2020年4月9日 星期四

3DCS │3DCS為什麼可以利用Point來代表特徵?










3DCS很大的特色是將特徵轉換為點的形態表示,
但常常會有人問:「拿點代表特徵不夠精準吧。」

事實上,點(Point)可以組成線(Line),線(Line)可以組成面(Surface), 只要點夠多,要組成曲面都沒有問題, 但這並不是要叫使用者在使用3DCS時,建立很多很多的點, 同時3DCS也不需要你建立這麼多的點,結果先崩潰的只是使用者或電腦而已。


來問問大家一個問題(๑•̀ㅂ•́)و✧


參考上面的圖片,目前有一個平面, 這個平面的平面度公差控制在±1mm, 有沒有人能夠回答1、2、3每個位置的變異個別是多少?










好像太難回答了(´༎ຶД༎ຶ`),我們還可以簡化一下:






那這樣呢( ´・◡・`)

其實我也不知道ʅ(´◔౪◔)ʃ每個點的變異量是多少,但是我知道公差不會超過±1mm,
所以我們來延伸一下,這個平面包含無限多個點, 但是每個點的變異量都不會超過±1mm, 這時候的無限多個點、100個點、3個點或是1個點通通會被控制在±1mm之中,
點的數量還重要嗎

需要幾個點這個問題一點也不重要, 重點是這個平面上的所有點都是被控制在一個範圍裡的隨機變量, 這時候蒙地卡羅法就發揮它的效用了, 配合分佈狀況(機率)模擬隨機變量出現的次數。



上面幾張圖是利用64個點進行隨機變異, 同時也可以當作這個平面上隨機的64個點的變異。
我們可以再進行簡化,只拿中間的其中一個點作為代表,
表示這個平面上某一個點的變異狀況:




這是一個很好的概念,可以在隨機變異的狀況下, 讓使用者不需要定義平面上的每一個點進而模擬實際的變異狀況。








 (́提◞౪◟供‵) 
      3DCS      

3DCS │一維公差分析與三維公差分析的差異-part1



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