BIM是英文“Building Information Modelling”的缩写。 UNE-EN ISO 19650系列标准将BIM定义为使用建筑资产的共享数字表示来促进资产的设计、建造和运营过程,并为决策提供可靠的依据。 《公共采购的 BIM 基础 1》文件规定,BIM 是资产整个生命周期内所有代理机构参与的信息数字化和协作管理。 BIM 是建筑行业的一种工作方式,以数字模型为基础,基于参与机构之间以及基础设施或建筑物生命周期各个阶段之间的协作。
收稿日期:2019年8月11日 修订日期:2019年8月30日 接受日期:2019年10月23日 发表日期:2020年6月1日 摘要:与许多建筑行业职业一样,工料测量 (QS) 已经存在很多年,并且经历了许多变化,以反映更广泛的行业和社会的发展。从 1980 年代开始,计算机开始大量出现在设计过程中,从而导致建筑信息模型的兴起,这尤其导致了设计和建筑领域的重大变化。例如在英国,BIM 的普及和传统工程量清单的消亡,同时智能建筑/城市兴起,利用大数据 (BD)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。这意味着 QS 实践需要反思可以提高建筑质量和生产力以及他们自身的专业发展的新兴产品和服务。随着传统 QS 角色的减少和对施工速度的关注度增加,工料测量师在处理高级客户(如 BIM 经理和项目经理)的数据驱动需求时,可能会有不同角色的机会。此外,在与时间限制较少、创新性较差的客户打交道时,需要提高传统 QS 实践的市场价值,这无意中导致了技能差距,从而使实践能够对传统服务收取更高的费用。本研究是一项基于二手数据的探索性研究,旨在了解 BIM 的采用和相关技术进步,这些进步代表了 QS 专业人员的创新和新兴角色,以满足行业日益增长的需求。研究结果将激发和支持对实践、专业教育以及实现英国 2025 年建筑目标所需的态度行为进行变革的需求。
并可以有效地避免传统电影艺术设计和执行过程中的问题。2.1修改设计是昂贵和费力的。特别是,初始设计计划中的某些更改通常需要重新绘制图纸和重复修订。,如果在现场完成甚至翻新后提出了修改,则消耗的成本和劳动力将更高。2.2信息管理问题,相同的场景设计执行能力要求许多员工合作才能完成,并且设计计划通常需要重复修订和持续的沟通,以避免信息混乱和难以管理。2.3成本预算控制问题,传统的艺术设计工作预算通常需要经验才能估算,有时会有一些无法控制的偏差[3]。传统的电影艺术生产,创建过程中存在缺点,对纤维生产的BIM引用,简化设计过程,主要设计工作,主要设计工作着眼于完整场景模型,该模型包含先前的视觉信息,空间尺寸,环境照明,设置材料,设置材料,提供的道具和其他完整信息[12]。通过这种模型,通过相关软件,可以直接导出一系列图纸,包括场景的视觉预览部分;大气图;停靠套件的生产图;对接道具采购的舞台材料;道具,列表,预算,动态3D预览,甚至VR Interactive Preview等(图。2)。
摘要:由于机动性和自动化程度高,无人机系统 (UAS,又名无人机) 已广泛应用于检测建筑异常和评估施工条件。此外,AECO 行业对使用建筑信息模型 (BIM) 保护竣工遗产的兴趣日益浓厚,通常称为遗产或历史 BIM (HBIM),专注于对历史建筑的长期记录和实时监控。本研究提出了通过建立自主无人机检查的决策支持框架,将 UAS 和 HBIM 集成在一起以进行持续建筑缺陷监测的愿景。将介绍有关缺陷监测的三个基本方面:历史建筑缺陷 (BD) 分类的摘要,以确定适当的检测时机,通过根据缺陷指定无人机类型来提高无人机使用效率和适应性的潜力,并考虑动态环境条件以预测和防止潜在损害。通过回顾当前关于 BD 和无人机飞行规划的文献,将提出一个有助于无人机检查自动化的框架,以预防和保护建筑遗产,作为对知识体系的贡献。至于对行业的贡献,这项研究为管理实时 BD 的自动控制提供了未来愿景,并通过持续的数据采集和注册增强了 UAS 的自动化指挥和促进历史建筑的数字孪生建设。关键词:无人机系统/无人机;HBIM;建筑缺陷;检查
