百科狗-知识改变命运!
--

CATIA V5和CATIA V6有什么区别

桃子1年前 (2023-12-18)阅读数 7#综合百科
文章标签都是建模

整个v6的界面和v5差别很大,多了一个compass robot. !

右上角用户可以随意拖动compass然后很多有用的工具条在compass的边上。3dshape的设计非常之快,shape可以通过移动的compass任意编辑。这点在前期的快速设计上很是有用!

v5的模型可以import到v6里面,不过v6的模型不可能export到v5.所有的模型都存在web server的db里面。也就是说,如果单机,没有联网的话,那么都不用考虑安装v6。v6模型可以以xml格式输出。v6只是基于windows版,不过还是有vba的

V6感觉不适合于个人,比较适用于团队办公场所,V5已经很强大了,现在大部分地方都还在用V5,而且V6用的人少,你的V6编辑的东西别人很可能打不开。

PRO/e相对于CATIA和UG来讲,不是一个档次上的软件,下面主要对CATIA和UG做下比较:

①UG在一般的特征建模方面要比CATIA来的简单,比如直接生成方体,圆柱,圆锥等,其Pocket,pad,groove等可以不需要profile

curve的支持,在CATIA中些特征建模都是要有Sketch的支持的。当然在UG中也可以用Sketch来实现。

②两者在sketch上,UG的智能捕捉功能没有CATIA的强,在CATIA中很多约束是自动识别的,而在UG中你必须很精确的手工地定义每个元素的约束。

③CATIA在特征建模上的数化关联比UG要强很多。一般的UG初学者在使用UG来建模时容易使用一些非关联的设计方法,比如进行各种逻辑操(union,trim等),使用一些非参数化的点和线来生成(拉伸,旋转等)的实体,以后要修改这些设计是很费时而且很容易出错。在UG中只有在Sketch中的点和线才有参数关联性,在实际的应用中很多用户会混杂大量的非关联的元素在其中,如果以后要修改很麻烦。而在

CATIA中所有的点线和平面都是参数相关联的,所以生成的实体都是高度相关性的,易于以后的维护和修改。

④在2维画线方面,UG的工具是比较多的。实际上CATIA没有专门的2维画线的这样的一个模块,它的点线面都是基于3维的。UG在继承AUTOCAD的2维作图方面很出色,但是在3维的线框方面和CATIA就不是一个等级了。比如在ug中创建一条Spline线,当我修改甚至删除一些用来创建这条SPline的点时,对这条spline是毫无关系的,2者在创建完后毫无关系。CATIA就不同了,它的着眼点主要集中在3维元素的创建,比如点线面的创建方法都是基于父元素关联的,这就决定了很多在2维中被ug和autocad广泛应用的方法在CATIA中不适宜使用,因为这增加了数据维护的复杂性。如果你只要2维绘图,那么你也许还可以选择ug,但是你千万别选择catia。但是同时就2维绘图而言,CATIA的相关联性也许可以使你设计出更加容易修改的2维图纸。

⑤catia的windows操作风格更优秀,支持各种典型的windows特有的edit,paste,copy,drag等操作,和windows操作系统的耦合更加紧密,比如和excel程序的耦合等。比如对于每个元素的属性的修改就相当的直观和简便,所有的属性都自动罗列出来了。在UG中这些属性分散在不同的模块中,初学者很容易找不到修改属性的位置。

⑥catia的曲面功能就不要说了,

UG

没的比了,不是一个等级的。

CATIA V5和CATIA V6有什么区别

⑦caita的分析功能也不是ug好比的,这里也不展开说了。

⑧装配,catia的DUM(电子样机)也不是UG好比的。

⑨Drafting。catia能自动生成相当多的尺寸,支持局部剖等,在生成图纸方无疑是最出色的。很多操作都是相当直观简便的。catia从5版本后改变了原来的文件类型,设计数据和图纸分开存储,而UG其实很多的功能都是为了GM而设计的。

⑩catia的知识顾问相比UG的express也不是一个等级的,catia

有丰富的函数库,可以读取、计算大部分元素的数据,比如点的位置,线的位置,计算实体的容积、质量等等。而UG可以读取的数据实在有限。这在以后的PDM/PLM应用中无疑更具有优势。

以上只一些大概的比较,如果要细谈可以出一本书了。总结起来,ug的入门是比较低的,特征建模的方法比较简便,2维作图比较容易。catia的参数关联性、曲面、分析、知识专家都是比UG高一个档次的。同时CAtia对硬件的要求也是比UG高的,特别耗内存。从catia设计的思路上看,是一个非常优秀的面向对象程序设计的典范,必将是21世纪CAD设计的主流软件,特别是有IBM这样实力雄厚的大公司的技术支持,选择catia是英明的

=CAD技术智囊团=

鹏仔微信 15129739599 鹏仔QQ344225443 鹏仔前端 pjxi.com 共享博客 sharedbk.com

免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,当前被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!邮箱:344225443@qq.com)

图片声明:本站部分配图来自网络。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

内容声明:本文中引用的各种信息及资料(包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主体(包括但不限于公司、媒体、协会等机构)的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理!本站为非盈利性质站点,本着为中国教育事业出一份力,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!)