、電子保險(xiǎn)箱、電子資料室 ） 、面向應(yīng)用的使用功能，如文檔控制、變更控制、配置管理、設(shè)計(jì)檢索與零件庫(kù)、項(xiàng)目管理等實(shí)用化支持功能。從軟件功能模塊組成來(lái)看，包括電子數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和文檔管理、工作流程管理、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)管理、分類與檢索管理、項(xiàng)目管理、集成接口、用戶化工具等。3 .PDM系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)：可以分解為以下四個(gè)層次的內(nèi)容：第一層是支持層。目前流行的商業(yè)化的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是PDM!（統(tǒng)的支持平臺(tái)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)提供了數(shù)據(jù)管理的最基本的功能。如存

6、、取、刪、改、查等操作。第二層是面向?qū)ο髮樱óa(chǎn)品主題化層）。由于商用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)側(cè)重管理事務(wù)性數(shù)據(jù)，不能滿足產(chǎn)品數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化的管理要求。因此，在PD幅統(tǒng)中，采用若干個(gè)二維關(guān)系表格來(lái)描述產(chǎn)品數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。PDMK統(tǒng)將其管理的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)的功能轉(zhuǎn)換成幾個(gè)，甚至幾百個(gè)二維關(guān)系型表格，實(shí)現(xiàn)面向產(chǎn)品對(duì)象管理的要求。第三層是功能層。面向?qū)ο髮犹峁┝嗣枋霎a(chǎn)品數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)PDM!（統(tǒng)的管理目標(biāo)，在 PDM!（統(tǒng)中建立相應(yīng)的功能模塊。一類是基本功能模塊，包括文檔管理、產(chǎn)品配置管理、 工作流程管理、零件分類和檢索及項(xiàng)目管理等；另一類是系統(tǒng)管理模塊，包括系統(tǒng)管理和工作環(huán)境。系統(tǒng) 管理主

7、要是針對(duì)系統(tǒng)管理員如何維護(hù)系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)安全與正常運(yùn)行的功能模塊。工作環(huán)境主要保證各類 不同的用戶能夠正常、安全、可靠地使用PDM!（統(tǒng)，既要求方便、快捷，又要求安全、可靠。第四層是用戶層，包括開發(fā)工具層和界面層。不同的用戶在不同的計(jì)算機(jī)上操作PDM系統(tǒng)都要提供友好的人機(jī)交互界面。根據(jù)各自的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，不同企業(yè)對(duì)人機(jī)界面會(huì)有不同的要求。因此，在PDM!（統(tǒng)中，通常除了提供標(biāo)準(zhǔn)的、不同硬件平臺(tái)上的人機(jī)界面外，還要提供開發(fā)用戶化人機(jī)界面的工具，以滿足各類 用戶不同的特殊要求。整個(gè)PDM!（統(tǒng)和相應(yīng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle都建立在計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的平臺(tái)上。同時(shí)，還有各式各樣的應(yīng)用軟件，

8、如 CAD CAPP CAM CAE CAT文字處理、表格生成、圖象顯示和音像轉(zhuǎn) 換等等。在計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)上，構(gòu)成了一個(gè)大型的信息管理系統(tǒng)，PDM各有效地對(duì)各類信息進(jìn)行合理、正確和安全的管理。4 .在企業(yè)實(shí)施產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM的意義：以往計(jì)算機(jī)技術(shù)在工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用主要表現(xiàn)在工具的自動(dòng)化方面。例如在工程部門普遍使用計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算、設(shè)計(jì)、分析、仿真、加工和工藝規(guī)劃等技術(shù)，明顯提高了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造水平；在管理部門廣泛使用計(jì)算機(jī)辦公自動(dòng)化技術(shù)，大大提高了各職能部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率；在生產(chǎn)制造部門積極推廣計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)測(cè)量和控制技術(shù)，在保證產(chǎn)品質(zhì)量方面取得顯著的效果。計(jì)算機(jī)作為工程自動(dòng)化技術(shù)的工具，在各

