CN115391610A - 一种bim模型的结构树重构方法 - Google Patents

一种bim模型的结构树重构方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种BIM模型的结构树重构方法，根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计；创建生成建筑BIM模型，并导出IFC物理文件；解析IFC物理文件的语义并根据编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息；根据编码体系和属性信息对建筑构件进行编码；将相应的建筑构件编码标注到创建生成的BIM模型的各分类建筑构件中；将已编码的建筑构件数据储存在数据库中，实现各参与方的数据共享；将编码作为建筑构件的唯一标识符，对建筑构件进行身份识别；解析BIM模型中的编码重构的BIM结构树，实现根据BIM结构树定位聚焦模型构件。本发明提高目标构件身份识别的精确度，解决了BIM模型结构树不规范的问题。

Description

一种BIM模型的结构树重构方法
技术领域
本发明属于BIM模型结构技术领域，尤其涉及一种BIM模型的结构树重构方法。
背景技术
BIM(Building Information Modeling)即建筑信息模型，是被数字化所促进的工具、工作过程和技术，使电脑可直接处理关于一个建筑及其性能、规划、建造及后续运营的文档。应用BIM技术革新传统的平面CAD设计(传统的平立剖视图)，逐渐替代二维平面化的间接方式构图思维，形成“整体—整体”的共享数据库BIM三维信息化模型，利用BIM三维协同平台，实现快速更新模块间协作信息和几何共享图形，集成子模块为工程总模型，为设计团队以及包括建筑运营单位在内的各方建设主体提供协同工作的基础。
现有的BIM模型结构树大多使用效果不佳，不能对信息进行分类和编码使各项信息变得系统化、标准化、规范化，不能进行各参与方可随时查询、利用、更新和完善BIM模型信息，不利于工程管理及决策水平，降低了使用者对BIM模型结构树的体验感。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种BIM模型的结构树重构方法。
本发明提供一种BIM模型的结构树重构方法，包括：
根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计；
创建生成建筑BIM模型，并导出IFC物理文件；
解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息；
根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码；
将相应的建筑构件编码标注到创建生成的BIM模型的各分类建筑构件中；
将已编码的建筑构件数据储存在数据库中，实现各参与方的数据共享；
将编码作为建筑构件的唯一标识符，对建筑构件进行身份识别；
解析BIM模型中的编码重构的BIM结构树，实现根据BIM结构树定位聚焦模型构件。
进一步地，所述根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计，包括：
基于Omniclass分类法建立工程对象分类目录结构树和与工程对象分类目录结构树相对应的分类编码；
楼栋号和楼层号以两位数字形式表示，数值为目标建筑构件所处的楼栋号和楼层号；建筑构件类别以一位大写字母形式表示；建筑构件名称和建筑构件分类以两位数字形式依次进行编码；流水号代表同类构件的序号，采用“-”连接编码体系中的各码段。
进一步地，所述解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息，包括：
在Revit软件中导出BIM模型IFC物理文件，对于楼栋号的信息，在IFC物理文件中的IFCBuilding实例中提取；对于楼层号的信息，在IFC物理文件中的IFCBuildingStorey实例中提取；对于构件类别，根据实体类别IFC Class来辨别其构件类别，获得第三段编码；对于建筑构件的细分，根据属性Name、ObjectType、以及位置和材料属性来获取相应信息。
进一步地，所述根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码，包括：
对随机森林模型进行训练，原始样本集由多种类型的建筑构件数据组成；在开始随机森林模型训练之前，进行数据清洗与预处理，对于数值属性进行数据归一化处理，而对非数值属性则转换为独热编码的形式，预处理则是将数据进行打乱重排；将原始样本集按照8：2的比例分为训练集和测试集；使用Scikit-learn框架中的RandomForestClassifier包和GridSearchCV包对模型进行训练和测试。
进一步地，所述随机森林模型的决策树数量大于等于20，小于等于100；决策树最大深度在大于等于2，小于等于20。
本发明提供一种BIM模型的结构树重构方法，根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计；创建生成建筑BIM模型，并导出IFC物理文件；解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息；根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码；将相应的建筑构件编码标注到创建生成的BIM模型的各分类建筑构件中；将已编码的建筑构件数据储存在数据库中，实现各参与方的数据共享；将编码作为建筑构件的唯一标识符，对建筑构件进行身份识别；解析BIM模型中的编码重构的BIM结构树，实现根据BIM结构树定位聚焦模型构件。本发明将BIM技术与RF机器学习方法相结合，实现建筑构件信息的快速获取，提高目标构件身份识别的精确度。相比于传统的人工编码，减少了人力成本的投入，降低人为因素导致的错误，省时省力。对信息进行分类和编码使各项信息变得系统化、标准化和规范化，可以进行各参与方可随时查询、利用、更新和完善BIM模型信息，有利于工程管理及决策水平，提高了使用者对BIM模型结构树的体验感，解决了BIM模型结构树不规范的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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的附图。
