在ProE關系式中我們可以使用系統函數，ProE對數學函數有強大的支持能力，通過這些函數我們可以來進行一些特定的運算得到所期望的值，這里就對一些比較常用的系統函數進行一個概括總結。
1、數學函數
在ProE中，我們可以使用靈活的數學函數，常用的函數列表如下：
sin()、cos()、tan()函數：
這三個都是數學上的三角函數，分別使用角度的度數值來求得角度對應的正弦、余弦和正切值，比如：
A=sin(30)，A=0.5
B=cos(30)，B=0.866
C=tan(30)，C=0.577
這三個都是數學上的三角函數，分別使用角度的度數值來求得角度對應的正弦、余弦和正切值，比如：
A=sin(30)，A=0.5
B=cos(30)，B=0.866
C=tan(30)，C=0.577
asin()、acos()、atan()函數：
這三個是上面三個三角函數的反函數，通過給定的實數值求得對應的角度值，如：
A=asin(0.5)，A=30
B=acos(0.5)，B=60
C=atan(0.5)，C=26.6
這三個是上面三個三角函數的反函數，通過給定的實數值求得對應的角度值，如：
A=asin(0.5)，A=30
B=acos(0.5)，B=60
C=atan(0.5)，C=26.6
log()：求得10為底的對數值，如：
A=log(1)，A=0
A=log(10)，A=1
A=log(5)，A=0.6989
A=log(1)，A=0
A=log(10)，A=1
A=log(5)，A=0.6989
ln()：求得以自然數e為底的對數值，e是自然數，值是2.718...，如：
A=ln(1)，A=0
A=ln(5)，A=1.609
A=ln(1)，A=0
A=ln(5)，A=1.609
exp()：求得以自然數e為底的開方數，如：
A=exp(2)，A=e^2=7.387
A=exp(2)，A=e^2=7.387
abs()：求得給定參數的絕對值，如：
A=abs(-1.6)，A=1.6
B=abs(3.5)，B＝3.5
A=abs(-1.6)，A=1.6
B=abs(3.5)，B＝3.5
max()、min()：求得給定的兩個參數之中的最大最小值，如：
A=max(3.8,2.5)，A=3.8
B=min(3.8,2.5)，B=2.5
A=max(3.8,2.5)，A=3.8
B=min(3.8,2.5)，B=2.5
mod()：求第一個參數除以第二個參數得到的余數，如：
A=mod(20,6)，A=2
B=mod(20.7,6.1)，B=2.4
B=mod(20.7,6.1)，B=2.4
sqrt()：開平方，如：
A=sqrt(100)，A=10；
B=sqrt(2)，B=1.414
A=sqrt(100)，A=10；
B=sqrt(2)，B=1.414
pow()：指數函數，如
A=pow(10,2)，A=100
B=pow(100,0.5)，B=10
A=pow(10,2)，A=100
B=pow(100,0.5)，B=10
ceil()：不小于其值的最小整數
floor()：不超過其值的最大整數
floor()：不超過其值的最大整數
ceil(10.2)值為11
floor(10.2)=11
也可以使用指定小數部分位數的ceil和floor函數，如：
ceil(10.255,2)=10.26
floor(10.255,1)=10.2
floor(10.255,2)=10.26
2、字符串函數：
string_length()：字符串長度求值
用法：String_length(Parameter
例：strlen1=string_length("material")，則strlen1=8
用法：String_length(Parameter
例：strlen1=string_length("material")，則strlen1=8
rel_model_name()：提取當前零件的文件名稱
用法：rel_model_name()注意括號內為空的，返回目前模型名稱。
用法：rel_model_name()注意括號內為空的，返回目前模型名稱。
rel_model_type()：提取當前零件的文件類型
用法：rel_model_type()
如：當前模型為裝配圖
parttype=rel_model_type()，parttype="ASSEMBLY"。
用法：rel_model_type()
如：當前模型為裝配圖
parttype=rel_model_type()，parttype="ASSEMBLY"。
itos()：將整數換成字符串
用法：Itos(integer)整數,若為實數則舍去小數點。如：
S1=Itos(123)，S1="123"
S2=itos(123.57)，S2="123"
intl=123.5，S3=itos(intl)，S3="123"
用法：Itos(integer)整數,若為實數則舍去小數點。如：
S1=Itos(123)，S1="123"
S2=itos(123.57)，S2="123"
intl=123.5，S3=itos(intl)，S3="123"
extract()：提取字符
用法：extract(string,position,length)
用法：extract(string,position,length)
evalGraph()：圖形X值對應的Y值提取函數
用法：evalGraph(Graph_name,x_value)，其中Graph_name是指控制圖形(Graph)的名字，要用雙引號括起，x_value是Graph中的定義域，函數返回Graph中x對應的y值。如：
sd5＝evalGraph(“sec”,3)
用法：evalGraph(Graph_name,x_value)，其中Graph_name是指控制圖形(Graph)的名字，要用雙引號括起，x_value是Graph中的定義域，函數返回Graph中x對應的y值。如：
sd5＝evalGraph(“sec”,3)
下面都是使用參數來設計的具體例子：
下圖是點按照線長陣列，默認情況下，點的數量需要我們自己確定，下面的圖通過函數floor函數和分析參數實現點的數量隨著曲線的變化自動匹配，修改線的形狀和長度后，點的個數會自動匹配：
下面舉個列子說明Mod函數的使用：
利用可變截面掃描的函數和關系式，可以通過實現常見的周期性變化，比如正弦變化、余弦變化，但對于一般性的形狀是無法實現的。
如何在Pro/E可變掃描中循環利用已有的圖形(Graph)以實現更一般化的周期性形狀變化？
要實現循環利用圖形，那么在可變掃描過程中，必須有方法在某個值后歸零然后重新計算圖形對應的值，mod()函數是非常恰當的實現方式，比如，我們的圖形X定義域為0~10，要在可變掃描過程中循環利用5次，我們很容易推導出如下的關系式(為了方便，我做了一個標準的類似公式一樣的通式)：
sd#=EvalGraph("Graph",mod(N*X_value*trajpar,X_value))*K
上面的關系式說明：
N：表示循環周期的次數
X_value：表示圖形的X定義域
N：表示循環周期的次數
X_value：表示圖形的X定義域
K：縮放倍數
也可以用以下的關系式控制，道理類似：
sd#=EvalGraph("Graph",N*trajpar-floor(N*trajpar))*K----用此關系式來控制時，圖形的定義域為0~1。
上面的關系式說明：
N：表示循環周期的次數
K：縮放倍數
N：表示循環周期的次數
K：縮放倍數
第一種方式要直觀、也容易理解：
在整個可變掃描過程中，trajpar是從0到1變化，所以N*X_value*trajpar的變化就是0到N*X_value，mod(N*X_value*trajpar,X_value)就是這0到N*X_value的變化要對X_value進行求余，換句話說，當變化到X_value的倍數的時候我們的mod()函數值就會歸0，從而實現圖形的循環利用，floor()函數的原理也是類似的。
注意點，循環利用的圖形必須要符合以下兩點：
1、圖形Graph的起點和終點Y值必須相等；
2、圖形 Graph必須是單一段(多段相切線條組合成的形狀，可采用轉換成樣條的方式來轉化成單根線條)；
2、圖形 Graph必須是單一段(多段相切線條組合成的形狀，可采用轉換成樣條的方式來轉化成單根線條)；
如下圖示意：
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