9、行各業(yè)中所起的重要作用已經(jīng)是無(wú)可質(zhì)疑。根據(jù)一分為二的觀點(diǎn)， 計(jì)算機(jī)變手工作業(yè)為自動(dòng)化操作，無(wú)疑提高了生產(chǎn)力，同時(shí)對(duì)原來(lái)手工管理體系也帶來(lái)巨大的沖擊。無(wú)論是制造業(yè)，還是各種各樣的設(shè)計(jì)院，現(xiàn)有的面向紙介質(zhì)的信息管理體系無(wú)法適應(yīng)電子信息時(shí)代的要求。因此，人們迫切需要一種電子化的管理手段，改變現(xiàn)行的落后的生產(chǎn)關(guān)系，進(jìn)一步解放計(jì)算機(jī)技術(shù)創(chuàng)造的前所未有的生產(chǎn)力，鞏固和加強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。PDM就是一門計(jì)算機(jī)管理產(chǎn)品整個(gè)生命周期內(nèi)全部信息的電子化的管理技術(shù)。它對(duì)產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程的TQCS旨標(biāo)將產(chǎn)生巨大影響，徹底改變歷來(lái)作坊式的產(chǎn)品開發(fā)模式和知識(shí)私有的狀況，快速形成團(tuán)隊(duì)式的產(chǎn)品開發(fā)隊(duì)伍，成倍提高現(xiàn)有的勞動(dòng)生產(chǎn)率，

10、為整個(gè)企業(yè)的信 息集成和邁向國(guó)際先進(jìn)行列打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)二、 簡(jiǎn)要敘述有限元分析的基本原理、主要步驟和能夠完成的主要任務(wù)。答：1. 有限元分析的基本原理 有限元分析是用較簡(jiǎn)單的問題代替復(fù)雜問題后再求解。它將求解域看成是由許多稱為有限元的小的互連子域組成，對(duì)每一單元假定一個(gè)合適的（ 較簡(jiǎn)單的）近似解，然后推導(dǎo)求解這個(gè)域總的滿足條件（ 如結(jié)構(gòu)的平衡條件），從而得到問題的解。這個(gè)解不是準(zhǔn)確解，而是近似解，因?yàn)閷?shí)際問題被較簡(jiǎn)單的問題所代替。由于大多數(shù)實(shí)際問題難以得到準(zhǔn)確解，而有限元不僅計(jì)算精度高，而且能適應(yīng)各種復(fù)雜形狀，因而成為行之有效的工程分析手段。2. 有限元分析的主要步驟有限元求解問題的基本步驟通

11、常為：第一步：?jiǎn)栴}及求解域定義：根據(jù)實(shí)際問題近似確定求解域的物理性質(zhì)和幾何區(qū)域。第二步：求解域離散化：將求解域近似為具有不同有限大小和形狀且彼此相連的有限個(gè)單元組成的離散域，習(xí)慣上稱為有限元網(wǎng)絡(luò)劃分。顯然單元越?。ňW(wǎng)格越細(xì)）則離散域的近似程度越好，計(jì)算結(jié)果也越精確，但計(jì)算量及誤差都將增大，因此求解域的離散化是有限元法的核心技術(shù)之一。第三步：確定狀態(tài)變量及控制方法：一個(gè)具體的物理問題通?？梢杂靡唤M包含問題狀態(tài)變量邊界條件的微分方程式表示，為適合有限元求解，通常將微分方程化為等價(jià)的泛函形式。第四步：?jiǎn)卧茖?dǎo)：對(duì)單元構(gòu)造一個(gè)適合的近似解，即推導(dǎo)有限單元的列式，其中包括選擇合理的單元坐標(biāo)系，建立單元試

