常用的參數化建模方法有哪些

1. 什麼是參數化設計

意思是參數的配置需要按照具體的要求或者目的來進行。目前參數化技術大致可分為如下三種方法：
（1）基於幾何約束的數學方法；（2）基於幾何原理的人工智慧方法；（3）基於特徵模型的造型方法。其中數學方法又分為初等方法（Primary Approach）和代數方法（Algebraic Approach）。初等方法利用預先設定的演算法，求解一些特定的幾何約束。這種方法簡單、易於實現，但僅適用於只有水平和垂直方向約束的場合；代數法則將幾何約束轉換成代數方程，形成一個非線性方程組。該方程組求解較困難，因此實際應用受到限制；人工智慧方法是利用專家系統，對圖形中的幾何關系和約束進行理解，運用幾何原理推導出新的約束，這種方法的速度較慢，交互性不好；特徵造型方法是三維實體造型技術的發展，目前正在探討

2. 怎樣製作參數模塊

基於SolidWorks參數化模塊設計的基本方法主要是採用基於SolidWorks的二次開發技術來進行。

在SolidWorks 中參數化建模可以通過兩種方式實現，一種方法是用戶根據需要直接用程序生成需要的模型，成為完全程序化參數建模；另一種方法是利用已有的模型，通過修改模型參數的方法得到需要的模型，成為參數修改法建模。

（1） 完全程序化參數建模：

完全程序化參數建模採用程序方法進行建模。建模的過程完全由程序進行控制，相當於將手動分步建模的過程由計算機連續完成，理論上講，凡是手工建模能夠完成的復雜模型都可以用這種方法生成。

完全程序建模的方法特別適合生成具有多個變參數的模型，建模的靈活性強，不需要模型庫的支持，可以在建模的同時完成設計計算、強度校核、壽命計算等工作，程序可實現的功能強大，參數的輸入也可以採用資料庫等多元化的方法。

通常情況下，這種方法的程序設計工作量較大，要求程序員對 SolidWorksAPI函數具有較高的理解和運用能力，適合於模型比較簡單，參數變數多或參數間有關聯的情況。

（2）參數修改法建模：

參數修改法建模採用參數修改的方法建立模型。必須有模型庫的支持，模型庫通常由用戶事先用手工方式建立，保存在程序指定的目錄下。需要使用時，從模型庫中打開模型文件，對指定的尺寸參數進行修改，重建，就可以獲得滿足需要的模型。

這種方法的程序設計工作量小，與造型過程無關，適用於模型標准化程度高的情況或造型過程復雜，可變參量少的情況。

參數修改法建模對模型庫的要求較高，手工建模時需要綜合考慮尺寸標注方式，盡量避免尺寸參數間的關聯和制約關系，需要修改的尺寸參數必須獨立標注，尺寸標注的名稱可通過查閱其屬性獲得。

3. 數學建模的方法有哪些

這是網上來的，寫得還不錯：
要重點突破：
1 預測模塊：灰色預測、時間序列預測、神經網路預測、曲線擬合（線性回歸）；
2 歸類判別：歐氏距離判別、fisher判別等 ；
3 圖論：最短路徑求法 ；
4 最優化：列方程組 用lindo 或 lingo軟體解 ；
5 其他方法：層次分析法 馬爾可夫鏈 主成分析法 等 ；
6 用到軟體：matlab lindo （lingo） excel ；
7 比賽前寫幾篇數模論文。

