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基于工业基础分类的协同工作子模型抽取研究

桂宁 王楚涵 董彦松 宋瑾玉 裘智峰

桂宁, 王楚涵, 董彦松, 宋瑾玉, 裘智峰. 基于工业基础分类的协同工作子模型抽取研究[J]. 工业建筑, 2016, 46(8): 176-181. doi: 10.13204/j.gyjz201608037
引用本文: 桂宁, 王楚涵, 董彦松, 宋瑾玉, 裘智峰. 基于工业基础分类的协同工作子模型抽取研究[J]. 工业建筑, 2016, 46(8): 176-181. doi: 10.13204/j.gyjz201608037

基于工业基础分类的协同工作子模型抽取研究

doi: 10.13204/j.gyjz201608037
  • 摘要: 为支持BIM(Building Information Modeling)不同项目参与方按需求高效地获取定制信息,提出一种基于IFC(Industry Foundation Class)属性抽取的子模型生成方式。通过分析IFC分类、IFC实体关联机制,根据领域模型信息需求对IFC模型中的数据实现基于属性的自动抽取,去除与需求数据无关的IFC标准、定义及引用关系,提高子模型数据价值密度,简化模型处理复杂度,生成更适应高密度数据交互模式的协同工作的BIM子模型。最后,在开源平台BIMserver上实现并验证了本方法的正确性和可行性。试验证明,抽取的子模型与IFC完备子模型相比在数据量、数据访问时间、内存资源占用和网络传输速度上有着明显优势。
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  • 刊出日期:  2016-08-31

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