計算機技術在BIM建筑建模中的應用研究?

朱 宸 闞 哲

（1.中國人民解放軍陸軍勤務學院 重慶 401311）（2.浙江師范大學 金華 321004）

計算機技術在BIM建筑建模中的應用研究?

朱 宸1闞 哲2

（1.中國人民解放軍陸軍勤務學院 重慶 401311）（2.浙江師范大學 金華 321004）

BIM建筑建模的數據量在不斷的增大使得傳統BIM調度模型在功能上不再滿足細節上的要求，并且傳統調度模型具有訪問速度慢，參數調控效率低，操作時間長等缺點。所以，論文提出基于可視化特征提取的BIM信息調度模型，將原點到重心的距離作為可視化特征進行提取。對覆蓋以及重疊部分和形狀進行分析處理，再利用全局優化法篩選最優節點來插入新的對象。通過空間聚簇劃分算法，通過獲得的可視化特征完成R樹的動態優化，從而達到BIM信息調度模型。實驗結果表明，論文提出的算法模型調度性、耗時短具有很好的實用性。

BIM；可視化提取；動態優化；信息調度模型

1 引言

BIM建筑信息模型包含的數據的非常龐大。由于數字化建設的不斷發展，對于BIM的要求提出了更大的挑戰，需要在細節功能上進行深入研究［1-2］，但是當前的計算配置還無法實現實時讀取、傳送等要求。所以，BIM信息的調度變的尤為重要。當前，已知的BIM信息調度的技術已經有不少，一般包括細節分層聚類算法的BIM信息調度模型［3］、混合遺傳的算法BIM信息調度模型［4］、四叉樹生成算法的BIM信息調度模型［5］、貪婪算法以及粒子群優化算法的BIM信息調度模型［6］、依據紋理映射算法的BIM信息調度模型［7］。但是傳統的算法的過程很繁雜，導致處理過程時間長，能耗高，可替換能力差，在實際操作中有很多的缺點。

對于傳統算法的缺點，本文提出基于可視化特征提取算法的BIM信息調度模型［8］，將圖形的原點到重心距離作為可視化的特征進行提取，再利用節點分裂算法對模型節點進行優化篩選［9］，并采用三維空間聚簇劃分算法以及 k —均值算法［10～12］，通過提取的可視化特征實現動態R樹最大優化，從而達到建筑建模的BIM信息調度。

2 BIM理論

BIM是利用三維數字模型在建筑建模上的應用。利用參數對建筑進行記錄。它記錄了建筑的全部信息，包括建造周期過程中每個階段的全部數據，原理是利用信息技術對建造進行模擬全部過程。利用BIM平臺，模擬實現對項目中的建筑信息進行修改、提取、更新以及替換，可以很好地展示對建筑設計的全部預期以及更改。

BIM的標準定義是對設施建筑物的物理以及功能特性的數學表式即參數指標［13］，BIM具有知識資源共享的特點，能夠為每個參與者提供建筑設施在動工到結束整個生命周期例全部以及每個環節的具體數據資源，重要環節的數據更改、替換都有詳細記錄。

BIM平臺的優勢包括以下幾點，首先它有具體的數學形式，數據變得具體標準，數據具有一致性，很強的操作性，計算機可以進行自行處理結構化數據。另外建筑的數據信息具有共享性，能夠滿足互用的需求。最后，它的形式標準，能夠滿足穩定性的特點。

在實際建筑設施應用中，BIM的具體應用價值包括：當BIM應用于設施時，BIM表示對建筑數據的管理與儲存，使得數據資源被建筑參與者有效利用，并確保數據的準確性以及及時性。從建筑者而言，BIM是每個參與者進行高效交流的數據平臺，在平臺的基礎上，使得項目參與者能事項。對于建筑設計者，BIM是集成化設計系統，有利于設計團隊進行設計創新以及優化設計，為設計者提供更多思路和數據顯示，提高建筑設計的合理性和創新性。

圖1是傳統的建筑設計引入了BIM平臺之后的變革，傳統的建筑活動中，每個環節都要進行互相交流，復雜且耗時長，利用BIM服務器的集成化處理，使得數據信息集成。利用裝載在BIM服務器端的中央數據庫數據存儲與管理，參與者可以BIM服務器獲得想要的有關數據，使得數據的共享更加便利，參數也相對穩定可靠。

