基于CATIA V6的BIM模型輕量化轉換方法與實現

韓 婭 娜,栗 煜,韓 江 濤,陳 明 武

(中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司,陜西 西安 710065)

0 引 言

隨著數字技術的不斷變革,“數字中國”戰略不斷推進,建筑行業借助BIM(Building Information Modeling)技術,對建筑實體進行數字化建模,實現建筑產品的“數字孿生”[1]。BIM概念最初由Chuck在1975年提出,直到2004年BIM技術才在國內逐步發展[2]。該技術的發展服務于建筑工程的規劃、設計、施工、運維等全生命周期的協同管理[3-4],實現了工程各階段的數據互通共享[5]。

目前CATIA V6已經水利水電、土木建筑等領域得到了廣泛應用[6]。由于工程體量的增大,模型同時具有結構復雜、數據體量大、精細化程度高、構件數量多等特點[7],導致BIM模型在工程應用中出現加載速度慢、渲染效果不佳、用戶交互體驗差等問題,難以滿足實際項目需求[8]。因此如何實現模型的輕量化,提升模型的加載顯示速率,是當前BIM研究工作的重中之重[9]。

目前已有眾多學者針對BIM輕量化技術展開研究。Rong等[10]利用BIMFACE二次開發接口,建設石川河大橋BIM平臺,實現了橋梁模型的輕量化展示應用。孫源等[11]通過自研BIM仿真平臺,從文件格式優化、輕量化數據結構設計、幾何簡化算法和渲染優化算法等方面搭建BIM輕量化體系,使用PagedLOD等技術實現了大體量BIM模型加載和顯示。陳科等[12]設計了一種針對BIM模型幾何特征簡化的方法,通過對三角面片和邊界的簡化,在保留模型原有幾何特征的基礎上實現了模型輕量化。佘宇深[13]在Revit軟件中對族進行分析,構建出一套合理的基于Revit橋梁設計的參數化方法,從而實現BIM模型的輕量優化。徐雷[14]提出OSMC算法,該算法基于八叉樹的結構組織體元,實現模型局部三角面片的削減,達到輕量化的目的。李文博等[15]采用CATIA 二次開發技術,開發出針對CATIA V5的BIM模型輕量化工具,可以對BIM模型中的零件進行批量處理,但是只能保留部分屬性信息。安俊霖等[16]利用CATIA的模塊分析工具對輕型貨車驅動橋殼的幾何模型進行分析,設計出橋殼的輕量化方法,減少橋殼的重量和用料量。陳前等[17]采用三角網格存儲、Zstd壓縮算法進行輕量化處理,優化模型數據存儲。

但以上文獻都沒有針對CATIA V6模型進行輕量化轉換的研究,使得V6模型在工程全生命周期中的應用仍不是非常廣泛[18]。因此本文提出了一種基于CATIA V6的BIM模型輕量化轉換方法。首先定義了一種“參考-實例”的輕量化數據存儲結構,以減少重復數據;其次通過CATIA V6的CAA二次開發組件遍歷模型結構樹,完整獲取并離散幾何、屬性等信息;將提取的數據存儲至自定義的數據存儲結構中,實現模型的輕量化;同時通過暴露轉換中的配置項,實現對位移矩陣、轉換精度、幾何顆粒度等參數的靈活配置。應用結果證明,該方法在保證模型數據完整性的前提下,能大大提高模型的輕量化程度,實現BIM模型在工程中的便捷應用。

1 總體設計方案

根據CATIA V6模型的特點,通過遍歷模型結構樹,提取零件參考節點的幾何信息(點、線、面、體)和非幾何信息(顏色、材質、屬性、參數);提取零件實例節點與參考節點的相對位置坐標信息,也就是實例與參考之間的“參考-實例”引用關系。最終按照自定義輕量化格式重組形成輕量化文件。輕量化轉換的技術路線如圖1所示。

