常用的参数化建模方法有哪些

1. 什么是参数化设计

意思是参数的配置需要按照具体的要求或者目的来进行。目前参数化技术大致可分为如下三种方法：
（1）基于几何约束的数学方法；（2）基于几何原理的人工智能方法；（3）基于特征模型的造型方法。其中数学方法又分为初等方法（Primary Approach）和代数方法（Algebraic Approach）。初等方法利用预先设定的算法，求解一些特定的几何约束。这种方法简单、易于实现，但仅适用于只有水平和垂直方向约束的场合；代数法则将几何约束转换成代数方程，形成一个非线性方程组。该方程组求解较困难，因此实际应用受到限制；人工智能方法是利用专家系统，对图形中的几何关系和约束进行理解，运用几何原理推导出新的约束，这种方法的速度较慢，交互性不好；特征造型方法是三维实体造型技术的发展，目前正在探讨

2. 怎样制作参数模块

基于SolidWorks参数化模块设计的基本方法主要是采用基于SolidWorks的二次开发技术来进行。

在SolidWorks 中参数化建模可以通过两种方式实现，一种方法是用户根据需要直接用程序生成需要的模型，成为完全程序化参数建模；另一种方法是利用已有的模型，通过修改模型参数的方法得到需要的模型，成为参数修改法建模。

（1） 完全程序化参数建模：

完全程序化参数建模采用程序方法进行建模。建模的过程完全由程序进行控制，相当于将手动分步建模的过程由计算机连续完成，理论上讲，凡是手工建模能够完成的复杂模型都可以用这种方法生成。

完全程序建模的方法特别适合生成具有多个变参数的模型，建模的灵活性强，不需要模型库的支持，可以在建模的同时完成设计计算、强度校核、寿命计算等工作，程序可实现的功能强大，参数的输入也可以采用数据库等多元化的方法。

通常情况下，这种方法的程序设计工作量较大，要求程序员对 SolidWorksAPI函数具有较高的理解和运用能力，适合于模型比较简单，参数变量多或参数间有关联的情况。

（2）参数修改法建模：

参数修改法建模采用参数修改的方法建立模型。必须有模型库的支持，模型库通常由用户事先用手工方式建立，保存在程序指定的目录下。需要使用时，从模型库中打开模型文件，对指定的尺寸参数进行修改，重建，就可以获得满足需要的模型。

这种方法的程序设计工作量小，与造型过程无关，适用于模型标准化程度高的情况或造型过程复杂，可变参量少的情况。

参数修改法建模对模型库的要求较高，手工建模时需要综合考虑尺寸标注方式，尽量避免尺寸参数间的关联和制约关系，需要修改的尺寸参数必须独立标注，尺寸标注的名称可通过查阅其属性获得。

3. 数学建模的方法有哪些

这是网上来的，写得还不错：
要重点突破：
1 预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；
2 归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；
3 图论：最短路径求法 ；
4 最优化：列方程组 用lindo 或 lingo软件解 ；
5 其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 ；
6 用到软件：matlab lindo （lingo） excel ；
7 比赛前写几篇数模论文。

这是每年参赛的赛提以及获奖作品的解法，你自己估量着吧……

赛题 解法
93A非线性交调的频率设计 拟合、规划
93B足球队排名 图论、层次分析、整数规划
94A逢山开路 图论、插值、动态规划
94B锁具装箱问题 图论、组合数学
95A飞行管理问题 非线性规划、线性规划
95B天车与冶炼炉的作业调度 动态规划、排队论、图论
96A最优捕鱼策略 微分方程、优化
96B节水洗衣机 非线性规划
97A零件的参数设计 非线性规划
97B截断切割的最优排列 随机模拟、图论
98A一类投资组合问题 多目标优化、非线性规划
98B灾情巡视的最佳路线 图论、组合优化
99A自动化车床管理 随机优化、计算机模拟
99B钻井布局 0-1规划、图论
00A DNA序列分类 模式识别、Fisher判别、人工神经网络
00B钢管订购和运输 组合优化、运输问题
01A血管三维重建 曲线拟合、曲面重建
01B 工交车调度问题 多目标规划
02A车灯线光源的优化 非线性规划
02B彩票问题 单目标决策
03A SARS的传播 微分方程、差分方程
03B 露天矿生产的车辆安排 整数规划、运输问题
04A奥运会临时超市网点设计 统计分析、数据处理、优化
04B电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化
05A长江水质的评价和预测 预测评价、数据处理
05B DVD在线租赁 随机规划、整数规划

