Zeitlich und räumlich aufgelöste Zustandsbewertungen und -prognosen über mit Diagnosedaten angereicherte BIM-Modelle als Entscheidungshilfe bei der Instandsetzungsplanung

Morgenstern, Hendrik Willi Lars; Dehn, Frank; Raupach, Michael

doi:42521

Zeitlich und räumlich aufgelöste Zustandsbewertungen und -prognosen über mit Diagnosedaten angereicherte BIM-Modelle als Entscheidungshilfe bei der Instandsetzungsplanung = Temporally and spatially resolved condition assessments and prognoses via BIM models enriched with diagnostic data as a decision support system in repair planning

Morgenstern, Hendrik Willi Lars^RWTH*

2023

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Hendrik W. L. Morgenstern, geb. Schäfer

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2023

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2023

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak03

Hauptberichter/Gutachter
Raupach, Michael (Thesis advisor)^RWTH* ; Dehn, Frank (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2023-08-25

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2023-08472
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/968190/files/968190.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Baustoffkunde - Bauwerkserhaltung (311310)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
BIM (frei) ; Bauwerkserhaltung (frei) ; Dauerhaftigkeit (frei) ; Instandsetzung (frei) ; Prognosen (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 624

Kurzfassung
Zeitlich und räumlich aufgelöste Zustandsbewertungen und -prognosen über mit Diagnosedaten angereicherte BIM-Modelle können als Entscheidungshilfe bei der Instandsetzungsplanung genutzt werden. Nach der Erfassung des Ist-Zustandes eines Bestandsbauwerks kann dieser in einer BIM-Umgebung implementiert und interoperabel mit Regelwerken sowie Softwares für Punktwolkenauswertungen und Bayes’sche Statistik verknüpft werden. BIM-basierte Schädigungsmodelle können mathematische Zusammenhänge und Einflussgrößen automatisiert anpassen bzw. berücksichtigen, sodass sich neue Möglichkeiten bei der Modellierung von dauerhaftigkeitsrelevanten Prozessen für kombinierte Einwirkungen oder variable Randbedingungen und Bauteilzustände ergeben. Auf diese Weise wird ein prädiktives BIM-Modell erstellt, das als vierdimensionales Entscheidungsunterstützungssystem bei der Instandhaltung dienenkann.Durch die Implementierung von Daten der Bauwerksdiagnose kann ein BIM-Modell als digitales Bauwerksbuch genutzt werden. Informationen können somit zentral in digitaler Form gesammelt werden und schnittstellenoffen erhalten bleiben. Die Automatisierung der Datenauswertung im räumlichen Kontext ermöglicht neue Betrachtungen und Analysen von größeren Datensätzen oder Korrelationen zwischen den unterschiedlichen Messgrößen. Die modellzentrierte Arbeitsweise in einer BIM-Umgebung ermöglicht die bauteilspezifische Analyse und Gegenüberstellung von ermittelten Ist-Zuständen mit Randbedingungen und Anforderungen gemäß aktueller Regelwerke. Dies erlaubt die Verlagerung des Arbeitsschwerpunktes von Datenverwaltung zu Datenauswertung und -darstellung sowie signifikante Einsparungen beim Handlungsbedarf und trägt somit zur Ressourcenschonung bei. Digitalisierte Arbeitsweisen führen zu Transparenz, Objektivität und Effizienz bei der Instandsetzungsplanung. Infolgedessen wird BIM für die Nutzung im Rahmen der Bauwerkserhaltung erschlossen.

Temporally and spatially resolved condition assessments and prognoses via BIM models enriched with diagnostic data can be used as a decision support tool for maintenance planning. The assessment of the actual condition of existing buildings can be implemented in a BIM environment and interoperably linked with rules and regulationsas well as software for point cloud evaluations and Bayesian statistics. BIM-based deterioration models can automatically adapt or take into account mathematical relationships and influencing variables so that new possibilities arise in the modeling of durability-relevant processes for combined actions or variable boundary conditions and component states. In this way, a predictive BIM model is created that can serve as a four-dimensional decision support system for maintenance. By implementing building diagnosis data, a BIM model can be used as a digital building book. Thus, information can be collected centrally in digital form and preserved open to interfaces. The automation of data evaluation in a spatial context enables new observations and analyses of larger data sets or correlations between the different measuredvariables. The model-centered way of working in a BIM environment enables the component-specific analysis and comparison of determined actual conditions with boundary conditions and requirements according to current regulations. This makes it possible to shift the focus of work from data management to data evaluation and visualization, as well as significant savings in the need for action, thus contributing to the conservation of resources. Digitized ways of working lead to transparency, objectivity, and efficiency while planning repair measures. As a result, BIM is opened up for use in the context of building maintenance.

OpenAccess:
PDF
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