這是每年參賽的賽提以及獲獎作品的解法，你自己估量著吧……

賽題 解法
93A非線性交調的頻率設計 擬合、規劃
93B足球隊排名 圖論、層次分析、整數規劃
94A逢山開路 圖論、插值、動態規劃
94B鎖具裝箱問題 圖論、組合數學
95A飛行管理問題 非線性規劃、線性規劃
95B天車與冶煉爐的作業調度 動態規劃、排隊論、圖論
96A最優捕魚策略 微分方程、優化
96B節水洗衣機 非線性規劃
97A零件的參數設計 非線性規劃
97B截斷切割的最優排列 隨機模擬、圖論
98A一類投資組合問題 多目標優化、非線性規劃
98B災情巡視的最佳路線 圖論、組合優化
99A自動化車床管理 隨機優化、計算機模擬
99B鑽井布局 0-1規劃、圖論
00A DNA序列分類 模式識別、Fisher判別、人工神經網路
00B鋼管訂購和運輸 組合優化、運輸問題
01A血管三維重建 曲線擬合、曲面重建
01B 工交車調度問題 多目標規劃
02A車燈線光源的優化 非線性規劃
02B彩票問題 單目標決策
03A SARS的傳播 微分方程、差分方程
03B 露天礦生產的車輛安排 整數規劃、運輸問題
04A奧運會臨時超市網點設計 統計分析、數據處理、優化
04B電力市場的輸電阻塞管理 數據擬合、優化
05A長江水質的評價和預測 預測評價、數據處理
05B DVD在線租賃 隨機規劃、整數規劃

演算法的設計的好壞將直接影響運算速度的快慢，建議多用數學軟體（
Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），這里提供十種數學
建模常用演算法，僅供參考：
1、 蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決
問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必
用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數
據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多
數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通
常使用Lindo、Lingo 軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等算
法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是算
法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些
問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很
多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種
暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計
算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替
積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分
析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編
寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文
中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問
題，通常使用Matlab 進行處理）

4. UG參數化建模的命令有哪些

(1、參數化建模

一般應用在優化技術上，通過將模型參數化，優化過程中不斷對其進行迭代而求出最佳解。參數化建模是參數（變數）而不是數字建立和分析的模型，通過簡單的改變模型中的參數值就能建立和分析新的模型參數化建模的參數不僅可以是幾何參數，也可以是溫度、材料等屬性參數。在參數化的幾何造型系統中，設計參數的作用范圍是幾何模型。但幾何模型不能直接用於進行分析計算，需要將其轉化為有限元模型，才能為分析優化程序所用。因此，如果希望以幾何模型中的設計參數作為形狀優化的設計變數，就必須將設計參數的作用范圍延拓至有限元模型，使有限元模型能夠根據設計變數的變化，實現有限元模型的參數化。)

這些是概念····

基於個人理解，如果僅從幾個命令畫出來的圖就是參數化模型的話，那齒輪建模中所用到的函數和關系式這些如何定位？所以參數化建模是參數（變數(x)/(y)的關系式）而不是數字建立和分析的模型（也就是常規命令畫出來的特徵模型），具體請參考圖片（來源於catia齒輪建模）

