BIM數據建模的案例
BIM數據充分發揮絕對的市場優勢
聯手CADENAS，Hargassner能夠不斷滿足規劃師和建筑師對BIM數據日益增長的需求
Hargassner是一家奧地利家族企業，是生物質供熱系統和熱泵的領先制造商，隨著該行業規劃師和建筑師對BIM數據日益增長的需求，讓企業深刻地認識到BIM（建筑信息模型）數據的無比重要性。因此，Hargassner決定與CADENAS一起合作投資創建BIM數據。
Hargassner銷售總經理Herbert Schwarz坦言：“其實規劃師和建筑師對BIM數據的需求一直存在。但在相當長的一段時間內，我卻認為BIM數據并不那么重要。隨著時間的推移，行業的發展，需求的增長，我很快就意識到這已經是我們無法回避的問題?！?邁向未來的戰略性一步
以前，Hargassner沒辦法為他們的用戶提供所需的BIM數據?，F在情況不同了。第一批帶有BIM數據的產品已經上線，可供免費下載。對于希望將Hargassner供熱解決方案集成到其項目中的建筑師和規劃師來說，無疑是一個巨大的收獲。因此，與CADENAS合作是Hargassner走出的決定性一步。
CADENAS作為一家來自奧格斯堡的軟件公司，支持Hargassner創建和發布其產品的BIM數據。這些數據不僅被發布在Hargassner 官網上，還被發布在具有全球行業影響力的3D數據平臺3Dfindit 上，平臺的專業受眾面之大，為Hargassner帶來了前所未有的銷售線索。這有助于其接觸新的規劃師和建筑師，并讓他們了解Hargassner，從而獲得更大的市場影響力。
展開 在線免費獲取RAILBETON HAAS的 3D BIM CAD產品數據 !
用戶可以輕松下載由CADENAS支持創建，來自軌道和交通建設混凝土構件制造商的3D BIM工程數據 。
RAILBETON HAAS股份公司80多年來一直專注于工業和運輸建筑混凝土構件的設計和制造。為了迎接BIM時代的來臨，公司與CADENAS合作，創建了第一個數字3D BIM CAD模型目錄產品集。建筑師、規劃師和土木工程師現在可以在https://railbeton.partcommunity.com網頁上免費下載鐵路信號設備混凝土基座的3D BIM CAD模型，并可將其直接集成到他們的設計中去。
借助BIM CAD模型可加速設計流程，為客戶提供最優質的服務
對于建筑領域的組件制造商而言，其數字產品數據是否符合BIM標準變得越來越重要。RAILBETON在這一點上的先知先覺，使他成為了行業先驅：“BIM的運用是近年來在火車站規劃中最重要的發展之一。所以我們很快意識到，必須針對規劃流程進行產品數字化，以滿足BIM當前和未來的發展要求。我們希望以此進一步發揮我們的先鋒作用并提高我們的客戶服務。 “，工程師Jens Frank闡述道，他主要負責RAILBETON的開發/建設/交通規劃部門。通過輕松簡便地下載3D BIM CAD產品數據，加快了建筑師、規劃人員和土木工程師的設計規劃流程，并從一開始就避免了可能的錯誤來源。
數字產品目錄：單源輸入 - 2D和3D多CAD輸出
受益于CADENAS數字產品目錄的不僅僅是客戶服務：在模塊化系統中，制造商的所有產品數據都在中央數據庫（單一來源）中進行管理，并按需自動生成適用于各種CAD系統的3D和2D BIM CAD數據。數字產品目錄的這種多CAD輸出功能減少了建筑產品制造商的數據維護費用。
展開 伊頓（Eaton）應急照明系列CAD模型免費下載 BIM產品數據
針對該問題，CADENAS為Eaton提供了有效的解決方案：借助BIMcatalogs.net為Eaton在同一個三維模型數據庫中創建BIM產品數據，從而大幅簡化了數據的維護和更新工作，制造商和規劃人員之間的數據共享也將貫穿整個BIM流程。
CeaseFire支持防火組件BIM數據以原始格式直接導入Autodesk Revit
通過推出以原始格式下載防火組件3D BIM CAD數據的新服務，優化了AutoDesk Revit用戶的使用體驗?；贑ADENAS 的BIMcatalogs.net技術而創建的CeaseFire產品目錄支持建筑師和規劃人員方便快捷地將產品的3D BIM CAD數據直接集成到設計中。
