【建模教程】-BIM建模考题 实操题

----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----二、体量建模（15分）创建一个公制参数化体量模型，命名为机械球。给模型添加1个名称为“机械球材质”材质参数，设置材质类型分别为“钛”；请提交模型。剖面图剖面图三维示意图----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----三、建筑部品的参数化建模（20）剖面图三维示意图创建一个公制参数化模型，命名为“螺栓”。给模型添加1个名称为“螺栓材质”的材质参数，并设置材质类型为“不锈钢”剖面图三维示意图----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----俯视图俯视图四、综合建模（45分）根据以下平面图及立面图给定的尺寸，建立如下图所示的别墅建筑模型。请以“办公楼”为名将模型保存到考生文件夹中。具体要求如下：布置墙、楼板和屋面种墙体类型200，功能为外部；墙体材质选用软件自带砖石材质“砖，立砌砖层”；修改材质外观面板中贴图图像和浮雕=2048=23940，其余参数设为默认。200，功能为外部；墙体材质选用软件自带石料材质“板岩”；修改材质外观面板中贴图图像和凹凸图像的样=2048；其余参数设为默认。----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----_200_200，功能为内部；墙体材质选用软件自带灰浆材质“灰浆”；其余参数设为默认。800；水平网格为固定1000:50x150mm；边界竖梃类型为无，其余参数设为默认。3种类型_200_200，功能为内部；楼板材质选用软件自带灰浆材质“灰泥”；其余参数设为默认。_200_200；屋面材质选用软件自带灰浆材质“灰泥”；其余参数设为默认。_1500*15001500；水平网格为固定距离，间距1500:50x150mm；边界竖梃类型为无，其余参数设为默认。布置门、窗按平、立面要求，布置内外门窗，门窗布置位置需精确，门窗类型采用建模软件自带构件；门要求：建筑门//2；33、高30建筑门//15、高21窗族要求：建筑窗/30、高21布置楼梯、栏杆扶手_280*190=190=280，最----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----小梯段宽度=800。圆管。创建门、窗明细表建立门、窗明细表，明细表均应包含类型、类型标记、宽度、高度、标高、底高度、合计字段；按类型和标高进----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----添加尺寸、创建门窗标记，高程注释，立面材质注释。-3mmRomanD。门窗标记：修改门窗标记，编辑标记；编辑文字类型大小为4mm；完成后载入到项目中覆盖。材料名称”。材料名称”。创建图纸本项目图纸只要求创建以下2张图纸即可：（1层平面布置图，东南立面布置图，其他图纸不用创建）。视图标题要求：类型为：没有线条的标题；视图上的标题必须和考题图纸一致。图纸名称：和考题图纸一致。6.2.项目名称：办公楼图纸编号：AR001～视图处理：平面视图：在视图可见性图形设置中，必须设置楼板和屋面的透明度为90%；视图可见性图形设置中设置柱截面和投影填充颜色为纯色实体填充，色彩数值128-128-128；设置视觉样式为“一致的颜色”，详细程度“中等”，视图比例按图框大小适当调整。立面视图：设置视觉样式为“真实”，详细程度“精细”，视图比例按图框大小适当调整。----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----三维示意图三维示意图----宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享--------宋停云与您分享----维度建模与关系建模的比较徐辉强 北京大学智能科学系 1001213776数据仓库、实体关系建模、维度建模1、 引言。这种分离划清了数据处理的分析型环境与----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----数据仓库是决策支持系统（数据仓库是决策支持系统（ dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据仓库之父 William H. Inmon 在 1991 年出版的“BuildingtheDataWarehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（ Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile反映历史变化（TimeVariant的数据集合，用于支持管理决策(DecisionMakingSupport) 。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。设计好一个数据仓库是一个相对比较复杂的过程，需要抽象数据进行具体化，并且建立好模型，因此在这个过程中，模型设计是一个比较重要的一环。2、 关系建模实体关系模型是通过两个概念“实体”和“关系）构造特定的集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系模型中无论是实体----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----还是实体间的联系均由单一的结构类型——关系来表示。在实际的关系数据库中的关系也称表。一个关系数据库就是由若干个表组成。关系模型主要的组成部分有：1）关系数据结构单一的数据结构——关系现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示，从用户角度看，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。2）关系操作集合常用的关系操作包括查询操作和插入、删除、修改操作两大部分。其中查询操作的表达能力最重要，包括：选择、投影、连接、除、并、交、差等。关系模型中的关系操作能力早期通常是用代数方法或逻辑方法来表示，分别称为关系代数和关系演算。关系代数是用对关系的代数运算来表达查询要求的方式；关系演算是用谓词来表达查询要求的方式。另外还有一种介于关系代数和关系演算的语言称位结构化查询语言，简称SQL。3）关系的数据完整性包括：域完整性、实体完整性、参照完整性和用户自定义的完整性。----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----域完整性：指属性的取值范围，如性别取值应为男或女。实体完整性(EntityIntegrity) 规则：若属性 A是基本关系 R的主属性，则属性 A不能取空值。例如：在课程表（课程号，课程名，教师，周课时数，备注）中，“课程号”属性为主键，则“课程号”不能取相同的值，也不能取空值。参照完整性规则：若属性（或属性组）F是基本关系R的外键，它与基本关系S的主键Ks相对应（关系R和S不一定是不同的关系），则对于关系R中每个元组在属性F上的值必须为：1）或者取空值（F中的每个属性值均为空）；2）或者等于 S中某个元组的主键值。域完整性、实体完整性和参照完整性是关系模型中必须满足的完整性约束条件，只要是关系数据库系统就应该支持域完整性、实体完整性和参照完整性。除此之外，不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件，用户定义的完整性就是对某些具体关系数据库的约束条件。3、 维度建模维度建模（维度建模（dimensionalmodeling ）是数据仓库建设中的一种数据建模方法。Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。实体关系体关系(E-R)建模通常用于为单位的所有进程创建一个复杂的模(OLTP) 系统----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----方面很有效。相反，维度建模针对零散的业务进程创建个别的模方面很有效。相反，维度建模针对零散的业务进程创建个别的模型。例如，销售信息可以创建为一个模型，库存可以创建为另一型。例如，销售信息可以创建为一个模型，库存可以创建为另一个模型，而客户帐户也可以创建为另一个模型。每个模型捕获事实数据表中的事实，以及那些事实在链接到事实数据表的维度表中的特性。由这些排列产生的架构称为星型架构或雪花型架构，已被证实在数据仓库设计中很有效。维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。 1999 年第三季度西北地区的食品销售额是多少？表示使用三个维度（产品、地理、时间）指定要汇总的信息。星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显的优势。同时，维度建模法的另外一个优点是，维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。不需要经过特别的抽象处理，即可以完成维度建模。这一点也是维度建模的优势。但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。4、 两者的比较ER模型（实体关系模型）有两个基本的组成部分，实体和实体之间的关系，ER模型的最高境界是去除数据中的一切冗余，这对于ERERSAPER模型，使用ER建模技术违背了建立数据仓库的基本理由----宋停云与您分享--------宋停云与您分享-------也就是直接高效地获取数据。自