为了减少BIM应用中通常会出现的规划误差，这种方法进一步减少了误差率。由于预先分配的属性，减少了当输入边界条件时，几何图形的错误信息。除了控件程序库中的对象，大多数创建的对象之间没有任何关联，易于分离。因此可以同时在多家公司和工程师之间分配已创建的对象，而不必担心冲突。这也减少了规划时间，保证了更快的模型创建和后续过程。参数自适应桥梁模板图纸作为衍生品主桥上部结构的仿真模型、二维图纸、三维有限元分析及装配组件等所有的信息，都在主控模型中进行存储和维护。在三维设计中，图纸不再是主要产品，而是三维模型的衍生品。通过在模型中定义一个剖切面，然后将其放置在二维平面上，就可以得到图纸。当把图纸文件向上定位到层次结构时，它们就与模型关联在一起了。 根据规定的比例，每个立面的墙用手工或电脑雕刻机制作，然后拼接在一起。有时候，模型的正面颜色看起来和想象的不一样，但是一组灯光会更好看。将模型放在底盘上，搭配绿色植物。制作沙盘模型的许多技巧都是为了达到预期的效果，机械模型在设计和制作过程中应注意以下细节。颜色制作时需要考虑电脑渲染图的颜色是连续光影的关系，是可变的，电脑渲染图中选择的部分是合理的。由于模型中的颜色纹理与计算机效果图中的颜色纹理完全不同，光反转的原理也不同。在参考色方面，依靠计算机渲染来显示颜色之间的匹配关系取决于机械模型制造商的水平。 机械模型在设计和生产过程中应注意细节和维护风景对于机械模型环境景观的部分，在表和花卉的颜色时，要把握好。树种的表现以写意为主，花草的色彩主要集中在审美表现上。例如，实际的花园可能会开满各种颜色的花，颜色对比强烈，如红、黄、绿、蓝等。但它会在模型的真实性能中凌乱，但它并不美丽和真实。因此，真实场景和模型中场景本身的形象和非形象是矛盾统一的。灯光照明应根据现场特点设置。机械模型住宅楼，水景灯尽量暖色，常青树背景冷光源；白天统一路灯和庭院灯，组织项目，营造整体环境。需要强调的是，场景和灯光要搭配，主角自然是主角。要有重点，有场景，要确定哪一点吸引顾客的注意力。此外，机械模型的颜色和纹理的选择是设计和生产过程中的关键环节，外墙装饰材料也是如此，因为事实上，沙盘模型在很大程度上使用了机械模型，这种生产是一个单独的知识。这种艺术形式要求我们在做的时候注意细节。近年来，随着房地产的发展，机械模式不断上升。很多人通过模型大致了解房子。与过去不同，他们必须去现场观察。即使他们去现场，也很难看到整体环境布局，但机械模式给了我们如此方便。这不仅方便了我们看房子的时间，也让我们对房子周围的结构有了更好的了解。虽然机械模型有很多优点，但很多人在使用时往往忘记做好维护工作，知道有些机械模型甚至高达数十万，所以有必要做好维护工作。首先，机械模型有一个更一般的观点，即尽量避免阳光，因为你应该知道很多材料在加热时很容易变形，所以为了避免我们模型的变化，我们应该避免阳光。相信很多人都见过一些模型会出现在房屋开裂户中。这是线路短路和草坪翘曲的现象。事实上，这些都是因为我们没有做好维护工作。我们对模型的放置也有要求，尽量不要放在一些高温潮湿的环境中，注意防风；搬运模型时，一定要请专业公司搬运，因为我们都知道模型本身是易碎的。如果遇到碰撞或挤压，很容易变形，有些部位甚至会脱落。在这种情况下，我们应该妥善保管掉落的物品，并交给专业工人。一般而言，许多生产企业都有售后服务。 以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。