BIMcatalogs.net成為了組件制造商以及超過94個在線市場和專業共享平臺的1800多萬名注冊建筑師、工程師、采購人員和規劃人員聯系互動的重要紐帶。工程師現在可以以150多種2D和3D CAD格式和版本下載來自眾多制造商的3D BIM產品模型數據，其中也包括整個CeaseFire 3D產品模型庫。
用戶可以對模型的細節層次進行選擇（LOD）
CeaseFire的產品目錄支持用戶根據不同用途對模型所需呈現的詳細程度進行選擇，為建筑師、規劃人員和工程師提供符合他們所需的多細節層次模型信息（LOD）。 借助集成的產品配置器，客戶和感興趣人士還可以通過下拉菜單自定義 3D BIM 模型，滿足其項目要求。用戶可以根據相應的計劃階段選擇連接類型、開發級別和詳細程度，3D BIM CAD數據就會根據不同要求即時生成。
通過3D可視化預覽功能，Ceasefire客戶還可以在下載之前對他們的防火系統進行虛擬測試。這些交互式圖像由配置器實時更新，并生成為已配置產品的精確副本。
原生Revit 格式3D BIM模型改進了CeaseFire的客戶服務
越來越多的建筑師、工程師和規劃人員認識到建筑信息建模 （BIM） 為其設計項目所帶來的附加價值。借助BIM CAD的直接下載 ，無論用戶使用ArchiCAD、AutoCAD或是AutoDesk Revit系統，CeaseFire都能準確地為客戶提供其設計所需的數字化組件。
展開 
BIM建模其實沒你想象的那么簡單！
BIM建模作為BIM應用的基礎，就是由傳統的2D圖紙轉換為3D模型，效果看起來更加立體化。在很多小伙伴看來，畫施工圖簡直就是雕蟲小技，BIM建模豈不是也很easy。認知的錯誤以至于很多情形下企事業單位一見面就問，誰能做別人不能做的事情？其結果就是我們的施工圖質量大都不能讓人滿意，而所謂的BIM模型在應用過程中則大都存在各種各樣的問題。其實，建模很簡單，讓建立的模型真正應用到實際項目中很難。
工程建設行業當前普遍使用兩類圖形圖像成果支持各項工程任務：
第一種是做出來用的施工圖（圖形）；
第二種是做出來看的可視化模型（以及在此之上的效果圖、動畫等）。
還有一種就是BIM模型，BIM建模工作貫穿于建筑工程全生命周期，為了滿足設計、施工、運維等不同階段的業務需求，前期需要建立模型，應用過程中還要不斷地完善模型?，F在還沒達到普遍使用的程度。但是在政府以及國家的大力支持與推廣下，目前已有很多的項目都采用了BIM技術，在招投標階段，一些單位也會明確要求項目必須采用BIM技術。
施工圖和可視化模型每個元素本身的屬性以及元素之間的關系只要最終呈現出來的結果能夠滿足要求就可以交差，哪怕一條線下面壓著另外三條線，一個面后面還有幾個塊，看起來連在一起的元素實際上并沒有連在一起等等都沒有太大關系，但如果一個BIM模型也有類似的看起來好像是那么回事，實際上不是那么回事的情況，就無法成為一個真正能夠拿來用的BIM模型。根據校對審核設計單位、施工單位、專業BIM咨詢單位BIM模型過程中得出的經驗：即使不把大體量、高難度項目BIM模型規劃、組織、集成等相對難度大一點的工作包括在內，僅就相對基礎和純粹的BIM建模工作，要創建出一個能夠拿來用的BIM模型也不是一件簡單的事情。
來源：網絡
展開 BIM在路橋中除了建模還能做什么？
大家都認為路橋BIM只是建模，其實BIM在路橋中的應用不止有建模，讓我們來細數BIM在路橋中除了建模還能做什么。
1-進行特殊復雜結構的方案演示
如果技術人員建立高精度模型有困難，或者也沒有必要，通過嘗試快速低成本投入建立相對低精度的模型，完成部分特殊結構的施工步驟演示，對于項目實施團隊深刻理解施工順序、施工方案和施工工藝，甚至分解編排施工計劃非常有好處。我們常說的BIM“模型秀”就是指此類BIM的碎片化應用。
在深圳東寶河新安大橋建設中，采用此種思路較好地模擬了一種新型施工掛籃在波形鋼腹板PC組合箱梁橋施工的應用工況，特別是針對波形鋼腹板的吊裝難題，通過BIM技術助力，最終設計出了合理適用的掛籃。
2-碰撞檢查