3 BIM可視化調度模型

3.1 可視化特征提取

在BIM調度數字模型中，多元數據圖是經典的的數據可視化方法［14］，本文采用雷達數據圖表示多數據結構，多元數據圖可以進行可視化特征提取，結構圖如圖2所示。

圖1 BIM服務器的數據交換方式

圖2 可以看出，從圖像分割來看，多元數據圖中的每個三角形都存在一個重心，分割出某個三角形，找出它的重心G，如圖3所示。

圖2 雷達圖表示示意

圖3 中，OG表示的是原點O到重心G之間的距離。令G點的特征為多元數據圖的可視化特征，即原點O與G點之間的距離為其特征，BIM建筑數據庫中，即有d維特征的集合可構成為d維重心特征的集合，集合元素的數學表達式為

圖3 雷達圖中可視化重心特征示意

由式（1）得，Gi的大小主要由 ri、 ri+1以及角度ωi來決定，而且ωi=2π/d代表與d相關的確定值。若ri、 ri+1l之間交換位置，則Gi的大小不變，可 得 到 f(ri， ri+1)=f(ri+1， ri) 。 若 i=d ，則i+1=d+1代表d+1維。重心的特征代表數據圖的可視化特征，求出重心特征并將其提取即獲得了可視化特征的提取。另外，特征提取的方法是種非線性方法，因此提取的結果很穩定。

3.2 模型節點分裂算法

模型優化的節點選擇是BIM調度模型構建的基礎［15］，為了達到選擇的節點使得在對路徑上每層節點的的相關系數最小，本文利用全局優化法篩選路徑上的節點。全局優化法考慮了結構圖覆蓋大小、重疊大小以及自身形狀等因素，覆蓋大小和重疊大小的長度單位的三次方表示為體積，通過柯西定理求得的三維柯西值代表形狀的評估要素。

三維柯西值代表的是每個節點在立體坐標軸每個坐標軸的長度X、Y、Z的平均值。柯西定理的描述為

若BIM調度模型中的節點邊長為X、Y、Z，則式（3）中的Overlap可表示需訪問的對象插入節點后，節點與路徑上節點的重疊體積增加的大小；Overlay表示插入待訪問對象后節點自身體積增加的大小；而Shape表示插入待訪問對象后其三維柯

當 X=Y=Z時，式（2）成立。令 X×Y×Z的大小為定值，此時 X=Y=Z時，X、Y、Z的平均值的三次方最小，可以理解為BIM建筑數據信息的三維節點體積為定值時，，則三維柯西值此時最小，即當三維柯西值作為每個節點形狀的評估因子，能夠很好的控制節點的形狀，若三維柯西值越小，則節點形狀可近似于立方體。

實際應用中發現若預設3個因素相等的權重值，形成的模型架構最為合理形。利用上式中的3個因素，得到評估權重為西值增加的大小。

經過節點選擇算法之后，節點之后的樹狀分裂后得到的節點及節點分裂算法，三維空間節點分裂算法結合了k-均值算法，利用式（2）獲得的的可視化特征，并通過目標的i維空間結構，實現節點的分裂過程。與節點形狀覆蓋大小、重疊大小和自身形狀這三個因素同樣作為衡量因素，則算法如下：

算法的入口，BIM調度模型的因素集合為S={P1，P2，…，Pn}。

算法的出口，因素集合S可看作多個小目標集合 Si，i=1，2，…，k 。

1）通過S集合中篩選出k個元素并賦值k個Si小集合，這些k個小集合可表示為篩選出來的種子目標，并依次獲得可視化特征Gi；利用篩選標準，令k個目標的中心作為者k個小集合的中心；

2）利用k—均值法，提取的可視化特征Gi替換到子集合中，對節點所在的集合，進行中心更替；

3）循環步驟2），將每個目標劃分到這k個集合中，劃分后即完成了三維空間的節點分裂過程。

3.3 動態R樹生成算法

經過節點分裂后，分裂樹就得以實現，再結合動態R樹生成算法可達到可視化的目的，利用節點分裂算法后獲得有效的樹杈節點以及訪問目標對象，利用R樹生成算法后達到節點數據樹的的動態優化。算法過程如下：

