CN107247757B - 基于bim的建设工程文档分类存储与检索方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法及系统，包括BIM数据库建立、BIM构件分类元素(包括空间结构、构件分类体系和WBS)存储、建设工程文档的关联分类元素选择、建设工程文档及其关联分类元素存储、根据建设工程文档与分类元素的关联关系进行建设工程文档模糊检索五个步骤。本发明利用各类建设工程文档与BIM中构件的空间属性、逻辑分类属性和时间属性的关系，实现基于BIM的建设工程文档精确、快速分类，减少了分类工作量；并支持工程管理人员根据所熟知的工作任务、构件类型、空间划分以及文档名称等术语进行建设工程文档的快速检索，可有效地提高工程资料查询和使用的效率。

Description

基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法及系统

技术领域

本发明属于建筑业信息技术领域，特别涉及一种基于建筑信息模型(BIM) 的建设工程文档分类存储与检索方法及系统。

背景技术

建设工程项目周期长、专业性强、建设任务繁杂、项目参与方多，在项目策划、设计、建造和运营过程中会产生海量建设工程文档，包括设计图纸、建造技术方案、设备技术资料、质量验收资料等。建设工程文档是工程建设、管理和后期运维的重要依据，需要经常查询，并最终交付业主、档案馆等。传统的目录式建设工程文档分类管理专注于文档的归档，存在检索不方便，使用困难等问题。

随着建筑信息模型(Building Information Model,BIM)技术的发展和应用，建设工程领域逐渐开始研究基于BIM的建设工程文档分类管理，实现项目参建方的信息共享和协同工作。BIM技术是对建筑全生命周期功能和性能信息的数字化表达，被誉为建筑领域的第二次技术革命。BIM中包含了建筑工程所有建筑构件的几何和非几何信息，是承载建设工程文档信息的最佳载体；构件既是建筑实体的基本组成单元，亦是BIM中最基本元素。

现有基于BIM的建设工程文档管理方法及系统，大多直接将建设工程文档与BIM中构件直接关联，存在以下问题：

目前建设过程管理细度往往达不到构件级别，将建设工程文档资料直接与构件关联，必然存在重复关联、难以更新等问题，从而易导致数据不一致；

建设工程文档一般针对某一区域、某一类型构件，或针对某个设计或建造工序过程，因此直接关联到构件，难以准确描述文档的工程属性，不利于根据专业术语快速检索文档资料；

也有研究通过建设工程文档内容的词频分析，直接用建设工程文档中出现的高频词语与IFC(industry fondation classes)标准中的类型进行匹配，实现文档分类。但是该方法不能根据每个项目实际特点进行文档分类，存在分类细度不够、与工程项目本身关联弱。譬如，超高层建筑竖向楼层划分较多，机场航站楼等大型市政工程横向区域划分较多，从而不利于不同项目的工程人员根据自身熟知的工程术语进行文档检索等，效率低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法及系统，能够解决现有的建设工程文档检索方案检索效率低且不准确的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种BIM的建设工程文档分类存储与检索方法，包括：

步骤1：建立BIM数据库，所述BIM数据库包括空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

步骤2：从建筑信息模型中提取由空间结构元素组成的空间结构、由构件分类条目组成的构件分类体系、由工作任务组成的工作分解结构，并分别存入所述BIM数据库的空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表；

步骤3：上传建设工程文档，从所述提取的空间结构、构件分类体系、工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；

步骤4：将建设工程文档、及所选择的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系分别存入所述BIM数据库的建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

步骤5：输入搜索关键字，通过对关键字与建设工程文档名称、空间结构元素、构件分类条目、工作任务进行匹配，计算与所述关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，作为检索结果，反馈给用户。

进一步的，在上述方法中，所述步骤2包括：

步骤2.1：从建筑信息模型中提取空间结构，存入所述BIM数据库的空间结构表，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状空间结构元素；

步骤2.2：从建筑信息模型中提取构件分类体系名称，存入所述BIM数据库的构件分类体系表，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状构件分类条目；

步骤2.3：从建筑信息模型中提取工作分解结构名称，存入所述BIM数据库的工作分解结构表，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状工作任务。

进一步的，在上述方法中，所述步骤3包括：

步骤3.1：上传建设工程文档；

步骤3.2：从所述提取的空间结构中选择与所述建设工程文档关联的多个空间结构元素；

步骤3.3：从所述提取的构件分类体系中选择与所述建设工程文档关联的多个构件分类条目；

步骤3.4：从所述提取的工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的多个工作任务。

进一步的，在上述方法中，所述步骤4包括：

步骤4.1：将建设工程文档及文档名称存入BIM数据库的建设工程文档表；

步骤4.2：将建设工程文档与选择的空间结构元素的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与空间结构关联表；