算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议多用数学软件（
Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学
建模常用算法，仅供参考：
1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决
问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必
用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数
据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多
数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通
常使用Lindo、Lingo 软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算
法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算
法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些
问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，
但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很
多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种
暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计
算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替
积分等思想是非常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分
析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编
写库函数进行调用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文
中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问
题，通常使用Matlab 进行处理）

4. UG参数化建模的命令有哪些

(1、参数化建模

一般应用在优化技术上，通过将模型参数化，优化过程中不断对其进行迭代而求出最佳解。参数化建模是参数（变量）而不是数字建立和分析的模型，通过简单的改变模型中的参数值就能建立和分析新的模型参数化建模的参数不仅可以是几何参数，也可以是温度、材料等属性参数。在参数化的几何造型系统中，设计参数的作用范围是几何模型。但几何模型不能直接用于进行分析计算，需要将其转化为有限元模型，才能为分析优化程序所用。因此，如果希望以几何模型中的设计参数作为形状优化的设计变量，就必须将设计参数的作用范围延拓至有限元模型，使有限元模型能够根据设计变量的变化，实现有限元模型的参数化。)

这些是概念····

基于个人理解，如果仅从几个命令画出来的图就是参数化模型的话，那齿轮建模中所用到的函数和关系式这些如何定位？所以参数化建模是参数（变量(x)/(y)的关系式）而不是数字建立和分析的模型（也就是常规命令画出来的特征模型），具体请参考图片（来源于catia齿轮建模）

UG参数化建模请参考网络文库---UG参数化齿轮建模

5. 大数据建模常用方法有哪些

第一步：选择模型或自定义模式
一般情况，模型都有一个固定的模样和形式。但是，有些模型包含的范围较广，比如回归模型，其实不是某一个特定的模型，而是一类模型。我们知道，所谓的回归模型，其实就是自变量和因变量的一个函数关系式而已，如下表所示。因此，回归模型的选择，也就有了无限的可能性，回归模型的样子（或叫方程）可以是你能够想到的任何形式的回归方程。所以，从某种意义上看，你自己想出一个很少人见过的回归方程，也可以勉强算是自定义模型了哈！
第二步：训练模型
当模型选择好了以后，就到了训练模型这一步。
我们知道，之所以叫模型，这个模型大致的形状或模式是固定的，但模型中还会有一些不确定的东东在里面，这样模型才会有通用性，如果模型中所有的东西都固定死了，模型的通用性就没有了。模型中可以适当变化的部分，一般叫做参数，就比如前面回归模型中的α、β等参数。
所谓训练模型，其实就是要基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数而已。模型训练好了，也就是意味着找到了最合适的参数。一旦找到最优参数，模型就基本可用了。
第三步：评估模型
模型训练好以后，接下来就是评估模型。
所谓评估模型，就是决定一下模型的质量，判断模型是否有用。
前面说过，模型的好坏是不能够单独评估的，一个模型的好坏是需要放在特定的业务场景下来评估的，也就是基于特定的数据集下才能知道哪个模型好与坏。
第四步：应用模型
如果评估模型质量在可接受的范围内，而且没有出现过拟合，于是就可以开始应用模型了。
这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。
应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。
五步：优化模型
优化模型，一般发生在两种情况下：
一是在评估模型中，如果发现模型欠拟合，或者过拟合，说明这个模型待优化。
二是在真实应用场景中，定期进行优化，或者当发现模型在真实的业务场景中效果不好时，也要启动优化。
如果在评估模型时，发现模型欠拟合（即效果不佳）或者过拟合，则模型不可用，需要优化模型。所谓的模型优化，可以有以下几种情况：
1）重新选择一个新的模型；
2）模型中增加新的考虑因素；
3）尝试调整模型中的阈值到最优；
4）尝试对原始数据进行更多的预处理，比如派生新变量。
不同的模型，其模型优化的具体做法也不一样。比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。