1）通過節點選擇規則獲得引入的葉子節點；

2）引入數字化城市BIM中的待訪問目標后，若出現節點過多時，則利用節點分裂算法實現空間聚簇劃分；

3）若在運行過程中使得葉子節點超出規定范圍，則將引入元組的葉節點記作N1，將它的父節點記作F；

4）查詢F父節點中和N1葉節點中的重合面積最多的節點記作N2，通過空間聚簇劃分達到對N1和N2中子目標的優化劃分；

5）若N1、N2的初始劃分已經最優，則結束算法；若兩者的子目標未達到最優，則設節點F替換N1，節點F的父節點替換原始節點F，反復迭代步驟4），直到劃分最優。

動態R樹生成算法可以有效地調控引入路徑中所有的對應節點，使得不合理節點轉化為合理節點，實現樹葉到樹根的群全部節點優化，獲得的結果即為最優BIM調度結果。

4 系統實現

在實際施工操作中，可依據施工進度和BIM可視化調度模型對實際施工的過程采取查詢、調控等功能，達到對實際施工進度的動態調控，及時作出修改和監督。

4.1 調度模型實現對比

圖4是簡單的原始數字化城市模型，利用節點分裂算法獲得的調度模型為圖5。

圖4 原始數字化城市模型

圖5 本文方法調度結果

利用本文算法后得到的調度結果和原始模型相似度很高，可以很好地還原數字化城市的一些基本信息。所以本文的方法在數字化城市調度模型中具有很高的實用性。

4.2 BIM施工進度可視化

運行BIM技術可視化進度動態操作時，可以依據實際施工設計對當前的進度實行修改和控制，對具體的建造設計不斷優化，監督施工過程中存在的缺陷、問題以及不足，提前對施工方進行協調解。

本文以某學校的教學樓建設為背景，進行BIM的3D可視化監控，圖6虛擬為施工的第二個進度的動態展示，第一個進度為地基建設，通過可視化模型可以看出建筑物的基本構造，通過上方的功能區版塊對施工進行調控和優化。

圖6 進度動態展示

圖7 調控的進度動態展示，可以看出對于墻體的外圍細節也可以進行，圖中的模型淺色代表施工方將要進行的工作區域，而深色部分代表之后施工計劃的工程區域。

圖7 進度動態展示

圖8 為最后建筑完成的可視化模型，可以清楚看出建筑的全部構造。

圖8 進度動態展示

圖9 可以看出，本文模型的啟動延遲較低，延遲越低，則BIM信息調度的效率越高，同時也證明了本文模型的查詢耗時少，可以實時讀取、顯示。

圖9 啟動延遲時間

5 結語

本文基于建筑設施進度可視化特征提取的BIM信息調度模型，實現了施工工作中對進度的動態調控。仿真實驗表明，模型可以很好地反映施工進度，并對進度進行調整，而且本文模型耗時少、內存小、調度性能號，具有實用性等優點。

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Research on the Application of Computer Technology in BIM Building Modeling

ZHU Chen1KAN Zhe2
（1.Logistic Engineering University of PLA，Chongqing 401311）（2.Zhejiang Normal University，Jinhua 321004）

BIM building modeling data in the continuous increase makes the traditional BIM scheduling model in the function no longer meet the details of the requirements，and the traditional scheduling model access speed is slow，low efficiency parameter control，long operation time and other shortcomings.Therefore，this paper proposes a BIM information scheduling model based on visual feature extraction，and extracts the distance from the origin to the center of gravity as a visual feature.The overlay and overlapping parts and shapes are analyzed and processed，and the global optimization method is used to filter the optimal nodes to insert new objects.Through the spatial clustering algorithm，the dynamic optimization of R tree is completed by the visualization feature，so as to achieve the BIM information scheduling model.The experimental results show that the algorithm proposed in this paper has a very good practicality.

BIM，visual extraction，dynamic optimization，information scheduling model

TU17

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.042

Class Number TU17

2017年5月9日，

2017年6月29日

青年科學基金項目“移動互聯網下耦合MP2P文件共享網絡的級聯實效與修復策略研究”（編號：61602418）資助。

朱宸，男，碩士研究生，研究方向：營區規劃與設計。