前言

上文提到如果项目需求的业务管理功能多、集成度高，那么就建议使用webgl的技术方向进行模型轻量化。
目前市面上有不少成熟的模型轻量化工具，比如广联达BIMFace、葛兰岱尔的GLWebGLBIMEngine、e建筑等，都是在平台转换，在线、离线式使用，基本都使用的threejs实现模型的展示，其中bimface的通讯格式为二进制，猜测为自定义的数据格式，GLWebGLBIMEngine和e建筑使用的是gltf。还见过一家使用silverlight结合unity做模型展示，但是这并不是主流趋势，很多浏览器已经不支持。

一、轻量化流程

经过多种途径的试探，结合目前的资源，决定全面转向threejs实现轻量化，实现的大概流程：

理想中轻量化应该是上传RVT文件后，服务器自动对各版本的文件进行解析处理，将相应的数据及文件存入数据库及文件服务器。模型的展示应该是组件化模块化，对于其他应用模块提供标准开放接口，方便外部调用。所以应该本着文件尽可能小、展示真实、操作流畅的原则进行开发。

二、数据提取

1.revit分类

首先要大概了解revit类别结构

• Category：类别，比如梁、板、柱、门、窗等大的分类。
• Family：族，子分类。
• FamilySymbol：族类型，个人理解是体现子类的规格。
• FamilyInstance：实例化出新的对象，体现在revit中就是创建了一个新的构件，这个构件属于Category、Family、FamilySymbol一种,熟悉面向对象的编程语言应该很容易理解这个概念
  所以简单的理解revit的数据存储结构是树状结构

2.revit分类编码规则

Revit 分类编码采用的是国际行业标准的Omniclass编码，是对建筑全生命周期进行编码，印象中总共有30多个table，revit主要使用的是第23个table中的编码，例如：23.25.30.11.14.11，在表中可以查到对应的解释。Revit内置大约有1000多种族分类。

3.插件开发

环境的搭建可以参照
https://blog.csdn.net/qq_36754364/article/details/86724985

提取数据需要依赖revti的sdk, c#引用链接库RevitAPI.dll、RevitDBAPI.dll，实现IExportContext接口，方法流程：

注：获取的element包含了场景数据，如相机。也包括轻量化不需要的元素，如中心线、洞等，执行插件只获取当前视图view的元素,也支持链接rvt的进一步遍历。

4.导出gltf

使用GITF格式作为模型文件，一是它的目标是成为模型界的通用格式，类似图片界的jpeg。二是对OpenGL的兼容性好，数据格式清晰简单，三是自己对计算机图形学不了解，自定义格式难度大，还是考虑成熟的数据格式。

GITHUB上有开源的导出GLTF的代码,地址:
https://github.com/McCulloughRT/Revit2glTF

 public struct glTF
    {
        public glTFVersion asset;
        public List<glTFScene> scenes;
        public List<glTFNode> nodes;
        public List<glTFMesh> meshes;
        public List<glTFBuffer> buffers;
        public List<glTFBufferView> bufferViews;
        public List<glTFAccessor> accessors;
        public List<glTFMaterial> materials;
    }

这里是对GLTF的文件格式定义，按照revit二次开发规范实现IExternalCommand，IExportContext接口生成dll和addin文件，然后关联到revit上即可导出文件：

导出结果：

4.文件大小优化

对模型进一步优化可以使用谷歌开源的Draco，大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。
gltf-pipeline：https://github.com/CesiumGS/gltf-pipeline，依赖NODE.JS，通过命令行窗口可以对模型进行优化：

• 转换GLB：gltf-pipeline -i NewProject.gltf -o NewProject.glb
• 转换Draco:gltf-pipeline -i NewProject.gltf -o buildDraco.gltf –d
  
  源文件大小为6M，压缩完后为1M，压缩比接近6:1，对于管线、精装修等mesh多的情况达不到这种压缩比。

总结

提取的算法优化空间还很大，比如移除重复顶点和重复面、三角网简化等，只不过自己的能力不足，需要继续学习，感兴趣的同学可以进一步优化。