UG參數化建模請參考網路文庫---UG參數化齒輪建模

5. 大數據建模常用方法有哪些

第一步：選擇模型或自定義模式
一般情況，模型都有一個固定的模樣和形式。但是，有些模型包含的范圍較廣，比如回歸模型，其實不是某一個特定的模型，而是一類模型。我們知道，所謂的回歸模型，其實就是自變數和因變數的一個函數關系式而已，如下表所示。因此，回歸模型的選擇，也就有了無限的可能性，回歸模型的樣子（或叫方程）可以是你能夠想到的任何形式的回歸方程。所以，從某種意義上看，你自己想出一個很少人見過的回歸方程，也可以勉強算是自定義模型了哈！
第二步：訓練模型
當模型選擇好了以後，就到了訓練模型這一步。
我們知道，之所以叫模型，這個模型大致的形狀或模式是固定的，但模型中還會有一些不確定的東東在裡面，這樣模型才會有通用性，如果模型中所有的東西都固定死了，模型的通用性就沒有了。模型中可以適當變化的部分，一般叫做參數，就比如前面回歸模型中的α、β等參數。
所謂訓練模型，其實就是要基於真實的業務數據來確定最合適的模型參數而已。模型訓練好了，也就是意味著找到了最合適的參數。一旦找到最優參數，模型就基本可用了。
第三步：評估模型
模型訓練好以後，接下來就是評估模型。
所謂評估模型，就是決定一下模型的質量，判斷模型是否有用。
前面說過，模型的好壞是不能夠單獨評估的，一個模型的好壞是需要放在特定的業務場景下來評估的，也就是基於特定的數據集下才能知道哪個模型好與壞。
第四步：應用模型
如果評估模型質量在可接受的范圍內，而且沒有出現過擬合，於是就可以開始應用模型了。
這一步，就需要將可用的模型開發出來，並部署在數據分析系統中，然後可以形成數據分析的模板和可視化的分析結果，以便實現自動化的數據分析報告。
應用模型，就是將模型應用於真實的業務場景。構建模型的目的，就是要用於解決工作中的業務問題的，比如預測客戶行為，比如劃分客戶群，等等。
五步：優化模型
優化模型，一般發生在兩種情況下：
一是在評估模型中，如果發現模型欠擬合，或者過擬合，說明這個模型待優化。
二是在真實應用場景中，定期進行優化，或者當發現模型在真實的業務場景中效果不好時，也要啟動優化。
如果在評估模型時，發現模型欠擬合（即效果不佳）或者過擬合，則模型不可用，需要優化模型。所謂的模型優化，可以有以下幾種情況：
1）重新選擇一個新的模型；
2）模型中增加新的考慮因素；
3）嘗試調整模型中的閾值到最優；
4）嘗試對原始數據進行更多的預處理，比如派生新變數。
不同的模型，其模型優化的具體做法也不一樣。比如回歸模型的優化，你可能要考慮異常數據對模型的影響，也要進行非線性和共線性的檢驗；再比如說分類模型的優化，主要是一些閾值的調整，以實現精準性與通用性的均衡。

6. 數學建模都有哪些方法

這些是以前在網上整理的：
要重點突破：
1 預測模塊：灰色預測、時間序列預測、神經網路預測、曲線擬合（線性回歸）；
2 歸類判別：歐氏距離判別、fisher判別等 ；
3 圖論：最短路徑求法 ；
4 最優化：列方程組 用lindo 或 lingo軟體解 ；
5 其他方法：層次分析法 馬爾可夫鏈 主成分析法 等 ；
6 用到軟體：matlab lindo （lingo） excel ；
7 比賽前寫幾篇數模論文。

這是每年參賽的賽提以及獲獎作品的解法，你自己估量著吧……

賽題 解法
93A非線性交調的頻率設計 擬合、規劃
93B足球隊排名 圖論、層次分析、整數規劃
94A逢山開路 圖論、插值、動態規劃
94B鎖具裝箱問題 圖論、組合數學
95A飛行管理問題 非線性規劃、線性規劃
95B天車與冶煉爐的作業調度 動態規劃、排隊論、圖論
96A最優捕魚策略 微分方程、優化
96B節水洗衣機 非線性規劃
97A零件的參數設計 非線性規劃
97B截斷切割的最優排列 隨機模擬、圖論
98A一類投資組合問題 多目標優化、非線性規劃
98B災情巡視的最佳路線 圖論、組合優化
99A自動化車床管理 隨機優化、計算機模擬
99B鑽井布局 0-1規劃、圖論
00A DNA序列分類 模式識別、Fisher判別、人工神經網路
00B鋼管訂購和運輸 組合優化、運輸問題
01A血管三維重建 曲線擬合、曲面重建
01B 工交車調度問題 多目標規劃
02A車燈線光源的優化 非線性規劃
02B彩票問題 單目標決策
03A SARS的傳播 微分方程、差分方程
03B 露天礦生產的車輛安排 整數規劃、運輸問題
04A奧運會臨時超市網點設計 統計分析、數據處理、優化
04B電力市場的輸電阻塞管理 數據擬合、優化
05A長江水質的評價和預測 預測評價、數據處理
05B DVD在線租賃 隨機規劃、整數規劃

