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地铁BIM模型Web端轻量化策略及加载优化方法研究

曾文驱, 张泽州, 邓卓平

曾文驱, 张泽州, 邓卓平. 地铁BIM模型Web端轻量化策略及加载优化方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(5): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.05.06
引用本文: 曾文驱, 张泽州, 邓卓平. 地铁BIM模型Web端轻量化策略及加载优化方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(5): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.05.06
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ZENG Wenqu, ZHANG Zezhou, DENG Zhuoping. Web lightweight strategy and loading optimization method for subway BIM model[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(5): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.05.06
Citation: ZENG Wenqu, ZHANG Zezhou, DENG Zhuoping. Web lightweight strategy and loading optimization method for subway BIM model[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(5): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.05.06
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地铁BIM模型Web端轻量化策略及加载优化方法研究

  • 1.

    西南交通大学　机械工程学院，成都　611756

  • 2.

    西南交通大学　信息科学与技术学院，成都　611756

  • 3.

    广州地铁设计研究院股份有限公司，广州　510010

基金项目: 国家重点研发计划项目（2022YFC3005203）
详细信息
    作者简介:

    曾文驱，工程师

    张泽州，工程师

  • 中图分类号: U231 : TP39

Web lightweight strategy and loading optimization method for subway BIM model

  • 1.

    School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu　611756, China

  • 2.

    School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu　611756, China

  • 3.

    Guangzhou Metro Design & Research Institute Co. Ltd., Guangzhou　510010, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 地铁BIM（Building Information Modeling）模型具有体量大、构件重复率高、外形规整等特点，针对其Web端模型加载、渲染效率低下，易导致浏览器卡顿、页面崩溃等问题，提出地铁BIM模型Web端轻量化策略及加载优化方法。验证表明，采用恰当的模型轻量化手段可显著减少复杂建筑模型的面片数量，降低模型存储消耗，结合视锥体剔除算法，能够有效提高渲染帧率与用户交互流畅度。
    Abstract: The Building Information Modeling (BIM) model for subway buildings has the characteristics of large volume, high component repetition rate, and regular appearance. Aiming at the low efficiency of its Web side model loading and rendering, which could easily lead to browser jams, page crashes, and other issues, this paper proposed a subway BIM model Web side lightweight strategy and load optimization method. Experiments show that using appropriate model lightweight methods can greatly reduce the number of patches in complex architectural models, reduce model storage consumption, and combine visual cone culling algorithms to effectively improve rendering frame rate and user interaction fluency.
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  • 图  1   广州地铁某车站5个典型专业的BIM模型

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    图  2   地铁BIM模型缓存IndexDB的数据组织

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    图  3   模型本地加载缓存流程

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    图  4   视锥体包围球俯视图

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    图  5   基于包围球的构件剔除流程

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    图  6   数据加载优化对比

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    图  7   视锥体剔除渲染方法对比

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    表  1   地铁线路不同专业BIM模型体量对比

    专业模型大小/M构件数量顶点数量面片数量
    RVTIFCGLB
    建筑装修51930112757 36012 390 1764 130 058
    通风空调51.212254.110 1252 657 562885 854
    给排水及消防53.443.425.13 042686 781468 495
    土建结构63.616.46.51 164164 528117 964
    通信系统30.36.91.478433 03024 245
    下载: 导出CSV

    表  2   客户机与服务器平台配置

    名称客户机参数局域网服务器参数云服务器参数
    操作系统Windows10 企业版Windows10 企业版Windows 2019 数据中心版
    处理器型号Intel Core i7-2802QMIntel Core i7-6700HQIntel Xeon Platinum 8269CY
    处理器规格2.3 GHz/4核/8线程2.6 GHz/4核/8线程2.5 GHz/2核/4线程
    内存大小16 G8 G4 G
    显卡型号NVIDIA Quadro 1000MNVIDIA GTX960M虚拟主机显卡
    显存大小2 G2 G-
    浏览器版本Chrome 98.0.4758.82--
    下载: 导出CSV
    • 参考文献(8)
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    • 相关文章
    • 施引文献(11)

  • 期刊类型引用(9)

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-11-16
  • 网络出版日期:  2023-05-28
  • 刊出日期:  2023-05-24

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