54 Informatik
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Der inhaltlichen Qualitätssicherung von Bauwerksinformationsmodellen (BIM) kommt im Zuge einer stetig wachsenden Nutzung der verwendeten BIM für unterschiedliche Anwen-dungsfälle eine große Bedeutung zu. Diese ist für jede am Datenaustausch beteiligte Software dem Projektziel entsprechend durchzuführen. Mit den Industry Foundation Classes (IFC) steht ein etabliertes Format für die Beschreibung und den Austausch eines solchen Modells zur Verfügung. Für den Prozess der Qualitätssicherung wird eine serverbasierte Testumgebung Bestandteil des neuen Zertifizierungsverfahrens der IFC sein. Zu diesem Zweck wurde durch das „iabi - Institut für angewandte Bauinformatik” in Zusammenarbeit mit „buildingSMART e.V.“ (http://www.buildingsmart.de) ein Global Testing Documentation Server (GTDS) implementiert. Der GTDS ist eine, auf einer Datenbank basierte, Web-Applikation, die folgende Intentionen verfolgt:
• Bereitstellung eines Werkzeugs für das qualitative Testen IFC-basierter Modelle
• Unterstützung der Kommunikation zwischen IFC Entwicklern und Anwendern
• Dokumentation der Qualität von IFC-basierten Softwareanwendungen
• Bereitstellung einer Plattform für die Zertifizierung von IFC Anwendungen
Gegenstand der Arbeit ist die Planung und exemplarische Umsetzung eines Werkzeugs zur interaktiven Visualisierung von Qualitätsdefiziten, die vom GTDS im Modell erkannt wurden. Die exemplarische Umsetzung soll dabei aufbauend auf den OPEN IFC TOOLS (http://www.openifctools.org) erfolgen.
In the field of engineering, surrogate models are commonly used for approximating the behavior of a physical phenomenon in order to reduce the computational costs. Generally, a surrogate model is created based on a set of training data, where a typical method for the statistical design is the Latin hypercube sampling (LHS). Even though a space filling distribution of the training data is reached, the sampling process takes no information on the underlying behavior of the physical phenomenon into account and new data cannot be sampled in the same distribution if the approximation quality is not sufficient. Therefore, in this study we present a novel adaptive sampling method based on a specific surrogate model, the least-squares support vector regresson. The adaptive sampling method generates training data based on the uncertainty in local prognosis capabilities of the surrogate model - areas of higher uncertainty require more sample data. The approach offers a cost efficient calculation due to the properties of the least-squares support vector regression. The opportunities of the adaptive sampling method are proven in comparison with the LHS on different analytical examples. Furthermore, the adaptive sampling method is applied to the calculation of global sensitivity values according to Sobol, where it shows faster convergence than the LHS method. With the applications in this paper it is shown that the presented adaptive sampling method improves the estimation of global sensitivity values, hence reducing the overall computational costs visibly.