6. 数学建模都有哪些方法

这些是以前在网上整理的：
要重点突破：
1 预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；
2 归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；
3 图论：最短路径求法 ；
4 最优化：列方程组 用lindo 或 lingo软件解 ；
5 其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 ；
6 用到软件：matlab lindo （lingo） excel ；
7 比赛前写几篇数模论文。

这是每年参赛的赛提以及获奖作品的解法，你自己估量着吧……

赛题 解法
93A非线性交调的频率设计 拟合、规划
93B足球队排名 图论、层次分析、整数规划
94A逢山开路 图论、插值、动态规划
94B锁具装箱问题 图论、组合数学
95A飞行管理问题 非线性规划、线性规划
95B天车与冶炼炉的作业调度 动态规划、排队论、图论
96A最优捕鱼策略 微分方程、优化
96B节水洗衣机 非线性规划
97A零件的参数设计 非线性规划
97B截断切割的最优排列 随机模拟、图论
98A一类投资组合问题 多目标优化、非线性规划
98B灾情巡视的最佳路线 图论、组合优化
99A自动化车床管理 随机优化、计算机模拟
99B钻井布局 0-1规划、图论
00A DNA序列分类 模式识别、Fisher判别、人工神经网络
00B钢管订购和运输 组合优化、运输问题
01A血管三维重建 曲线拟合、曲面重建
01B 工交车调度问题 多目标规划
02A车灯线光源的优化 非线性规划
02B彩票问题 单目标决策
03A SARS的传播 微分方程、差分方程
03B 露天矿生产的车辆安排 整数规划、运输问题
04A奥运会临时超市网点设计 统计分析、数据处理、优化
04B电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化
05A长江水质的评价和预测 预测评价、数据处理
05B DVD在线租赁 随机规划、整数规划

算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议多用数学软件（
Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学
建模常用算法，仅供参考：
1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决
问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必
用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数
据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多
数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通
常使用Lindo、Lingo 软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算
法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算
法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些
问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，
但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很
多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种
暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计
算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替
积分等思想是非常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分
析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编
写库函数进行调用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文
中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问
题，通常使用Matlab 进行处理）

7. 常用的输入数据建模方法有哪些他们的应用特点是什么

目前最常用的三种数据模型为层次模型、网状模型和关系模型。
一、层次模型
层次模型将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。
层次模型发展最早，它以树结构为基本结构，典型代表是IMS模型。
优点是存取方便且速度快；结构清晰，容易理解；数据修改和数据库扩展容易实现；检索关键属性十分方便。
二、网状模型
网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。
网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是 DBTG模型。
优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。

8. 实体建模,参数化建模,特征建模,参数特征化建模的区别和意义

实体建模是利用一些基本的体素，如长方体，圆柱体，球体，锥体，环体，扫描体，放样体，旋转体，拉伸体等，通过集合操作生成复杂形状的建模技术。

实体建模主要包括体素的定义和描述以及体素之间的布尔运算两个部分，体素是简单的几何形状，可以用几个参数来描述，例如长方体可以通过长，宽，高来定义它们的形状，参数化建模是优化技术中常用的建模方法。

在优化过程中，对模型进行参数化和迭代，得到最优解，参数化建模是一种参数模型，而不是数字建模和分析，只要简单地改变模型中的参数值，就可以建立和分析新的模型，参数化建模的参数不仅可以是设定参数，还可以是温度、材料等属性参数。

