基于云计算构建BIM模型的整体规划
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇基于云计算构建BIM模型的整体规划范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
摘 要：基于云计算构建bim模型的核心思想是通过云计算将建筑工程项目全寿命期各阶段所有信息集成到一个中央数据库中来，本文正是基于这一核心思想从基于云计算构建BIM模型的思路、原则、体系架构、模块构成等方面论述基于云计算构建BIM模型的整体规划。
关键词：云计算 BIM 规则
中图分类号：F407 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）06（a）-0021-02
1 基于云计算构建BIM模型的思路
基于云计算构建BIM模型的核心思想是通过云计算将建筑工程项目全寿命期各阶段所有信息集成到一个中央数据库中来，解决以上问题的前提是首先解决以下几个根本问题。
（1）构建云计算管理平台。构建云计算管理平台是基于云计算构建BIM模型的第一步，也是最重要的的一步，这也是基于云计算构建BIM模型区别于传统BIM模型构建的重要一点。
（2）构建BIM信息模型的实质是将各个维度的数据以标准IFC格式无缝集成到中央数据库中，这个过程主要依靠IT技术加以实现。所以构建BIM模型不仅要从理论角度寻求数据的集成本质，更要有有效的建模工具。
（3）3D模型（BIM原型系统）的数据集成标准是什么？由于建筑工程项目各参与主体对同一信息的视角可能存在差异，且其所采用的软件和数据格式可能各不相同，这样导致的结果是各专业数据异构广泛存在，这也是构建BIM信息模型一直面临的技术难题。IFC标准是实现BIM信息模型各维度之间数据集成的标准平台，对于各种不同的异构数据，只要基于IFC标准就完全可以与已建立的三维BIM模型进行集成。
（4）BIM模型各个维度的数据之间有如何进行定性和定量关联？建筑工程项目管理中各管理要素之间存在着各种复杂的联系，比如成本和进度之间就存在着相互制约的反比例关系，这些都要求BIM模型在具有自主学习功能时还能自主建立历史经验数据库，这样BIM模型可以基于此，通过云计算平台测算出某个维度的变化对其它维度的影响，同时可以相应的报告和图表等方式反馈出来。
2 基于云计算构建BIM模型的原则
构建BIM模型的目的是为建筑工程项目各参与主体搭建一个共享的信息交流平台，BIM信息模型平台要覆盖建筑全寿命期内的几乎所有信息，所以其承载信息量极大。所以为了有序化管理信息，在构建BIM信息模型时应遵循以下原则。
（1）规范性原则。基于IFC的数据格式要严格遵循逻辑规范的原则，且保证所有数据源只做单次记录。
（2）并发性原则。BIM在实际应用中可能会发生多个用户同时访问数据库的情况，所以需要制定严格的机制使用户能根据级别顺序依次读取数据库中的数据。
（3）相容性原则。就是保证各专业各应用软件所输出的数据都能兼容且相互之间不起冲突。
（4）安全性原则。通过严格权限设定使用户只能在权限范围内对数据库进行相应的阅读或修改操作，并且所有阅读或修改情况均记录在云计算平台上。
（5）扩展性原则。是指BIM模型数据库在设计时要考虑到未来的拓展情况。
（6）数据自动关联原则。BIM模型中数据之间有千丝万缕的联系，所以基于云计算构建BIM的重要特色就是使各关联数据的更新是基于云计算情况下的高度关联自动化。
3 基于云计算的BIM模型体系架构
BIM信息模型系统最重要的特点就是它能够集成多维度的数据到一个数据中心，这就要求系统能够集成和适应各种建筑工程应用软件，用以支持基于BIM模型对各种不同管理要素的有效管理。根据建筑工程项目本身参与主体众多，且空间位置独立分散的特点，所以BIM原型系统采用B/S（即浏览器/服务器）分布式系统。
3.1 B/S体系架构
B/S分布式系统―― 即浏览器和服务器结构。它是对C/S结构的一种变化或者改进的结构，在这种结构下用户工作界面是通过浏览器来实现，只有极少部分事务逻辑在前端服务器实现，但是主要事务逻辑在Server端实现，这样做的结果就大大简化了客户端电脑的载荷，也大量减轻了系统维护、升级的成本和工作量。基于目前技术局域网建立B/S结构的网络应用，相对容易把握，且成本也较低廉，
是一次性到位的开发模式。B/S分布式系统可以能实现所有参与主体在权限范围内，随时随地访问和操作BIM模型数据库。如图是B/S系统架构图（图1）。
采用B/S架构的BIM模型系统中有些功能模块可以按照管理信息系统的模式开发，并且由云计算管理平台自带在原型系统中。这主要是由于市面上各种项目管理软件已经开发得非常成熟，我们已无必要自行开发此部分功能模块。B/S架构各层的功能如下。
建筑工程项目管理各管理要素的海量数据由最底层的数据库负责处理，同步触发器是实现BIM模型系统的一个重要部件，其主要功能是实现异构数据的集成。中间层用于加载各种应用程序，最顶层客户端界面操作层，主要为用户提供统一的界面服务，用户通过B/S系统鉴定身份识后，能够在权限范围内对相应的管理模块进行阅读和修改操作。针对不相同的应用背景与应用专业，只要其遵循共同的IFC标准，所有用户录入的数据都可以实现无缝集成。