步骤4.3：将建设工程文档与选择的构件分类条目的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与构件分类体系关联表；

步骤4.4：将建设工程文档与选择的工作任务的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与工作分解结构关联表。

进一步的，在上述方法中，所述步骤5包括：

步骤5.1：输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字；

步骤5.2：针对每个关键字与建设工程文档名称匹配，获得所有匹配的建设工程文档集合，并计算各建设工程文档的相关度；

步骤5.3：针对每个关键字计算匹配的空间结构元素，获得所有与所述空间结构元素关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

步骤5.4：针对每个关键字计算匹配的构件分类条目，获得所有与所述构件分类条目关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

步骤5.5：针对每个关键字计算匹配的工作任务，获得所有与所述工作任务关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

步骤5.6：汇总计算每个关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度；

步骤5.7：汇总计算与所有关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度，并作为最终的搜索结果；

步骤5.8：将所述相关度降序排序后反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

进一步的，在上述方法中，所述步骤5包括：

步骤5.1：输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k₂,··· ,k_i)；

步骤5.2：针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量 Y_i1；

步骤5.3：针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；

步骤5.4：针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；

步骤5.5：针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；

步骤5.6：计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据Y_i1、Y_i2、Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

步骤5.7：计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；

步骤5.8：将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

根据本发明的另一面，提供一种BIM的建设工程文档分类存储与检索系统，包括：

第一模块：用于建立BIM数据库，所述BIM数据库包括空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第二模块：用于从建筑信息模型中提取由空间结构元素组成的空间结构、由构件分类条目组成的构件分类体系、由工作任务组成的工作分解结构，并分别存入所述BIM数据库的空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表；

第三模块：用于上传建设工程文档，从所述提取的空间结构、构件分类体系、工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；

第四模块：用于将建设工程文档、及所选择的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系分别存入所述BIM数据库的建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第五模块：用于输入搜索关键字，通过对关键字与建设工程文档名称、空间结构元素、构件分类条目、工作任务进行匹配，计算与所述关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，作为检索结果，反馈给用户。

进一步的，在上述系统中，所述第二模块用于：

从建筑信息模型中提取空间结构，存入所述BIM数据库的空间结构表，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状空间结构元素；

从建筑信息模型中提取构件分类体系名称，存入所述BIM数据库的构件分类体系表，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状构件分类条目；

从建筑信息模型中提取工作分解结构名称，存入所述BIM数据库的工作分解结构表，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状工作任务。

进一步的，在上述系统中，所述第三模块用于：

上传建设工程文档；

从所述提取的空间结构中选择与所述建设工程文档关联的多个空间结构元素；

从所述提取的构件分类体系中选择与所述建设工程文档关联的多个构件分类条目；

从所述提取的工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的多个工作任务。

进一步的，在上述系统中，所述第四模块用于：

将建设工程文档及文档名称存入BIM数据库的建设工程文档表；

将建设工程文档与选择的空间结构元素的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与空间结构关联表；

将建设工程文档与选择的构件分类条目的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与构件分类体系关联表；

将建设工程文档与选择的工作任务的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与工作分解结构关联表。

进一步的，在上述系统中，所述第五模块用于：

输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字；

针对每个关键字与建设工程文档名称匹配，获得所有匹配的建设工程文档集合，并计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的空间结构元素，获得所有与所述空间结构元素关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的构件分类条目，获得所有与所述构件分类条目关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的工作任务，获得所有与所述工作任务关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

汇总计算每个关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度；

汇总计算与所有关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度，并作为最终的搜索结果；

将所述相关度降序排序后反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

进一步的，在上述系统中，所述第五模块用于：

输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k₂,··· , k_i)；

针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i1；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与 S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与 T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；

计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据Y_i1、Y_i2、 Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；

将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

(1)本发明一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法及系统，利用各类建设工程文档与BIM中构件的空间属性、逻辑分类属性和时间属性的关系，充分考虑了建设过程中各类建设工程文档的特点，根据构件的空间结构、分类体系和建设过程进行分类存储，既达到精准分类目的，也减少了分类工作量。

(2)本发明一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法及系统，切合实际建设工程需求，支持工程管理人员根据所熟知的工作任务名称、构件分类条目名称、空间结构元素名称和建设工程文档名称进行建设工程文档的快速检索，可有效地提高工程资料查询和使用的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例的基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法的流程图；

