逆向建模技術與BIM工程模型的不足之處分析
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在BIM的逆向建模技術之中,利用激光點雲掃描儀進行自動建模或人工輔助建模,得到工程模型,這是一種常規的理解。在今天的技術條件限制下,有許多不足之處,多是因為太拘泥於非要一個BIM工程模型所致,本文略舉幾例分析。
典型場景1:砌牆的進度信息採集與勞務費結算
在逆向建模上,即掃描儀採集的原始數據必須經過工程模型軟體,才能送到下一步流程。這個BIM模型環節可能會是導致整個流程效率降低的原因。
設定此砌牆工程是按面積結算的,每天進度不一,使用三維激光點雲掃描儀採集數據,BIM團隊負責建模計算其面積,使用Revit建模軟體,連接到算量造價軟體及工程款支付管理系統之中。工程進度是隨時受著各種現場情況的影響,下班時這面牆可能只砌了一半或四分之一,那麼是否要在Revit裡面建一道1/4高度的牆體?第二天再建一半的牆?(BIM技術是產生於西方國家、反映了業已充分發展的裝配化工藝,而不是中國目前以流體混凝土、鋼筋和散裝砌磚工藝)
當前的BIM設計模型或工程模型是無法滿足這種現場追蹤的需求的,也無法跟隨現場情況而不斷建立模型。這需要逆向建模技術加以補充。
LUCY.BLC:BIM知識域1:逆向建模現在最新的人工智慧技術已經可以識別並且自動測繪牆體面積,無需人工建立BIM工程模型,即可將工程量的數據送給下一流程——建立在區塊鏈平台上的交易流程——勞務費直接發放給相應的農民工。
陳光:發票、建築交易與區塊鏈
所以,新一代的BIM概念,其模型的範圍不應當僅僅局限於Revit這類工程模型(受制於人工建模的低效率),而要擴展為所有可計算的數據源,包括資料庫、點雲和影像。
陳光:Scan to BIM陳光:BIM與裝配化一起實現典型場景2:竣工模型及弱電對象的三維表達
竣工模型要使用最高等級的建模標準,意味著模型的尺寸最大、數據量最大,也即成本最高。但是目前的建模軟體技術尚無法完全滿足這種需求,尤其是在中國,幾乎沒有小房子,都是大樓、大型基礎設施項目。
尤其是弱電系統的對象的模型表達技術,更加難解。弱電系統的小小的對象很多,感測器、攝像頭、插座的數量動輒成千上萬,線纜纖細、接頭無數。其實強電系統的線纜早已普遍使用橋架代替,略去線纜建模的技術問題。弱電系統幾無可建模之對象。
就算是解決了建模的問題,這些竣工模型之中的三維對象是否能派的上用場的問題就更不用說了。在這種格局下,耗費大量成本去創建工程模型根本就不是一個方向。這需要替代的解決方案,目前所見,最佳方法是視覺點雲技術。
視覺點雲的成果發布到瀏覽器中,令普通的技術人員就可以簡便操作(消費級界面),添加興趣點(POI)來表達各種對象的屬性信息、圖片和各類附件,甚至於讀取感測器數據或攝像頭視頻直接顯示在頁面上。
另外,在表達線路的邏輯關係上,還有一種看起來很傳統的方法:
不過這種操作是置於網頁界面上,使用HTML5技術作圖,並且可以使用Excel數據表進行參數化驅動(相當於自動製圖)。注意,底圖是使用BIM模型自動生成的平面圖,在導入到網頁之後,再輔以二維線條表達邏輯關係。
這種表達方法頗似機電專業的系統圖,是一種與抽象的表達方法。雖然相比於BIM工程模型來說,既不三維、也不具象,但簡單有效,是非常現實的解決對策。
再說,論具象,工程模型無論多麼逼真,也無法達到現場實景照片那種程度。
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