對部分諸如場地狹窄的互通式立交匝道橋鋼箱梁吊裝、大型跨線龍門吊拆除等場合，考慮到場地局限性大，動線沖突概率大，為保障安全，通過在建立bim待安裝構件和吊裝設備等模型，進行諸如場地待安裝構件堆放位置規劃，起吊行走路徑等工作，可以較為簡單地實現施工前的方案預演，采用模型進行表達，為防范人腦不易察覺的動線沖突等安全隱患提供了很好的參考。
3-進行復雜結構的測量放樣
對于路橋施工中經常遇到的部分結構怪異的曲邊異型結構，采用在Revit中進行高精度建模，根據施工需要捕捉關鍵控制點的坐標，一方面可以校核手工計算坐標的準確性，也可以通過BIM建模師背靠背的建模捕捉坐標的方式相互之間校核，避免復雜的數理公式計算，降低測量出錯的風險。
中鐵七局集團鄭州工程有限公司BIM研究院下屬的航空港BIM工作站針對復雜裝飾拱的制造與安裝，采用Revit建立模型，根據結構分段，與加工廠家約定控制點，在BIM模型中捕捉關鍵控制點的坐標，完成了拱肋的高精度制造、分段和安裝，確保了結構線形。曾經在鄭州黃河公鐵兩用橋拱肋安裝中采用了這一方法，取得了較好的效果。
展開 Ansys代做，bim建模，圖元碰撞分析等
Ansys結構計算/鋼混結構計算
bim建筑建模/結構建模
管線綜合鋼混結構計算
navisworks的施工模擬
圖元碰撞分析
ansys地下工程地應力分析
Cubis Systems提供入孔井和電纜管道系統的3D BIM CAD工程數據
憑借CADENAS電子產品目錄廣泛且可擴展的解決方案，Cubis等組件制造商的客戶和潛在客戶可以自如地在線配置和下載所需的設計數據。規劃人員可以在PARTCOMMUNITY上選擇所需的Cubis建筑組件，并在3D預覽窗口進行查看，然后以所需的BIM格式下載智能BIM工程數據。Cubis的產品信息按照各個施工階段相關的多種信息水平（LOI）提供給用戶，滿足了建筑行業建筑師和規劃師的多樣化需求。
模型大數據時代I 基于BIM工程算量的流程是什么？（以Revit為例）
一個項目完整的BIM模型，構件的數量級在十萬級以上是很正常的。我們在建模過程中一般都是團隊協作，共同完成模型的創建。由于團隊成員的建模熟練程度、建模習慣或注意力不集中等條件不盡相同，可能每個人都會犯有不同的錯誤。然而我們在模型復查時肯定不會一個構件一個構件的檢查，這樣既費時又費力而且效果不明顯，很少有人會這么蠻干。
施工樣板 I 《中建八局 施工標準工藝樣板》
常規的模型檢查方式：在fuzor或者navisworks等漫游軟件中進行模型漫游，檢查構件是否錯位等明顯錯誤，但對于隱藏的問題我們很難從感官上發現，例如構件材質錯誤。
那么基于BIM工程算量的模型檢查方法是什么呢？BIM項目實施過程中，每到一個項目第一次給項目管理人員做工程算量時，都會遭到質疑：你這個量準不準？其實我也不知道準不準，因為模型精細度和準確度我不清楚。所以，要做的第一件事就是：對量。
目前大部分項目采用的都是Revi建模，這里我們就有必要來了解一下Revit是怎么來統計工程量的？流程又是什么？
第一步：搭建BIM模型
為滿足數量計算的條件，建立LOD300 的BIM模型，模型中須包含柱、梁、板、墻等基本組件。且為方便裝修工程的數量計算，亦須于建模時建立房間組件。BIM模型可提供部分數量計算所需的信息，如裝修材質(如墻面粉刷)的數量，可由房間組件所提供的信息計算(=房間周長乘以樓高)。
展開 大數據建模、分析、挖掘技術
隨著《關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》發布，各類型數據呈現出了指數級增長，數據成了每個組織的命脈。今天所產生的數據比過去幾年所產生的數據大好幾個數量級，企業有了能夠輕松訪問和分析數據以提高性能的新機會，如何從數據中獲取價值顯得尤為重要，也是大數據相關技術急需要解決的問題。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。
為響應科研及工作人員需求，根據《國務院關于推行終身職業技能培訓制度的意見》提出的“緊跟新技術、新職業發展變化，建立職業分類動態調整機制，加快職業標準開發工作”要求，中國管理科學研究院現代教育研究所（http://www.pdhb.org.cn）聯合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“大數據建模、分析、挖掘技術應用研修班”。本次培訓采用實戰培訓模式。