圖1 輕量化轉換技術路線Fig.1 Lightweight conversion technology roadmap

將原始數據模型中待提取的信息分為模型組織結構和模型信息。模型信息包含幾何信息和非幾何信息。其中,幾何信息從模型根節點開始遍歷所有節點,獲取模型節點的幾何特征,進行離散化處理,得到三角面片的數學模型。同時提取每個節點的非幾何信息,主要包括顏色、材質等繪制屬性信息,設計屬性和設計參數等模型屬性信息。將各類信息按照自定義的輕量化格式進行數據重組。對于多實例的情況,為了避免重復數據產生,按照“參考-實例”邏輯結構對模型組織結構進行優化,最終生成輕量化的結果文件,得到輕量化模型。

2 關鍵技術

本文首先通過定義“參考-實例”輕量化模型數據結構,以減少重復數據,壓縮模型體量;其次對BIM模型的結構、幾何、屬性等信息進行解析、離散和提取,得到輕量化的模型數據;最后將提取的數據存儲至自定義的數據存儲結構中,實現V6模型的輕量化。下文將對以上關鍵技術進行詳細闡述。

2.1 輕量化模型數據結構定義

本文定義的輕量化模型數據格式,包含結構數據、幾何數據、屬性數據3部分,具體的數據組成如圖2所示。

圖2 輕量化模型數據組成Fig.2 Data composition of lightweight model

其中,結構數據表達模型的組織結構使用段結構(segment)表述。幾何數據表達模型的模型數據,包含面結構(Shell)、多線段(Polyline)和三角面片(Triangle Shell)等幾何信息。屬性數據分為繪制屬性和模型屬性,繪制屬性表達繪制時屬性設置,主要包含模型的顏色(Color)、可見性(Visibility)、紋理、材質(Texture)、貼圖和透明度(Alpha)等繪制信息;模型屬性主要表達模型節點的數據屬性(Properties),如設計屬性、設計參數等。

針對CATIA V6模型多實例、重復數據的特點,設計了“參考-實例”邏輯存儲結構。對于模型中的多份相同數據,只保留一份模型數據作為模板,其他數據作為實例對模板進行引用。具體的“參考-實例”存儲結構如圖3所示。參考模板記錄參考的幾何特征;樣式模板記錄參考的繪制屬性;模板引用關系用來表達模型實例與參考模板之間的引用關系和相對位置關系,樣式引用關系用來表達模型實例與樣式模板之間的引用關系;實例屬性用來對實例添加自身的屬性數據,保證模型屬性信息的完整性。該“參考-實例”存儲結構可以使輕量化后的數據量大大降低。

圖3 “參考-實例”存儲結構Fig.3 Storage structure of "reference-example" logic

2.2 模型解析與提取方法

模型解析的主要內容是對原始模型的結構信息、幾何信息和屬性信息分別進行解析與提取。遍歷模型結構樹,獲取原始模型的結構信息;通過幾何特征離散方法,得到離散的三角面片數據,獲取原始模型的幾何信息;通過二次開發接口獲取繪制屬性、模型屬性等數據,從而得到原始模型的屬性信息。

2.2.1幾何特征離散方法

模型幾何離散過程為:模型拓撲結構→幾何離散處理→離散化數據組織與表達。

幾何離散處理的主要對象包括零件模型中的幾何體、曲面、平面、邊線、曲線。其中對于曲面、平面、幾何體表面的離散化,得到三角面片信息TrangleShell;對曲線和幾何體邊界離散化后得到線段信息Bar;線段的端點會包含離散化后的點信息Points。本文的輕量化方法通過設置距離參數Sag,長度參數Step和角度參數Angle對離散精度進行控制,如圖4所示。

圖4 離散精度參數劃分Fig.4 Partitioning of discrete precision parameter

其中Sag表示經過離散化后的線段到原始模型的最大距離Dismax,距離越遠,模型精度越低;Angle表示經過離散化后,每條線端切線的最大夾角度數Angmax,角度越大,對應的精度越低;Step表示曲線、邊界線經過離散化后的線段的最大長度Legmax,長度越長精度越低。

通過CATIA V6離散器對模型幾何數據進行離散,Sag和Angle共同控制曲面、平面、幾何體表面的離散過程,通過Dismax和Angmax共同調節精確度;Step控制曲線和幾何體邊界的離散過程,通過Legmax調節精度。

