BIMcatalogs.net 和eCl@ss联手,让建筑规划更高效

建筑信息模型(BIM)可优化建筑项目参与者间的信息交换。国际化标准系统eCl @ ss对规范BIM行业发展重要。组件制造商借助BIMcatalogs.net技术提供产品数据,CADENAS的BIMcatalogs.net平台促进了制造商与建筑师沟通,还开发了内容插件确保组件实时更新。

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BIM信息在组件制造商、建筑师、规划师和工程师之间的互联互通
建筑信息模型(BIM)是对建筑项目中各参与者之间的信息交换进行优化的一种必要措施,避免产生歧义或误解,从而缩短工期。用于划分和描述产品以及服务类别的国际化标准系统eCl @ ss,对于规范与促进BIM行业的日益发展显得越来越重要。通过其统一的分类标准系统,eCl @ ss能确保AEC行业在设计规划过程中,无论建筑师或相应的制造商使用何种名称,所使用的组件始终保持唯一性。

制造商如何根据客户需求提供最佳的产品BIM数据
借助BIMcatalogs.net技术,组件制造商可以在中央数据库中创建和维护其产品数据,并为AEC和BIM行业用户提供最佳的2D/3D的多CAD产品数据。该技术基于智能化的3D CAD模型及数据,结合eCl @ ss支持的产品属性标准化分类系统,以及制造商所要求的语言。因为建筑行业的每个专业团体都有自己的标准,每个国家对产品特征的定义都不同,对信息提供的要求也都不一样。 因此BIMcatalogs.net提供了13种分类,12种语言,100种CAD格式,3种CAD版本和5种多细节层次(LOD),让一个产品拥有240,000种不同的数据信息组合,所有数据都可以在所需的信息组合中即时自动生成,并在下载过程中传输给终端用户。

为了让建筑师和土木工程师便于将产品数据集成到他们的设计中去,组件制造商的数字化产品目录应该包括以下产品信息:
1.数字化原始3D BIM CAD建筑组件模型
2.提供多种语言的产品属性描述
3.产品应按照分类系统来进行分类,比如eCl@ss

建筑师和规划师通过由制造商权威认证的,采用通用建筑CAD格式的3D BIM CAD模型来优化他们的建筑规划
借助BIMcatalogs.net平台,用户可以以任意的CAD格式下载众多知名组件制造商的3D CAD模型,并将其直接集成到自己的设计中,从而轻松获取零部件生命周期相关的所有信息。此外,还可以实时获得库存信息,以确保所选择的组件可以在制造商处订购到。CADENAS的建筑行业下载平台BIMcatalogs.net凭借其众多的制造商目录和全面广泛的服务,大大促进和优化了组件制造商和建筑师之间的沟通。

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为了在规划过程中组件能实时更新,CADENAS为Autodesk Revit以及其他CAD系统开发了一个突破性的BIMcatalogs.net内容插件,用于确保快速更改和更新所有当前的Revit RFA文件。制造商和规划者之间在整个BIM进程中保持互联互通。由于该插件的深度集成,Autodesk Revit 2014至2018的用户可以在几秒钟内获得众多知名制造商认证的产品目录,其中包含十万个BIM建筑组件模型。建筑师、设计师、TGA专家和规划人员可以从操作简便的“配置-插入和替换”系统以及广泛的配置选项中受益。适用于Archicad、Allplan和Tekla的更多插件已投入开发,敬请期待!

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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