基于BIM的建筑业大数据研究初探

发布时间：2017-08-07 08:09

  本文关键词：基于BIM的建筑业大数据研究初探

  更多相关文章： 建筑信息模型 BIM施工模型 大数据 模型构件深度 数据提取

【摘要】：在信息技术飞速发展的今天,人类每时每刻都在产生海量的数据。在人类社会进入大数据时代的同时,建筑业也在经历一场技术上的革命,建筑信息模型(BIM)技术将传统的建筑业带入高度的信息化领域。建筑业由于其综合性强,项目繁多且项目多样性强的特点,本身就是一个产生海量数据的行业,但由于建筑业信息化程度较低,各类数据在项目生命周期中无法得到很好地存储和集成,导致数据的分散和遗失。建筑业信息化的核心技术BIM以整合建筑业各类信息为基本出发点,将建筑业多类别和多维度的数据以BIM模型为基础进行构建和集成,使建筑业大数据的积累成为了可能。建筑业又是一个根据行业标准和各种相关法律法规进行运作的行业,信息化的建筑业也同样如此。相较于国外围绕BIM而制定的较为全面的标准体系,我国还未能颁布BIM标准进行行业的指导,这阻碍着我国建筑业信息化的发展和建筑业大数据的积累。基于以上研究背景,本文进行了基于BIM的建筑业大数据的初步研究。首先,对大数据和建筑业数据的特征进行探讨,提出建筑业的数据与大数据相符,可以进行大数据挖掘获取蕴含的价值。其次,对建筑信息模型数据标准进行阐述,对建筑业信息化的数据基础体系进行介绍。再次,对BIM模型构件的数据涵盖深度进行选取和讨论,在已有模型发展等级的基础上认为BIM施工模型还需要添加造价和时间参数,用于建筑业大数据的获取。最后,根据某项目对模型构件满足LOD300等级的基础BIM施工模型进行数据建立实践,对构件添加时间参数,并对模型数据进行提取和提取方法的讨论,认为运用BIM施工模型获取建筑业大数据是可行的,具有较高的研究价值。
【关键词】：建筑信息模型 BIM施工模型 大数据 模型构件深度 数据提取
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU17
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-29
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究目的与意义13-14
• 1.3 国内外现状分析14-25
• 1.3.1 建筑信息模型14-20
• 1.3.2 大数据与建筑业20-23
• 1.3.3 现状分析23-25
• 1.4 研究内容与技术路线25-29
• 1.4.1 研究内容25-27
• 1.4.2 技术路线27
• 1.4.3 研究方法27-29
• 第2章 大数据与建筑业数据29-48
• 2.1 大数据简介29-41
• 2.1.1 大数据的特点29-31
• 2.1.2 数据挖掘流程31-33
• 2.1.3 Hadoop框架结构33-38
• 2.1.4 数据挖掘算法38-41
• 2.2 建筑业数据41-45
• 2.2.1 建筑业数据特点41-43
• 2.2.2 建筑业大数据挖掘需求43-45
• 2.3 建筑业信息化45-47
• 2.4 本章小结47-48
• 第3章 建筑信息模型数据标准48-67
• 3.1 IFC标准48-54
• 3.1.1 IFC标准概述48-50
• 3.1.2 IFC体系结构50-52
• 3.1.3 IFC标准派生结构52-54
• 3.2 IDM标准与MVD标准54-62
• 3.2.1 IDM标准55-57
• 3.2.2 MVD标准57-59
• 3.2.3 IDM与MVD的整合过程59-62
• 3.3 IFD库62-65
• 3.4 本章小结65-67
• 第4章 BIM施工模型数据涵盖67-79
• 4.1 BIM模型深度67-73
• 4.1.1 模型定义等级(Level of Definition)67-69
• 4.1.2 模型发展等级(Level of Development)69-71
• 4.1.3 两种模型深度等级比较71-73
• 4.2 BIM施工模型构件数据深度73-77
• 4.2.1 BIM施工模型构件LOD300等级数据要求73-75
• 4.2.2 BIM施工模型构件数据深化探讨75-76
• 4.2.3 BIM施工模型构件的时间参数76-77
• 4.3 本章小结77-79
• 第5章 BIM施工模型构件数据建立与提取实践79-101
• 5.1 BIM施工模型构件数据建立实践79-88
• 5.1.1 BIM施工模型构件对LOD300等级的满足情况79-85
• 5.1.2 BIM施工进度模型实践85-88
• 5.2 基于BIM施工模型的数据提取88-99
• 5.2.1 基于软件的数据提取88-95
• 5.2.2 定制型的数据提取95-98
• 5.2.3 提取数据的存储98-99
• 5.3 本章小结99-101
• 结论与展望101-103
• 致谢103-104
• 参考文献104-108
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果108

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本文编号：633614