本次培訓由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關費用收取及發票開具。具體通知如下：
一、時間安排:
2023年8月18日 — 2023年8月22日 上海（同時轉線上直播）
（18日報到發放上課材料，19日-22日上課）
二、培訓目標
1.掌握大數據建模分析與使用方法。
2.掌握大數據平臺技術架構。
3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。
4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。
5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。
展開 基于大數據模型的數字孿生建模方法
圖4 遷移學習與機器學習的差異
2.大數據建模的未來發展趨勢
從技術發展的角度來講，大數據建模一方面將會呈現特征工程與特征學習算法相結合的趨勢，提升大數據建模的準確性；另一方面將會越來越多地探索無監督學習的算法性能提升和應用，解決數據標記的問題同時，賦予機器真正的類人學習行為。
從技術應用的角度來講，由于物理建模在進行復雜系統建模是存在的不準確的問題，將會越來越多地將新一代人工智能的算法與數控機床相結合，以開辟新的技術路線，提升預測的穩定性與準確性，使得機床具有更好知識學習、積累與應用的能力。
因此，大數據建模一方面本身的內涵和外延將會得到極大的擴展和深化，另一方面，其將會在數控機床領域得到全面、廣泛而深入的應用。
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智能數據建模軟件DTEmpower 新版本發布
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R1版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R2版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R2版本相比R1主要更新：
一、智能檢測功能
新增智能檢測功能，可自動對數據進行白噪聲、平穩性、季節性和異方差性檢測。在輸出結果中，針對不同的檢測方法，智能檢測提供了對應的檢測結論、P值、差分建議以及后續的時序預測算法推薦，無需用戶進行繁瑣配置。
此外，點擊不同的檢測方法，下方會展示檢測方法對應的繪圖，包括原始數據與移動平均圖、自相關圖、差分時序圖和譜密度圖等，提升檢測結果的可讀性。
二、時序數據展示新增繪圖設置模塊
在時序數據展示頁面，引入繪圖設置模塊，用戶可靈活配置，包含變量選擇、標簽格式、時間范圍、時間間隔等參數，便于洞察數據規律及報告編寫。
三、時序預測算法升級
■ 新增autoARIMA，ARIMA算法配置分為自動模式和專業模式，用戶可以根據需要進行配置；
■ 新增周期自動識別與計算能力，無需用戶手動輸入周期；
■ 優化超參數配置體驗，通過簡化參數邏輯、降低調參門檻；
■ 豐富了時序算法的可視化后處理功能，用戶可結合圖像預覽進行調參，提升算法的準確性。
四、時序模型對比功能
新增時序模型對比功能，用戶可在同一界面比較多個時序模型，以評估不同模型的擬合和預測精度。這一功能簡化了模型選擇過程，提高了預測分析的效率和準確性。
五、數據庫導入數據集功能接入
在支持導入xlsx和csv文件的基礎上，新增支持從數據庫(包括MySQL、達夢數據庫)導入數據集。拓寬了數據集的來源，滿足了更多業務場景的需求。
展開 數據建模平臺 - DTEmpower V2.0 正式發布！
