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基于IFC标准的面向需求的动态加载方法

史瑞昌 秦琳 朱一

史瑞昌, 秦琳, 朱一. 基于IFC标准的面向需求的动态加载方法[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(2): 58-63. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.11
引用本文: 史瑞昌, 秦琳, 朱一. 基于IFC标准的面向需求的动态加载方法[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(2): 58-63. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.11
SHI Ruichang, QIN Lin, ZHU Yi. Demand-oriented dynamic loading method based on IFC[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(2): 58-63. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.11
Citation: SHI Ruichang, QIN Lin, ZHU Yi. Demand-oriented dynamic loading method based on IFC[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(2): 58-63. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.11

基于IFC标准的面向需求的动态加载方法

doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.02.11
基金项目: 北京经纬信息技术有限公司科研项目(DZYF21-35)
详细信息
    作者简介:

    史瑞昌,助理研究员

    秦琳:秦 琳,助理研究员

  • 中图分类号: U212 : TP39

Demand-oriented dynamic loading method based on IFC

  • 摘要: 为解决Web端建筑信息模型(BIM,Building Information Modeling)场景数据加载技术面向复杂模型数据时存在的加载时间过长、用户体验不佳的问题,提出一种Web端基于工业基础类(IFC,Industry Foundation Classes)标准的面向需求的动态加载方法。以IFC模型文件作为研究对象,在遵从建筑语义前提下,以建筑构件为粒度,将层次关系、几何特性、材质、属性等信息拆分存储;结合构件可见性和几何相关性,设计出基于图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit)加速的面向需求的动态加载方法;搭建实验测试环境,选取若干IFC模型文件,进行方法验证。以初始加载构件个数、内存占用和初始加载时间作为性能评价指标,与使用BIMServer开源服务器平台加载的方法相比,文章所提方法的初始加载组件数量减少了约71%,内存占用减少了约40%,初始加载时间缩短了约78%,有效减少了用户因加载而等待的时间,改善了用户交互体验,可为铁路行业开展Web端BIM大场景应用提供快速加载技术支持。
  • 图  1  铁路BIM应用流程

    图  2  拆分后数据结构

    图  3  基于GPU加速的构件需求计算流程

    图  4  实验用IFC模型文件默认视角下的渲染效果

    图  5  初始加载构件个数比较

    图  6  占用内存比较

    图  7  初始加载时间比较

    表  1  字段含义说明

    字段名含义
    bits数据长度
    box包围盒
    edge_count边个数
    face_count面个数
    geom_uuid几何标识
    localMatrix局部矩阵
    mate材质标识集
    name名字
    p_uuid父节点标识
    type类型
    uuid节点标识
    version版本
    visible可见性
    childrens子节点集
    texture纹理贴图
    transparency透明度
    color颜色
    diffuse漫反射光
    index顶点索引
    normal顶点法向
    position顶点坐标
    uv顶点二维坐标
    tag边/面标签
    下载: 导出CSV

    表  2  IFC模型文件信息

    模型名子图序号内存/KB构件数/个实体数/个
    arboleda.ifca151 1665 78617 072
    20210219Architecture.ifcb110 6727 63734 852
    industrial Park plant.ifcc242 60127 95887 144
    下载: 导出CSV
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图(7) / 表(2)
出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-27
  • 刊出日期:  2023-02-25

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