建筑大样图是什么？

一、建筑大样图是什么？

其实就是建筑图纸某个地方由于比较复杂，无法在原图上标注清楚，所以做一个放大版的详细图纸，这样看起来比较明白，比较清楚，比如楼梯大样图、墙体大样图、某一梁的节点大样图等，这是图纸设计上比较常用的一种表达方式，也是人们对图纸深刻理解不可缺少的一个阶梯。

二、如何学看建筑大样图？

三维模型是供外行人看的。

三、怎么样看建筑大样图？

三维模型是供外行人看的。大样多数是剖面、截面，也有是局部的放大。

看建施大样：重要的是看清楚构造层次、材料、详细尺寸及标高，或组成的相互关系；

看结施大样：重要的是看清楚详细尺寸及标高、钢筋的构造和位置及钢筋形状尺寸。在现场留心对照实物，久而久之，就会建立起空间概念。

四、建筑构造大样图是哪里？

只要是属于建筑构造里面的东西，都应该画成大样图，房屋构造里面的墙，楼面，门，窗，装修，散水，变形缝等都应该画成大样，但实际操作上很多建筑上常见做法都主要是由建筑说明来交代建筑材料的做法和引用标准图集来表达了。

那么建筑施工图中主要画的是那些不常规或特殊的节点构造

1.内外墙节点、楼梯，电梯、厨房、卫生间等局部平面，要单独绘制大样和构造详图。

2.室内外装饰方面的构造，线脚、图案，造型美观等，很多这方面造型都是由建筑师来创意的。

3.特殊的或非标准门、窗、幕墙等也应有构造详图，要另行委托设计加工者，还要绘制立面分格图，对开启面积大小和开启方式，与主体结构的连接方式、预埋件、用料材质、颜色等要作出规定。

4.其他凡在平、立、剖面或文字说明中无法交待或交待不清的建筑构配件和建筑构造，要表达出构造做法，尺寸，构配件相互关系和建筑材料等，就要引出大样，相对与平立剖而言，是一种辅助图样。

5.对紧邻的原有建筑，应绘出其局部的平、立、剖面，并索引出新建筑与原有建筑结合处的详图号。

其实建筑设计的水平高低不仅体现在方案水平上，更体现在大样图上。对于画什么比较好，比较合适，还可以去问下施工人员，看哪些地方在图纸上没有表达清楚，没有表达好，下次可以改进，设计水平也就是这样在不断进步。

五、cad建筑大样图比例怎么设置？

1：1是指产品图纸和实物是一样大的，如果是1：50就是说图纸的大小相当于50个实物那么大。想改变图纸大小而尺寸不变，用SC缩放命令。输入SC--选择缩放图-选择基点（随便选）-输入缩大或缩小倍数-按空格完成。

在用命令D-修改-单位设置-比例茵子-放大或缩小多少倍，即可完成

六、建筑电气详图与大样图区别？

建筑电气详图和大样图是建筑电气设计中的两种不同绘图方式，它们在绘制内容、尺寸比例和使用场景上存在一些区别。

1. 内容差异：

   - 建筑电气详图：是电气系统的详细设计图纸，通常包含了电气装置、电线管线、开关、插座、电气设备的布置位置、电气接线及电气回路等详细信息。

   - 大样图：是电气系统的概略设计图纸，主要用于展示电气元件的总体布局、主线路走向以及设备的位置，通常不包含具体细节。

2. 尺寸比例差异：

   - 建筑电气详图：采用较小的尺寸比例，例如1:100或1:50，以便能够详细显示电气系统的布局和具体细节。

   - 大样图：采用较大的尺寸比例，例如1:200或1:500，主要用于整体布局的展示，便于查看电设备的位置和主线路走向。

3. 使用场景差异：

   - 建筑电气详图：用于施工或监理人员参考，详细展示了电气系统的所有细节，有助于施工和安装。

   - 大样图：用于建筑电气设计的初步方案展示，可用于方案论证、设计审查和与其他专业协调。

综上所述，建筑电气详图是电气设计的详细图纸，适用于施工和安装；而大样图是概略设计图纸，主要用于方案展示和设计讨论。两者在绘制内容、尺寸比例和使用场景上存在差异，根据实际需要选择使用。

七、建筑的节点详图或大样图怎么表达？

在施工图纸底上说明表注节点详图一式大样图的实际图样。

八、大样图是什么，大样图是什么知识？

严格得讲，“大样图”一词多用于施工现场，对于局部构件放样。

九、什么是大样图？

大样图是指针对某一特定区域进行特殊性放大标注，较详细的表示出来。

某些形状特殊、开孔或连接较复杂的零件或节点,在整体图中不便表达清楚时,可移出另画大样图。严格得讲，“大样图”一词多用于施工现场，对于局部构件放样。建筑设计施工图中的局部放大图称为“详图”，如楼梯详图、卫生间详图、墙身详图等。

十、大样图识图步骤？

识图的一般步骤如下：

1. 收集样本图像：收集包含你感兴趣对象的图像样本，尽可能多样化和覆盖不同场景和角度。

2. 数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括调整大小、灰度化、去噪等，以便提高后续处理的效果。

3. 特征提取：使用计算机视觉技术从图像中提取关键特征，例如边缘、纹理、颜色等。

4. 训练模型：使用提取的特征和标注好的样本图像进行训练，可以选择常见的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）或深度学习算法（如卷积神经网络）。

5. 测试和评估：使用测试集图像对训练好的模型进行测试，并评估其准确性和性能。

6. 调优和迭代：根据评估结果，对模型进行调优和不断迭代，以提高模型的识别能力和稳定性。

需要注意的是，上述步骤是一般的识图过程，并不是确定的步骤顺序，具体的步骤和方法会根据具体的问题和需求进行调整和优化。