基于BCF的项目协同工作方法研究

为了提高基于BIM的协同工作效率,分析项目多参与方及其项目工作流程和技术方案,基于BIM协同工作的技术需求、IFC标准与BCF格式,建立基于BCF的项目协同工作信息框架;提出一种基于BCF的项目协同工作方法,实现模型构件级的交流信息双向流动,建立BIM协同工程平台;实际工程应用验证了所提协同工作方法具有高效便捷的特点,提高了各参与方的沟通效率,有助于BIM技术的推广普及和促进建筑业降本增效。

从BIM模型提取建筑能耗监测静态数据的方法

为从BIM(building information model)模型中提取建筑能耗监测数据的大数据应用所需的建筑能耗监测静态数据,首先分析建筑能耗监测静态数据需求.在此基础上,分析BIM数据标准--IFC(industry foundation classes)标准,对于IFC标准不能满足建筑能耗监测静态数据需求的情况,根据需求对IFC标准进行扩展,建立基于IFC标准的建筑能耗监测静态信息模型.接着,基于该模型提出从BIM模型提取建筑能耗监测静态数据的方法.最后,根据对建筑能耗监测静态数据需求的分析和建立的基于IFC标准的建筑能耗监测静态信息模型,在Visual Studio 2017平台上,借助xBIM软件工具包,用C#语言开发从IFC文件中提取所需的建筑能耗监测静态数据的程序,用来对建立的建筑能耗监测静态数据提取方法进行验证.结果表明,开发的程序能直接从IFC文件中快速提取出需求的建筑能耗监测静态数据.与传统的在能耗监测系统中人工录入建筑能耗监测静态数据的方法相比,本研究提出的方法使得获取所需的建筑能耗监测静态数据更便捷高效.

面向大数据分析的建筑能耗信息模型

为便于使用不同粒度的建筑能耗数据进行大数据分析,调研了相关标准、导则及研究资料,整理了用于建筑能耗分析的指标,明确了计算这些指标所需要的数据及数据之间的关系.用面向对象的方法,先建立建筑能耗信息总体模型,然后建立了3个相关实体的粒度模型,共同构成面向大数据分析的建筑能耗信息模型.使用MongoDB建立基于该模型的数据库用于大数据分析,从而验证该模型的可行性.本研究使充分利用不同粒度的建筑能耗数据进行大数据分析成为可能.