張毅 趙京勝 神洲

關(guān)鍵詞 標(biāo)準(zhǔn) 存儲格式 優(yōu)化

1引言

BIM 全稱“Building Information Modeling”，即建筑信息模型，其是建筑學(xué)、工程學(xué)及土木工程的新工具，由Autodesk 公司率先提出，已經(jīng)在全球范圍的建筑業(yè)內(nèi)得到廣泛認(rèn)可。它可以形容以三維圖形為主，與物件導(dǎo)向、建筑學(xué)有關(guān)的電腦輔助設(shè)計(jì)。在BIM 建筑數(shù)據(jù)傳遞的過程中，各種專業(yè)和各種BIM 數(shù)據(jù)描述形式都存在差異，如IFC 格式數(shù)據(jù)中的一種交換格式被廣泛應(yīng)用于各種建筑領(lǐng)域的數(shù)據(jù)傳遞[1] 。

三維模型輕量化主要包含兩個方面，即模型輕量化顯示和模型文件轉(zhuǎn)換[2] 。常見的模型處理方法有：（1） 圖元合并，其應(yīng)用于大模型結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，頂點(diǎn)、面比較數(shù)據(jù)比較大，可以通過算法和根據(jù)權(quán)重剔除相應(yīng)的頂點(diǎn)、面，從而到達(dá)輕量化模型效果;（2）場景八叉樹劃分，八叉樹可以快速剔除不可見圖元，減少進(jìn)入渲染區(qū)域的繪制對象;（3）幾何對象構(gòu)件對象化，即相同形狀的幾何對象不做多次拷貝，大模型相同幾何體只做一個加載，只做相同模型構(gòu)件移動、旋轉(zhuǎn)、縮放，最終模型文件和瀏覽器內(nèi)存得以明顯減小;（4）Lod，即模型可以設(shè)置Lod，根據(jù)距離、級別差異加載不同復(fù)雜度的結(jié)構(gòu)模型;（5）模型文件壓縮，即三維模型stl、obj、3ds、obj、json 等文件格式算法壓縮。

2IFC在建筑領(lǐng)域中的應(yīng)用

目前，IFC 標(biāo)準(zhǔn)格式文件通常為特定的商業(yè)交易雙方交換信息[3] 。同時，IFC 標(biāo)準(zhǔn)格式文件可以歸檔項(xiàng)目信息，它的應(yīng)用頻率會在設(shè)計(jì)、采購和施工階段逐步增加，并作為長期保存和運(yùn)營目的的“竣工”信息集合。建筑信息建模工具軟件供應(yīng)商包括模型創(chuàng)作、設(shè)計(jì)、模擬和分析、查看等，將為最終用戶提供接口，以某種IFC 格式導(dǎo)出、導(dǎo)入和傳輸數(shù)據(jù)[4] 。國內(nèi)在基于IFC 標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上做了大量工作，如4D 施工管理系統(tǒng)、智能建筑消防管理系統(tǒng)、IFC 建筑幾何表達(dá)等。此外，也有不少學(xué)者探索利用WebGL 技術(shù)建設(shè)建筑平臺，如拱壩工程的三維可視化網(wǎng)絡(luò)平臺、WebGL 與IFC 的建筑可視化分析方法等。

3IFC格式說明

若對IFC 文件進(jìn)行存儲上的優(yōu)化，首先就要了解IFC 文件的構(gòu)成。IFC 模型文件存儲的層次結(jié)構(gòu)與DIKW 體系類似，其中包含資源層（Resource Layer）、核心層（Kernel Layer）、交互層（Shared Layer）和領(lǐng)域?qū)樱―omain Layer）四個層次。各層次結(jié)構(gòu)內(nèi)的實(shí)體之間既可以相互引用屬性，也可以被上層結(jié)構(gòu)引用，但一般不允許下層結(jié)構(gòu)引用，即引用實(shí)體資源原則上只能自上而下，或在同層進(jìn)行。

資源層（Resource Layer）是IFC 文件存儲中的基礎(chǔ)層。其主要存儲在建造建筑過程中產(chǎn)生的基本實(shí)體對象和具體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。核心層（Kernel Layer） 是IFC 文件存儲中的第二層。其是實(shí)體與實(shí)體之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述的關(guān)鍵。交互層（Shared Layer）是IFC 模型文件存儲的第三層。其是實(shí)現(xiàn)不同的建筑三維設(shè)計(jì)軟件的數(shù)據(jù)交換的關(guān)鍵，相關(guān)數(shù)據(jù)只可被同屬于該層的數(shù)據(jù)引用或是被領(lǐng)域?qū)右茫换硬荒苤苯右煤诵膶雍唾Y源層的相關(guān)數(shù)據(jù)。領(lǐng)域?qū)樱―omainLayer）是IFC 文件存儲中的頂層。其屬于專業(yè)性的數(shù)據(jù)層，具有各個專業(yè)的特征和屬性，如在IFC 手冊中就定義了建筑、電力、基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)、設(shè)備等9 個專業(yè)化的數(shù)據(jù)領(lǐng)域集的數(shù)據(jù)。

