Klassifizierung von Bauteilen und Räumen bei der Erstellung digitaler Gebäudemodelle Technische Universität Berlin - FG Bauinformatik Felix Bausemer Bachelorarbeit 08.09.2017 Maximilian Sternal, M. Sc.
Aufbau 1. Problemstellung 2. Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 3. Anwendungsbeispiel 4. Fazit und Ausblick Seite 2
Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 3
Problemstellung zunehmende Informationsdichte in digitalen Gebäudemodellen internationale Projektbeteiligte Notwendigkeit: nicht nur für eine strukturierte Datenverarbeitung sondern auch für konsistente Begrifflichkeiten Anwendung von Klassifizierungssystemen Seite 4
Problemstellung Definition Klassifizierung Unter Klassifizierung versteht man das Zusammenfassen von (physikalischen oder auch nicht physikalischen) Objekten zu Klassen. Dabei werden für alle Objekte logische Eigenschaften definiert und diejenigen, welche in einer Eigenschaft übereinstimmen, können zu einer Klasse zusammengefasst werden. (vgl.: www.enzyklo.de/lokal/40006&page=47, 22.08.2017) Seite 5
Problemstellung Klassifizierung: Eigenschaften Vereinfachung der Informationssuche und strukturierung Strukturierung ermöglicht maschinelle Auswertung abgeleitete Informationen setzt Standardisierung voraus hoher zeitlicher Aufwand bei manueller Klassifizierung Seite 6
Problemstellung Klassifizierung: Beispiel Klassifizierung von Raumobjekten 9 Parameter aus: DIN 277, 2016 DIN EN 2, 2005 VdS Schadenverhütung, 1998 ca. 45 Sekunden / Raumobjekt Zeitaufwand für das gesamte Modell 45 sec * 258 Räume = 11.610 sec = ca. 3,2 h (netto) Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 7
Aufbau 1. Problemstellung 2. Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 3. Anwendungsbeispiel 4. Fazit und Ausblick Seite 8
Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung Voraussetzung: logisch strukturierte Modellierung von Bauteil- und Raumobjekten einheitliches und geeignetes Klassifizierungssystem Regeln und Abbildungsvorschriften müssen definiert sein Vorgehen: Ableitung von Klassifizierungen aus bereits erfassten Daten Seite 9
Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 1. Ansatz: Direkte Abbildung des Klassifizierungssystems auf die Objekthierarchie Beispiel: DIN 276 Kategorie Stütze KG 332 Familie Stütze StB - rund Stütze StB quadr. KG 332.1 KG 332.2 Typ Stütze StB rund 400 mm Stütze StB rund 600 mm Stütze StB quadr. 250 x 250 mm Stütze StB quadr. 350 x 350 mm KG 332.11 KG 332.12 KG 332.21 KG 332.22 Seite 10
Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 2. Ansatz: Klassifizierung anhand vorhandener Parameter Klassifizierung des Objektes erfolgt auf Grundlage eines oder mehrerer Parameter Parameter auslesen Abbildungsvorschrift auswerten Klassifizierung des Objekts Beispiel: Verordnung über das Europäische Abfallverzeichnis (Abfallverzeichnis-Verordnung - AVV) Materialparameter auslesen AVV auswerten Zuweisung Abfallschlüssel Seite 11
Aufbau 1. Problemstellung 2. Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 3. Anwendungsbeispiel 4. Fazit und Ausblick Seite 12
Anwendungsbeispiel Klassifizierung anhand vorhandener Parameter Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 13
Automatisierte Klassifizierung DIN 277 (Quelle: DIN 277-1, 2016, Auszug) Seite 14
Anwendungsbeispiel DIN EN 2 - Brandklassen Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 15
Anwendungsbeispiel DIN EN 2 - Brandklassen (Quellen: DIN EN 2, 2005) Seite 16
Anwendungsbeispiel VdS Schadenverhütung Brandgefährdung und Löschmittelbedarf Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 17
Automatisierte Klassifizierung VdS Schadenverhütung Brandgefährdung und Löschmittelbedarf (Quelle: VdS Schadenverhütung, 1998) Seite 18
Anwendungsbeispiel Abbildungsvorschrift - Auszug Seite 19
Anwendungsbeispiel Notwendige Parameter bei der Modellierung Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 20
Anwendungsbeispiel Abbildungsvorschrift - Auszug Seite 21
Anwendungsbeispiel Ermittlung des Löschmittelbedarfs (Quelle: VdS Schadenverhütung, 1998) Seite 22
Anwendungsbeispiel Notwendige Parameter bei der Modellierung Quelle: Laura Böger, 2015 Seite 23
Aufbau 1. Problemstellung 2. Automatisierte Auswertung einer Klassifizierung 3. Anwendungsbeispiel 4. Fazit und Ausblick Seite 24
Fazit Automatisierte Klassifizierung Automatisierung mit relativ geringem Programmieraufwand großes Einsparpotential für Auswertungen Verringerung des Fehlerpotentials Seite 25
Ausblick Automatisierte Klassifizierung Modellbasierte, automatisierte Auswertungen werden zukünftig gefordert werden Auftraggeber-Informationsanforderungen BIM-Projektabwicklungsplan (Quelle: Braun, M. u. a., 2016) Wachsender Informationsgehalt digitaler Gebäudemodelle Notwendigkeit einer effektiven und konsistenten Modellierung Seite 26
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Seite 27