图2为本发明实施例所述BIM数据库的结构示意图；

图3为本发明实施例所述建设工程文档与BIM的关联关系示意图；

图4为本发明实施例所述建设工程文档检索流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

下面将结合附图对发明进行进一步的详细说明，，如附图1所示为本发明实施例所述基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法流程图，附图2所示为本发明实施例所述数据库的结构示意图，附图3所示为本发明实施例所述建设工程文档与BIM的关联关系示意图，附图4所示为本发明实施例所述建设工程文档检索流程图。

如附图1～4所示，准备好所需的建设工程文档后，该方法实现的总流程为：步骤1：建立BIM数据库；步骤2：从BIM中提取空间结构、构件分类体系、WBS，并存入BIM数据库；步骤3：上传建设工程文档，选择与该建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；步骤4：将步骤3中所选的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与建设工程文档的关联关系存入 BIM数据库；步骤5：输入搜索关键字，根据文档及其关联的空间结构、构件分类体系、WBS信息计算与关键字匹配的建设工程文档，并按相关度排序，作为检索结果反馈给用户。

所述空间结构，是对BIM构件按照单位工程、楼层划分、区域划分等空间类型分类的结果。本实施例所述单位工程，是指具备独立施工条件并能形成独立使用功能的建筑物或构筑物，比如一栋商务楼、一个航站楼、一个医院建筑都是本实施例所述的单位工程范围。一个工程可能分为多个单位工程。本实施例所述楼层划分，可以按照建筑物单个层数划分，亦可按照地下、地上、屋顶划分。本实施例所述区域划分，包含对施工现场或建筑楼层等区域的划分，例如对施工现场按照功能划分为施工作业区、辅助作业区、材料堆放区和办公生活区，或者对某楼层划分为A、B、C、D、E区域。

所述构件分类体系，是对BIM构件按照专业、系统和构件类型等构件分类体系分类的结果。本实施例所述对BIM构件按照专业分类，是指结合实际建设工程需求按照混凝土结构、钢结构、砌体结构、机电安装、电梯、弱电、基坑工程、装饰装修、幕墙、桩基等建设工程专业划分构件。本实施例所述对BIM 构件按照系统分类，是指满足建设工程特定功能的设施或设备，例如，按空调机组系统、新风机组系统、送风系统、排水系统、电梯系统、照明系统、冷热源系统等建筑设备系统类型划分构件。本实施例所述对BIM构件按照构件类型分类，可依据当前主流BIM建模软件，按照墙体、门、窗、柱、梁、楼板、楼梯、屋顶等划分构件类型。

所述工作分解结构(WBS)，是对BIM构件按照工程建造任务从粗到细分解的结果。本实施例所述WBS，是把整体项目的各个单项工作任务按照整体到局部，从前到后用树状结构图直观显示，例如：主塔楼施工任务下包含基坑维护施工子任务，而基坑围护施工下包含钢筋笼吊装子任务。

步骤1：建立BIM数据库，如附图2所示，BIM数据库关系表包括空间结构表、构件分类体系表、WBS表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与WBS关联表；

步骤1所述的空间结构表，是空间结构数据的集合，用来代表和存储BIM 构件按照单位工程、楼层划分和区域划分结果的数据表；

步骤1所述的构件分类体系表，是构件分类体系的集合，用来代表和存储 BIM构件按照专业、系统和构件类型分类结果的数据表；

步骤1所述的WBS表，是工作任务分解的集合，用来代表和存储BIM构件按照建造任务从粗到细分解结果的数据表；

步骤1所述的建设工程文档表，是建设工程文档的集合，用来代表和存储建设工程文档的数据表，包括图纸、方案、验收质量资料等；

步骤1所述的建设工程文档与空间结构关联表，是建设工程文档与空间结构元素关联的集合，用来代表和存储建设工程文档与空间结构之间关联关系的数据表；

步骤1所述的建设工程文档与构件分类体系关联表，是建设工程文档与构件分类条目关联的集合，用来代表和存储建设工程文档与构件分类体系之间关联关系的数据表；

步骤1所述的建设工程文档与WBS关联表，是建设工程文档与WBS中工作任务关联的集合，用来代表和存储建设工程文档与WBS之间关联关系的数据表；

本发明各实施例所提的数据库，由各自独立的数据表通过建立关联联系起来，成为可以交叉查阅、一目了然的数据库。为减少数据输入错误，各数据表的设计按照空间结构、构件分类体系、WBS、建设工程文档、建设工程文档与空间结构关联、建设工程文档与分类体系关联、建设工程文档与WBS关联进行分类，同时对数据表进行规范化设计以确保数据表结构设计合理，消除数据表中存在的冗余，保证一个数据表围绕着一个主题，使数据表容易维护；