使语义特征包含丰富的项目，他是在更高层次上对几何形状的重入、孔和槽的综合描述。

(8)常用的参数化建模方法有哪些扩展阅读：

注意事项：

1．它是对现实世界的部分抽象或模仿；

2．它是由那些与分析问题有关的因素组成的；

3．显示了相关因素之间的相互关系。

建模定义：为了描述系统的构成和行为，适当筛选实体系统的各个要素，用某种方式（数学、图像等）来表达系统的实体。

本质：模型与原型之间的相似性可以在研究过程中替代原型，通过对模型的研究可以获得原型的一些信息。

模型本身在一定程度上是人们对目标系统的研究成果的表达。这个表达简洁而正式，模型提供了一个逻辑推论和计算的基础，而不是具体的，这导致了科学规律、理论和原则的发现。

9. PROE参数化建模

sin 正弦函数 sqrt 开平方根
cos 余弦函数 abs 取绝对值
tan 正切函数 pi 圆周率3.1415926…

sin(90*trajpar) sin(90)表示尺寸由切率法增加

1.正列参数格式
memb_v(i)=X (v是驱动最终尺寸 i是增量尺寸)
if idx1(2)>X (if=当/假如,idx1指被正列的第几个数 不包括被正列本身)
memb_v(i)=X (指上1个的范围里这个参数的值)
endif (表示结束，在第1行下不用加，以后每限定1次值后加1个)
附加说明：圆行转的度数表示为memb_v=idx1*度数（度数可+可-）

2.螺旋扫描常用的参数
dsX=evalgraph("1",XX*trajpar) (dsX中的X是指尺寸代号，后面XX为扫描轨 （一般用于螺旋口） 迹的长度，1指的是扫描轨迹的图象代号)

3。体积再生法
ANALYSIS1=ONE_SIDE_VOL:FID_VOLUME_1-ONE_SIDE_VOL:FID_VOLUME_2
│ │ 比│ │ 减 │
特征名称 体积1的参数名称 函数 体1的特征名称 单侧体积分析2的特征名称
（体积） = （体积） - （体积）
也就是 T=N:FID_T1-N:FID_T2

4.可变扫描曲面脱离法
sd24=evalgraph("1",10*trajpar)
if trajpar>0.9 （指的是trajpar>0.9的时候）
sd26=0.6*cos((trajpar-0.9)*900)^0.5-0.6 （避空尺寸=函数-避空高度）
else （可能是再/而且的意思）
sd26=0
endif

5.波浪花纹扫描法（可变）
sd5=1.3*sin(trajpar*360*5+90)
sd10=1.3*sin(trajpar*360*5+90) +90是控制开始的半高度尺寸
（1.3指的是起伏半高度，5指的是总轨迹
里的起伏或波浪个数）

6.截面周期旋转法
sd7=trajpar*360*15+45 （45是现在的起始角度，15指的是在总轨迹里的旋 转个数）

7.截面小于周期的旋转法
sd1=trajpar*n+m （在m和n之间变化）

8.数字正列1.2.3.4......
先画1个点 到参照的距离为SD1，关系TEXT01=itos(sd1). 书写时 选取参数 选择TEXT01即可

9.字符串的正列法
先画1个点 到参照的距离为SD2 关系下添加WW 类型 字符串 值 。。 关系
TEXT02=extract(WW，SD2，1) 书写时 选取参数选择TEXT02即可 再正列
再添加模型关系P15=STRING_LENGTH(WW)（P15指总长度）WW是关系名称
工具 程序 编辑设计 INPUT下面添加 WW STRING
"请输入字符串"（前面空1格）
点的距离整数值表示 显示第几个字符 (WW，SD2，1)中的1表示显示1个字符

itos（）函数，这是一个把整数转化成字符串的函数，比如itos(3.14)的值为“3”

extract()函数是提取字符串某个位置的字符函数，形式是extract(字符串,位置,个数),比如extract("www.5dcad.cn",2,1)的值为“w”，而extract("www.5dcad.cn",2,3)的值就是“ww."

string_length()函数是proe4.0中计算字符串的字符个数，也就是长度，比如string_length("www.5dcad.cn")的值便为12。

而在proe4.0的program中要输入一个用户改变的参数，只需要在input 和end input之间安装如下格式输入便可：

参数名 参数类型
"提示信息"

这都是我个人的收集

全是参数话设计

要精彩视频的话 50分1个视频教程 我自己做视频给你看
[email protected]

10. solidworks参数化建模

基于Solidworks参数化的建模思路及方法

摘 要
随着现代工业的快速发展，使得很多企业选择更加效率、更加简便的研发设计方法。南京东岱软件有限公司正是基于市场需求，为诸多企业开发实施了多产品多结构的参数化设计方案，为客户提供了快速响应的产品设计软件AutoDriver。参数化设计主要基于三维软件的二次开发利用，本文以Solidworks标准件库的开发为技术背景，详尽阐述了基于Solidworks参数化的建模思路及方法，并以六角螺栓为例介绍了具体的参数化设计建模过程。

