一种网格结构BIM模型和点云模型到有限元模型的转换方法

技术领域

本发明涉及网格结构工程中数字模型处理技术领域，具体是一种网格结构BIM模型和点云模型到有限元模型的转换方法。

背景技术

近年来，随着BIM、IOT、数字孪生以及人工智能等新兴技术的发展，传统的建造业已不能满足新时代的发展需求，建造业向数字化转型是必然的发展趋势。其中，建筑当中的大型网格结构由于结构复杂、施工阶段多、不同施工阶段结构的荷载情况、位移状态和边界条件呈时变性的特点，在施工阶段出现安全风险的概率较大，虽然施工前对结构施工全过程一般会进行有限元模拟，但是，大型网格结构中杆件节点众多，单常规的有限元分析方法通常基于GUI操作，在动态修正方面效率较低。同时，施工全过程中BIM模型和有限元模型存在信息孤岛的情况，有限元模型往往不能反应结构真实响应情况。BIM模型是贯穿项目全生命周期的信息高度集成的精细化模型，如果不能与有限元结合起来，那就无法发挥其全部的价值。

此外，大型网格结构施工误差和变形是工程常见问题，若误差和变形超过设计允许值，将影响工程的正常施工甚至危害结构安全。采用全站仪等传统方式不仅效率低，而且难以全面、准确地反映大型网格结构的整体情况。

综上可见，有必要研究出一种从BIM模型生成有限元模型的方法，打破模型间的信息孤岛，实现施工全过程的模型动态交互，不仅可以为BIM模型创造新的价值，同时，生成的有限元模型，也可以更加高效、准确的反应BIM模型的修正情况和接受点云模型的真实坐标和尺寸数据，从而为更加快速准确反应大型网架结构施工阶段真实响应提供保障。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种网格结构BIM模型和点云模型到有限元模型的转换方法，其能够解决背景技术所描述的问题。

实现本发明的目的的技术方案为：一种网格结构BIM模型和点云模型到有限元模型的转换方法，包括以下步骤：

步骤1：获取目标网格结构的BIM模型文件，从BIM模型文件导出中心线模型文件和面模型文件；

步骤2：从面模型文件中提取表征结构件信息的节点、单元、截面和材料信息，根据节点、单元、截面和材料信息按预设定义的数据交互格式生成初始有限元模型；

步骤3：对中心线模型文件内的中心线模型中多余线段进行几何清理，得到清理后的中心线模型；

步骤4：通过距离最近的匹配准则将清理后的中心线模型的节点匹配坐标数据赋值到初始有限元模型的节点，完成有限元命令流模型的建立；

步骤5：基于目标网格结构的点云模型获取目标网格结构各个杆件的真实坐标信息，并动态更新点云模型中关于各个杆件的真实坐标信息，并且基于数字孪生实现对所述有限元命令流模型的动态建立和修正。

进一步地，所述目标网格结构为网架结构或桁架结构，面模型文件包括结构件信息，结构件信息包括节点、单元、截面和材料信息。

进一步地，结构件信息包括杆件、焊接球。

进一步地，在步骤1中，从BIM模型文件导出中心线模型文件中，将中心线模型文件的格式选定为DXF格式，输出选项为未切割。

进一步地，根据节点、单元、截面和材料信息按预设定义的数据交互格式生成初始有限元模型的具体实现过程，包括以下步骤：

步骤21：遍历面模型文件，根据单元编号或者截面名称筛选出所有杆件作为单元构成的单元库P

步骤22：从单元数据体中提取出单元的单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标；

步骤23：根据提取到的单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标按预先定义好的数据交互格式输出为有限元模型格式，从而生成初始有限元模型。

进一步地，在步骤21中，通过搜索字符来搜索对应的表征杆件的单元，单元编号和截面名称用字符来表示。

进一步地，所述对中心线模型文件内的中心线模型中多余线段进行几何清理，得到清理后的中心线模型，其具体实现过程包括如下步骤：

步骤31：确定出从BIM模型导出中心线模型文件并留存在中心线模型文件内的多余线段，多余线段包括多余自由线段、比实际杆件长的多余悬挑线段、比实际杆件短的多余缺失线段，当目标网格结构为桁架结构，若主杆件上存在斜撑时，主杆件上没有生成对应节点和斜撑连接的，则该主杆件所对应的线段为多余线段，并且将此多余线段记为斜撑多余线段；