對于模型的不同拓撲結構,經CATIA V6離散器離散過后將得到不同的數據類型,相應的數據組織與存儲方式也不同。曲線和幾何體邊界線離散后的數據存儲為連續的點集Points,即為Points(p0,p1,p2,…,pn),其中相鄰點表示為一個線段信息Bar。曲面、平面和幾何體表面離散后通過不同形式的三角面片進行存儲,圖5所示為4種不同形式的三角面片表達。

圖5 不同的三角面片組織形式Fig.5 Different trangle organization structure

圖5(a)為單獨三角面片,是由3個頂點數據構成的獨立三角面片,表示為Trangles(v1,v2,v3);圖5(b)為扇形三角面片組,表示為Fans(v0,v1,v2,…,vn),其中v0為扇形三角面片組的中心點,v1～vn中任意相鄰的兩點和V0構成一個三角面片;圖5(c)為條帶狀三角面片組,表示為Strips(v1,v2,…,vn),其中任意連續的三個點構成一個三角面片;圖5(d)為多邊形三角面片組,表示為Polygans(v1,v2,v3,v4),主要用于表示一些三維空間中結構特殊,無法通過上述存儲結構表達的三角面片信息。

通過對原始模型幾何數據離散,得到Points、Trangles、Fans、Strips和Polygans 5種形式的輕量化數據結構,用于輕量模型幾何信息的存儲。

2.2.2非幾何信息提取方法

非幾何信息包含繪制屬性和模型屬性。繪制屬性主要有模型的顏色、透明度、紋理、材質、貼圖等繪制信息;模型屬性主要有模型節點的右鍵屬性、設計屬性、設計參數等信息。

繪制屬性的提取。在CATIA V6中,材質的類型分為Core材質和覆蓋材質,并有獨立存儲的材質庫,通過建立引用關系添加材質。因此在繪制屬性提取過程中,首先獲取幾何特征的顏色和透明度,其次獲取幾何特征所添加的Core材質和覆蓋材質,最后提取Core材質和覆蓋材質中外觀域對應的貼圖、UV、比例等數據,從而實現對繪制信息的提取。

模型屬性的提取。設計屬性可以直接通過屬性接口讀取模型節點的參考屬性或實例屬性來獲取。設計參數記錄在參考中,主要表現形式為模型結構樹上的參數集,或為幾何圖形集下的參數,一般通過參數接口讀取對應節點的參數組(參數)。

2.3 輕量化數據存儲方法

完成模型結構、幾何、屬性等數據提取后,將這些模型數據存入對應的輕量化數據存儲結構中。為了進一步壓縮數據體量,按照2.1節所述的“參考-實例”的數據存儲方法,建立引用關系,得到最終的輕量化文件。

為了提高輕量化轉換的靈活性,在輕量數據轉換存儲過程中對外暴露了配置參數,分別為坐標轉換矩陣、導出精度和最小構件單元等。坐標轉換矩陣表示模型的整體位移矩陣;導出精度代表幾何離散化時的控制精度;最小構件單元,即一個獨立幾何單元的大小,可以配置為CATIA 模型中的零件part或幾何體body。圖6所示為輕量化數據存儲方法的具體流程。

圖6 輕量化數據存儲流程Fig.6 Flow chart of lightweight data storage

(1) 獲取轉換配置參數,包括坐標轉換矩陣Matrix、導出精度和最小構件單元。

(2) 判斷當前模型節點是否為根節點,若是根節點,執行步驟(3),否則執行步驟(4)。

(3) 直接創建新的segment用于保存節點信息,為節點添加模型整體的位移矩陣。

(4) 查找父節點,在父節點下創建segment,用于保存節點數據信息,并獲取segment的名稱。

(5) 獲取零件組節點的參考ID。

(6) 為第一次出現的節點創建實例segment,判斷該參考ID是否第一次出現,若該參考出現過,跳轉到步驟(10),若參考第一次出現,進入步驟(7)。

(7) 根據配置的最小構件單元參數,判斷是否以part為最小構件單位導出,若以part為最小導出單位,執行步驟(8),否則跳轉到步驟(19)。

(8) 為導出構件添加ID和構件類型。

(9) 生成body節點的segment,跳轉到步驟(15)。

(10) 判斷是否已經創建該參考模板,若參考模板未創建,進入步驟(11);若參考模板已經創建,跳轉到步驟(12)。

(11) 將該segment作為參考模板保存。

(12) 根據配置的導出顆粒度參數,判斷是否以body為最小構件單位導出,若不以body為最小導出單位,進入到步驟(13);若以body為最小導出單位,跳轉到步驟(14)。