关键词 ： 南京东岱软件有限公司；参数化设计；Solidworks；建模
?
1 了解客户产品
六角螺栓是指由头部和螺杆（带有外螺纹的圆柱体）两部分组成的一类紧固件，需与螺母配合，用于紧固连接两个带有通孔的零件。这种连接形式称螺栓连接。如把螺母从螺栓上旋下，有可以使这两个零件分开，故螺栓连接是属于可拆卸连接。
1.1 了解客户需求
主要完成六角螺栓设计结构与特征的参数化设计，使其能够实现交互式设计。
1.2 了解产品组成结构
主要由螺栓头部和螺杆组成，如下图：

其中：d1为螺栓直径，L为公称长度，b为螺纹长度
1.3 了解产品功能
主要是用于紧固连接两个带有通孔的零件。
1.4 确定主动参数
实际由用户控制的，即能够独立变化的参数，一般只有几个，称之为主参数或主约束；其他的约束是由图形结构特征确定或与主约束有确定关系，称它们为次约束。六角螺栓的主参数选取螺栓直径d1和公称长度L，其他尺寸参数关系（即次约束）为：b=2d1，k=0.7d1，e=2d1。
1.5 确定操作界面
主要是由螺栓直径d1（型号）和公称长度L组成的交互式设计界面。

2 确立建模思路
主要从产品的功能及主动参数去确立建模思路。
首先，观察六角螺栓结构，选取合适的基准；
其次，理清楚各尺寸间的关系；
最后，建立螺栓螺母模型。

3 选取建模方法
Solidworks建模的步骤有一定程序，其顺序分别为：选择绘图平面、进入草图绘制、绘制草图、标注尺寸和添加几何关系、特征制作等。
在创建模型时，遵循的原则是：
? 基准的重要性,即模型基准与设计基准统一；
? 主要特征在前，次要特征在后；
? 先做外形，再做内部结构；
? 先做整体，后做细节；
? 建模步骤要精简,可以一步完成的就不用两个特征；
? 尽量避免使用高级建模特征,如:放样,扫描,抽壳,复杂圆角等等。
3.1 基准的选取
基准是指用于设计时参考的一个标准。基准选取的不同会直接影响模型的建立与后期的修改。Solidworks中基准又分为四种：基准面、基准轴、坐标系和参考点。
3.1.1 基准面
在选择绘图平面时就有下列几个平面可选取：
? 默认的三个基准面；
? 利用基准面命令所建立的基准面；
? 直接由绘出零件的特征平面选取，进行绘制。
3.1.2 基准轴
基准轴常用于创建特征的基准，在创建基准面、圆周阵列或同轴装配中会经常使用到基准轴。SolidWorks提供的五种基准轴创建命令。
3.1.3 坐标系
坐标系主要与测量和质量属性工具一同使用，或者用作生成阵列的基准，也可用于将 SolidWorks 文件输出至其他格式文件。
3.1.4 参考点
参考点主要被用来进行空间定位，可以用于创建一个曲面造型，辅助创建基准面或基准轴。

六角螺栓建模时选取如图所示的基准面A和基准面B，其中基准面A是用来确立螺杆和螺栓头部特征的，而基准面B是用来确立螺栓螺纹特征的。尺寸基准如图所示进行标注和创建特征尺寸。
选取不同基准的建模方式，举例如下：
3.1.4.1 选取基准面C和基准面A
基准面C用来创建螺栓头部特征，基准面A用来创建螺杆和螺纹特征，结果如下图：

