基于WebGL的轨道交通BIM轻量化应用方案

王 坭，王淑营，曾文驱

（1. 西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 611730；2. 广州地铁设计研究院股份有限公司，广州 510010）

目前，建筑信息模型（BIM，Building Information Model）技术已广泛应用于建筑领域[1-2]。

轨道交通工程属于典型的复杂建设工程，BIM技术的应用可以提高其建设效率[3]。Revit是BIM建模软件，其功能强大，通常被用于设计轨道交通BIM。然而，轨道交通具有多专业、多用户的特点，各个专业相互查看模型需要通过拷贝模型文件并利用Revit链接功能打开。对于现场施工人员来说，他们可能不会使用Revit；对于设计人员来说，如果BIM文件发生变化，那么需要重新拷贝。因此，轨道交通BIM技术亟须解决在Web端的应用，才能使BIM在各个阶段都能被即时交互。

针对BIM技术的Web端轻量化应用，Lee等人[4]证明了使用XML格式存储BIM数据的频率逐渐减少，取而代之的是用结构更紧凑的JSON格式文件存储，Afsaria等人[5]提出了将BIM数据用JSON格式文件表示的方法代替用XML格式文件表示的轻量化方案，然而未能完全实现BIM的Web端渲染，赵菲[6]研究了基于WebGL的古建筑BIM轻量化方法，但该方法把BIM数据都放在同一个JSON格式文件进行渲染。如果BIM数据量较大，那么WebGL是不能承受这种渲染带来的内存压力的。一般来说，轨道交通BIM数据量都较大，高喆[7]研究了基于工业基础类（IFC，Industry Foundation Classes）的模型轻量化方案，但是模型数据转化过程太过烦琐。张建平等人[8]证明了BIM的表面模型比实体模型更适合在Web端渲染。

根据以上的分析可以得知，利用JSON格式文件存储BIM表面模型且将BIM分别存储于多个JSON格式文件，这是Web端渲染BIM的重要前提。因此，本文提出了基于WebGL的轨道交通BIM轻量化应用方案，解决了BIM在Web端渲染的问题。本文方案并未采用BIM建模—IFC格式文件存储—IFC格式文件解析—Web端渲染的传统方案，而是用JSON格式文件代替IFC格式文件作为中间辅助存储BIM数据的工具，采用BIM建模—JSON格式文件存储—Web端渲染的方案。在存储数据方面，与IFC格式文件相比，JSON格式文件具有独特优势。JSON格式文件拥有跨平台性，IFC格式文件则需要专业的解析软件进行解析。

本文考虑了浏览器渲染大数据时内存压力大（这是因为渲染数据量大时浏览器占用的内存会急剧提高）的问题，采取以构件为单位，分别存储为JSON格式文件的方式，保存BIM的原始数据。

1 研究目标及重点

1.1 研究目标

轨道交通BIM在Web端渲染是支持模型即时交互的重要条件。本文的目标是通过Web端来构建BIM，将Revit的C/S架构变为B/S架构，以辅助轨道交通施工人员和设计人员之间的交互。

1.2 研究重点

本文的研究重点有3个，具体如下。

（1）BIM轻量化：又称为表面模型提取。提取BIM的表面模型后，需要将其数据存储为JSON格式文件。

（2）设计合适的存储方式：由于轨道交通BIM由多个构件组成，若将全部构件的数据存储到同一个JSON格式文件，那么，当进行WebGL渲染时，浏览器会发生内存溢出的情况。因此，BIM应该以单个构件为单位，分开存储BIM构件数据。

（3）WebGL渲染：从文件服务器中选择待渲染的JSON格式文件，提取模型数据，在Web端完成渲染。

BIM表面模型通过Web端进行渲染的过程如图1所示。

2 关键技术

2.1 JSON格式文件

BIM的RVT格式文件不可以直接在Web端进行渲染[9]，因此，需要转换为Web端识别的格式文件。JSON格式文件数据结构是键值对形式，这使其具有跨平台的优势。由于Web端对三角形的渲染速度非常快，BIM表面模型提取的重点是如何将表面模型转化为三角形进行提取。这个问题可以通过Revit二次开发功能来解决，即在Revit二次开发中，通过Mesh类函数对BIM表面模型进行三角形面片化，从而形成三角形网格；然后通过MeshTriangle类的函数get_Vertex()得到三角形面片的顶点。BIM表面模型三角形面片化后的JSON格式文件的数据结构如图2所示。

顶点集和顶点索引集表示每一个三角形面片在Web端渲染时的位置。法线集和法线索引集表示每一个三角形面片进行Web端渲染时的明暗程度。构件几何中心表示Web端渲染时相机的摆放位置。颜色、透明度等材质属性表示Web端渲染BIM的外观。唯一编号表示构件的编码，Web端以此为依据提取构件信息。