步骤32：清理掉步骤31所确定出的多余自由线段，具体包括：

遍历中心线模型文件中所有杆件单元，分别计算每个杆件单元的起点和终点出现在单元库中出现过的次数，将起点和终点均各自仅出现过一次所对应的杆件单元视为异常杆件单元，将异常杆件单元从中心线模型中删除，包括删除异常杆件单元的起点和终点以及异常杆件单元自身，从而将多余自由线段删除，从而得到第一中心线模型；

步骤33：对第一中心线模型清理掉步骤31所确定出的比实际杆件长的多余悬挑线段、比实际杆件短的多余缺失线段，具体包括：

若当前节点仅有一个其他节点与当前节点相连的节点编号，则将当前节点视为标记节点，遍历第一中心线模型的所有节点，分别将每一个节点视为当前节点，从而得到所有标记节点，

计算每一个标记节点分别与其他节点之间的距离，从而得到其他节点中与当前标记节点最小距离对应的节点，将最小距离≤阈值k1的节点记为距离最小节点，遍历每一个标记节点，从而得到所有标记节点各自对应的距离最小节点，提取出标记节点的节点编号和距离最小节点的节点编号，并将距离最小节点的节点编号以及坐标赋值给标记节点，从而得到第二中心线模型；

步骤34：对第二中心线模型清理掉步骤31所确定出的斜撑多余线段，具体包括：

遍历第一中心线模型中所有单元，生成每个单元的中点坐标及编号，计算各个单元的中点与第二中心线模型中所有节点的距离，中点和节点的距离是根据中点坐标和节点坐标计算得到的，在步骤33中所确定的第二中心线模型中所确定的m个节点，则得到单元中点与所有节点的距离也共有m个，也即距离集合，距离集合记为{Dis

并生成每个单元起点N1与该单元中点距离最小的节点编号对应的单元Et

进一步地，执行玩步骤34后，还包括重复执行步骤34，以不断更新第三中心线模型，从而得到最终的第三中心线模型，经过步骤34处理得当的第三中心线模型或再经过重复步骤34得当的最终的第三中心线模型即为清理后的中心线模型。

进一步地，阈值k1为经验值，阈值k1设置为小于目标网格结构中桁架斜撑的最小长度。

进一步地，阈值k2＝0.1m。

本发明的有益效果为：本发明利用BIM模型贯穿施工全生命周期且信息高度集成的特点，提取大型网格结构有限元模型建立所需要的参数信息生成有限元数字化模型。1、不仅能打破各模型之间的信息孤岛，减少模型重复建立的工作量，而且针对不同的网格结构(网架和桁架)，所用的模型转换方法是一样的，为BIM模型带来新的价值；2、大型网格结构杆件和节点众多，数字化有限元模型相比于GUI方式建立的模型能够更加高效地匹配BIM模型在施工过程中发生的变更和修正，推动建造业的数字化转型；3、数字化有限元模型也更加符合数字孪生技术的理念，对三维扫描等新兴技术也具有更强的交互性，同时，考虑到大型网格结构不同施工阶段工况的时变性，基于点云模型、BIM模型和有限元数字模型施工全过程的动态交互，可以使模型能够更加准确的模拟结构的真实响应。

附图说明

图1为模型建立方法的流程示意图；

图2为桥梁结构参数预测方法的流程示意图；

图3为目标网格结构在中心线模型中存在的一些多余线段的示意图；

图4为对图3经过上述步骤处理后建立的有限元命令流模型的示意图；

图5为基于点云模型对焊接球进行拟合后获得的焊接球节点的球心坐标的示例图；

图6为包括4个节点连接构成单元的示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施方案，对本发明做进一步描述：

