ANSA体网格划分:精确定义体的方法

今天这篇文章主要是想讲一下,ANSA新出的一个很牛逼的功能,以至于让我觉得以后画网格的时间能节省百分之七十。


就我而言,在网格上花费时间最多的,无非就是一些特征网格上的修复。一些boss柱,卡扣上的网格建模,这些特征在casting后,往往表现的不尽如人意,需要我们花费大量的时间去自己修复。

现在我们可以用机器学习,让软件自动去识别这些特征,然后保存到数据库中,再把与这些特征一一对应的网格也存入到数据库中。以后再画类似模型的时候,可以直接用数据库中的网格来直接替换模型上对应的特征,不用我们再去修复。以上就是今天要讲内容的基本原理,下面我们来讲实操。


下面我用23版本的ANSA开始光速带大家了解这个功能。


首先创建数据库文件夹路径


没有机器学习自动识别,我们就手动识别特征


将特征保存到数据库



使用casting抽中面,这里第一个不用勾选,因为特征前面我们已经识别出来了,第二个不用勾,是因为我们是学习版本,没有python的机器学习功能,正版的话,casting后,识别的特征网格会自动替换对应的特征,学习版我们可以手动替换,不慌。


点击插件,将特征的网格添加进数据库




把不需要的网格部分清除,点击save


现在数据库里有模型和对应的网格了,我们可以开始玩起来了。先把刚刚casting出来的网格都删掉。




在特征管理器里,我们可以右键,选择刚刚添加到数据库里的网格了,相当于用网格来替换对应的特征。


最终效果就是他用我们刚刚保存在数据库中的网格替换了这个boss柱的特征如果有机器学习在的话,这个功能还要强大。可能真的有一天可以不用画网格了吧,哈哈哈。



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