2.2 FastDFS存储

在轨道交通中常见的车站模型具有构件多、模型大的特点，因而，本文先将BIM构件模型的所有Soild实体所对应的JSON格式文件合并为一个JSON格式文件，其中，一个BIM构件有多个Soild实体，每个Soild实体可以提取相应的表面模型；再将每个构件模型的JSON格式文件分开存储。这种处理方式需要文件服务器支持文件数量多、单个文件小的存储形式。为此，本文对几种常用文件服务器的性能进行了对比[10-12]，对比结果如表1所示。可以发现，FastDFS更适合作为本文方案的文件服务器，实现JSON格式文件的存储及管理。

表1 常见文件服务器性能对比

2.3 基于WebGL的BIM渲染

2.3.1 Web端渲染框架

WebGL由许多JavaScript的应用程序接口（API，Application Programming Interface）集合构成[13]。随着技术的发展，Web段渲染框架在WebGL基础上又封装了JavaScript 3D引擎，这推进了Web端可视化的发展。本文采用JavaScript 3D引擎Three.js作为Web端渲染框架，这是因为Three.js具有开源、说明文档丰富、不需要特定物理引擎、可以导入外部3D模型等优点，能够满足本文方案的要求。

2.3.2 WebGL渲染方法

构件数据存储示例如图3所示，字段名和JSON格式文件数据结构的对应关系如表2所示。

表2 JSON示例与JSON格式文件对应关系

图3 构件数据存储示例

JSON格式文件完成存储后，可通过Three.js进行渲染。在实际渲染中，构件数据存在一个顶点同时属于多个面的情况，如图4所示。在图4中，顶点V7同时属于面F1、F2、F3、F4、F6，那么会被重复存储4次。一般情况下，每一个顶点会同时属于3～4个面。因此，在已经有VertexCoords的情况下，本文增加了VertexIndices来辅助存储表面模型信息。这种“VertexCoords+VertexIndices”的复合存储方式比单独使用VertexCoords能节约60%以上的存储空间。

图4 常见的三角形面片分布

Three.js对三角形面片JSON格式文件的渲染流程如图5所示，具体步骤如下。

图5 Three.js对三角形面片JSON格式文件渲染流程

（1）查找VertexIndices集合中的索引值。3个索引值为一组，每一个索引值对应VertexCoords中的一个顶点；将3个顶点首尾相连，形成一个三角形面片。以此类推，获得所有三角形面片，还原表面模型。

（2）得到表面模型后，查找三角形面片的法线集。法线集的查找方式和顶点一样。

（3）计算构件几何中心，获得相机初始摆放位置。构件几何中心为Solid实体的Center位置平均值，计算式为其中，Centeri表示Solid实体的中心点位置，N表示Solid实体的个数，X表示Center位置平均值。

（4）渲染颜色、透明度等材质信息，以使渲染出来的模型和Revit的BIM保持一致。颜色、透明度等材质信息是从BIM的材质信息中提取出来的。

（5）用对象类表示三角形面片顶点、三角形面片法线集、颜色、透明度、唯一编号等信息，完成BIM构件的渲染。

（6）重复上述步骤，直至完成整个BIM的渲染。

在实际的渲染过程中，为了减小浏览器的渲染压力，本文采取分级渲染的策略：a.渲染建筑结构专业BIM构件，以便快速得到直观的视觉呈现效果；b.渲染暖通、给排水、供电、通风等专业BIM构件；c.合成，实现BIM的渲染。

3 实际应用

3.1 表面模型提取

本文首先提取BIM表面模型，并存储为JSON格式文件；再通过Revit二次开发功能完成BIM构件。插件（部分专业）如图6所示，其中，图6（a）为土建结构专业，图6（b）为给排水专业。在上传的时候，需要在文本框中给出所上传模型的专业和所属项目，以便后期数据库查找数据。

图6 格式转化插件

3.2 BIM数据存储

存储阶段：完成插件后，可以将整个BIM对应的多个JSON格式文件一键上传到FastDFS文件服务器中。

3.3 BIM构件渲染

Three.js首先渲染建筑结构专业BIM表面模型，如图7所示。这种方式能够快速地呈现BIM外观，减少渲染等待时间。待渲染这些专业完成后，使用人员可以选择继续渲染如图8所示的给排水专业等BIM构件。这些构件可以同时在Web端进行渲染，也可以分别进行渲染。

图7 建筑结构专业BIM构件

图8 给排水专业BIM构件

4 结束语

本文主要使用JSON格式文件表示轨道交通BIM对应的表面信息、使用FastDFS存储管理BIM对应的大量JSON格式文件、使用Three.js渲染这些JSON格式文件，实现了轨道交通各专业BIM Web端的渲染。该应用不仅完全脱离了IFC格式文件，还使Web端渲染大模型时内存压力变小。通过查找大量文献发现：FastDFS在读入/读出文件时是可以提升效率的，例如，使用Redis缓存机制建立文件名和全局索引的键值对，以及使用数据预取机制等方法，可以加快FastDFS文件服务器的工作效率。这是本文的下一步工作重点。