燃烧你的卡路里--BIM“瘦身”计划

在这个全民都在燃烧卡路里的夏天，

你瘦了吗？

那你的BIM模型呢？

我们知道，

智慧城市一直是地理信息行业发展中的热点，

在智慧城市的建设过程中，

需要GIS+BIM+VR+物联网产品体系结构有机结合来充分表达城市生命体的复杂巨系统。

为智慧城市、智慧建造、智慧园区、智慧管网等建设、决策分析提供可靠的大数据服务支撑。

很多情况下BIM数据详细程度

已经达到了一个很高水平，

模型几何结构复杂程度相当高，

细节表现更好，

将其与GIS结合，

一定程度实现了GIS从宏观到微观的转变。

然而，

这种优点也带来了问题，

那就是，

动辄BIM模型就包含成百上千万个面，

这种复杂的“巨型模型”

对于GIS平台而言是一个巨大的负担。

然而，三维模型场景显示是以一定的刷新频率实现场景画面的实时动态显示过程，然而实时图形绘制技术实际上就是一种计算机限时加载计算的技术，即要求算法要在有限的时间内完成对于三维场景模型的绘制。

为了满足应用平台中对于三维模型场景限时加载和限时绘制的要求，务必对复杂的BIM数据的原始模型三角网格面进行化简，然后在模型场景生成时使用简化的模型代替原来复杂的模型，节省图形生成的时间和存储空间，达到BIM模型优化的目的。

今天，

小编从三角面化简方面入手，用数据说话，

给大家介绍：

BIM模型的“瘦身”计划--轻量化。

我们之前也多次介绍过，

BIM数据优化基本分为

整体优化和优化筛选两种方式。

模型整体优化，

是通过后台自动计算，

对模型数据进行模型三角面整体化简。

该操作可以直接利用Connect工具集中的

BIM模型优化 工具实现。

小编利用测试数据进行整体优化，

得到以下结果。

1）单个模型三角面数比较如下图

2）场景中加载整体数据三角面数对比

3）优化后局部细节模型三角面对比

我们很明显的看出：

优化后的模型三角面数目

较优化前普遍减少了一个数量级，

从而大大的提高了模型加载和渲染的效率。

针对个别三角面过大的数据进行筛选优化，

即在大量模型中

快速查找三角面个数超限的模型，

并对其优化。

实现自定义查询，自定义优化。

该操作可以直接利用Connect的

模型优化筛选 工具实现。

测试结果如下：

优化筛选工具

根据设置不同的优化级别，

得到不同的优化模型，

其三角面化简效果十分明显，

而且最大的特点是可以

可以自主选择优化程度。

目前我们可以从品质和质量两个方面来化简，

按品质化简表示的不是定量的三角面个数，

而是定性的表示模型的优化质量；

而按化简率化简则是定量的化简三角面数，

即在原始三角面个数的基础上

化简保留的三角面数目。

两种模式的选择，

可根据实际情况而定。

总而言之，

CityMaker BIM数据的两种优化方式，

都可以通过减少模型中三角面的个数，

来实现BIM数据的轻量化，

以提高数据的加载和渲染效率。

不知道小编的这份BIM模型的“瘦身”攻略，

大家还满意吗？

快快行动起来吧，

让BIM模型也燃烧一下卡路里！