[發明專利]一種基于IFC實體數據抽取的子模型生成方法有效
| 申請號: | 201610080360.6 | 申請日: | 2016-02-04 |
| 公開(公告)號: | CN105787156B | 公開(公告)日: | 2018-07-24 |
| 發明(設計)人: | 桂寧;王楚涵;劉強 | 申請(專利權)人: | 嘉興國電通新能源科技有限公司;浙江理工大學;劉強 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;G06F17/30 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 劉靜靜 |
| 地址: | 314400 浙江省嘉興市秀*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 ifc 實體 數據 抽取 模型 生成 方法 | ||
本發明屬于建筑業信息技術領域,公開了一種基于IFC模型實體數據抽取的子模型生成方法,包括:讀取基于IFC標準的數據源,從中獲取目標實體的候選集合;輸入模型需求,通過IFD標準或基于自然語言描述的IFC實體數據字典,將需求轉化成子模型抽取的約束條件;基于約束條件,從候選集合中抽取目標實體的屬性值;基于用戶需求將抽取的結果重組成用戶需要的數據結構,即BIM子模型。本發明能夠有效支持對IFC模型的子模型抽取,支持生成不依賴IFC標準、具備多種表現形式的BIM子模型,為建筑全生命周期高密度數據交互、數據傳輸、協同工作提供了技術支持和模型基礎。
技術領域
本發明涉及建筑業信息技術領域,具體涉及一種基于IFC實體數據抽取的子模型生成方法。
背景技術
建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)是一種以建筑工程項目的相關信息數據作為模型的基礎,通過數字信息仿真技術模擬建筑物所具有的真實信息的數字化模型。BIM能夠將建筑生命周期不同階段的資源、數據相互關聯,被建設過程中不同參與方共同使用,BIM技術能夠實現信息交付和共享,有效提升建筑業的施工、設計、運維等各個階段的實施效率。
工業基礎分類(Industry Foundation Classes,IFC)是由國際協作聯盟(International Alliance for Interoperability,IAI,現名為Building SMART)發表的一個公開的、結構化的BIM信息交換格式,定義了項目整個生命周期中建筑數據的表示和交換標準。IFC標準提供了建筑產品大部分模型的定義和描述,采用EXPRESS語言進行建筑產品模型的定義。在最新的IFC標準IFC4中包括了共計766個實體(Entity)、59個選擇類型、126個定義類型、408個預定義屬性、206個枚舉類型。其中,實體是描述建筑信息的載體,分為結構、HVAC、建筑、電氣、施工控制、施工管理、設施管理等9個領域。
完整BIM項目整個生命周期涉及多個階段和不同領域參與方,對于項目的特定階段和需求方而言,其需求涉及的往往只是BIM中某一部分或由幾部分組成的相關信息,因此,需要對完整的BIM模型進行有目的的切割,生成領域相關的BIM子模型,使其更適應BIM多參與方、多階段協同工作模式的大環境。
關于BIM子模型的研究在國內外已經有了初步的探討,張建平、余芳強、張洋等在標題為“基于IFC標準的建筑信息模型數據集成與交換引擎裝置和方法”的專利文獻(授權公告號:CN 102609417B)中公開了一種基于IFC標準的建筑信息模型數據集成與交換引擎裝置和方法,以基于IFC標準建立的BIM數據庫為基礎,實現了IFC模型解析、非IFC格式建筑信息轉化、BIM子模型抽取與集成等功能模塊。
林嘉瑞、胡振中等在標題為“A natural-language-based approach tointelligent data retrieval and representation for cloud BIM”(Computer-AidedCivil and Infrastructure Engineerin,2015:1-16)的文章中構建了自然語言描述的BIM子模型數據檢索和表達方式,建立了IFC跨領域數據交付過程中領域知識與IFC實體的映射關系,解決子模型生成過程中領域數據丟失的問題。
金淑姬、姜周錫等在標題為“提供建筑信息模型數據文件內所包含的數據的方法”的專利文獻(申請公開號為:CN 103257984A)中公開了一種使用服務器提供建筑信息模型數據文件內所包含的數據的方法,將BIM文件所包含的數據以實體方式抽取。
上述的研究,主要建立在IFC相關標準及定義或IFC實體的基礎上,BIM子模型應用中多使用基于IFC完備子模型的數據交付形式完整的抽取建筑實體的IFC描述。事實上,IFC作為BIM數據文件在信息交付和共享時,在獲取子模型之后,仍然需要使用IFC對應的解析引擎后方可獲得真正需要的數據。使用完整的IFC模型作為子模型交付方式存在以下缺點和不足:
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