如图1-图6所示，一种网格结构BIM模型和点云模型到有限元模型的转换方法，包括以下步骤：

步骤1：获取目标网格结构的BIM模型文件，从BIM模型文件导出中心线模型文件和面模型文件。

其中，网格结构通常为网架结构或桁架结构或两者混合，面模型文件包括目标网格结构的杆件、焊接球等结构件信息，结构件信息包括节点、单元、截面和材料信息。在从BIM模型文件导出中心线模型文件中，可以将中心线模型文件的格式选定为DXF格式，输出选项为未切割。

步骤2：从面模型文件中提取表征结构件信息的节点、单元、截面和材料信息，根据节点、单元、截面和材料信息按预设定义的数据交互格式生成初始有限元模型。

在本步骤中，可以从面模型文件中提取到杆件或焊接球作为一个节点、单元的相关信息，在目标网格结构中，通常会包括多个杆件，杆件通常为圆管，例如圆钢管，每一个杆件相当于一个单元，圆管有截面和自身材料种类，因此，可基于包括节点、单元、截面和材料信息来生成有限元模型。具体的，根据节点、单元、截面和材料信息按预设定义的数据交互格式生成初始有限元模型的具体实现过程，包括以下步骤：

步骤21：遍历面模型文件，根据单元编号或者截面名称筛选出所有杆件作为单元构成的单元库P

在面模型文件中，通常将杆件(一般为圆钢管)取名为pip，因此，杆件的截面名称通常用字符pip来表示，因此，每当搜索到一个pip字符，即表示搜索到一个杆件，从而可以将所有杆件遍历出来，从而得到表示所有杆件的单元库P

步骤22：从单元数据体中提取出单元的单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标。

在面模型文件中，杆件作为一个单元的信息长度LEN为8，每个单元数据体的格式是相同的，所包含的信息内容也是相同的，单元编号、截面尺寸、材料信息(通常为材料类型)和单元两端节点坐标分别位于单元数据体的第1、4、6、7行，从而可以从单元数据体中快速提取单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标。参考图2，图2是某一个单元数据体的示例，其中包括了单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标。其中，单元编号和截面尺寸均在第1行，材料信息在第4行，单元两端节点坐标分别在第6和第7行。图中的材料类型即是指材料信息，两个端点即是图中的单元节点1和单元节点2。从图中可以看出，两端节点坐标为三维坐标。

步骤23：根据提取到的单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标按预先定义好的数据交互格式输出为有限元模型格式，从而生成初始有限元模型。

在将面模型中的单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标转换为有限元模型过程中，单元编号、截面尺寸、材料信息、单元两端节点坐标通常会对应不同的语法，同一种参数的语法是一样，只是对应的数据不同。

步骤3：对中心线模型文件内的中心线模型中多余线段进行几何清理，得到清理后的中心线模型。

在本步骤中，是否为多余线段可以人为判断或者人工标记特征后由软件自行提取特征后来自动判断是否为多余线段。

所述对中心线模型文件内的中心线模型中多余线段进行几何清理，得到清理后的中心线模型，其具体实现过程包括如下步骤：

步骤31：确定出从BIM模型导出中心线模型文件并留存在中心线模型文件内的多余线段，多余线段包括多余自由线段、比实际杆件长的多余悬挑线段、比实际杆件短的多余缺失线段，当目标网格结构为桁架结构，若主杆件上存在斜撑时，主杆件上没有生成对应节点和斜撑连接的，则该主杆件所对应的线段为多余线段，并且将此多余线段记为斜撑多余线段。

参考图3，图3为目标网格结构在中心线模型中存在的一些多余线段的示意图，图中的数字标记(1-4)所框选区域内的线段分别对应不同的多余线段的情形。

步骤32：清理掉步骤31所确定出的多余自由线段。

在本步骤中，遍历中心线模型文件中所有杆件单元，分别计算每个杆件单元的起点和终点出现在单元库中出现过的次数，将起点和终点均各自仅出现过一次所对应的杆件单元视为异常杆件单元，将异常杆件单元从中心线模型中删除，包括删除异常杆件单元的起点和终点以及异常杆件单元自身，也即将多余自由线段删除，从而得到第一中心线模型。