(13) 在實例segment引用這個模板到part層級,最小構件單元到body層級。

(14) 在實例segment引用這個模板到body層級,最小構件單元到body層級。

(15) 判斷當前節點是否包含子節點,若包含,則重復步驟(2),若不包含,則處理完畢。

3 應用與分析

本文設計的基于CATIA V6的BIM模型輕量化轉換方法通過遍歷模型結構樹實現模型相關幾何信息和非幾何信息的提取,保證了模型結構、幾何特征和非幾何信息的完整性。存儲數據時通過建立“參考-實例”引用關系,形成輕量化文件,可以大大壓縮模型數據量。另外在轉換過程中僅對當前轉換的模型節點設置為編輯模型,對已轉換模型設置為瀏覽模式,減少電腦內存消耗,從而保證了大體量模型的轉換效率。結合該輕量化方法在大型水利樞紐工程項目中的應用情況,對本文所述方法進行分析及總結。

3.1 應用項目簡介

該水利樞紐工程主要由混凝土面板砂礫石壩(最大壩高247 m)、開敞式岸邊溢洪道、泄洪排沙洞、排沙放空洞、發電引水系統以及生態放水設施組成。該項目主要通過CATIA V6開展設計工作,原始模型結構如圖7所示。

圖7 大型水利樞紐工程原始模型結構Fig.7 Original model structure of a hydraulic complex project

3.2 輕量化轉換測試

開發的輕量化轉換工具界面如圖8所示。在進行輕量化轉換時,可通過轉換界面配置模型的位移、屬性、參數、導出精度、最小構件級別等參數,實現不同需求的輕量化模型導出。

圖8 輕量化轉換工具界面Fig.8 Lightweight conversion tool interface

為了充分驗證數據轉換的壓縮比和轉換性能,分別對各專業以及整體模型進行轉換,統計原始模型大小、最高精度輕量化模型大小、最低精度輕量化模型大小以及轉換耗時,并根據統計結果計算最高和最低壓縮比,進一步驗證輕量化轉換的壓縮比及轉換性能指標。

為了保證測試數據的準確性,所有測試用例的參數都進行如下配置:節點名稱規則配置為實例名,屬性和參數設置配置為導出全部屬性和參數,最小構件單元配置以幾何體為最小構件單元。所有轉換均在清理緩存且模型未打開編輯模式下進行。測試結果見表1。

表1 多專業輕量化前后結果對比Tab.1 Comparison before and after multi-professional lightweight

接下來分析數據轉換的壓縮比,也就是輕量化前后模型大小的比值。相較于同一模型,精度越低得到的輕量模型越小,壓縮比越高;相較于不同模型,壓縮比與實例化程度、幾何復雜度等模型自身特性有密切關系。若模型本身為三角面片數據(如地質專業模型),輕量化后得到的模型受精度影響不大,壓縮比較低。若模型本身存在大量的平面結構(如壩工專業模型),在進行幾何離散時,可以得到數據存儲量低的Triangle Shell結構,因此壓縮比較高。本文測試的輕量化壓縮比,是在保證導出數據完整性情況下的統計結果,可知模型壓縮比的范圍大致為10～144。

分析輕量化轉換性能,由表1可知,不同文件大小的單專業模型測試耗時大約為30～140 s,耗時最短的為水機專業(29 MB),最低精度轉換時用時34 s。全專業模型(3 543 MB),最低精度轉換時耗時大約775 s,最高精度轉換時耗時大約847 s。從測試結果來看,較大體量模型轉換耗時較多,主要原因是轉換過程通過CATIA二次開發接口,遍歷結構樹節點獲取模型信息,不可避免地會在節點數據加載及讀取過程中耗費一定時間。若在轉換之前預先將待轉換模型設置為編輯模式,轉換時間可縮短大約3/5。