12、函數(shù)，以某種方法給出單元各狀態(tài)變量的離散關(guān)系，從而形成單元矩陣（結(jié)構(gòu)力學(xué)中稱剛度陣或柔度陣）。第五步：總裝求解：將單元總裝形成離散域的總矩陣方程（聯(lián)合方程組），反映對(duì)近似求解域的離散域的要求，即單元函數(shù)的連續(xù)性要滿足一定的連續(xù)條件?？傃b是在相鄰單元結(jié)點(diǎn)進(jìn)行，狀態(tài)變量及其導(dǎo)數(shù)（可能的話）連續(xù)性建立在結(jié)點(diǎn)處。第六步：聯(lián)立方程組求解和結(jié)果解釋：有限元法最終導(dǎo)致聯(lián)立方程組。聯(lián)立方程組的求解可用直接法、迭代法和隨機(jī)法。求解結(jié)果是單元結(jié)點(diǎn)處狀態(tài)變量的近似值。對(duì)于計(jì)算結(jié)果的質(zhì)量，將通過(guò)與設(shè)計(jì)準(zhǔn)則提供的允許值比較來(lái)評(píng)價(jià)并確定是否需要重復(fù)計(jì)算。3. 有限元分析的能夠完成的主要任務(wù)：最早應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域，主要用

13、來(lái)求解線性結(jié)構(gòu)問題，實(shí)踐證明這是一種非常有效的數(shù)值分析方法。而且從理論上也已經(jīng)證明，只要用于離散求解對(duì)象的單元足夠小，所得的解就可足夠畢竟于精確值?，F(xiàn)在用于求解結(jié)構(gòu)線性問題的有限元方法和軟件已經(jīng)比較成熟，發(fā)展方向是結(jié)構(gòu)線性、流體動(dòng)力學(xué)和耦合場(chǎng)問題的求解。例如由于摩擦接觸而產(chǎn)生的熱問題，金屬成形時(shí)由于塑性功而產(chǎn)生的熱問題，需要結(jié)構(gòu)場(chǎng)和溫度場(chǎng)的有限元分析結(jié)果交叉迭代求解，即“熱力耦合”的問題。當(dāng)流體在彎管中流動(dòng)時(shí)，流體壓力會(huì)使彎管產(chǎn)生變形，而管的變形又反過(guò)來(lái)影響到流體的流動(dòng)。這就需要對(duì)結(jié)構(gòu)場(chǎng)和流場(chǎng)的有限元分析結(jié)果交叉迭代求解，即所謂“流固耦合”的問題。三、某零件的三維圖（1）分析指出該零件由哪些形

14、狀特征組成。（2）簡(jiǎn)述用UG實(shí)現(xiàn)下圖所示零件三維造型的步驟。答：1. 形狀特征：底座圓盤，凸臺(tái)，加強(qiáng)筋，沉頭孔，倒角，圓角2. 步驟如下：1 ）用回轉(zhuǎn)實(shí)體做出圓盤2）拉伸實(shí)體做出加強(qiáng)筋3）使用圓形陣列，步驟2 的加強(qiáng)筋4）用孔工具做出沉頭孔5）方法同步驟3，圓形陣列沉頭孔6）圓角，倒角修飾下即可四、 采用立式數(shù)控銑床在一長(zhǎng)方形毛坯工件上銑削如下圖所示凸模（尺寸自定），工件材料為鑄鐵，先使用 20mntf柱平底立銃刀進(jìn)行底面和側(cè)面加工，再使用 12mm求頭銃刀進(jìn)行上表面加工。如采用UG軟件進(jìn)行數(shù)控加工編程，簡(jiǎn)要說(shuō)明在UG軟件環(huán)境下編制該凸模數(shù)控加工程序的步驟答：1 創(chuàng)建程序并命名。2創(chuàng)建刀具直徑

15、12 和直徑6，指定加工幾何體和毛坯。3創(chuàng)建粗加工方法，用型腔銑（mill contour CAVITY mill ）刀具直徑12，余量留0.5mm。4創(chuàng)建精加工方法，銑凸臺(tái)，用曲面銑（mill contour fixed contour ）刀具直徑6。5 創(chuàng)建精加工方法，使凹面， 使用深度加工輪廓（ mill contour ZLEVEL profile ） 刀具直徑12mm。6 .最后光底面，采用挖槽，刀具D10,因?yàn)檫@樣可以節(jié)約換刀時(shí)間，這里需要在切削層里面選擇僅在范圍底部。六、 某線圖的五個(gè)點(diǎn)如下左圖所示，各點(diǎn)坐標(biāo)如右表所示。（1）采用最小二乘法進(jìn)行線性擬合，方程形式為 y = ax+