图1为本发明实施例提供的一种BIM模型的结构树重构方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的建筑构件编码结构示意图；
图3为本发明实施例提供的信息自动编码标注体系流程图；
图4为本发明实施例提供的训练机器模型人工分类标注的数据集图；
图5为本发明实施例提供的基于属性集的IFC扩展流程图；
图6为本发明实施例提供的IFC扩展结果图；
图7为本发明实施例提供的扩展编码属性后的IFC物理文件图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例部分提供一种BIM模型的结构树重构方法，包括：
步骤101，根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计。
基于Omniclass分类法建立工程对象分类目录结构树和与工程对象分类目录结构树相对应的分类编码。对梁、板、柱、墙、窗等建筑构件进行编码。如图2所示，采用线分类法进行分类，共包括六个码段，构件编码总体设计中，楼栋号和楼层号以两位数字形式表示，数值为目标建筑构件所处的楼栋号和楼层号。构件类别以一位大写字母形式表示，通常取构件类别的首字母，例如L代表梁，Z代表柱，Q代表墙，B代表板等，若有冲突取第二个首字母。建筑构件名称和构件分类按照表1构件信息分类表以两位数字形式依次进行编码。流水号代表同类构件的序号，通常为两位数字，可根据构件实际数量进行相应扩展。编码体系中各码段由符号“-”连接，如表2展示了构件编码体系示例。
表1构件信息分类表
Figure BDA0003812463800000031
Figure BDA0003812463800000041
表2构件编码体系示例
Figure BDA0003812463800000042
步骤102，创建生成建筑BIM模型，并导出IFC物理文件。
步骤103，解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息。
从IFC物理文件中提取属性信息，再使用机器学习分类器进行分类，最后基于IFC拓展机制完成编码信息存储，本发明的信息自动编码标注体系如图3所示。
在构件自动分类编码之前，有必要先从BIM模型中获取与分类相关的构件属性信息。首先可在Revit软件中导出模型IFC物理文件，对于楼栋号的信息，可以在IFC物理文件中的IFCBuilding实例中提取。对于楼层号的信息，可以在IFC物理文件中的IFCBuildingStorey实例中提取。对于构件类别，可以根据实体类别(IFC Class)如IFCBeam、IFCwall等来辨别其构件类别，获得第三段编码。对于构件的细分，则可根据属性Name、ObjectType、以及位置和材料等属性来进一步获取相应信息。同时，构件的位置和材料属性也是构件分类的重要依据。根据预制构件的不同特征，以墙体构件为例，提取相应的属性，生成特征向量集，用于后续分类。流水号字段根据检索出的构件实例的实例名大小依次编号。
每个构件的属性特征都是通过IFCOpenShell的库来提取的，通过它可以直接、方便地检索IFC实体。然后，将提取的特征以表格的形式呈现出来，用于后续的机器学习分类。
以标准墙构件的自动编码标注过程为例。
首先，在模型中收集墙体实例，并选择了墙实例的Name,ObjectType,Material,MaterialThickness,LoadBearing,External属性以及IFCBuilding实例和IFCBuildingStorey实例的Name属性等特征，使用IfcOpenShell中的库提取每个实例的上述特征，并以Python数据框的形式存储在矩阵中。
用于机器学习的属性矩阵被导出到Excel.XSL格式，并对每个实例进行人工标注如图4所示，根据模型中现有结构类型做了简单的分类且补充了墙体材料信息(在实际工程中也可根据实际项目情况对编码结构在合理性范围内进行一定扩展)。这里在机器学习中的构件分类编码使用Q-AB-XX-YY的格式进行分类和注释。Q代表构件名称为预制墙；A位表示该构件是否承重(0为非承重，1为承重)；B位表示该构件是否在建筑内部(0为内墙，1为外墙)；XX表示其类别，相应的规则是01表示基本墙体，02表示填充墙，03表示女儿墙，04表示装饰性隔墙，05表示幕墙；YY表示墙体材料，相应的规则是01为砌块，02为混凝土，03为铝板，04为波纹板。
步骤104，根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码。
本发明选择随机森林模型进行训练与测试，达到对建筑构件自动分类编码的目的。对随机森林模型进行训练，原始样本集是由多种类型的构件数据组成。在开始随机森林模型训练之前，先进行数据清洗与预处理，对于数值属性进行数据归一化处理，而对非数值属性则转换为独热编码的形式，预处理则是将数据进行打乱重排。将原始样本集按照8：2的比例分为训练集和测试集。使用Scikit-learn框架中的RandomForestClassifier包和GridSearchCV包对模型进行训练和测试。采用网格搜索方法，决策树数量在20到100之间搜索，决策树最大深度在2到20之间搜索，可选地，由69棵最大深度为16的决策树组成的随机森林模型的分类精度达到98.9％。表3显示了RF对墙体构件的分类结果。
