Ana Sayfa / BIM / Tekla Structures
Tekla Structures
B KADEMESİ · üreticinin resmî dokümantasyonu · sürüm etiketli
Tekla'nın farkı modelleme derinliğidir: model «nasıl görünür» değil, «nasıl imal edilir» sorusunu cevaplar.
1. Neden çelikte baskın
Tekla'nın farkı modelleme derinliğidir: LOD 400/500 üretim seviyesi. Model yalnızca "nasıl görünür" değil, "nasıl imal edilir" sorusunu cevaplar.
| Kavram | Karşılığı |
|---|---|
| Part | Tek parça (profil, plaka) |
| Assembly | Atölyede birleştirilen montaj birimi (çelik) |
| Cast Unit | Tek seferde dökülen birim (betonarme/prefabrik) |
| Component | Hazır bağlantı bileşeni |
| Custom Component | Kullanıcının tanımladığı parametrik bileşen |
2. Üretim çıktısı — asıl değer burada
Numaralandırma sistemi parça ve montaj işaretlerini yönetir: .
Çizim çıktıları: GA drawing (genel görünüş), assembly drawing (montaj), single part drawing (tek parça).
NC / DSTV dosyaları
CNC makineleri için nötr geometri açıklaması DSTV formatında üretilir (Deutscher Stahlbau-Verband). Her parça kendi dosyasına sahip olur. Yol: birincil.
1. Testere kesimli ya da açılı uçlu parçalarda shortening kullanılırsa DSTV dosyaları hatalı çıkar.
2. Pop-mark ve scribing ayarları numaralandırma ve çizim oluşturmadan ÖNCE sabitlenmelidir. Sonradan değiştirmek numaraları bozar.
DSTV, ile DXF'e de dönüştürülebilir.
3. IFC davranışı — reference model ve dönüşüm
IFC modelleri Tekla'ya reference model olarak eklenir (). Bu, onları düzenlenebilir yapmaz — sadece görünür ve referans alınabilir kılar.
Çoğu doğrusal IFC nesnesi (kiriş, kolon, braket, plaka, döşeme, temel, duvar) native Tekla nesnesine dönüştürülebilir: . Desteklenen: IFC2x3 (Coordination View 2.0 gerekir) ve IFC4.0+ birincil.
4. İş birliği ve genişletme
- Tekla Model Sharing ve Trimble Connect — bulut iş birliği
- Tekla Open API ve Extensions — Tekla Warehouse'tan paketleri
- Tekla Structural Designer — analiz ve tasarım için ayrı ürün
5. Tekla'nın YAPMADIĞI
- Kapsamlı yapısal analiz yapmaz. Structural Designer ayrı bir üründür.
- Mimari tasarım ve kavramsal modellemede zayıftır.
- Yüksek detay seviyesi nedeniyle dosyalar büyük, öğrenme eğrisi diktir.