演算法的設計的好壞將直接影響運算速度的快慢，建議多用數學軟體（
Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），這里提供十種數學
建模常用演算法，僅供參考：
1、 蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決
問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必
用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數
據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab 作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多
數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通
常使用Lindo、Lingo 軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等算
法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是算
法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些
問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很
多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種
暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計
算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替
積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分
析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編
寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文
中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問
題，通常使用Matlab 進行處理）

7. 常用的輸入數據建模方法有哪些他們的應用特點是什麼

目前最常用的三種數據模型為層次模型、網狀模型和關系模型。
一、層次模型
層次模型將數據組織成一對多關系的結構，層次結構採用關鍵字來訪問其中每一層次的每一部分。
層次模型發展最早，它以樹結構為基本結構，典型代表是IMS模型。
優點是存取方便且速度快；結構清晰，容易理解；數據修改和資料庫擴展容易實現；檢索關鍵屬性十分方便。
二、網狀模型
網狀模型用連接指令或指針來確定數據間的顯式連接關系，是具有多對多類型的數據組織方式。
網狀數據模型通過網狀結構表示數據間聯系，開發較早且有一定優點，目前使用仍較多，典型代表是 DBTG模型。
優點是能明確而方便地表示數據間的復雜關系。

8. 實體建模,參數化建模,特徵建模,參數特徵化建模的區別和意義

實體建模是利用一些基本的體素，如長方體，圓柱體，球體，錐體，環體，掃描體，放樣體，旋轉體，拉伸體等，通過集合操作生成復雜形狀的建模技術。

實體建模主要包括體素的定義和描述以及體素之間的布爾運算兩個部分，體素是簡單的幾何形狀，可以用幾個參數來描述，例如長方體可以通過長，寬，高來定義它們的形狀，參數化建模是優化技術中常用的建模方法。

在優化過程中，對模型進行參數化和迭代，得到最優解，參數化建模是一種參數模型，而不是數字建模和分析，只要簡單地改變模型中的參數值，就可以建立和分析新的模型，參數化建模的參數不僅可以是設定參數，還可以是溫度、材料等屬性參數。

使語義特徵包含豐富的項目，他是在更高層次上對幾何形狀的重入、孔和槽的綜合描述。

(8)常用的參數化建模方法有哪些擴展閱讀：

注意事項：

1．它是對現實世界的部分抽象或模仿；

2．它是由那些與分析問題有關的因素組成的；

3．顯示了相關因素之間的相互關系。

建模定義：為了描述系統的構成和行為，適當篩選實體系統的各個要素，用某種方式（數學、圖像等）來表達系統的實體。

本質：模型與原型之間的相似性可以在研究過程中替代原型，通過對模型的研究可以獲得原型的一些信息。

模型本身在一定程度上是人們對目標系統的研究成果的表達。這個表達簡潔而正式，模型提供了一個邏輯推論和計算的基礎，而不是具體的，這導致了科學規律、理論和原則的發現。

9. PROE參數化建模

sin 正弦函數 sqrt 開平方根
cos 餘弦函數 abs 取絕對值
tan 正切函數 pi 圓周率3.1415926…

sin(90*trajpar) sin(90)表示尺寸由切率法增加

1.正列參數格式
memb_v(i)=X (v是驅動最終尺寸 i是增量尺寸)
if idx1(2)>X (if=當/假如,idx1指被正列的第幾個數 不包括被正列本身)
memb_v(i)=X (指上1個的范圍里這個參數的值)
endif (表示結束，在第1行下不用加，以後每限定1次值後加1個)
附加說明：圓行轉的度數表示為memb_v=idx1*度數（度數可+可-）

2.螺旋掃描常用的參數
dsX=evalgraph("1",XX*trajpar) (dsX中的X是指尺寸代號，後面XX為掃描軌 （一般用於螺旋口） 跡的長度，1指的是掃描軌跡的圖象代號)

