论文题目：基于BIM技术的大型压力钢管倒虹吸施工参数化建模及应用研究
摘要：随着我国基础建设的不断推进,水利工程的信息化转型难题日益突出。BIM技术的推广与开发,为水利工程的信息化、智能化转型提供了新的思路。本文以观音山倒虹吸为工程背景,针对倒虹吸工程在传统BIM构建过程中效率低下的问题,研究开发了针对倒虹吸工程的参数化建模插件。由于采用大直径、长距离的压力钢管的倒虹吸工程施工精度要求高,测量定位以及控制校核难,基于Revit程序,二次开发出施工坐标控制点批量提取插件,利用已有施工数据,采用灰色预测模型,对倒虹吸工程的施工偏差进行预测管控。针对倒虹吸工程建设过程中存在的信息沟通不畅,信息分散,交底不清晰以及可视化程度低的问题,开发出了基于WebGL的轻量化展示平台,拓宽了BIM技术在水利工程中的应用范围。主要的研究内容有以下几个方面:（1）为了提高建模效率,针对倒虹吸工程中复用率较高的构件,制作倒虹吸工程参数化构件族库,为其它倒虹吸工程BIM模型的构建提供了参考。利用Revit二次开发技术编写倒虹吸参数化建模插件,总结开发了针对倒虹吸工程建模的功能模块,实现倒虹吸工程快速建模的要求。以观音山倒虹吸为工程实例,利用二次开发的参数化建模模块进行倒虹吸工程建模,提高建模效率。（2）为了探究BIM技术在倒虹吸工程中的应用,基于Revit二次开发出压力钢管圆度检测插件,用于计算压力钢管的管口圆度。开发批量提取控制点坐标插件,并利用灰色预测模型对压力钢管的安装偏差值进行预测。用以避免后续安装偏差超出规范要求。并将不符合要求的控制点在BIM中高亮显示。辅助工程人员进行决策。（3）从技术原理与技术应用方面为倒虹吸工程设计轻量化展示平台。针对Revit模型数据进行分析,并进行Revit相关的二次开发,参考最新的几何JSON格式,利用C#编程语言,实现了RVT格式的模型向JSON格式的转换。由于RVT格式的模型只能在Autodesk系列的软件中使用,这就造成了“信息孤岛”现象,使得信息沟通不畅,而JSON格式的建筑信息模型可以在网页端完成渲染,方便了相关信息的传递。利用BIM技术的协同性优势,突破传统施工管理存在的信息传播障碍。（4）利用WebGL实现JSON格式信息模型的网页端渲染,使用射线相交法来完成模型的点击交互,从而实现Web端模型的属性查询功能,用户通过点击即可实现查看属性信息。同时引入Three.js框架,利用Three.js来布置渲染的场景、相机、物体对象、光源、渲染器与控制器。通过JSON格式的建筑信息模型实现了网页对BIM模型的加载交互,拓宽了BIM在倒虹吸工程中的应用范围。
关键词：Revit二次开发;BIM;WebGL;灰色预测;倒虹吸工程
学科专业：建筑与土木工程（专业学位）
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究的主要内容
2 Revit软件二次开发理论
2.1 Revit二次开发的理论与框架
2.1.1 Revit简介
2.1.2 Revit API
2.1.3 开发环境以及工具
2.1.4 二次开发流程
2.2 BIM模型在Web端重构的相关理论与技术
2.2.1 HTML5技术
2.2.2 Java Script语言及JSON数据传输技术
2.2.3 WebGL技术
2.3 本章小结
3 基于Revit软件在倒虹吸工程中的二次开发与应用
3.1 Revit外部命令与外部应用
3.2 倒虹吸参数化建模扩展界面
3.3 倒虹吸施工偏差及管控措施
3.3.1 倒虹吸施工偏差的定义与特点
3.3.2 倒虹吸压力钢管加工工序
3.3.3 倒虹吸BIM偏差管控方法
3.4 灰色系统GM(1,1)模型
3.4.1 GM(1,1)模型建立前的数据检验以及处理
3.4.2 GM(1,1)模型的建立
3.4.3 GM(1,1)模型的精度检验
3.5 倒虹吸施工偏差管控预测
3.5.1 倒虹吸压力钢管圆度控制
3.5.2 倒虹吸压力钢管施工偏差的获取
3.5.3 灰色预测模型的建立
3.6 Web端模型渲染显示
3.6.1 倒虹吸BIM模型Web显示的必要性
3.6.2 基于Revit的 BIM数据提取
3.6.3 模型的属性关联
3.6.4 倒虹吸BIM模型Web端的渲染与重建
3.7 Web端模型的交互
3.7.1 Web端模型的点击查询信息
3.7.2 模型交互方式
3.8 本章小结
4 BIM技术在观音山倒虹吸工程中的应用分析
4.1 项目概况
4.2 项目BIM生成
4.2.1 倒虹吸BIM模型定位系统
4.2.2 倒虹吸构件参数化建模
4.3 倒虹吸施工偏差预测管控
4.3.1 倒虹吸压力钢管圆度检测
4.3.2 观音山倒虹吸施工偏差的获取
4.3.3 灰色预测模型及其预测结果
4.3.4 倒虹吸压力钢管偏差控制措施
4.4 Web端渲染测试
4.4.1 Web端模型的显示与交互测试
4.4.2 Web端模型属性查询测试
4.5 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献