3.1.4.2 选取基准面C和基准面B
基准面C用来创建螺栓头部特征和螺杆特征，基准面B用来创建螺纹特征，结果如下图：

比较这3种选取不同基准时，所产生的不同建模方式，不难看出以下两种建模方式不符合我们主动参数的选取，公称长度L是指螺杆长度，b是指螺纹长度，因此选取基准面A和基准面B更符合参数化设计时主动参数的要求。
3.2 草图的绘制
3.3 约束的应用
约束是对几何元素大小、位置和方向的限制，分为尺寸约束和几何约束两类。尺寸约束限制元素的大小，并对长度、半径和相交角度的限制；几何约束限制元素的方位或相对位置关系。
设计过程可视为约束满足的过程,设计活动本质上是通过提取产品有效的约束来建立其约束模型并进行约束求解。设计活动中的约束主要来自三个方面:功能、结构和制造。功能约束是对产品所能完成的功能的描述;结构约束是对产品结构强度、刚度等的表示;制造约束是对制造资源环境和加工方法的表达。在产品设计过程中必将这些限制综合成设计目标,并将它们映射成为特定的几何/ 拓扑结构,从而转化为几何约束。
3.3.1 尺寸约束
所谓尺寸约束，就是用计算的方法自动将尺寸的变化转换成几何形体的相应变化，并且保证变化前后的结构约束保持不变。对于绘制草图，通过尺寸标注可以建立几何数据与其参数的对应关系。
尺寸约束与设计意图密切相关,是特征功能的具体体现。通常Solidworks都提供多种尺寸标注形式，一般有线性尺寸、直径尺寸、半径尺寸、角度尺寸等，另外注意尺寸链的应用。

针对尺寸约束这部分，还需了解“约束联动”的相关知识。
约束联动分为：（1）图形特征联动（2）相关参数联动
? 所谓图形特征联动就是保证在图形拓扑关系（连续、相切、垂直、平行等）不变的情况下，对次约束的驱动。

? 所谓相关参数联动就是建立次约束与主约束在数值上和逻辑上的关系。

3.3.2 几何约束
所谓几何约束就是要求几何元素之间必须满足的某种特定的关系。将几何约束作为构成几何/ 拓扑结构的几何基准要素和表面轮廓要素,可以导出各形状结构的位置和形状参数,从而形成参数化的产品几何模型。
对产品的几何约束主要包括两个方面:拓扑约束和尺寸约束。拓扑约束指对产品结构的定性描述,它表示几何元素之间的固定联系,如对称、平等、垂直、相切等,进而可表征特征形素(构成特征的几何元素)之间的相对位置关系。这些关系拟抽象为点、边、面间九类有向关系,每一类关系有其相应的谓词,包括“相同”、“平行”、“垂直”、“相交”、“偏移”等等。通常,在特征形状确定之后这种联系不允许发生变化或修改或由用户交互指定(装配关系) ,也就是说,特征定义本身就是对图形特征联动的隐含表达,因此,在其参数化中无需再考虑图形特征联动,这是基于特征参数化区别于传统参数化的特征之一。但在某些特殊场合,必须能处理其变异。
通常Solidworks中的几何约束主要包括水平、竖直、平行、垂直、相切、等长度、等半径、重合、同心、对称等等。

3.4 对称的应用
对称是自然界中广泛存在着的一种的形态。因此我们的产品中往往设计成对称的，这样除了产品看起来美观以外，也可以节省不少的设计时间。
在SolidWorks中，设计师可以很好地利用产品对称的特性来快速地建模。同时，为了方便地利用这一对称的特性，我们在建模时往往需要注意以下几点：
1、在创建草图时，将草图的对称中心（圆心、矩形的形心、椭圆的中心等等）与坐标原点重合；
2、在零件中创建合适的对称参考面；
3、在装配体中，将对称的基体零件的三个基准面与装配体的三个基准面分别重合。
在SolidWorks中，对应于对称的特征操作是“镜像”功能，它包括三个层面的镜像操作：草图、零件以及装配体。
? 在草图绘制中，主要通过镜像生成新的草图；
? 在零件层次中，镜像又可分为特征镜像、实体镜像和曲面镜像；
? 在装配体中，主要通过镜像来生成新的零件。

4 结束语
以上的例子只是采用了很简单的六角螺栓模型，也许简单的模型并不能充分体现出建模思路和方法的实用性，但针对参数化模型的建模过程及相关建模方法，已然将其与大家分享，具体的建模思路与方法要结合模型特征结构而定。值得强调的是，建模思路来源于设计者的工程背景和良好的设计习惯，而建模方法的使用也是因人而异。