步骤33：对第一中心线模型清理掉步骤31所确定出的比实际杆件长的多余悬挑线段、比实际杆件短的多余缺失线段。

在本步骤中，若当前节点仅有一个其他节点与当前节点相连的节点编号，则将当前节点视为标记节点，遍历第一中心线模型的所有节点，分别将每一个节点视为当前节点，从而得到所有标记节点。

其中，在步骤22中获得了每一个单元的两端均各自有一个节点，因此，一个单元对应两个节点。

计算每一个标记节点分别与其他节点(包括非标记节点和标记节点)之间的距离，从而得到其他节点中与当前标记节点最小距离对应的节点，将最小距离≤阈值k1的节点记为距离最小节点。遍历每一个标记节点，从而得到所有标记节点各自对应的距离最小节点，当然，并不是每一个标记节点均有对应的一个距离最小节点。提取出标记节点的节点编号和距离最小节点的节点编号，并将距离最小节点的节点编号以及坐标赋值给标记节点，也即是将距离最小节点的节点编号和坐标替换标记节点原先的节点编号和节点坐标，从而得到第二中心线模型。

其中，阈值k1为经验值，在本实施例中，阈值k1的数值大小根据目标网格结构的杆件大小来确定，具体可以将阈值k1设置为小于目标网格结构中桁架斜撑的最小长度，以防止桁架斜撑杆件被清理掉。例如，本实施例中，桁架斜撑最小长度为0.796m(米)，阈值k1取值为0.4m。

步骤34：对第二中心线模型清理掉步骤31所确定出的斜撑多余线段。

在本步骤中，遍历第二中心线模型中所有单元，生成每个单元的中点坐标及编号，计算各个单元的中点与第二中心线模型中所有节点的距离，中点和节点的距离是根据中点坐标和节点坐标计算得到的。在步骤33中所确定的第二中心线模型中所确定的m个节点，则得到单元中点与所有节点的距离也共有m个，也即距离集合，距离集合记为{Dis

参考图6，图6为包括4个节点连接构成单元的示意图。本步骤还包括，生成每个单元起点N1与该单元中点距离最小的节点编号对应的单元Et

以图6为例，图6中有4个节点，其中，节点2和节点4连接的线段为斜撑，节点1和节点3连接的线段为桁架。对于有限元模型来说，其需要的是1-2单元(即节点1和节点2连接的线段对应的一个线段)、2-3单元、3-4单元、4-1单元和4-2单元。但是在第二中心线模型中，其对应生成的单元包括1-3单元、3-4单元、4-1单元和4-2单元。因此，需要进一步生成每个杆件的中点，假设1-3单元生成了中点5，那么中点5与其他所有节点中的节点2的距离会小于阈值，故需要将1-3单元(也即是带有斜撑的桁架单元)删除，而替换(生成)1-2单元和2-3单元。因为一个单元对应一根杆件，杆件包括两个端点，故一个单元也对应包括两个端点。需要注意的是，这里新生成的两个单元仅是将原先带有斜撑的桁架单元一分为二(相当于将原先带有斜撑的桁架单元删除)。

其中，上述示例的是桁架结构中只存在中点斜撑，对于存在三分点、四分点斜撑的构件，将上述步骤生成的中点对应改为三分点和四分点即可。阈值k2理论上应该是0，生成的桁架主杆中点与斜撑理论上是重合的，但考虑到模型转换和数据精度带来的微小误差，本实施例中，阈值k2可取0.1m，具体可以根据实际情况进行调整。

可以重复步骤34，即可不断更新第三中心线模型，从而得到最终的第三中心线模型。

经过步骤34处理得当的第三中心线模型或再经过重复步骤34得当的最终的第三中心线模型即为清理后的中心线模型。

本实施例中，目标网格结构的两侧桁架结构只有杆件中点存在斜撑，中间部分上层桁架除了中点外还有四分点处存在桁架，步骤34清理了所有桁架中点部分的节点问题，重复步骤34后可以进一步清理了所有桁架四分点部分的节点问题，同理，若结构存在八分点的斜撑，则再重复步骤34，以此类推，直至所有桁架斜撑节点清理完成。