3。體積再生法
ANALYSIS1=ONE_SIDE_VOL:FID_VOLUME_1-ONE_SIDE_VOL:FID_VOLUME_2
│ │ 比│ │ 減 │
特徵名稱 體積1的參數名稱 函數 體1的特徵名稱 單側體積分析2的特徵名稱
（體積） = （體積） - （體積）
也就是 T=N:FID_T1-N:FID_T2

4.可變掃描曲面脫離法
sd24=evalgraph("1",10*trajpar)
if trajpar>0.9 （指的是trajpar>0.9的時候）
sd26=0.6*cos((trajpar-0.9)*900)^0.5-0.6 （避空尺寸=函數-避空高度）
else （可能是再/而且的意思）
sd26=0
endif

5.波浪花紋掃描法（可變）
sd5=1.3*sin(trajpar*360*5+90)
sd10=1.3*sin(trajpar*360*5+90) +90是控制開始的半高度尺寸
（1.3指的是起伏半高度，5指的是總軌跡
里的起伏或波浪個數）

6.截面周期旋轉法
sd7=trajpar*360*15+45 （45是現在的起始角度，15指的是在總軌跡里的旋 轉個數）

7.截面小於周期的旋轉法
sd1=trajpar*n+m （在m和n之間變化）

8.數字正列1.2.3.4......
先畫1個點 到參照的距離為SD1，關系TEXT01=itos(sd1). 書寫時 選取參數 選擇TEXT01即可

9.字元串的正列法
先畫1個點 到參照的距離為SD2 關系下添加WW 類型 字元串 值 。。 關系
TEXT02=extract(WW，SD2，1) 書寫時 選取參數選擇TEXT02即可 再正列
再添加模型關系P15=STRING_LENGTH(WW)（P15指總長度）WW是關系名稱
工具 程序 編輯設計 INPUT下面添加 WW STRING
"請輸入字元串"（前面空1格）
點的距離整數值表示 顯示第幾個字元 (WW，SD2，1)中的1表示顯示1個字元

itos（）函數，這是一個把整數轉化成字元串的函數，比如itos(3.14)的值為「3」

extract()函數是提取字元串某個位置的字元函數，形式是extract(字元串,位置,個數),比如extract("www.5dcad.cn",2,1)的值為「w」，而extract("www.5dcad.cn",2,3)的值就是「ww."

string_length()函數是proe4.0中計算字元串的字元個數，也就是長度，比如string_length("www.5dcad.cn")的值便為12。

而在proe4.0的program中要輸入一個用戶改變的參數，只需要在input 和end input之間安裝如下格式輸入便可：

參數名 參數類型
"提示信息"

這都是我個人的收集

全是參數話設計

要精彩視頻的話 50分1個視頻教程 我自己做視頻給你看
[email protected]

10. solidworks參數化建模

基於Solidworks參數化的建模思路及方法

摘 要
隨著現代工業的快速發展，使得很多企業選擇更加效率、更加簡便的研發設計方法。南京東岱軟體有限公司正是基於市場需求，為諸多企業開發實施了多產品多結構的參數化設計方案，為客戶提供了快速響應的產品設計軟體AutoDriver。參數化設計主要基於三維軟體的二次開發利用，本文以Solidworks標准件庫的開發為技術背景，詳盡闡述了基於Solidworks參數化的建模思路及方法，並以六角螺栓為例介紹了具體的參數化設計建模過程。

關鍵詞 ： 南京東岱軟體有限公司；參數化設計；Solidworks；建模
?
1 了解客戶產品
六角螺栓是指由頭部和螺桿（帶有外螺紋的圓柱體）兩部分組成的一類緊固件，需與螺母配合，用於緊固連接兩個帶有通孔的零件。這種連接形式稱螺栓連接。如把螺母從螺栓上旋下，有可以使這兩個零件分開，故螺栓連接是屬於可拆卸連接。
1.1 了解客戶需求
主要完成六角螺栓設計結構與特徵的參數化設計，使其能夠實現互動式設計。
1.2 了解產品組成結構
主要由螺栓頭部和螺桿組成，如下圖：

