高级检索 加入收藏
  • 查询稿件
  • 获取最新论文
  • 知晓行业信息
官方微信 欢迎关注

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
shu
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
shu

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.
    • HTML全文

  • 图  1   广州地铁某车站5个典型专业的BIM模型

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  2   地铁BIM模型缓存IndexDB的数据组织

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  3   模型本地加载缓存流程

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  4   视锥体包围球俯视图

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  5   基于包围球的构件剔除流程

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  6   数据加载优化对比

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    图  7   视锥体剔除渲染方法对比

    下载: 全尺寸图片 幻灯片

    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)
  • [1] 解亚龙,马西章,孟 飞. 铁路BIM工程化实施策略研究 [J]. 铁路计算机应用,2021,30(2):35-39.
    [2] 马 弯. BIM技术在鲁南铁路轨道设计中的应用 [J]. 铁路计算机应用,2019,28(6):50-53. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2019.06.012
    [3] 李雅敬. 3D大模型的轻量级Web展示关键技术研究[D]. 上海: 同济大学, 2019.
    [4] 陈 前,王 玮. BIM模型轻量化及三维显示关键技术研究 [J]. 广东土木与建筑,2022,29(2):1-5.
    [5] 曹祎楠. 融合BIM与GIS的三维空间数据可视化研究[D]. 北京: 北京建筑大学, 2020.
    [6]

    Paligu F, Kumar A, Cho H, et al. BrowStExPlus: a tool to aggregate indexedDB artifacts for forensic analysis [J]. Journal of Forensic Sciences, 2019, 64(5): 1370-1378. DOI: 10.1111/1556-4029.14043
    [7]

    Wang HW, Xiao L, Cao Y, et al. Visibility-culling-based geometric rendering of large-scale particle data[C]//2016 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV). Hangzhou: IEEE, 2016: 197-203.
    [8]

    Su M, Guo RF, Wang HL, et al. View frustum culling algorithm based on optimized scene management structure[C]//2017 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA). Macao, China: IEEE, 2017: 838-842.
    • 相关文章
    • 施引文献(23)

  • 期刊类型引用(10)

    1. 蔡伯根，李智宇，王剑，刘丹，姜维，赵珈琪，王啸阳，刘江，陆德彪. 面向铁路巡检的低空无人机智能感知与精密定位研究. 铁路通信信号工程技术. 2025(01): 1-12 . 百度学术
    2. 李浩，牛洪蛟，李夏洋，袁小芳. 基于无人机协同编队控制的铁路智能巡检方法. 铁路通信信号工程技术. 2025(02): 11-17+70 . 百度学术
    3. 李斌，张俊武，王爽. 铁路防洪防灾无人机智能巡检关键技术应用研究. 铁路通信信号工程技术. 2025(03): 1-8 . 百度学术
    4. 李飞，李达明，蒙笑阳，全超，吴昊. 基于编组站巡检无人机的自适应安全挂载平台. 铁路通信信号工程技术. 2025(03): 9-14+28 . 百度学术
    5. 梅东升，薛长站，张宇博，梁国杰，付达，孟超. 基于LiDAR与可见光融合的自动风电叶片巡检方法. 自动化应用. 2024(03): 102-105 . 百度学术
    6. 陈昱行，高至飞，胡朝鹏，宋国策. 基于无人机多模态数据的铁路防洪隐患排查系统研发. 铁道勘察. 2024(05): 156-162 . 百度学术
    7. 杨振伟，陈炳海，张淏凌，郭靖，陈诚. 面向电力设备检修的多无人机协同飞行路径规划算法. 微型电脑应用. 2023(01): 88-91 . 百度学术
    8. 杜伦平，朱天赐，刘期柏，梁力东，王泉东，傅勤毅，刘斯斯. 基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法研究. 铁道科学与工程学报. 2021(04): 1009-1016 . 百度学术
    9. 韩宜君. 青藏铁路安多段护路技防系统方案研究. 工程建设与设计. 2020(04): 74-76 . 百度学术
    10. 武岳龙，钟凡，高月. 面向铁路巡检的无人机飞行路径规划方法. 数码世界. 2020(07): 42 . 百度学术

    其他类型引用(13)

    • 资源附件(0)
图(7)  /  表(2)
计量
  • 文章访问数:  73
  • HTML全文浏览量:  96
  • PDF下载量:  12
  • 被引次数: 23
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

目录

摘要
HTML全文
    参考文献(8)
    相关文章
    施引文献(23)
    资源附件(0)

    /

    返回文章
    返回

    京ICP备12043220号-2

    本系统版权所有：北京仁和汇智信息技术有限公司   百度统计