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一、Proe工程图参数定义模型设置：proe模板模型1、打开PROE模型模板目录D:\Program Files\PTC\Creo Elements\Pro5.0\templates→打开需要修改的模型文件如：mmns_part_solid.prt公制模板模型2、修改模型设置：文件→属性→材料类更改单位为：毫米千克秒更改质量属性密度为：0.0000785（金属）源更改为：几何和参数3、设置参数及关系式：在关系及参数中写入以下内容：定义重量计算关系式4.1、设置参数图号=rel_model_name名称=PTC_COMMON_NAME材料=PTC_MATERIAL_NAME重量=MP_MASS("")4.2、设置关系式工具→关系添加关系式：质量=MP_MASS("")→点选参数：添加参数名称为：质量（与关系式名称对应）其他保持系统定义工程图设置：工程图定义标题栏参数\1、表图框设置②图号：&图号③名称：&名称④材料：&材料⑤重量：&重量 [.3]⑥比例：&scale⑦共页：&total_sheets⑧第页：¤t_sheet⑨单位名称：直接在标题栏单元格中输入。
日期：&today_date(需要手工输入日期)，：&todays_date(自动提取电脑系统日期)2、工程图显示重量：1、 载入模型2、 于模型中文件→属性→质量属性→更改→生成报告3、 回工程图点编辑→再生模型→重量栏及显示重量企业应用中工程图明细表(BOM表)中要显示的参数是要添加到模板中的(如零件的名称，规格，重量等)，重量是系统自动计算的不需要设置值，而零件名称和规格是要在零件模型中手动维护，相对比较麻烦，有一种方法可以在组件中批量维护每个零件参数值，下面介绍以维护零件名称“DESCRIPTION”参数为例的操作步骤。
20093804图1参数设计系统原理框图基于Pro ／E 的参数化设计王新亮，杜玉红（天津工业大学机械电子学院，天津300160）收稿日期：2009－02－27。
本文论述了参数化设计的概念，原理及特征，，着重阐述了参数化设计的方法和步骤。
／E ；尺寸驱动文献标识码：A文章编号：1009－9492(2009)04－0037－031引言产品设计的核心是构思。
传统的设计，要把自己的想法首先变成平面图，然后对其校核、修改，最后由生产者把平面图纸上的内容转化成三维的实物。
在整个开发过程中，设计者需要将很大一部分精力用于把三维构想转化到平面图纸上，即使使用CAD 辅助设计，只不过平面图的生成由图板变成了计算机屏幕，工作量并没有减少。
许多问题只有在见到产品时才能发现，产品的设计周期长，从而成本高了许多。
基于Pro ／E 的参数化界面清晰可靠，程序运行正确稳定，能够在很大程度上减少工作量，降低重复操作，并大大提高设计效率。
2参数化设计2．1参数化设计概念及原理［1－2］参数化设计的本质是基于约束的产品描述方法。
这是由于产品的整个设计过程就是约束规定、约束变换求解以及约束评估的约束求解过程。
产品模型的几何形状特征是通过约束来表达，以参数来控制产品的几何外形，通过对参数的变换来创建一系列形状相似的产品。
最常用的方法是尺寸驱动，它是指通过修改尺寸，来改变零件的几何外形。
参数设计用一组参数来定义几何图形尺寸数值并约定尺寸关系，提供给设计者进行几何造型使用。
参数的求解较简单，参数与设计对象的控制尺寸有显式的对应关系，设计尺寸的修改受到尺寸驱动。
生产中常用于设计对象的结构形状比较定型的产品（实例）系列化标准件。
参数设计系统的原理如图1所示。
2．2参数化造型的主要技术特征2．2．1约束约束的概念是：利用一些法则或限制条件来规定构成实体的元素之间的关系。
约束可分为尺寸约束和几何拓扑约束。
全尺寸约束是将形状和尺寸联合起来考虑，通过尺寸约束来实现对几何形状的控制。
如何在excel中实现数据建模和数据如何在 Excel 中实现数据建模和分析在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅能够用于简单的数据记录和计算，还具备强大的数据建模和分析功能。
掌握这些功能，可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
接下来，我将详细介绍如何在 Excel 中实现数据建模和分析。
一、数据准备在进行数据建模和分析之前，首先需要确保数据的质量和完整性。
这包括检查数据的准确性、一致性和完整性，删除重复数据，处理缺失值等。
例如，如果数据中存在错误的数值或拼写错误，需要进行修正。
对于缺失值，可以根据具体情况选择合适的处理方法，如用平均值、中位数或其他合理的值进行填充，或者直接删除包含缺失值的行或列。
此外，还需要对数据进行整理和格式化，使其符合分析的要求。
例如，将日期数据转换为 Excel 能够识别的日期格式，将文本数据转换为数值数据等。
二、数据建模的基本概念在 Excel 中，数据建模主要涉及到数据表、关系和计算列等概念。