如何快速的從工業數據中建立模型，并將其作為知識進行積淀和應用，以提高自身業務的競爭力，是工業企業非常關注的話題。人工智能和數據挖掘技術的發展雖然一定程度上降低了數據建模的上手難度，但是建立高質量的模型并與自身工業具體場景的結合，仍然存在著一定的門檻。在此背景之下，南京天洑軟件有限公司通過多年自主研發，推出了數據建模平臺DTEmpower，致力于降低工業數據建模的門檻。通過在DTEmpower V1.0基礎之上深入研發，DTEmpower V2.0現正式發布！
圖 1 DTEmpower V2.0正式發布！
此次DTEmpower V2.0相對于V1.0主要具備6大亮點：
1）新增智能數據清理工具，異常點識別更精準；
2）針對工業設計小數據集的智能訓練算法；
3）在數據建模流程中方便的融合機理模型；
4）與天洑智能優化平臺AIPOD的無縫集成，輕松開展優化；
5）PHM擴展工具箱，搭配預警模型運行模塊，實現早期預警；
6）軟件優化，運行更穩定，使用更便捷。
展開 《使用R的線性回歸：數據建模導論，第二版》
《使用R的線性回歸：數據建模導論，第二版》以非正式教程風格呈現了基礎數據建模技術之一。學習如何通過詳細的逐步流程預測測量數據的系統輸出，以開發、訓練和測試可靠的回歸模型。關鍵建模和編程概念通過R語言直觀描述。
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide: Learn to train and deploy neural network models in Python
2018年12月24日 |ISBN：1789534092 |英文 |160頁 |真實（PDF，EPUB）+代碼 |40 MB
通過構建卷積神經網絡和循環神經網絡，深入了解深度學習和PyTorch，適用于圖像分類、遷移學習和自然語言處理等實際應用場景。
主要特點
清晰簡潔的解釋
提供深度學習模型
的重要見解 關鍵概念的實際演示
書籍簡介
PyTorch 功能強大且易于學習。它提供先進功能，如支持多處理器、分布式和并行計算。這本書是想利用 PyTorch 探索深度學習、利用其強大能力的人士的絕佳入門。
本書將向你介紹PyTorch深度學習庫，并教你如何輕松訓練深度學習模型。我們將使用PyTorch搭建深度學習環境，然后訓練和部署不同類型的深度學習模型，如CNN、RNN和自編碼器。
你將學習如何通過調整超參數來優化模型，以及如何在多處理器和分布式環境中使用 PyTorch。我們將討論長短期記憶網絡（LSTMs），并構建一個用于預測文本的語言模型。
展開 智能數據建模軟件DTEmpower 2025R3版本發布
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R3版本主要更新：
一、新增趨勢分析功能
數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。該功能內置曼肯德爾檢驗等分析方法，專門用于檢驗時間序列數據中的趨勢特征，適配于金融、氣象、工業時序分析等場景。
支持用戶根據數據特性自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，滿足不同分析精度需求；執行分析后，可在統計分析頁面一鍵查看包含趨勢分析圖、序列 / 時間變量匯總、假設、結果與結論的完整報告，高效完成時間序列數據的趨勢研判。
二、新增突變分析功能
數據管理模塊的時間序列分析板塊同步新增突變分析功能，集成曼 - 肯德爾檢驗（序貫）核心算法，區別于整體趨勢檢驗，可精準追蹤趨勢演變過程并識別突變點，廣泛適配氣候學、水文學、生態學等突變檢測場景。
支持自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，執行分析后可在統計分析頁面查看包含突變分析圖、UF-UB 統計量折線圖、序列 / 時間變量匯總、假設與結果的完整報告，精準定位時間序列數據的異常突變節點。
三、新增質量控制功能
數據管理模塊新增質量控制板塊，內置 I-MR 圖質量控制核心方法，由單值控制圖（I 圖）和移動極差控制圖（MR 圖）組成，適配連續變量的過程穩定性監控與異常識別。
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