CadQuery中实现对称偏移功能的探索与实践
2025-06-19 07:51:10作者:戚魁泉Nursing
在CAD建模领域,几何体的偏移操作是一项基础但至关重要的功能。传统偏移操作通常只支持单向偏移,这在某些对称结构建模时会带来不便。CadQuery作为一款强大的参数化CAD建模框架,近期通过#1700号提交实现了对称偏移功能,为建模工作流带来了显著改进。
对称偏移的技术原理
对称偏移(Symmetric Offset)是指同时向几何体的内外两侧进行等距偏移的操作。这种操作在创建均匀壁厚结构时特别有用,比如管道、壳体等部件的建模。传统实现需要先进行内偏移再进行外偏移,然后通过布尔运算合并结果,而新功能将其简化为一步操作。
CadQuery团队通过扩展现有的offset()方法实现这一功能,新增参数控制偏移方向。核心算法基于几何体的法线方向计算,确保内外偏移距离的精确性。该方法支持多种几何类型,包括平面轮廓和复杂曲线。
实际应用场景
- 机械零件设计:快速创建具有均匀壁厚的法兰盘、轴承座等零件
- 管道系统建模:一键生成管道的截面轮廓
- 模具设计:同时获得模腔和模芯的偏移轮廓
- 建筑构件:创建等厚度的墙体或装饰线条
实现细节与优化
新功能在底层实现上做了多项优化:
- 采用自适应算法处理复杂几何体的自相交情况
- 优化计算性能,减少重复几何计算
- 提供容差参数控制,适应不同精度需求
- 保持与现有API的兼容性,确保平稳升级
使用示例
# 创建基础形状
rect = cq.Workplane("XY").rect(10, 20)
# 对称偏移2mm
thickened = rect.offset(2, symmetric=True)
# 传统单向偏移等效代码
# inner = rect.offset(-2)
# outer = rect.offset(2)
# thickened = outer.cut(inner)
总结
CadQuery的对称偏移功能简化了均匀厚度结构的建模流程,提高了设计效率。这一改进体现了CadQuery团队对用户需求的敏锐把握和对核心功能的持续优化。对于需要频繁创建等厚度结构的设计师来说,这无疑是一个值得关注的重要更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869