proe关系式详解参考模板

1、在ProE关系式中我们可以使用系统函数，ProE对数学函数有强大的支持能力，通过这些函数我们可以来进行一些特定的运算得到所期望的值，这里就对一些比较常用的系统函数进行一个概括总结。 1、数学函数 在ProE中，我们可以使用灵活的数学函数，常用的函数列表如下： sin()、cos()、tan()函数：这三个都是数学上的三角函数，分别使用角度的度数值来求得角度对应的正弦、余弦和正切值，比如：A=sin(30)，A=0.5B=cos(30)，B=0.866C=tan(30)，C=0.577 asin()、acos()、atan()函数：这三个是上面三个三角函数

2、的反函数，通过给定的实数值求得对应的角度值，如：A=asin(0.5)，A=30B=acos(0.5)，B=60C=atan(0.5)，C=26.6 log()：求得10为底的对数值，如：A=log(1)，A=0A=log(10)，A=1A=log(5)，A=0.6989 ln()：求得以自然数e为底的对数值，e是自然数，值是2.718.，如：A=ln(1)，A=0A=ln(5)，A=1.609 exp()：求得以自然数e为底的开方数，如：A=exp(2)，A=e2=7.387 abs()：求得给定参数的绝对值，如：A=abs(-1.6)，A=1.6B=

3、abs(3.5)，B3.5 max()、min()：求得给定的两个参数之中的最大最小值，如：A=max(3.8,2.5)，A=3.8B=min(3.8,2.5)，B=2.5 mod()：求第一个参数除以第二个参数得到的余数，如：A=mod(20,6)，A=2B=mod(20.7,6.1)，B=2.41 / 10 sqrt()：开平方，如：A=sqrt(100)，A=10；B=sqrt(2)，B=1.414 pow()：指数函数，如A=pow(10,2)，A=100B=pow(100,0.5)，B=10 ceil()：不小于其值的最小整数floo

4、r()：不超过其值的最大整数ceil(10.2)值为11floor(10.2)=10也可以使用指定小数部分位数的ceil和floor函数，如：ceil(10.255,2)=10.26floor(10.255,1)=10.2floor(10.255,2)=10.25 2、字符串函数：string_length()：字符串长度求值用法：String_length(Parameter  name  or  string)，括弧内参数名或字符串，字符串要用"  "括起，空格亦算一个字符。例：s

5、trlen1=string_length("material")，则strlen1=8 rel_model_name()：提取当前零件的文件名称用法：rel_model_name()注意括号内为空的，返回目前模型名称。 rel_model_type()：提取当前零件的文件类型用法：rel_model_type()如：当前模型为装配图parttype=rel_model_type()，parttype="ASSEMBLY"。 itos()：将整数换成字符串用法：Itos(integer),若为实数则四舍五入，舍去小数点。如：S

6、1=Itos(123)，S1="123"S2=itos(123.57)，S2="124"intl=123.5，S3=itos(intl)，S3="124" extract()：提取字符用法：extract(string,position,length) evalGraph()：图形X值对应的Y值提取函数用法：evalGraph(Graph_name,x_value)，其中Graph_name是指控制图形(Graph)的名字，要用双引号括起，x_value是Graph中的定义域，函数返回Graph中x对应的y值。如：

7、sd5evalGraph(“sec”,3) 下面都是使用参数来设计的具体例子：  下图是点按照线长阵列，默认情况下，点的数量需要我们自己确定，下面的图通过函数floor函数和分析参数实现点的数量随着曲线的变化自动匹配，修改线的形状和长度后，点的个数会自动匹配：  下面是通过extract字符提取函数实现文字的阵列： 下面是典型的关系式结合阵列实现的效果： 下面举个列子说明Mod函数的使用： 利用可变截面扫描的函数和关系式，可以通过实现常见的周期性变化，比如正弦变化、余弦变化，但对于一般性的形状是无法实现的。

8、0; 如何在Pro/E可变扫描中循环利用已有的图形(Graph)以实现更一般化的周期性形状变化？ 要实现循环利用图形，那么在可变扫描过程中，必须有方法在某个值后归零然后重新计算图形对应的值，mod()函数是非常恰当的实现方式，比如，我们的图形X定义域为010，要在可变扫描过程中循环利用5次，我们很容易推导出如下的关系式(为了方便，我做了一个标准的类似公式一样的通式)： sd#=EvalGraph("Graph",mod(N*X_value*trajpar,X_value)*K 上面的关系式说明：N：表示循环周期的次数X_value：表

9、示图形的X定义域K：缩放倍数 也可以用以下的关系式控制，道理类似： sd#=EvalGraph("Graph",N*trajpar-floor(N*trajpar)*K-用此关系式来控制时，图形的定义域为01。 上面的关系式说明：N：表示循环周期的次数K：缩放倍数 第一种方式要直观、也容易理解： 在整个可变扫描过程中，trajpar是从0到1变化，所以N*X_value*trajpar的变化就是0到N*X_value，mod(N*X_value*trajpar,X_value)就是这0到N*X_value的变化要对X_value进行求余，换句话说，当变化到X_value的倍数的时候我们的mod()函数值就会归0，从而实