其中：d1為螺栓直徑，L為公稱長度，b為螺紋長度
1.3 了解產品功能
主要是用於緊固連接兩個帶有通孔的零件。
1.4 確定主動參數
實際由用戶控制的，即能夠獨立變化的參數，一般只有幾個，稱之為主參數或主約束；其他的約束是由圖形結構特徵確定或與主約束有確定關系，稱它們為次約束。六角螺栓的主參數選取螺栓直徑d1和公稱長度L，其他尺寸參數關系（即次約束）為：b=2d1，k=0.7d1，e=2d1。
1.5 確定操作界面
主要是由螺栓直徑d1（型號）和公稱長度L組成的互動式設計界面。

2 確立建模思路
主要從產品的功能及主動參數去確立建模思路。
首先，觀察六角螺栓結構，選取合適的基準；
其次，理清楚各尺寸間的關系；
最後，建立螺栓螺母模型。

3 選取建模方法
Solidworks建模的步驟有一定程序，其順序分別為：選擇繪圖平面、進入草圖繪制、繪制草圖、標注尺寸和添加幾何關系、特徵製作等。
在創建模型時，遵循的原則是：
? 基準的重要性,即模型基準與設計基準統一；
? 主要特徵在前，次要特徵在後；
? 先做外形，再做內部結構；
? 先做整體，後做細節；
? 建模步驟要精簡,可以一步完成的就不用兩個特徵；
? 盡量避免使用高級建模特徵,如:放樣,掃描,抽殼,復雜圓角等等。
3.1 基準的選取
基準是指用於設計時參考的一個標准。基準選取的不同會直接影響模型的建立與後期的修改。Solidworks中基準又分為四種：基準面、基準軸、坐標系和參考點。
3.1.1 基準面
在選擇繪圖平面時就有下列幾個平面可選取：
? 默認的三個基準面；
? 利用基準面命令所建立的基準面；
? 直接由繪出零件的特徵平面選取，進行繪制。
3.1.2 基準軸
基準軸常用於創建特徵的基準，在創建基準面、圓周陣列或同軸裝配中會經常使用到基準軸。SolidWorks提供的五種基準軸創建命令。
3.1.3 坐標系
坐標系主要與測量和質量屬性工具一同使用，或者用作生成陣列的基準，也可用於將 SolidWorks 文件輸出至其他格式文件。
3.1.4 參考點
參考點主要被用來進行空間定位，可以用於創建一個曲面造型，輔助創建基準面或基準軸。

六角螺栓建模時選取如圖所示的基準面A和基準面B，其中基準面A是用來確立螺桿和螺栓頭部特徵的，而基準面B是用來確立螺栓螺紋特徵的。尺寸基準如圖所示進行標注和創建特徵尺寸。
選取不同基準的建模方式，舉例如下：
3.1.4.1 選取基準面C和基準面A
基準面C用來創建螺栓頭部特徵，基準面A用來創建螺桿和螺紋特徵，結果如下圖：

