铁路BIM设计系统中的大数据渲染技术研究

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研究目的：针对铁路多专业集成BIM设计系统因大数据渲染效率低下出现的响应迟缓和用户界面停滞问题，研发CPU预剪除技术。通过CPU计算剪除一部分不需要渲染的铁路BIM设计模型，减少后续GPU计算需要处理的数据量，优化CPU和GPU的计算负载，达到提升系统运行速度、减少系统响应时间的目的。

研究结论：（1）基于铁路BIM模型的空间分布规律，应选择使用R-树空间索引实现CPU预剪除；（2）在大饭铺至马栅铁路线BIM设计实验中，采用基于R-树空间索引的CPU预剪除技术后，铁路BIM设计系统的渲染效率提升幅度达170%~210%；（3）基于R-树空间索引的CPU预剪技术能够有效缓解铁路BIM设计系统中的大数据渲染压力；（4）该研究结果可应用于铁路多专业协同设计领域。

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关键词 ：铁路BIM设计, 多专业集成设计, 大数据渲染, CPU预剪除, R-树空间索引

Abstract： Abstract：Research purposes： In order to deal with the problem that multidisciplinary integrated railway BIM design system appears slow to respond and stagnation of the user interface, due to inefficient large data rendering, pre-culling with CPU technology is developed. CPU cut off part of railway BIM models which don't need to render, reduces the amount of data for subsequent GPU computing, optimizes the CPU and GPU computation load, to enhance the system operation speed and reduce system response time.
Research conclusions：(1) R-tree spatial index is selected to implement the pre-culling, considering the spatial distribution of railway BIM models. (2) A test with BIM design models of Dafanpu to Mazha Railway shows that, the pre-culling with CPU technology based on R-tree spatial index increases the multidisciplinary integrated railway BIM design system's rendering efficiency by 170%~210%. (3) The pre-culling with CPU technology based on R-tree spatial index effectively alleviates the pressure of large data rendering. (4) The research results can be applied to railway multidisciplinary collaborative design domain.

Key words： Key words: railway BIM design multidisciplinary integrated design massive data rending pre-culling with CPU R-tree spatial index

基金资助:铁道第三勘察设计院集团有限公司科技开发项目（721211）

作者简介: 杨绪坤，1972年出生，男，高级工程师，现任铁道第三勘察设计院集团有限公司工程实验室数字化分室主任、线站处副总工程师；刘义勤，1982年出生，男，高级工程师

引用本文:

杨绪坤** 刘义勤. 铁路BIM设计系统中的大数据渲染技术研究[J]. 铁道工程, 2015, 32(2): 22-.
YANG Xu-kun, LIU Yi-qin. Research on Massive Data Rendering Technology in Railway BIM Design System. 铁道工程, 2015, 32(2): 22-.

链接本文:

http://tdgcxb.crec.cn/CN/ 或 http://tdgcxb.crec.cn/CN/Y2015/V32/I2/22

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