此外,因為在模型轉換過程中僅會將當前轉換節點設置為編輯模式,將其他節點設置為瀏覽模式,可實時釋放電腦內存,理論上可以支持任意大體量模型的轉換。

綜上,本文提出的CATIA V6模型輕量化轉換方法具有較好的壓縮比,對大體量模型均能順利導出,并且轉換速率和轉換性能均較為理想。

3.3 模型應用測試

模型輕量化轉換的最終目標是全生命周期應用,因此輕量化模型能否進行工程項目應用也是轉換成果評判的重要指標。

在該水利樞紐工程BIM基礎服務平臺中加載轉換得到的輕量化模型,模型效果如圖9所示。

將輕量化模型(見圖9)與原始模型進行對比,驗證模型信息的完整性。對比兩圖的模型結構樹和幾何特征,可以看到輕量化的模型組織結構及幾何結構完整,沒有發生變化;對比屬性框,可以看到模型屬性未發生丟失;對比模型外觀,可以看到繪制信息也未發生改變?？梢哉f明該輕量化方法不會丟失模型信息。

平臺采用了LOD加載、異步加載、遮擋剔除等多種策略綜合提高模型的加載速率。通過測試,可達到模型初始加載時間小于3 s的技術指標。在平臺中可以對模型進行視圖變換、視點創建、標簽創建、模型爆炸、工程測量、模型剖切、碰撞檢測、版本對比、場景漫游等操作。下文將分別以模型爆炸、工程測量、模型剖切為例,對輕量化模型的應用場景展開描述。

(1) 模型爆炸。主要用于模型細節查看。模型爆炸通過計算構件與中心點之間的拆解方向,將所有模型構件與中心點之間的間距沿拆解方向放大,實現對模型內部構件的分解表達。模型爆炸效果見圖10(a)。

圖10 輕量化模型在水利樞紐工程BIM基礎服務平臺中的應用展示Fig.10 Application demonstration of lightweight models in BIM platform of a hydraulic hub project

(2) 工程測量。平臺實現了距離、角度、高程、坐標、坡度等多種測量手段。例如距離測量是通過點選兩個點,獲取兩點坐標并計算兩點之間的直線距離。坡度測量則通過點選某個幾何面,計算面的坡度。工程測量效果見圖10(b)。

(3) 模型剖切主要用于將模型剖開以展示模型的內部構造,進行精細化查看。剖切通過指定點、線或面對模型進行切割,繪制兩遍。第一遍直接繪制模型,在片元著色器中去掉剪切掉的像素。第二遍繪制切口,原理是繪制一個較大的模型,把它投影到切口面上覆蓋住切口,利用緩存把多余的像素濾掉。模型剖切效果見圖10(c)。

由以上得知,本文的輕量化方法可以較大程度實現模型的壓縮,減少資源傳輸量,在提高模型加載效率方面有較好的效果。轉換后得到的輕量化模型結構、幾何信息不會發生改變,同時模型的各類非幾何信息可以實現完整同步的轉換。對于各種體量的模型均可順利導出,并且轉換速率和轉換性能較為理想。模型輕量化轉換之后可以在可視化平臺中正常加載及應用。

4 結 語

針對CATIA V6模型在工程全生命周期中的應用不廣泛的問題,本文提出了一種基于CATIA V6的BIM模型輕量化轉換方法。首先定義了一種輕量模型結構,可存儲結構數據、幾何數據、屬性數據3部分信息。利用CATIA二次開發技術,對模型數據進行解析、提取和存儲,通過“參考-實例”的邏輯結構建立模型構件之間的引用關系,形成輕量格式的模型文件。測試結果表明,該輕量化方法能在完整提取模型結構和信息的情況下,獲得較高的壓縮比,轉換速率和轉換性能均較為理想。輕量化模型支持下游平臺的應用,對于提升模型的數字化應用水平具有極大的借鑒意義。

目前本文對于CATIA V6模型的輕量化轉換已經達到了較好的效果,但由于三角面片化的處理,導致模型的幾何精度有所降低,不適合在高精度的模型測量或分析計算場景中應用。在未來的工作中,可以在提高幾何精度等方面開展進一步研究。