步骤2：从BIM中提取空间结构、构件分类体系、WBS，并存入BIM数据库；

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：从BIM中提取空间结构，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状结构，存入BIM数据库的空间结构表。如图3所示，本实施例从BIM中提取单位工程“主塔楼”，楼层“地下三层”，及区域“地下三层A区”，以及三者之间的包含关系，形成树状结构；

步骤2.2：从BIM中提取构件分类体系，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状结构，存入BIM数据库的分类体系表。如附图3所示，本实施例从BIM中提取“土建”专业，“基坑围护”系统，“地下连续墙”构件类型，以及三者之间的包含关系，形成树状结构；

步骤2.3：从BIM中提取工作分解结构(WBS)，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状结构，存入BIM数据库的WBS表。本实施例从BIM中提取整体工作任务“主塔楼施工”，子工作任务“基坑围护施工”，子任务的子任务“钢筋笼吊装”，以及三者之间的包含关系，形成树状结构；

步骤3：上传建设工程文档，选择与该建设工程文档关联的空间结构、构件分类体系和WBS；

所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1：上传建设工程文档，如附图3所示，本实施例所上传的建设工程文档为PDF格式的《地墙钢筋笼吊装专项方案》；

步骤3.2：从空间结构中选择需要关联的若干构件空间结构元素，如附图3 所示，本实施例将选择的“地下三层”空间结构元素与《地墙钢筋笼吊装专项方案》关联；

步骤3.3：从构件分类体系中选择需要关联的若干构件分类条目，如附图3 所示，本实施例将选择的“地下连续墙”构件类型与《地墙钢筋笼吊装专项方案》与关联；

步骤3.4：从WBS中选择需要关联的若干工作任务，如附图3所示，本实施例将选择的“钢筋笼吊装”工作任务与《地墙钢筋笼吊装专项方案》关联；

步骤4：将步骤3中所选的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系存入BIM数据库；

所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：将建设工程文档及文档名称信息存入建设工程文档表，本实施例将《地墙钢筋笼吊装专项方案》文档内容、文档编码及文档名称“地墙钢筋笼吊装专项方案”存入建设工程文档表；

步骤4.2：将建设工程文档与选中构件空间元素的关联关系存入建设工程文档与空间结构关联表，本实施例将《地墙钢筋笼吊装专项方案》文档编码与“地下三层”空间结构元素编码存入建设工程文档与空间结构关联表；

步骤4.3：将建设工程文档与选中构件分类条目的关联关系存入建设工程文档与构件分类体系关联表，本实施例将《地墙钢筋笼吊装专项方案》文档编码与“地下连续墙”构件分类条目编码存入建设工程文档与构件分类体系关联表；

步骤4.4：将建设工程文档与选中工作任务的关联关系存入建设工程文档与 WBS关联表，本实施例将《地墙钢筋笼吊装专项方案》文档编码与“钢筋笼吊装”工作任务编码存入建设工程文档与WBS关联表；

步骤5：输入搜索关键字，通过匹配搜索关键字与建设工程文档名称、空间结构名称、构件分类体系名称、工作任务名称等，计算与关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，反馈给用户；

如图4所示，所述步骤5包括以下步骤：

步骤5.1：输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k₂,··· ,k_i)；如图3所示，输入关键字“地下连续墙施工”，分解为“地下”，“连续墙”和“施工”；

步骤5.2：针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i1；

步骤5.3：针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；譬如，根据关键字“地下”可匹配到空间结构元素“地下三层”，从而检索到“地下三层”关联的文档《地墙钢筋笼吊装专项方案》；

步骤5.4：针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；譬如，根据关键字“连续墙”可匹配到构件分类条目“地下连续墙”，从而检索到“地下连续墙”关联的文档《地墙钢筋笼吊装专项方案》；

步骤5.5：针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；譬如，根据关键字“施工”可匹配到工作任务“基坑维护施工”，从而检索到“基坑维护施工”子任务“钢筋笼吊装”关联的文档《地墙钢筋笼吊装专项方案》；

步骤5.6：计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据 Y_i1、Y_i2、Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