16、 b,試?yán)L出求線性方程系數(shù)a、b的計(jì)算機(jī)程序流程圖。答：1. 由 定義 x=1 2 3 4 5,y=1.4 1.5 1.7 2.2 3得到插補(bǔ)值函數(shù)P(x)=y 1l 0(x)+y 2l 1(x)+y 3l 2(x)+y 4l 3(x)+y 5l 4(x) 即所求流程圖。2. 編程：xOffset = 1;if (nargin=2) | .(nargin=3 && ischar(varargin3) | .(nargin=4 && (ischar(varargin4) | strcmp(varargin4, 'extrap');xOffset =

17、 0;endppOutput = false;% PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')if nargin>=4 && ischar(varargin3) && isequal('pp',varargin4)ppOutput = true;if (nargin > 4)error('MATLAB:interp1:ppOutput', .'Use 4 inputs for PP=INTERP1(X,Y,METHOD,''pp'').')e

18、ndend% Process 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 yyMat = y.'n = siz_y(2);elseyMat = y;n = siz_y

19、(1);endds = 1;prodDs = 1;elsen = 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 xOffsetx = vararginxOffset;if isvector(x)error('MATLAB:interp1:Xvector','X must be a vector.');endif length

20、(x) = nif isvector(y)error('MATLAB:interp1:YInvalidNumRows', .'X and Y must be of the same length.')elseerror('MATLAB:interp1:YInvalidNumRows', .'LENGTH(X) and SIZE(Y,1) must be the same.');endend% Prefer column vectors for xxCol = x(:);elsexCol = (1:n)'end% Proce

21、ss XI in INTERP1(Y,XI,.) and INTERP1(X,Y,XI,.)% Avoid syntax PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')if ppOutputxi = 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 YIif isvector(y)% Y is a vector so size(YI) =

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

23、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 not an appropriate value for X.'); en

24、d% 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 values.'); endif (n < 2)if ppOutput | ise

25、mpty(xi)error('MATLAB:interp1:NotEnoughPts', .'There should be at least two data points.') elseyi = zeros(siz_yi,superiorfloat(x,y,xi);varargout1 = yi;returnendend% Process METHOD in% PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')% YI = INTERP1(Y,XI,METHOD,.)% YI = INTERP1(X,Y,XI,METHOD,.)% i

26、ncluding explicit specification of the default by an empty input.if ppOutputif isempty(varargin3)method = 'linear'elsemethod = varargin3;endelseif nargin >= 3+xOffset && isempty(varargin3+xOffset)method = varargin3+xOffset;elsemethod = 'linear'endend% The v5 option, '*

27、method', asserts that x is equally spaced.eqsp = (method(1) = '*');if eqspmethod(1) = ;end% INTERP1(X,Y,XI,METHOD,'extrap') and INTERP1(X,Y,Xi,METHOD,EXTRAPVAL) if ppOutputif nargin >= 4+xOffsetextrapval = varargin4+xOffset;elseswitch method(1)case 's','p','

28、;c'extrapval = 'extrap'otherwiseextrapval = NaN;endendend% Start the algorithm% We now have column vector xCol, column vector or 2D matrix yMat and% column vector xiCol.if xOffsetif eqsph = diff(xCol);eqsp = (norm(diff(h),Inf) <= eps(norm(xCol,Inf);if any(isfinite(xCol)eqsp = 0; % if

29、an INF in x, x is not equally spacedendendif eqsph = (xCol(n)-xCol(1)/(n-1);endelseh = 1;eqsp = 1;endif any(h < 0)xCol,p = sort(xCol);yMat = yMat(p,:);if eqsph = -h;elseh = diff(xCol);endendif any(h = 0)error('MATLAB:interp1:RepeatedValuesX', .'The values of X should be distinct.'