表 6-6 工作步骤 ................................................................................................................................ 203
摘要:数字孪生 (DT) 和建筑信息模型 (BIM) 被证明是管理建筑物 (LCB) 整个生命周期(从早期设计阶段到长期管理和维护)的宝贵工具。另一方面,BIM 平台无法管理现有建筑物的几何复杂性以及传感器可以收集的大量信息。因此,本研究提出了一种扫描到 BIM 流程,能够在设计、施工现场管理和施工阶段管理高级别细节 (LOD) 和信息 (LOI)。应用特定等级的生成 (GOG) 来创建与多层住宅建筑的修复项目交互并为其提供支持的实测模型、设计模型和竣工模型。此外,由于特定 API(Revit 和 Autodesk Forge API)的共享,可以从静态表示切换到用户互操作性和交互性的全新级别,以及更高级的建筑管理形式,例如 DT、BIM 云和扩展现实 (XR) 网络平台。最后,实时应用程序的开发展示了不同类型的用户(专业人士和非专家)如何与 DT 交互,以了解环境设计的特征以及环境参数,从改善舒适度、使用、成本、行为和良好实践的角度提高他们的控制程度。最后,通过一个真实案例研究验证了整体方法,其中 BIM-XR 平台是为现有建筑的能源改进和外墙翻新而构建的。
现有的采用自动语音识别 (ASR) 技术从 BIM 模型中检索信息的系统无法提供远程交互、检索广泛的数据并自动化整个过程。这对残障人士来说尤其成问题。本文为这一理论和方法上的差距提供了一种双向、自动化和不可知的解决方案。使用 Amazon Alexa(作为 AI 语音助手平台)开发了一个“概念验证”原型来测试适用性。结果表明,创建和检索的信息是有效的。此外,所提解决方案的组件之间具有高度的互操作性,包括 AI 语音助手界面和中介环境,用于将口头请求和检索信息转换为 CSV 文件。未来的研究将扩展创建的解决方案以从 BIM 云模型中检索和访问信息。
课程参加本季度BIMM 121的在线紧急课程是一门远程课程,因此,本课程将无法重现您在物理实验室中所经历的内容。要创建社区,将在画布上提供加入视频实验室会议的链接。的讨论将由教学助理和讲师进行促进,并打算是一个合作地分析数据,设计实验并参与结果故障排除结果的时候。学生将以六人一组的形式工作,并在闯入房间中分裂。强烈建议您积极参与,因为这是提出问题并收到反馈的机会。请在会议期间保留视频,因为与黑屏或照片相比,与现场人员互动要好!ia和我想认识你!,我相信您的经验会更加有意义!您的参与和专业精神将在整个课程中进行评估,其中包括但不限于一对一的互动,电子通信,根据截止日期,提出问题,回答问题以及对等级的随访对话(如果适用)的后续对话,将数据贡献到类数据集。
摘要 基于第四次科技革命的大背景,在数字化技术不断加强的时代,建筑趋向智能化。为研究人工智能在建筑中的应用前景,本文以媒体建筑为例,分析人工智能对智能建筑的推动作用,以及对设计、运营和维护的有效改善。除超曲面的概念外,对媒体建筑特征的研究主要基于双向交互性、边界开放性、公共艺术性。为研究智能建筑的技术支撑,探讨智能建筑的可能性,本文综合文献,以东大门设计广场(DDP)为例,以基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法为基本理论。研究结果表明,人工智能在BIM和建筑中的应用可以进一步拓展到社区和城市,为智慧城市的实现奠定基础。