表3墙体构件分类结果
编码 精确率 召回率 F1-值 数量
Q-00-01-01 0.98 1.00 0.99 41
Q-00-01-02 0.98 1.00 0.99 53
Q-01-01-02 1.00 1.00 1.00 2
Q-10-01-01 1.00 0.99 0.99 76
Q-10-01-02 1.00 0.99 0.99 82
Q-10-01-04 1.00 1.00 1.00 7
Q-10-02-01 1.00 1.00 1.00 55
Q-10-03-02 1.00 1.00 1.00 12
Q-10-04-01 1.00 1.00 1.00 8
Q-10-05-01 1.00 1.00 1.00 2
经过机器学习将构件分类后，即可获得构件类别、构件名称和构件分类码段的编号，再将楼栋、楼层信息赋予编码，流水号根据检索出的同类构件按顺序依次赋予编号。通过以上流程，即可完成对预制构件的自动分类编码。
步骤105，将相应的建筑构件编码标注到创建生成的BIM模型的各分类建筑构件中。
步骤106，将已编码的建筑构件数据储存在数据库中，实现各参与方的数据共享。
步骤107，将编码作为建筑构件的唯一标识符，对建筑构件进行身份识别。
步骤108，解析BIM模型中的编码重构的BIM结构树，实现根据BIM结构树定位聚焦模型构件。
本发明使用基于属性集的IFC拓展机制，扩展构件编码属性，实现数据存储，基于属性集的IFC扩展流程如图5所示。随机森林模型输出的结果被写入预测的分类中，图6为将扩展后IFC物理文件使用BIMVision软件打开后，属性栏中显示的某块墙板的属性信息，其中包括扩展的编码属性。
如图7所示，#289608相关属性被创建，将#2318与#289607关联起来。其中#289607代表属性集，#2318是一个墙体实例，结果显示扩展的属性集已经与墙体实例#2318关联。这表明基于本发明所描述的属性集扩展的实现是有效的，所产生的IFC物理文件的语义是正确的。
上述步骤可实现建筑构件的信息分类与自动编码，并完成编码数据的存储，项目参与方可将编码信息作为构件唯一标识符，实现规范BIM模型结构树的目标，以及后续的管理应用。
以上结合具体实施方式和范例性实例对本发明进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本发明的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本发明精神和范围的情况下，可以对本发明技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本发明的范围内。本发明的保护范围以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种BIM模型的结构树重构方法，其特征在于，包括：
根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计；
创建生成建筑BIM模型，并导出IFC物理文件；
解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息；
根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码；
将相应的建筑构件编码标注到创建生成的BIM模型的各分类建筑构件中；
将已编码的建筑构件数据储存在数据库中，实现各参与方的数据共享；
将编码作为建筑构件的唯一标识符，对建筑构件进行身份识别；
解析BIM模型中的编码重构的BIM结构树，实现根据BIM结构树定位聚焦模型构件。
2.根据权利要求1所述的BIM模型的结构树重构方法，其特征在于，所述根据逐层划分的分类层级对建筑构件进行分类及编码体系设计，包括：
基于Omniclass分类法建立工程对象分类目录结构树和与工程对象分类目录结构树相对应的分类编码；
楼栋号和楼层号以两位数字形式表示，数值为目标建筑构件所处的楼栋号和楼层号；建筑构件类别以一位大写字母形式表示；建筑构件名称和建筑构件分类以两位数字形式依次进行编码；流水号代表同类构件的序号，采用“-”连接编码体系中的各码段。
3.根据权利要求2所述的BIM模型的结构树重构方法，其特征在于，所述解析所述IFC物理文件的语义并根据所述编码体系，提取各建筑构件相应的IFC实体的属性信息，包括：
在Revit软件中导出BIM模型IFC物理文件，对于楼栋号的信息，在IFC物理文件中的IFCBuilding实例中提取；对于楼层号的信息，在IFC物理文件中的IFCBuildingStorey实例中提取；对于构件类别，根据实体类别IFCClass来辨别其构件类别，获得第三段编码；对于建筑构件的细分，根据属性Name、ObjectType、以及位置和材料属性来获取相应信息。
4.根据权利要求1所述的BIM模型的结构树重构方法，其特征在于，所述根据所述编码体系和所述属性信息对建筑构件进行编码，包括：
对随机森林模型进行训练，原始样本集由多种类型的建筑构件数据组成；在开始随机森林模型训练之前，进行数据清洗与预处理，对于数值属性进行数据归一化处理，而对非数值属性则转换为独热编码的形式，预处理则是将数据进行打乱重排；将原始样本集按照8：2的比例分为训练集和测试集；使用Scikit-learn框架中的RandomForestClassifier包和GridSearchCV包对模型进行训练和测试。
5.根据权利要求1所述的BIM模型的结构树重构方法，其特征在于，所述随机森林模型的决策树数量大于等于20，小于等于100；决策树最大深度在大于等于2，小于等于20。
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