步骤5.7：计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；本实施例中，文档《地墙钢筋笼吊装专项方案》从多个关键字均检索到，并根据不同角度检索出现的频率，赋予较高的相关度，排序靠前；

步骤5.8：将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。本实施例中，用户输入“地下连续墙施工”，虽然文档名称中并未出现所有关键字，但可根据文档与BIM的关系，检索出文档《地墙钢筋笼吊装专项方案》，并作为排序靠前的文档推荐给用户。

根据本发明的另一面，提供一种BIM的建设工程文档分类存储与模糊检索系统，包括：

第一模块：用于建立BIM数据库，所述BIM数据库包括空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第二模块：用于从建筑信息模型中提取由空间结构元素组成的空间结构、由构件分类条目组成的构件分类体系、由工作任务组成的工作分解结构，并分别存入所述BIM数据库的空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表；

第三模块：用于上传建设工程文档，从所述提取的空间结构、构件分类体系、工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；

第四模块：用于将建设工程文档、及所选择的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系分别存入所述BIM数据库的建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第五模块：用于输入搜索关键字，通过对关键字与建设工程文档名称、空间结构元素、构件分类条目、工作任务进行匹配，计算与所述关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，作为检索结果，反馈给用户。

进一步的，在上述系统中，所述第二模块用于：

从建筑信息模型中提取空间结构，存入所述BIM数据库的空间结构表，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状空间结构元素；

从建筑信息模型中提取构件分类体系名称，存入所述BIM数据库的构件分类体系表，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状构件分类条目；

从建筑信息模型中提取工作分解结构名称，存入所述BIM数据库的工作分解结构表，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状工作任务。

进一步的，在上述系统中，所述第三模块用于：

上传建设工程文档；

从所述提取的空间结构中选择与所述建设工程文档关联的多个空间结构元素；

从所述提取的构件分类体系中选择与所述建设工程文档关联的多个构件分类条目；

从所述提取的工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的多个工作任务。

进一步的，在上述系统中，所述第四模块用于：

将建设工程文档及文档名称存入BIM数据库的建设工程文档表；

将建设工程文档与选择的空间结构元素的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与空间结构关联表；

将建设工程文档与选择的构件分类条目的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与构件分类体系关联表；

将建设工程文档与选择的工作任务的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与工作分解结构关联表。

进一步的，在上述系统中，所述第五模块用于：

输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字；

针对每个关键字与建设工程文档名称匹配，获得所有匹配的建设工程文档集合，并计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的空间结构元素，获得所有与所述空间结构元素关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的构件分类条目，获得所有与所述构件分类条目关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

针对每个关键字计算匹配的工作任务，获得所有与所述工作任务关联的建设工程文档集合，计算各建设工程文档的相关度；

汇总计算每个关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度；

汇总计算与所有关键字相关的建设工程文档集合及各建设工程文档的相关度，并作为最终的搜索结果；

将所述相关度降序排序后反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

进一步的，在上述系统中，所述第五模块用于：

输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k₂,··· , k_i)；

针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i1；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与 S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与 T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；

计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据Y_i1、Y_i2、 Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；

将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (2)

1.一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索方法，其特征在于，包括：

步骤1：建立BIM数据库，所述BIM数据库包括空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

步骤2：从建筑信息模型中提取由空间结构元素组成的空间结构、由构件分类条目组成的构件分类体系、由工作任务组成的工作分解结构，并分别存入所述BIM数据库的空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表；

步骤3：上传建设工程文档，从所述提取的空间结构、构件分类体系、工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；

步骤4：将建设工程文档、及所选择的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系分别存入所述BIM数据库的建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

步骤5：输入搜索关键字，通过对关键字与建设工程文档名称、空间结构元素、构件分类条目、工作任务进行匹配，计算与所述关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，作为检索结果，反馈给用户；

其中，所述步骤2包括：

步骤2.1：从建筑信息模型中提取空间结构，存入所述BIM数据库的空间结构表，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状空间结构元素；

步骤2.2：从建筑信息模型中提取构件分类体系名称，存入所述BIM数据库的构件分类体系表，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状构件分类条目；

步骤2.3：从建筑信息模型中提取工作分解结构名称，存入所述BIM数据库的工作分解结构表，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状工作任务；

所述步骤3包括：

步骤3.1：上传建设工程文档；

步骤3.2：从所述提取的空间结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素；

步骤3.3：从所述提取的构件分类体系中选择与所述建设工程文档关联的构件分类条目；

步骤3.4：从所述提取的工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的工作任务；

所述步骤4包括：

步骤4.1：将建设工程文档及文档名称存入BIM数据库的建设工程文档表；

步骤4.2：将建设工程文档与选择的空间结构元素的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与空间结构关联表；