3.1.4.2 選取基準面C和基準面B
基準面C用來創建螺栓頭部特徵和螺桿特徵，基準面B用來創建螺紋特徵，結果如下圖：

比較這3種選取不同基準時，所產生的不同建模方式，不難看出以下兩種建模方式不符合我們主動參數的選取，公稱長度L是指螺桿長度，b是指螺紋長度，因此選取基準面A和基準面B更符合參數化設計時主動參數的要求。
3.2 草圖的繪制
3.3 約束的應用
約束是對幾何元素大小、位置和方向的限制，分為尺寸約束和幾何約束兩類。尺寸約束限制元素的大小，並對長度、半徑和相交角度的限制；幾何約束限制元素的方位或相對位置關系。
設計過程可視為約束滿足的過程,設計活動本質上是通過提取產品有效的約束來建立其約束模型並進行約束求解。設計活動中的約束主要來自三個方面:功能、結構和製造。功能約束是對產品所能完成的功能的描述;結構約束是對產品結構強度、剛度等的表示;製造約束是對製造資源環境和加工方法的表達。在產品設計過程中必將這些限制綜合成設計目標,並將它們映射成為特定的幾何/ 拓撲結構,從而轉化為幾何約束。
3.3.1 尺寸約束
所謂尺寸約束，就是用計算的方法自動將尺寸的變化轉換成幾何形體的相應變化，並且保證變化前後的結構約束保持不變。對於繪制草圖，通過尺寸標注可以建立幾何數據與其參數的對應關系。
尺寸約束與設計意圖密切相關,是特徵功能的具體體現。通常Solidworks都提供多種尺寸標注形式，一般有線性尺寸、直徑尺寸、半徑尺寸、角度尺寸等，另外注意尺寸鏈的應用。

針對尺寸約束這部分，還需了解「約束聯動」的相關知識。
約束聯動分為：（1）圖形特徵聯動（2）相關參數聯動
? 所謂圖形特徵聯動就是保證在圖形拓撲關系（連續、相切、垂直、平行等）不變的情況下，對次約束的驅動。

? 所謂相關參數聯動就是建立次約束與主約束在數值上和邏輯上的關系。

3.3.2 幾何約束
所謂幾何約束就是要求幾何元素之間必須滿足的某種特定的關系。將幾何約束作為構成幾何/ 拓撲結構的幾何基準要素和表面輪廓要素,可以導出各形狀結構的位置和形狀參數,從而形成參數化的產品幾何模型。
對產品的幾何約束主要包括兩個方面:拓撲約束和尺寸約束。拓撲約束指對產品結構的定性描述,它表示幾何元素之間的固定聯系,如對稱、平等、垂直、相切等,進而可表徵特徵形素(構成特徵的幾何元素)之間的相對位置關系。這些關系擬抽象為點、邊、面間九類有向關系,每一類關系有其相應的謂詞,包括「相同」、「平行」、「垂直」、「相交」、「偏移」等等。通常,在特徵形狀確定之後這種聯系不允許發生變化或修改或由用戶交互指定(裝配關系) ,也就是說,特徵定義本身就是對圖形特徵聯動的隱含表達,因此,在其參數化中無需再考慮圖形特徵聯動,這是基於特徵參數化區別於傳統參數化的特徵之一。但在某些特殊場合,必須能處理其變異。
通常Solidworks中的幾何約束主要包括水平、豎直、平行、垂直、相切、等長度、等半徑、重合、同心、對稱等等。

3.4 對稱的應用
對稱是自然界中廣泛存在著的一種的形態。因此我們的產品中往往設計成對稱的，這樣除了產品看起來美觀以外，也可以節省不少的設計時間。
在SolidWorks中，設計師可以很好地利用產品對稱的特性來快速地建模。同時，為了方便地利用這一對稱的特性，我們在建模時往往需要注意以下幾點：
1、在創建草圖時，將草圖的對稱中心（圓心、矩形的形心、橢圓的中心等等）與坐標原點重合；
2、在零件中創建合適的對稱參考面；
3、在裝配體中，將對稱的基體零件的三個基準面與裝配體的三個基準面分別重合。
在SolidWorks中，對應於對稱的特徵操作是「鏡像」功能，它包括三個層面的鏡像操作：草圖、零件以及裝配體。
? 在草圖繪制中，主要通過鏡像生成新的草圖；
? 在零件層次中，鏡像又可分為特徵鏡像、實體鏡像和曲面鏡像；
? 在裝配體中，主要通過鏡像來生成新的零件。

4 結束語
以上的例子只是採用了很簡單的六角螺栓模型，也許簡單的模型並不能充分體現出建模思路和方法的實用性，但針對參數化模型的建模過程及相關建模方法，已然將其與大家分享，具體的建模思路與方法要結合模型特徵結構而定。值得強調的是，建模思路來源於設計者的工程背景和良好的設計習慣，而建模方法的使用也是因人而異。