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基于键-值缓存的IFC模型Web应用技术
  • ISSN号:1000-0054
  • 期刊名称:《清华大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TU17[建筑科学—建筑理论]
  • 作者机构:清华大学土木工程系,北京100084
  • 相关基金:国家“八六三”高技术项目(2013AA041307); 国家自然科学基金资助项目(51278274)
中文摘要:

近年来,基于工业基础类(IFC)标准的建筑信息模型(BIM)应用技术得到快速发展,但现有的技术和方法难以支持面向互联网的IFC模型对象传输和查询等应用。为实现IFC模型在Web中的应用,该文使用JSON格式建立了一种面向网络的IFC对象模型,使用分布式的键-值存储系统Redis建立了IFC数据的高速缓存,并基于以上对象模型和缓存技术提出了IFC数据的分步、动态解析方法,实现了大容量IFC数据的轻量化、标准化的网络传输和高速动态解析。验证表明:该模型和技术可以支持面向互联网的BIM应用,并且能够大幅提升IFC数据文件的解析效率,可将大容量(超过30MB)IFC文件的解析速度提升1倍以上,具有较高的使用价值和应用前景。

英文摘要:

Industry foundation class(IFC)based building information modeling(BIM)systems has developed rapidly in recent years.However,there are still few methods and tools supporting web-oriented transmissions and queries of IFC model data.This paper describes a web-enabled IFC object model using the JSON format and the IFC data cache with the Redis distributed key-value store for IFC applications in web environment.Stepwise and dynamic parsing of the IFC data enables lightweight,standardized network data transmission with large-capacity,high-speed dynamic parsing of the IFC data.Tests show that the object model and the parsing method are able to support web BIM applications and significantly enhance the efficiency of parsing IFC data files,with double the parsing speed of large(over 30 MB)IFC files.

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期刊信息
  • 《清华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:清华大学
  • 主编:梁恩忠
  • 地址:北京市海淀区清华大学学研大厦B座908
  • 邮编:100084
  • 邮箱:xuebaost@tsinghua.edn.cn
  • 电话:010-62788108 62792976
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0054
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2223/N
  • 邮发代号:2-90
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,国家“双高”期刊,1992年以来,历次国家级和省部级一等奖,第一、二届全国优秀科技期刊一等奖,教育部优秀期...,第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43470