一种Solid works二维工程图尺寸标注纠错自适应调整方法

    公开(公告)号:CN110428479B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN201910682843.7

    申请日:2019-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种Solid works二维工程图中尺寸标注纠错自适应调整方法,步骤为:1)获取视图对象;2)判断当前视图尺寸对象中的尺寸数量是否为空;3)获取当前视图的中点坐标、视图包络框的对角点坐标;4)获取视图标注尺寸标注文本的注释、起始箭头和终点箭头坐标;5)根据尺寸标注的箭头坐标对尺寸进行分类,分为水平尺寸、竖直尺寸、其他尺寸;6)根据中点坐标和对角点坐标,对水平尺寸和竖直尺寸进行分层并调整;7)对所有尺寸标注进行干涉判断;8)对干涉的其他尺寸自适应调整。该方法实现了对二维工程图中尺寸标注重新布局和间距规范调整,有效的解决变型设计后快速生成的二维工程图中尺寸标注位置干涉的问题,有助于图纸的标准化。

    一种Solid works二维工程图尺寸标注纠错自适应调整方法

    公开(公告)号:CN110428479A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910682843.7

    申请日:2019-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种Solid works二维工程图中尺寸标注纠错自适应调整方法,步骤为:1)获取视图对象;2)判断当前视图尺寸对象中的尺寸数量是否为空;3)获取当前视图的中点坐标、视图包络框的对角点坐标;4)获取视图标注尺寸标注文本的注释、起始箭头和终点箭头坐标;5)根据尺寸标注的箭头坐标对尺寸进行分类,分为水平尺寸、竖直尺寸、其他尺寸;6)根据中点坐标和对角点坐标,对水平尺寸和竖直尺寸进行分层并调整;7)对所有尺寸标注进行干涉判断;8)对干涉的其他尺寸自适应调整。该方法实现了对二维工程图中尺寸标注重新布局和间距规范调整,有效的解决变型设计后快速生成的二维工程图中尺寸标注位置干涉的问题,有助于图纸的标准化。

    一种汽车座椅机械滑轨
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111907384B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202010930597.5

    申请日:2020-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种汽车座椅机械滑轨,包括两组平行设置的滑轨、锁止件和解锁件,锁止件与滑轨滑动连接,并位于滑轨的内侧,解锁件与锁止件相互配合,每组滑轨均包括上滑轨和下滑轨,上滑轨和下滑轨通过固定板固定连接,上滑轨包括止位栅和外滑条,止位栅位于上滑轨相对靠近锁止件的一侧,外滑条位于上滑轨相对远离锁止件的一侧,且外滑条沿滑轨的长度延伸方向设置有滑槽,在现有技术的基础上,改进机械滑轨的结构,利用栅齿与锁止件相互配合,实现对滑轨的位置的固定,又利用滚珠组与锁止件的配合,实现提升机械滑轨移动时的稳定性,从而有效提升机械滑轨的使用体验。

    一种面向弯道情况下AEB系统的前车定位判断方法

    公开(公告)号:CN115320553B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202211044829.2

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 本发明涉及自动紧急制动控制技术领域,具体涉及一种面向弯道情况下AEB系统的前车定位判断方法,首先通过传感器获得车道线的参数,再通过该参数规划出中心车道线的轨迹,将轨迹按照一定的分辨率去离散得到中心车道线的轨迹点;再将前车的相对位置转化为车辆坐标系下的坐标点,接着遍历求解中心车道线轨迹点与目标车辆轨迹点之间相对距离,从中选出两车之间的横向距离,最后通过相对横向距离大小与标准公路宽度进行比较,判别目标车辆所处车道,进而也可选出距离本车最近的目标并将其定义为最危险目标车辆。本发明对不同车道内的车辆进行分类识别,选定同车道最危险目标车辆,能够极大的减少车辆在弯道行驶过程中误动作的情况。

    一种面向弯道情况下AEB系统的前车定位判断方法

    公开(公告)号:CN115320553A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211044829.2

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 本发明涉及自动紧急制动控制技术领域,具体涉及一种面向弯道情况下AEB系统的前车定位判断方法,首先通过传感器获得车道线的参数,再通过该参数规划出中心车道线的轨迹,将轨迹按照一定的分辨率去离散得到中心车道线的轨迹点;再将前车的相对位置转化为车辆坐标系下的坐标点,接着遍历求解中心车道线轨迹点与目标车辆轨迹点之间相对距离,从中选出两车之间的横向距离,最后通过相对横向距离大小与标准公路宽度进行比较,判别目标车辆所处车道,进而也可选出距离本车最近的目标并将其定义为最危险目标车辆。本发明对不同车道内的车辆进行分类识别,选定同车道最危险目标车辆,能够极大的减少车辆在弯道行驶过程中误动作的情况。

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