“互联网+”下HBIM技术在建筑遗产数据中的可视化研究
——以磺溪书院为例

2021-05-17 08:39商墩江袁华斌
长春大学学报 2021年4期
关键词:书院构件组件

商墩江,袁华斌

(厦门大学 嘉庚学院,福建 漳州 363105)

1 HBIM技术概述

1.1 HBIM(历史建筑信息模型)

清华大学设计研究院与文化遗产保护研究所在2009年提出我国“遗产/历史建筑信息模型”(HBIM)技术,这是在BIM技术核心基础上,增加针对历史建筑保护特殊属性的建筑信息模型技术,并将其命名为HBIM技术。它具有一套科学、完善、规范的应用流程,并能将相关专业的先进技术协同运用到保护工作中。HBIM提供了一种新的工作方式,将管理部门、保护单位、设计方、施工方和大众联系在一个交流平台上,从而使保护工作的各个环节紧密联系,同步调整的设计方式协同进行,因此,将HBIM定义为具有三维模型的历史建筑生命周期中的信息管理工具。

HBIM的研究包括有助于快速建立精确模型的建模技术、模型信息的定义及HBIM的应用。在AEC行业,HBIM用户通常在项目生命周期的不同阶段选择不同的开发级别(LOD),以根据详细程度为模型元素开发的主题区域来加强沟通[1]。

1.2 HBIM与BIM相比优势

与BIM相比,HBIM更强调遗产建筑背后的数据以及竣工结构的建模技术。HBIM的生成涉及到对历史建筑的历史信息和修复信息的分析,特别是关于模型参数和历史数据信息之间的关系。同时,HBIM项目也面临重大挑战,很多历史建筑的原始建筑图纸缺失。由于自然因素的影响,结构往往处于劣化状态,或者它们已经被翻新和修改。这些建筑遗产往往具有独特的特征和历史意义,组件参数也是不同的。在当前的BIM框架中,很难使用组件库来完成模型。因此,HBIM研究过程中,必须首先使用激光扫描、摄影测量等方法对建筑构件进行测量和计算,然后才能参考有关历史建筑的文献来建立模型。

HBIM技术还需要考虑有关组件更新的属性,以便更清楚地传递每个组件的信息。例如,采用本体方法来阐明每个历史组件的通用术语、属性和相关性。简而言之,为了在项目生命周期的不同阶段向不同的利益相关者提供准确的信息,考虑这些组件在HBIM中的作用是至关重要的,即定义如何集成和呈现建筑遗产组件及其背后的数据信息[2]。

1.3 HBIM技术在历史建筑中的应用

BIM技术的研究主要集中在三维模型的改进上。然而,就建筑遗产的价值而言,每一个建筑元素的文献和背景更值得关注。除建筑物的基本资料信息、历史登记信息和背景信息外,还应包括与建筑遗产有关的细节,如构件的形状、工匠的姓名以及翻修周期和过程。有必要保存有关建筑遗产元素的所有相关信息,这些信息可以传到后代[3]。将HBIM定义为具有三维模型的历史建筑生命周期中的信息管理工具。以传统木制历史建筑构件库的生成过程为研究对象,研究核心问题:(1)构件性。建筑构件应划分为独立的构件单元,以呈现每个历史建筑构件的完整历史痕迹。例如,每一个“斗拱”(头公、支架组)、梁和柱子都有不同的历史和翻新记录,每一个都应被视为不同的单独单元。(2)组件属性。组件属性包括所有修复的尺寸、材料、表面装饰、时间、工匠姓名、使用的工具和翻新记录。应根据项目生命周期不同阶段的需求确定属性。(3)关联性。创建关联是为了给建筑的元素之间的关系以及翻新的细节提供通用词汇表。该关联还确定了类别和类之间的相互关系,以建立基本的数据描述,并探讨数据验证和集成的可能性。采用本体论和CIDOC-CRM对建筑构件、基础信息和维修信息进行了重新定义。(4)保护性。通过HBIM规定实施工序,把材料、构造等传统施工工艺体现在三维BIM的建筑遗产构件修复中,并将数据导入HBIM数据库并以可视化模型显示。

2 HBIM技术建筑遗产数据可视化研究对象—磺溪书院

磺溪书院(图1)建于1888年,是座落于台中市大渡区的一座历史名胜。这里曾是大渡口、龙井、武里等地学者和官员聚集的重要场所。在日本占领时期,它是一所国立小学。目前主要是旅游景点和祭祀场所。磺溪书院采用双广场布局,前后分院。这座建筑的宽度是七个“开间”(传统的测量单位),大约28 m宽,深度约30 m。从外到内的空间布局包括:山门(前门)、庭院、拜殿(礼拜堂)、正厅(讲堂)、东西两室以及连接走廊(图2)。建筑材料包括红砖、花岗岩、青石和杉木。HBIM技术可视化研究以磺溪书院建筑结构为例,建立结构分解图并进行建筑元素分析,并以Autodesk Revit为工具建立构件库。