30、);end% PP = INTERP1(X,Y,METHOD,'pp')if nargin=4 && ischar(varargin3) && isequal('pp',varargin4)% obtain pp form of outputpp = ppinterp;varargout1 = pp;returnend% InterpolatenumelXi = length(xiCol);p = ;switch method(1)case 's' % 'spline'% spline is ori

31、ented opposite to interp1 yiMat = spline(xCol.',yMat.',xiCol.').'case 'c','p' % 'cubic' or 'pchip'% pchip is oriented opposite to interp1 yiMat = pchip(xCol.',yMat.',xiCol.').'otherwise % 'nearest', 'linear', 'v5cubi

32、c'yiMat = zeros(numelXi,prodDs,superiorfloat(xCol,yMat,xiCol);if eqsp && any(diff(xiCol) < 0)xiCol,p = sort(xiCol);elsep = 1:numelXi;end% Find indices of subintervals, x(k) <= u < x(k+1),% or u < x(1) or u >= x(m-1).if isempty(xiCol)k = xiCol;elseif eqspk = min(max(1+floor

33、(xiCol-xCol(1)/h),1),n-1);elseignore,k = histc(xiCol,xCol);k(xiCol<xCol(1) | isfinite(xiCol) = 1;k(xiCol>=xCol(n) = n-1;endswitch method(1)case 'n' % 'nearest'i = find(xiCol >= (xCol(k)+xCol(k+1)/2);k(i) = k(i)+1;yiMat(p,:) = yMat(k,:);case 'l' % 'linear'if e

34、qsps = (xiCol - xCol(k)/h;elses = (xiCol - xCol(k)./h(k);endfor j = 1:prodDsyiMat(p,j) = yMat(k,j) + s.*(yMat(k+1,j)-yMat(k,j);endcase 'v' % 'v5cubic'extrapval = NaN;if eqsp% Data are equally spaceds = (xiCol - xCol(k)/h;s2 = s.*s;s3 = s.*s2;% Add extra points for first and last inte

35、rvalyMat = 3*yMat(1,:)-3*yMat(2,:)+yMat(3,:); .yMat; .3*yMat(n,:)-3*yMat(n-1,:)+yMat(n-2,:);for j = 1:prodDsyiMat(p,j) = (yMat(k,j).*(-s3+2*s2-s) + .yMat(k+1,j).*(3*s3-5*s2+2) + .yMat(k+2,j).*(-3*s3+4*s2+s) + . yMat(k+3,j).*(s3-s2)/2;endelse% Data are not equally spaced% spline is oriented opposite

36、to interp1yiMat = spline(xCol.',yMat.',xiCol.').'endotherwiseerror('MATLAB:interp1:InvalidMethod','Invalid method.')endend% Override extrapolationif isequal(extrapval,'extrap')if ischar(extrapval)error('MATLAB:interp1:InvalidExtrap', 'Invalid extra

37、p option.') elseif isscalar(extrapval)error('MATLAB:interp1:NonScalarExtrapValue',.'EXTRAP option must be a scalar.')endif isempty(p)p = 1 : numelXi;endoutOfBounds = xiCol<xCol(1) | xiCol>xCol(n);yiMat(p(outOfBounds),:) = extrapval;end% Reshape result, possibly to an ND arr

38、ayyi = reshape(yiMat,siz_yi);varargout1 = yi;%function pp = ppinterp%PPINTERP ppform interpretation.switch method(1)case 'n' % nearestbreaks = xCol(1); .(xCol(1:end-1)+xCol(2:end)/2; .xCol(end).'coefs = yMat.'pp = mkpp(breaks,coefs,ds);case 'l' % linearbreaks = xCol.'page

39、1 = (diff(yMat)./repmat(diff(xCol),1, prodDs).'page2 = (reshape(yMat(1:end-1,:),n-1, prodDs).'coefs = cat(3,page1,page2);pp = mkpp(breaks,coefs,ds);case 'p', 'c' % pchip and cubicpp = pchip(xCol.',reshape(yMat.',ds, n);case 's' % splinepp = spline(xCol.',reshape(yMat.',ds, n);case 'v' % v5cubicb = diff(xCol);if norm(diff(b),Inf) <= eps(norm(xCol,Inf)% data are equally spaceda = repmat(b,1