步骤4：通过距离最近的匹配准则将最终的第三中心线模型的节点匹配坐标数据赋值到初始有限元模型的节点，完成有限元命令流模型的建立。

参考图4，图4为对图3经过上述步骤处理后建立的有限元命令流模型的示意图。

在本步骤中，遍历最终的第三中心线模型的所有节点和初始有限元模型的每一个节点，搜索出最终的第三中心线模型中与初始有限元模型的每个节点距离最小的节点，并将距离最小的节点的坐标值赋值给初始有限元模型对应的节点，从而有限元命令流模型的建立。

步骤5：基于目标网格结构的点云模型获取目标网格结构当前最小施工阶段各个杆件的真实坐标信息，真实坐标信息也即是指实际网格结构中的实体杆件的物理坐标。并基于不同施工阶段动态更新点云模型中关于各个杆件的真实坐标信息，并且基于数字孪生实现有限元命令流模型的动态建立和修正。

在不同施工阶段，由于边界条件、施工误差、荷载条件的不同，结构实际的节点坐标和理论坐标会有差异，为了使模型更加准确，通过三维扫描技术可以获取结构节点的真实坐标值，进而更新提取的理论坐标数据，完成模型坐标的更新和修正，模型修正包括节点坐标、边界条件、材料参数等，这里只考虑坐标数据的修正，这里的更新和修正也是建立在生成了准确的理论模型的基础上，使模型更加符合结构真实情况所以进行修正。

在本步骤中，通过目标网格结构的点云模型获取目标网格结构在不同阶段真实的结构节点坐标信息，本实施例中，结构节点采用焊接球节点，基于点云模型对焊接球进行拟合，获取焊接球节点的球心坐标，将获取的球心坐标数据动态更新到有限元命令流模型中，实现基于数字孪生的高保真有限元命令流模型的动态建立和修正。

参考图5，图5为基于点云模型对焊接球进行拟合后获得的焊接球节点的球心坐标的示例图。

其中，BIM模型的布尔运算会导致杆件和焊接球节点重叠的部分被切割掉，每个杆件的端点不会汇聚到焊接球的球心上，而是在被切割的球心上。但是对于有限元模型来说，焊接球节点坐标应该就是球心坐标。而中心线模型的节点不会做布尔运算，同一节点所有杆件均汇集到节点处。但中心线模型存在需要几何清理的问题，因此，经过几何清理后得到的最终的中心线模型是理想状态下可用于有限元模型建立所需要的数据，缺少的只是节点坐标和杆件对应的节点，因此还需要进行节点坐标和对应节点的更新处理。

而之所以采用距离最小原则来匹配，原因在于，经过几何清理后的中心线模型的节点坐标是理想的有限元节点坐标，因此，只需要把有限元模型中被切割的节点坐标修正到对应的节点处，就可以通过寻找有限元模型中每个节点距离最终的中心线模型所有节点最近的节点，因为有限元模型中每个被切割的节点(端点)离理想状态对应的节点是最近的，这个最近距离就是焊接球节点的半径，从而可以通过距离最小原则来把初始有限元模型中被切割的节点坐标修正到理论并符合实际的节点处。

本发明利用BIM模型贯穿施工全生命周期且信息高度集成的特点，提取大型网格结构有限元模型建立所需要的参数信息生成有限元数字化模型。1、不仅能打破各模型之间的信息孤岛，减少模型重复建立的工作量，而且针对不同的网格结构(网架和桁架)，所用的模型转换方法是一样的，为BIM模型带来新的价值；2、大型网格结构杆件和节点众多，数字化有限元模型相比于GUI方式建立的模型能够更加高效地匹配BIM模型在施工过程中发生的变更和修正，推动建造业的数字化转型；3、数字化有限元模型也更加符合数字孪生技术的理念，对三维扫描等新兴技术也具有更强的交互性，同时，考虑到大型网格结构不同施工阶段工况的时变性，基于点云模型、BIM模型和有限元数字模型施工全过程的动态交互，可以使模型能够更加准确的模拟结构的真实响应。

本说明书所公开的实施例只是对本发明单方面特征的一个例证，本发明的保护范围不限于此实施例，其他任何功能等效的实施例均落入本发明的保护范围内。对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。