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2019年BIM技術會議:基于BIM的數據協同探索(18頁).pdf

  • 資源ID:36974       資源大小:1.26MB        全文頁數:18頁
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2019年BIM技術會議:基于BIM的數據協同探索(18頁).pdf

1、基于基于BIM的數據協同探索的數據協同探索 謝特賜謝特賜 廣州地鐵設計研究院股份有限公司廣州地鐵設計研究院股份有限公司 第一部分第一部分 PART ONE 我院概況 第二部分第二部分 PART TWO 數據協同現狀分析 第三部分第三部分 PART THREE 基于BIM的數據協同案例分享 第四部分第四部分 PART FOUR 展望 匯報大綱匯報大綱 第一部分第一部分 PART ONE 我院概況 第二部分第二部分 PART TWO 數據協同現狀分析 第三部分第三部分 PART THREE 基于BIM的數據協同案例分享 第四部分第四部分 PART FOUR 展望 匯報大綱匯報大綱 我院概況我院概況

2、 1500員工數量員工數量 100萬萬人均產值人均產值 30座座城市分布城市分布 1.3萬萬 BIM圖紙圖紙 第一部分第一部分 PART ONE 我院概況 第二部分第二部分 PART TWO 數據協同現狀分析 第三部分第三部分 PART THREE 基于BIM的數據協同案例分享 第四部分第四部分 PART FOUR 展望 匯報大綱匯報大綱 2016年3月施工圖 數據協同現狀數據協同現狀分析分析 2016年11月設計變更圖 數據協同現狀分析數據協同現狀分析 p 專業間或專業內之間的數據交互基于文件p 數據版本管理、數據重復利用難 基于基于文件的數據協同已不能滿足生產需要文件的數據協同已不能滿足生

3、產需要 數據協同現狀分析數據協同現狀分析 第一部分第一部分 PART ONE 我院概況 第二部分第二部分 PART TWO 數據協同現狀分析 第三部分第三部分 PART THREE 基于BIM的數據協同案例分享 第四部分第四部分 PART FOUR 展望 匯報大綱匯報大綱 基于基于BIM的數據協同案例分享的數據協同案例分享 方案擬定 在設計軟件中初步擬定結構 方案,包括結構尺寸、材料 和荷載等。 內力計算 根據結構方案,在內力計算 軟件中建立結構計算模型, 計算結構的彎矩、剪力和軸 力。 配筋計算 根據內力計算結果,在配筋 計算軟件中驗算結構強度和 變形,結構配筋。若不滿足 要求,返回第一步進

4、行調整。 繪制圖紙 根據配筋計算結果,回到設計 軟件中深化結構方案,繪制圖 紙。 Step 01Step 02 W Step 03 O Step 04 T 方案擬定方案擬定 在設計軟件中初步擬定結構在設計軟件中初步擬定結構 方案,包括結構尺寸、材料方案,包括結構尺寸、材料 和荷載、邊界條件等,并將和荷載、邊界條件等,并將 數據存儲在數據庫中。數據存儲在數據庫中。 內力內力計算及配筋計算及配筋 從數據庫中讀入內力計算軟從數據庫中讀入內力計算軟 件中,并通過二次開發進行件中,并通過二次開發進行 配筋計算,計算結果存儲在配筋計算,計算結果存儲在 數據庫中。數據庫中。 傳統結構設計 未來結構設計 =3

5、款軟件款軟件 =2款軟件款軟件 基于基于BIM的數據協同案例分享的數據協同案例分享 基于基于BIM的數據協同案例分享的數據協同案例分享 數據庫 設計軟件端設計軟件端 建立/修改模型 提取模型數據 查看模型 CB 瀏覽器端瀏覽器端 查看模型 修改模型 提取模型數據 限界限界軌道軌道 線路線路疏散平臺疏散平臺 隧道隧道 p讀取數據庫中項目的線路數據,基于線路數據生成區間模型; 區間隧道數據協同區間隧道數據協同 基于基于BIM的數據協同案例分享的數據協同案例分享 p定義軌道參數,建立軌道、軌枕和道床; p設定限界,進行侵限檢查,輸出侵限檢查結果。 基于基于BIM的數據協同案例分享的數據協同案例分享

6、第一部分第一部分 PART ONE 我院概況 第二部分第二部分 PART TWO 數據協同現狀分析 第三部分第三部分 PART THREE 基于BIM的數據協同案例分享 第四部分第四部分 PART FOUR 展望 匯報大綱匯報大綱 展望展望 通過編制軌道交通行業設計階段數據交互標準,建立各專業的數據表清單,借助信息化技 術手段,實現設計軟件、業務管理系統與設計參數數據的有效集成,實現同一個項目,同一 套數據,全流程應用,以數據驅動設計,提升設計質量和效率,并為未來大數據應用和人工 智能應用奠定數據基礎。 管理管理應用應用 數據數據 線路專業數 據表 軌道專業數 據表 限界專業數 據表 建筑專業數 據表 結構專業數 據表 創造創造 大數據應用人工智能 統一數據接口規范 Civil3 D Revit 理正 勘察 Robot 二次開發集成 合同管理 系統 項目管理 系統 人力管理 系統 標準設計過程管理流程 展望展望 數據協同互聯互通大數據人工智能 THANK YOU


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