3.2 BIM模型构成模块
BIM模型系统包括项目前期策划管理模块、设计管理模块、招投标管理模块、进度管理模块、工程费用管理模块、质量管理模块、合同管理模块、变更管理模块、设备物资管理模块、材料管理模块等。各主要模块功能如下。
（1）设计管理模块。主要支持各专业间的实时协同设计，并安全可靠地保存和维护相关的设计成果，同时提供相应的查询功能。
（2）招投标管理模块。包括招标公告的，资格预审和招标文件的正式等，并且可以展示评标流程等。基于云计算平台本模块可模拟相关的程序对招投标信息进行维护。
（3）进度管理模块。主要包括各层次进度计划的制定和控制功能。
（4）费用管理模块。主要功能是完成项目实施期间的资金计划制定及控制，以及中期进度款支付管理等。
（5）其它各管理模块也完全结合工程项目管理的实际情况来设计，以满足用户的不同功能需求。
4 基于云计算的 BIM模型数据库构建
BIM系统的实现需要借助于基于云计算的专业的数据库技术，将各种不同来源的异构数据收集起来并转换成基于IFC的标准格式存储于BIM模型系统的中央数据库中。
4.1 数据源分析
建筑工程的各种数据是构建BIM模型的基础，当数据发生改变时要求模型必须做相应更新。根据BIM信息模型的数据特点，将其数据分成静态数据和动态数据两类。静态数据是没有时间属性的几何数据，主要用于描述模型固有的形状特性，也是BIM模型的基础数据。动态数据是指具有时间属性的那部分管理数据，这些数据会随着时间的发展和项目的不断推进而动态产生变化。
4.2 数据库表设计
由上述分析可知BIM模型的数据分为静态数据和动态数据，在BIM数据库中这些数据分别存储于静态表与动态表之中，静态表中存储的数据不会随工程的进展而发生任何变化，而动态表中存储的数据会随工程的进展而发生动态变化，例如进度数据和成本费用数据等。采用这种动态数据与静态数据分开存储的技术主要是便于数据的维护和管理。在数据库内部使用统一编码来分类存储静态数据，在减小数据冗余的基础之上还有利于静态数据的多次检索。而动态数据的特点就是多次动态加载。根据静态数据及动态数据这种相异特征将两种特性的数据分开存储，不仅在加载时减少内存资源，同时也有利于数据的管理。
4.3 数据库设计原则
由于数据量极其庞大，且数据之间的关系错综复杂，BIM模型系统在设计数据库时应遵循以下原则。
（1）规范性原则。基于IFC的数据格式要严格遵循逻辑规范的原则，且保证所有数据源只做单次记录。
（2）并发性原则。BIM在实际应用中可能会发生多个用户同时访问数据库的情况，所以需要制定严格的机制使用户能根据级别顺序依次读取数据库中的数据。
（3）相容性原则。就是保证各专业各应用软件所输出的数据都能兼容且相互之间不起冲突。
（4）安全性原则。通过严格权限设定使用户只能在权限范围内对数据库进行相应的阅读或修改操作，并且所有阅读或修改情况均记录在云计算平台上。
（5）扩展性原则。是指BIM模型数据库在设计时要考虑到未来的拓展情况。
4.4 数据库的选择
在构建BIM模型使，由于其涉及主体和专业众多，所有信息种类及其繁杂，而且数据结构又非常异化。在实际操作中往往采用先进的数据管理技术，在数据基于IFC标准的基础上引用面向对象的思想，在基于模型对象的基础上实现各种静态几何数据与动态管理数据的集成，主要原因如下。
（1）由于BIM模型是面向对象建立起来的，每个对象的所有属性特征都封装在其内部，而且往往对象的数量要远远小于对象属性的数量，因此通过基于对象的方式来管理数据的方法要简单许多。
（2）引入了面向对象思想的数据库管理模式，所有基于IFC格式的数据可以直接存储于数据库中，而不需要像传统的关系数据库那样把数据进行多重格式转换。
（3）面向对象的数据库能够支持多重的结构复杂的异化数据模型。
（4）面向对象的数据库系统本身具有强大的可扩展性和可兼容性。
5 结语
基于云计算构建BIM模型的整体规划是一个繁杂的过程，但只要我们以建筑工程全寿命周期为横轴，以建筑工程全寿命周期各节点信息为纵轴，以云计算集成为手段，按照本文所述的规划路线图，就一定能多快好省地构建BIM模型。
参考文献
[1] 唐春凤，刁波，王利锋.建筑信息化平台――从PKPM模型到IFC模型的数据交换[C]//第九届建筑业企业信息化应用发展研讨会论文集，2005：52-57.
[2] 张剑涛，刁波，张汉义.IFC模型中建筑信息的描述与获取方法[C]//建筑业企业信息化应用发展研讨会论文集，2005：
47-51.
[3] 陈彦，戴红军，刘晶，等.建筑信息模型（BIM）在工程项目管理信息系统中的框架研究[J].施工技术，2008，37（2）：5-8.
[4] 梁铭.SQL Server数据库性能优化[J].信息科学，2009：79-80.
[5] 马垣.关系数据库理论[M].北京：清华大学出版社，1999：81-85.