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Ⅰ BIM建模原理及操作教程（pdf，共87頁）圖文豐富

BIM建模原理及操作教程

一、BIM概述

BIM，即建築信息模型，是建築學、土木工程及工程學領域的重要工具。它通過在三維空間中建立單一的數字化建築信息模型，整合建築的所有信息，並以數字化的形式保存在資料庫中。BIM技術能夠幫助工程技術人員對各種建築信息作出正確理解和高效應對，對提高生產效率、節約成本和縮短工期發揮著巨大作用。

二、Revit基礎知識

Revit是基於BIM的建築設計軟體，其系統主要融合了以下思想：

• 三維建模：在三維空間中建立起單一的數字化的建築信息模型。
• 信息集成：建築的所有信息來源於模型，並將信息以數字化的形式保存在資料庫中。
• 視圖一致性：所有的圖紙，包括二維視圖、三維視圖、明細表等，都是一個基本建築模型數據的表現形式。
• 參數化修改：Revit的參數化修改引擎可自動協調在任何位置進行的修改，如模型視圖、圖紙、明細表、剖面或平面中。

三、Revit建築結構模型建立

1. 基本模型創建

   在Revit中，可以通過繪制牆體、門窗、樓板等基本構件來創建建築的基本模型。這些構件都是基於參數化的設計，可以方便地調整尺寸和屬性。

2. 族的基本概念和創建

   族是Revit中的一個重要概念，它代表了一種可以重復使用的建築元素。通過創建族，可以方便地添加自定義的建築構件，如傢具、設備等。族的創建需要掌握一定的編程知識，但Revit提供了豐富的族模板和工具，使得族的創建變得相對簡單。

3. 視圖處理、布局出圖和詳圖大樣的繪制

   Revit提供了多種視圖類型，如平面視圖、立面視圖、剖面視圖等，可以方便地查看和編輯建築模型。同時，Revit還支持布局出圖和詳圖大樣的繪制，可以方便地生成施工圖紙和細節圖紙。

4. 明細與統計

   Revit提供了強大的明細表功能，可以方便地統計建築模型中的各種構件數量和屬性。這對於材料采購和施工計劃制定非常有幫助。

5. 工程檔案與信息集成

   Revit可以將建築模型中的所有信息集成在一起，形成完整的工程檔案。這些信息包括構件的尺寸、材料、數量等，可以方便地用於施工管理和後期維護。

四、Revit操作教程

（由於篇幅限制，以下僅簡要介紹部分操作教程，具體細節請參考完整的PDF教程）

1. 創建新項目

   打開Revit軟體，選擇「新建項目」。

   選擇合適的項目模板，如建築模板、結構模板等。

   設置項目名稱和保存路徑。

2. 繪制牆體

   在平面視圖中，選擇「牆」工具。

   設置牆體的類型、高度和材質等屬性。

   在繪圖區域中繪制牆體，可以通過拖動滑鼠來定義牆體的位置和長度。

3. 添加門窗

   在平面視圖中，選擇「門」或「窗」工具。

   設置門窗的類型、尺寸和開啟方向等屬性。

   在牆體上放置門窗，可以通過單擊滑鼠來定義門窗的位置。

4. 創建樓層

   在立面視圖或三維視圖中，選擇「樓層」工具。

   設置樓層的高度和材質等屬性。

   在繪圖區域中繪制樓層，可以通過拖動滑鼠來定義樓層的位置和范圍。

5. 生成明細表

   在項目瀏覽器中，右鍵單擊「明細表/數量」並選擇「新建明細表/數量」。

   選擇要統計的構件類型和屬性。

   設置明細表的格式和排序方式。

   生成明細表並查看統計結果。

五、圖片展示

以下是一些Revit建模過程中的圖片展示，幫助大家更好地理解BIM建模的原理和操作：

六、總結

BIM技術已經成為現代建築設計和施工的重要工具，掌握BIM技術對於提高生產效率、節約成本和縮短工期具有重要意義。通過本教程的學習，大家可以初步掌握Revit軟體的基本操作和BIM建模的原理，為進一步深入學習和應用BIM技術打下堅實的基礎。希望各位工友能夠認真學習，不斷提升自己的技能水平。

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2、反復看書：是基本的方法，看書可以讀懂很多內容。

3、結合源碼學習：看懂代碼，才能說真正理解理論。要完全看懂yacc的代碼，工作量很大，同樣要先理解理論。

4、刪繁就簡，避重就輕。對於詞法分析，可避免自動機理論和集合論推演的介紹，直接搬出源碼，跡散扒降低理解難度姿昌，對於語法分析遞歸下降和LL文法及相應的源碼可簡單介紹，而對LR文法理解即可，這樣可短時間內編寫出一個能夠運行的詞法分析器和語法分析器，可以提高學習積極性。

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《化工原理》基本概念、主要公式 第一章 基本概念：連續性假定 質點 拉格朗日法 歐拉法 定態流動 軌線與流線 系統與控制體 粘性的物理本質 質量守恆方程。

流體流動離心泵和傳熱這兩大塊是重點。相比之下過濾和蒸發沒有那麼重要。

流體流動，傳熱，吸收，精餾，乾燥，萃取。等等前4個重要一些。

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書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。