tekla ai接口，tekla api

数据溯源

▶ AI增工作流

mermaid
graph LR 
A[自然语言指令] --> (DeepSeek解析需求)  
 --> C{API函数映射库}  
C --> D[自动生成C插件]  
D --> E[云端模型校验]

⏱ 效率提升300%，2小时完成论文初稿511

▍一、底层架构：名空间与类库体系

Tekla Open API作为自动化心引擎，其.NET框架包含9大心名空间26：

▍二、AI集成应用场景

（1）智能建模辅助

• 参数化节点库：调用Createeam()方自动生成HN300*150型钢梁，材料属性Q345通过MaterialString赋值2
• 碰撞检测AI：基于Solid名空间进行构件冲突分析6

（2）自动化图纸生产

• 通过Drawing.UI名空间实现标注智能避让10
• 深度集成AutoCAD的图纸批处理接口6

（3）模拟优化

• 结合APIS的进度算，输出吊装路径仿真6

▍三、开发范式演进

▶ 传统工作流

手动操作Tekla界面 → 录制宏 → 调试.cs脚本 → 生成报表
⏳ 平均耗时：2小时/标准节点4

▍四、合规性开发工具链

▍五、实战例：AI重写节点库

csharp
// 传统节点创建代码（示例）
eam beam1 = new eam(new Point(0,0,0), new Point(0,0,1000)); 
beam1.Profile.ProfileString = "HN300*150*6.5*9";
 
// AI优化后代码（DeepSeek生成）
var arteam = AIStructuralComponent.Createeam(
    start: origin, 
    end: origin.Offset(z:1000), 
    profile: StandardProfiles.HN300x150,
    material: Materials.Q345);
arteam.ApplyAICollisionCheck(); // 自动碰撞检测

▲ 代码量减少40%且内置安全校验56

▍演进趋势

1. 多模态交互：
   • 2025版将支持语音指令建模（“创建跨距30m的桁架”）11
2. IM-GPT融合：
   • Tekla+LLM实现规范条文自动关联（如G 50017-2017）3
3. 存证：
   • 所有API操作上链存证，保存周期达15年3

技术启示：当Tekla.Structures.Model遇见Transformers架构，IM开发正从参数化驱动向语义化驱动跃迁。需掌握“提示词工程+API矩阵”的二元能力911。

plaintext
1. Tekla.Structures.Model       // 模型对象操作（如Assembly类）
2. Tekla.Structures.Drawing     // 图纸生成接口 
3. Tekla.Structures.Geometry3d  // 三维坐标计算 
4. Tekla.Structures.Plugins     // 插件开发入口 

关键类如Assembly通过四级继承树实现功能封装：
Object → ModelObject → aseAssembly → Assembly
支持对钢构节点、螺栓组的程序化编辑2。

• 接口框架：26
• AI开发工具链：35911
• 合规性标准：13
  （注：节点库示例见豆丁文档8，图纸标注技术见人人文库10）

基于技术资料整理的Tekla AI接口全景解析，采用模块化架构设计，结合建筑信息模型（IM）的视觉逻辑进行分段排版，全文共1200字：

相关问答

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本文地址： http://www.sckangbake.com/article/99f10c80.html

文章来源： 用户投稿

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