数据表是数据的存储单元，可以包含多个列和行。
每个列代表一个数据字段，每个行代表一个数据记录。
关系用于连接不同的数据表，以便在分析时能够综合多个表的数据。
例如，如果有一个客户表和一个订单表，可以通过客户 ID 建立关系，从而了解每个客户的订单情况。
计算列则是基于现有列的数据通过公式计算生成的新列。
例如，可以根据销售额和成本计算出利润。
三、使用数据透视表进行数据分析数据透视表是Excel 中进行数据分析的强大工具。
它可以快速汇总、分析和比较大量的数据。
要创建数据透视表，首先选择数据区域，然后在“插入”选项卡中点击“数据透视表”。
在数据透视表字段列表中，可以将需要分析的字段拖放到相应的区域，如行、列、值等，以实现不同的分析目的。
例如，如果要分析不同产品的销售额，可以将产品名称拖放到行区域，将销售额拖放到值区域。
第10章创建参数化模型本章将介绍Pro/E Wildfire中文版中参数化模型的概念，以及如何在Pro/E Wildfire 中设置用户参数，如何使用关系式实现用户参数和模型尺寸参数之间的关联等内容。
10.1 参数参数是参数化建模的重要元素之一，它可以提供对于设计对象的附加信息，用以表明模型的属性。
参数和关系式一起使用可用于创建参数化模型。
参数化模型的创建可以使设计者方便地通过改变模型中参数的值来改变模型的形状和尺寸大小，从而方便地实现设计意图的变更。
10.1.1 参数概述Pro/E最典型的特点是参数化。
参数化不仅体现在使用尺寸作为参数控制模型，还体现在可以在尺寸间建立数学关系式，使它们保持相对的大小、位置或约束条件。
参数是Pro/E系统中用于控制模型形态而建立的一系列通过关系相互联系在一起的符号。
Pro/E系统中主要包含以下几类参数：1. 局部参数当前模型中创建的参数。
可在模型中编辑局部参数。
例如，在Pro/E系统中定义的尺寸参数。
2. 外部参数在当前模型外面创建的并用于控制模型某些方面的参数。
不能在模型中修改外部参数。
例如，可在“布局”模式下添加参数以定义某个零件的尺寸。
打开该零件时，这些零件尺寸受“布局”模式控制且在零件中是只读的。
同样，可在PDM系统内创建参数并将其应用到零件中。
3. 用户定义参数可连接几何的其它信息。
可将用户定义的参数添加到组件、零件、特征或图元。
例如，可为组件中的每个零件创建“COST”参数。
然后，可将“COST”参数包括在“材料清单”中以计算组件的总成本。
●系统参数：由系统定义的参数，例如，“质量属性”参数。
这些参数通常是只读的。
可在关系中使用它们，但不能控制它们的值。
●注释元素参数：为“注释元素”定义的参数。
在创建零件模型的过程中，系统为模型中的每一个尺寸定义一个赋值的尺寸符号。
用户可以通过关系式使自己定义的用户参数和这个局部参数关联起来，从而达到控制该局部参数的目的。
学习使用Excel进行数据模型和预测分析一、数据模型的概念与应用数据模型是指描述现实世界中事物之间关系的抽象数学模型。
在数据分析领域，数据模型通常用于描述数据之间的关联性，帮助分析师更好地理解和解释数据。
Excel作为主流的数据分析工具之一，提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户构建和应用数据模型。
1.1 Excel中的数据模型在Excel中，数据模型主要通过两个功能实现：数据透视表和数据连接。
数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以帮助用户快速对大量数据进行汇总和分析，而数据连接则可以将不同来源的数据进行整合，以便更好地进行分析。
1.2 数据模型的应用场景数据模型在业务决策、市场分析、销售预测等众多领域都有重要的应用价值。
例如，在业务决策中，数据模型可以帮助管理者了解销售额、成本、利润等关键指标之间的关系，为决策提供科学依据。
在市场分析中，数据模型可以通过分析用户行为和消费习惯，预测市场需求的变化和趋势。
二、数据模型的构建与管理构建和管理数据模型是使用Excel进行数据分析的重要环节。
下面将从数据收集、数据清洗、数据建模和数据管理四个方面介绍数据模型的构建和管理方法。
2.1 数据收集在构建数据模型之前，需要先收集相关的数据。
数据可以来自多个渠道，如数据库、文档、网络等。
Excel提供了多种数据导入功能，用户可以通过数据连接、数据导入向导等方式将数据导入到Excel中。
2.2 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、格式化等操作，以便后续的建模和分析。
Excel中提供了丰富的数据清洗工具和函数，如筛选、去重、拆分等，用户可以根据具体需求进行操作，保证数据质量。
2.3 数据建模数据建模是指根据业务需求和分析目的，将原始数据转化为可供分析和建模的形式。
Excel提供了多种建模工具，如数据透视表、数据表和关联等。
用户可以根据具体需求进行数据建模，选择适当的工具和方法。
2.4 数据管理数据管理是指对已建立的数据模型进行维护、更新和管理。
