快速创建BIM业务单元

      在使用BIM进行二次开发里,二次开发的很多属性要使用到标准产品的实体,生成关联属性,为了提高开发效率,一般不采用BOS开发(要自己建议属性、关联关系、界面控件、数据绑定等),使用BIM开发,直接在界面上添加对应类型的属性,其它的都会自动生成,开发效率提高很多。

 

      由于标准产品的很多模块,都是使用BOS开发的,所以没有对应的BIM业务单元,在BIM中添加关联属性时,就无法选择标准产品的单据,通过下面的办法,可以快速解决这个问题。

 

1、随便找一个现在的BIM业务单元,名称为“实体名.bizunit”

2、把文件拷贝到对应的标准单据实体所在父路径,即app的上一级

3、把文件名改为“标准单据实体名.bizunit”

4、使用文本编辑器(EditPlus,UE等)打开文件。

5、把文件中的实体替换为标准单据的实体、Query、ListUI、EditUI等一并替换(注意要区分大小写)

6、修改别名

7、保存退出

8、在BIM中重新选择,即可选择刚创建好的业务单元

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
<think>好的,用户想了解如何利用BIM与DeepSeek实现快速创建参数化BIM模型的方法或解决方案。首先,我需要回顾一下相关的引用内容,看看有没有直接提到的信息。引用1提到DeepSeek R1驱动的BIM模型智能审查技术,这可能涉及到参数化建模中的自动化审查。引用2和4讨论了BIM模型的轻量化和Web展示,可能和参数化模型的优化有关。引用3详细解释了参数化模型的特点,比如固定参数数量、封闭形式的解等,这对于理解参数化建模的基础很有帮助。 用户的问题集中在快速创建参数化BIM模型,结合DeepSeek的技术。需要确定DeepSeek在此处的作用。根据引用1,DeepSeek R1用于智能审查,可能其AI技术可以辅助参数优化或自动化建模流程。参数化建模通常需要定义参数和规则,而AI可能帮助自动化这些步骤,比如通过机器学习算法优化参数设置。 接下来,考虑解决方案的步骤。首先,可能需要构建参数化模板,利用DeepSeek的智能审查来验证模板的合规性。然后,结合参数化建模工具(如Revit的Dynamo)进行快速生成。此外,引用3提到的参数化模型特点,如有限参数和训练效率,可能意味着在建模过程中需要合理设定参数数量,避免复杂度过高。 另外,引用2和4提到的模型轻量化可能也是解决方案的一部分,因为参数化模型可能生成大量数据,轻量化处理有助于提高处理速度和展示效率。因此,步骤可能包括模型生成后的轻量化处理,以便在Web端高效展示。 还需要考虑用户可能的深层需求,比如如何集成AI技术到现有的BIM工作流中,如何确保生成的模型符合行业标准,以及如何处理不同阶段的模型细化问题。引用2提到单一模型的不足,可能需要分阶段调整模型细节,这也需要在参数化建模时考虑灵活性和可调整性。 总结可能的解决方案步骤:1. 使用参数化建模工具创建模板;2. 集成DeepSeek的AI进行自动化审查和优化;3. 利用轻量化技术处理模型;4. 分阶段调整模型细节。需要确保这些步骤结合引用中的信息,比如智能审查和轻量化处理,同时引用参数化模型的特点来支撑解决方案的有效性。</think>### 基于DeepSeek的BIM参数化建模解决方案 #### 一、核心思路 1. **参数化模型定义**:通过固定参数(如几何尺寸、材料属性)与可变规则(如构件关联逻辑)构建可复用模板[^3] 2. **DeepSeek智能驱动**:利用DeepSeek R1的AI能力实现: - 设计规范自动识别(如$L_{max}=5m$的梁截面优化) - 参数组合智能推荐(基于历史项目数据的$W_i$权重分析) - 模型合规性实时验证[^1] #### 二、实施步骤 ```python # 示例参数化构件生成逻辑 class ParametricBeam: def __init__(self, length, material): self.length = length # 梁长度参数 self.material = material # 材料参数 def generate(self): # 调用DeepSeek API进行参数验证 validation = deepseek.validate_params( params={'length': self.length, 'material': self.material}, constraints={'max_length': 10.0} ) if validation['valid']: return BIMBeam(self.length, self.material) else: raise ValueError(f"参数超限: {validation['errors']}") ``` #### 三、关键技术实现 1. **参数关联体系**: $$ \frac{\partial G}{\partial P_i} = k \cdot \sum_{j=1}^n W_{ij} \cdot f(P_j) $$ 其中$G$为几何特征,$P_i$为第i个参数,$W_{ij}$为DeepSeek生成的关联权重 2. **智能审查集成**: - 实时检测参数冲突(如$d_{柱距} < 3h_{梁高}$时触发警告) - 自动生成参数调整建议(基于$\Delta P = \alpha \cdot \nabla E$优化算法) 3. **轻量化输出**: 采用WebGL技术实现模型压缩比达$C=\frac{V_{原始}}{V_{轻量}} > 15$的高效展示[^4] #### 四、典型应用场景 1. 标准化构件库快速生成(如不同$D_{管径}$的管道族) 2. 方案比选参数批处理(同时生成$N$种$\{L,W,H\}$组合模型) 3. 规范更新自动适配(当$f_c'$强度标准变更时自动重构模型)
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