步骤4.3：将建设工程文档与选择的构件分类条目的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与构件分类体系关联表；

步骤4.4：将建设工程文档与选择的工作任务的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与工作分解结构关联表；

所述步骤5包括：

步骤5.1：输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k_2,···,k_i)；

步骤5.2：针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i1；

步骤5.3：针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；

步骤5.4：针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；

步骤5.5：针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；

步骤5.6：计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据Y_i1、Y_i2、Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

步骤5.7：计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；

步骤5.8：将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

2.一种基于BIM的建设工程文档分类存储与检索系统，其特征在于，包括：

第一模块：用于建立BIM数据库，所述BIM数据库包括空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表、建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第二模块：用于从建筑信息模型中提取由空间结构元素组成的空间结构、由构件分类条目组成的构件分类体系、由工作任务组成的工作分解结构，并分别存入所述BIM数据库的空间结构表、构件分类体系表、工作分解结构表；

第三模块：用于上传建设工程文档，从所述提取的空间结构、构件分类体系、工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的空间结构元素、构件分类条目和工作任务；

第四模块：用于将建设工程文档、及所选择的空间结构元素、构件分类条目、工作任务与所选建设工程文档的关联关系分别存入所述BIM数据库的建设工程文档表、建设工程文档与空间结构关联表、建设工程文档与构件分类体系关联表、建设工程文档与工作分解结构关联表；

第五模块：用于输入搜索关键字，通过对关键字与建设工程文档名称、空间结构元素、构件分类条目、工作任务进行匹配，计算与所述关键字相关的建设工程文档及其相关度，并按相关度排序，作为检索结果，反馈给用户；

所述第二模块用于：

从建筑信息模型中提取空间结构，存入所述BIM数据库的空间结构表，所述空间结构包括单位工程、楼层划分、区域划分三层的树状空间结构元素；

从建筑信息模型中提取构件分类体系名称，存入所述BIM数据库的构件分类体系表，所述构件分类体系包括专业、系统和构件类型三层的树状构件分类条目；

从建筑信息模型中提取工作分解结构名称，存入所述BIM数据库的工作分解结构表，所述工作分解结构包括将工程建造任务进行从粗到细分解的树状工作任务；

所述第三模块用于：

上传建设工程文档；

从所述提取的空间结构中选择与所述建设工程文档关联的多个空间结构元素；

从所述提取的构件分类体系中选择与所述建设工程文档关联的多个构件分类条目；

从所述提取的工作分解结构中选择与所述建设工程文档关联的多个工作任务；

所述第四模块用于：

将建设工程文档及文档名称存入BIM数据库的建设工程文档表；

将建设工程文档与选择的空间结构元素的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与空间结构关联表；

将建设工程文档与选择的构件分类条目的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与构件分类体系关联表；

将建设工程文档与选择的工作任务的关联关系存入BIM数据库的建设工程文档与工作分解结构关联表；

所述第五模块用于：

输入搜索文字，将所述搜索文字分解为多个关键字(k₁,k_2,···,k_i)；

针对每个关键字k_i与BIM数据库中所存储的建设工程文档名称匹配，获得相关的建设工程文档集合A_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i1；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的空间结构表中所存储的空间结构元素匹配，获得相关的空间结构集合S_i，根据建设工程文档与空间结构关联表计算与S_i中所有空间结构元素关联的建设工程文档集合B_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i2；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的构件分类体系表中所存储的构件分类条目匹配，获得相关的构件分类体系集合F_i，根据建设工程文档与构件分类体系关联表计算与F_i中所有构件分类条目关联的建设工程文档集合C_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i3；

针对每个关键字k_i与BIM数据库的工作分解结构表中所存储的工作任务匹配，获得相关的任务集合T_i，根据建设工程文档与工作分解结构关联表计算与T_i中工作任务关联的建设工程文档集合D_i，计算各个建设工程文档的相关度向量Y_i4；

计算每个关键字k_i关联的建设工程文档集合G_i＝A_iUB_iUC_iUD_i，根据Y_i1、Y_i2、Y_i3、Y_i4计算G_i中各个建设工程文档的相关度向量Y_i5；

计算最终的结果集合G，G等于所有G_i的交集，根据Y_i5计算G中各个建设工程文档的相关度向量Y；

将G中建设工程文档根据Y中相关度进行降序排列，反馈给用户，作为建设工程文档的检索结果。

Images