4優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)

優(yōu)化IFC 文件的主要目的是減小IFC 文件的大小，因?yàn)樵趯?shí)際的存儲中IFC 文件非常大[5] 。造成該問題的主要原因是重復(fù)的實(shí)體實(shí)例的出現(xiàn)。為了優(yōu)化算法，本文采用幾何對象構(gòu)件化，且相同形狀的幾何對象不做多次拷貝，大模型相同幾何體只做一個加載，只做相同模型構(gòu)件的移動、旋轉(zhuǎn)、縮放。

首先，對任一IFC 文件進(jìn)行IFC 實(shí)體出現(xiàn)頻率分析，并繪制實(shí)體頻率直方圖（圖1）。根據(jù)實(shí)體頻率直方圖，明顯可以看出存在大量的重復(fù)出現(xiàn)的IFC 實(shí)體對象。

為了分析該IFC 文件，可以抽取任一相同實(shí)體，如抽取的實(shí)體為零件加勁板IfcDiscreteAccessory，其除了ID 和位置信息外與其他實(shí)體的屬性都相同（圖2），換言之所有實(shí)體都可以簡化為三個實(shí)體，然后進(jìn)行不同的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，即為另外一個實(shí)體。

根于上述特性，我們可以選用圖3 的拓?fù)渑判颍═opological sort） 根據(jù)節(jié)點(diǎn)的依賴關(guān)系對圖進(jìn)行排序。這表明在圖層次結(jié)構(gòu)中沒有父節(jié)點(diǎn)或父節(jié)點(diǎn)最高的節(jié)點(diǎn)將是已排序列表的第一個節(jié)點(diǎn)。因此，由于一些節(jié)點(diǎn)可以是兄弟節(jié)點(diǎn)，所以同一個圖有幾種可能的拓?fù)渑判?，并且它們在圖中具有相同的層次位置。

對IFC 文件中的實(shí)體實(shí)例進(jìn)行逐行定義（圖4），節(jié)點(diǎn)引用其他節(jié)點(diǎn)，保持“依賴性較低”的實(shí)體排序，以消除重復(fù)的實(shí)體是一個很好的解決方案。因此，最獨(dú)立的實(shí)體被排在第一位，下一個實(shí)例便可以引用它們。

我們參照IFC 文件里的一個實(shí)體之間的引用關(guān)系，文件行中的#1 和#3 的IFCCARTESIANPOINT 的內(nèi)容一致，可以相互替換使用，通過實(shí)例的id 來調(diào)用它們，#1 將被存儲并添加到新文件中。當(dāng)#3 出現(xiàn)時，它將被映射到已經(jīng)注冊的類似實(shí)例，所以是#1。在#4處，使用#3 作為實(shí)例映射中的鍵，該鍵被映射到#1，因此在存儲文件的過程中，就可以減少一個存儲的IFC實(shí)體對象，此方法基于拓?fù)渑判虻倪壿嬏幚?。因此，由于一些?jié)點(diǎn)可以是兄弟節(jié)點(diǎn)，所以同一個圖有幾種可能的拓?fù)漕愋?，并且由于它們在圖中具有相同的層次位置（或程度），因此它們?nèi)匀粚儆谂判虻乃枷搿?/p>

在IfcOpenShell 中，map_value 函數(shù)允許遞歸遍歷實(shí)體實(shí)例的屬性值。它接受一個IFC 實(shí)例的屬性作為輸入：如果屬性是一個列表或元組，那么它將遞歸地調(diào)用自己;如果屬性是python 值，那么它將輸出該值，屬性則引用另一個IFC 實(shí)例。

首先，map_value 函數(shù)可以是一個等價于基本python 類型的IFC 實(shí)例，如IfcBoolean 或IfcInteger。在該情況下，通過重新創(chuàng)建索引為0 的實(shí)體及其值來返回。在其他情況下，當(dāng)屬性是一個IFC 實(shí)例時，map_value 函數(shù)將創(chuàng)建該屬性。但是，map_value 函數(shù)是通過在instance_mapping 映射變量中取其值來創(chuàng)建的，由于實(shí)體已經(jīng)按照拓?fù)渑判蜻M(jìn)行了排序，因此可以肯定引用已經(jīng)注冊。否則，若沒有拓?fù)渑判颍瑢?shí)體將不能確定地注冊。#1 將被存儲并添加到新文件中，#2 相同與其一致。當(dāng)#3 出現(xiàn)時，它將被映射到已經(jīng)注冊的類似實(shí)例，所以是#1。在#4 處，map_value 函數(shù)將使用#3 作為實(shí)例映射中的鍵，該鍵被映射到#1，因此#1 將被添加到新文件中，而不是#3。

按照上述方法處理IFC 文件來對比實(shí)體出現(xiàn)頻率，該IFC 文件過濾了大量的冗余實(shí)體，因此文件存儲體積減小。

5結(jié)論