图1 磺溪书院:(a)3D模型;(b)拜殿(礼拜堂);(c)部分3D剖面

图2 磺溪书院的布局,包括正门、庭院、礼拜堂、正厅、厢房和连接走廊

3 HBIM技术在建筑遗产数据可视化的应用研究

3.1 HBIM数据可视化组件库

目前,大多数BIM技术都是处理新建筑。用于模拟历史建筑的预定义库或工具非常有限。在磺溪书院项目中,为历史建筑创建了一个可重用的参数化库对象,重点是传统的木制建筑。组件和三维模型是使用Autodesk Revit创建的,其中,RFA文件是可以加载到项目中或保存到外部的族文件。为了允许其他项目使用为此项目创建的组件,大多数组件都创建为RFA文件。以《台湾的书院》提供的磺溪书院二维计算机辅助设计为参考依据,这些图纸是由FARO激光扫描仪Fo-cus3Dx130基于现场测量结果创建的。组件类型根据每个组件在模型中的使用方式进行分类。分为三类:(1)带参数的族构件。适用于在项目中重复使用某个构件,并且需要针对不同位置修改尺寸的情况。(2)无参数族构。适用于在项目中重复使用而不修改尺寸的构件。也适用于此项目中仅使用一次的组件,但它是可用于其他项目的通用组件。(3)自定义组件。仅使用一次且不能用于其他项目时,组件属于此类别[4-5]。

3.2 定义建筑遗产的建筑构件的规则

为明确建筑构件的规范,查阅了相关领域的资料。具体规定如下:历史建筑构件区分规定,如图3所示。(1)从历史建筑正面开始,沿建筑物的主轴前进。例如,山门-天井-拜殿-正殿(前门-庭院-礼拜堂-大厅)。(2)在每个建筑空间内,从外到内、从前到后、从左到右区分每个桁架。(3)从桁架下方的最低建筑构件开始,识别不同高度的每个间隔。(4)在每个高度间隔中,遵循相同的原则(从外到内,从前到后,从左到右)来识别每个建筑构件。如果一个建筑构件跨越多个间隔,则选择其连接的第一个间隔。

图3 定义建筑构件的规则:(a)闽南风格历史建筑平面图,规则a示例;(b)规则b示例;(c)桁架的剖面图,规则c~d示例。

有关将建筑构件定义作为HBIM模型中的一个或多个构件的规则:(1)当历史建筑构件上需要修复的确切位置无法预测时,应将整个建筑构件视为一个构件。例如,由于墙壁上可能出现的裂缝的位置是不可预测的,因此无法预测墙壁的哪一部分需要修复。整个墙被视为一个构件。(2)建筑构件具有重要的文化或历史意义。例如,如果一块屋瓦上的印记、图案或铭文与其他屋瓦不同,则该屋瓦将被视为一个构件。否则,所有屋顶瓷砖应视为一个建筑构件。(3)建筑构件由一系列元素组成,例如屋顶下的椽子。如果没有任何椽子被修改或恢复,则所有椽子都将被视为一个构件。这些规则是根据磺溪书院的案例制定的。然而,传统的闽南风格建筑有多种形式。建模过程会因不同结构和不同需求而异。

3.3 磺溪书院各区域建筑构件

磺溪书院的建筑分为5个区域:正门、礼拜堂、正厅、厢房和连接走廊。根据3.1节规定、特殊建筑构件明细如表1所示,包括代表每个区域内有多少种特殊构件类型的数字。某些自定义组件是专门为Revit中的项目创建的,不包括在表1中。

表1 磺溪书院各区域建筑构件类型

3.4 带有参数的族组件

为了提高构建三维模型的效率,选取形状相同但尺寸不同的构件作为带参数的族构件。以磺溪书院为例,创建了4个带有参数的族构件。它们是圆形支撑架、方形支撑架、主梁和屋顶梁。图4显示了这4个具有参数的组件,其中的参数可以全部或部分修改大小。例如,用户可以通过更改参数r的值来修改屋顶梁(b)的直径,并通过更改参数a和b的值来更改凸榫(a)矩形尖端的大小。图5显示了礼拜堂中12种不同大小的方形支架参数。

图4 带参数的四个族构件:(a)主梁;(b)屋顶梁;(c)方形支撑架;(d)圆形支撑架。

图5 礼拜堂内12个方形支架

3.5 无参数的族组件

除了带有参数的族构件外,大多数构件都是在RFA文件中创建的,但此时不会设置参数。用户可以随时根据项目需要设置参数。磺溪书院创建了23个结构元素,每一个都是在形式变化类型的基础上进一步发展的。图6显示了礼拜堂中8种类型的结构元素-柱基。

图6 礼堂堂柱基

4 结语

在构建组件库和三维模型之前,必须将建筑遗产内的建筑组件/图元分离并分类为适当的图元单元。根据未来相关建筑遗产构件数据库所需的信息,分离和分类组件的方式可能会有所不同。勘察和记录信息,这是文物保护才有的需求,HBIM技术将有价值的信息在BIM建模数据完成后永久保存,要求必须对组件进行合理分类,并检查参数以确定它们是否必要。这将有利于组件库的管理,并使组件更适用于未来的工程。

在HBIM技术中为了在包含数据的情况下为每个组件创建视觉效果,例如与改建有关的信息,建议使用LOD 300。较低的模型可能不会生成太多的细节。然而,如果使用更高的模型,考虑到传统木结构的复杂性,建立模型将更加耗时。此外,三维模型将在网上提供链接到数据库浏览,细节过多的模型会降低浏览速度。

HBIM可以记录、呈现和传输历史建筑元素背后的数据。与传统的数字归档技术相比,HBIM既记录了整个建筑有关的数据信息,同时也记录了单个结构元素的数据信息。这对保护建筑遗产很重要。然而,组件库的创建仅仅只是一个开始。 该研究的最终目标是建立一个历史建筑的综合数据库。还需要进一步探讨其他问题,包括如何定义和分类每个元素背后的数据,以及重新定义数据集之间的关系。

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