線上3d繪圖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

動手入門 Onshape 3D繪圖到機構製作含3DP 3D列印工程師認證 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.加值

為了解決線上3d繪圖的問題，作者趙珩宇,張芳瑜 這樣論述：

　　1.Onshape為免費線上3D繪圖軟體，不需購買授權軟體即可使用。 　　2.支援瀏覽器操作，並有iOS、Android軟體支援。 　　3.CAD繪圖軟體，並可輸出圖檔供CNC、3D印表機、雷射切割機使用。 　　4.從淺到深的3D建模教學內容，使初學者可快速上手，並製作出自己的作品。 　　5.從建模到機電整合，快速上手108課綱。  

線上3d繪圖進入發燒排行的影片

玩創七巧豆-遊戲化互動式教具系統

為了解決線上3d繪圖的問題，作者朱綺 這樣論述：

本研究預期結合科技、遊戲及幼兒教育之理念，研發遊戲化互動式教具系統，首先透過文獻探討，歸納設計思考模式、互動式科技、專利應用及行銷，建立研發之概念基礎，並於研發方法詳述研發步驟與流程、研發系統架構、研發的需求，且徵求專業者的意見作為研發方向的參考，最終產出「玩創七巧豆-遊戲化互動式教具系統」，也詳加說明玩創七巧豆教具主體研發流程、軟體介面設計，以下說明本研究之研發結果。研發歷程方面，玩創七巧豆在製作的過程中，參照專業建議，首先發展第一版物件，但產生扭蛋結構不良及音響裝置過大的問題，透過第二版由3D繪圖師繪製的球體結構，解決第一版結構不良的問題，但球體仍過大，接續第三版設計出置放音響裝置及線路

的凹槽，最後第四版以電路板開模方式解決球體結構問題，最終產品完成。由此研發歷程可得知，物件由發想、構想、成型，有許多尚需解決的問題，因此一件產品的研發猶如問題解決歷程，透過多版的偵錯、修正，在一個不知要循環幾次的環境下，只能一路前進，甚且，本研發涉及專利，更需跨域的人才協助及資金挹注，研發者的感受相當深刻。 論及本研發產品特性，首先是遊戲化課程設計，研發者依照相關理論，研發具遊戲化之互動科技教材單元，模擬上課常規、破冰遊戲、繪本故事、歌曲教唱、互動式遊戲、學習單等，讓幼兒可以在短時間內了解課程內容。其次為互動式機制，搭配遊戲化的即時獎勵與回饋，與學習內容（玩創七巧豆）產生良好的互動，且在平板

及手機使用響應式軟體，依據使用者狀況適時調整介面。最後，以教學者的立場，運用人工智慧協助教材教法資料的收集，充實原有教案的內涵，也讓教學效能提升。本產品也於2020年取得大陸專利認證證書，擁有十年的專利權。研發者並針對研發結果，提出研發效益、研發限制及研發建議，提供後續參考。

輕課程 光固化3D列印原理與實作：使用T3D光固化手機3D列印機

為了解決線上3d繪圖的問題，作者台科三維團隊 這樣論述：

　　1. 提供手機3D 列印機專用的切層軟體(PrinTing3D)，無須額外購買，介面明瞭快速上手。 　　2. 打破手機兒童的刻板印象，透過手機來認識3D 列印的奧秘。 　　3. 從3D 建模到成品列印，由淺入深的教學內容可使初學者快速入門。 　　4. 使用手機App 控制3D 列印機， 支援iOS 與Android 系統。 　　5. 多元跨領域的實作主題，激發學生的創意思考。  

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決線上3d繪圖的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。