文献

J-GLOBAL ID：201902264811331080   整理番号：19A1423160

BIMプロジェクトにおけるコンポーネント依存ネットワークを用いた全体的なクラッシュ検出の改善【JST・京大機械翻訳】

Holistic clash detection improvement using a component dependent network in BIM projects

著者 (3件)： Hu Yuqing (School of Building Construction, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, United States of America) ,  Castro-Lacouture Daniel (School of Building Construction, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, United States of America) ,  Eastman Charles M. (School of Architecture, Georgia Institute of Technology, 245 4th St NW, Atlanta, GA 30332, United States of America)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 105  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建築情報モデリング(BIM)は設計協調のためにますます使用されており,クラス検出は1つの重要な応用である。しかし,いくつかの研究は,BIMが可能なクラス検出が多くの無関係なクラスを含むことを論じた。本論文では,建物が分離できないので,全体的な視点からクラス検出を改善するためにネットワーク解析を使用することを提案し,建物構成要素間の依存関係はクラスの影響に影響を与える。クラスオブジェクトを中心とする構成要素ネットワークを構築し,コンポーネント依存性を表現した。ネットワークを構築するために,本論文は3種類の空間依存性を決定する:クラス,衝突,および接続。クラス関係のために,本論文は,4つのタイプをさらに区別した。すなわち,交差,貫通,および格納容器の交差曲線に基づく格納容器である。一般性を向上させるために,産業基金分類(IFC)モデルを用いて,幾何学的情報を質問し,境界体積階層(BVH)構造を用いて,質問過程を促進するための無関係な比較を除去した。本論文では,クラス検出を改善するための実際のプロジェクトに関するネットワーク法をテストし,この方法が4つのシナリオにおける無関係なクラスを同定し,無関係なクラスの17%を削減するのに役立つことを確認した。さらに,本論文では,自動的に関連するクラスをグループ化するためにネットワークを使用し,それにより,最初に報告されたクラスの>50%を減少させた。また,本論文では,クラスの周囲環境を分析するために,コンポーネント依存ネットワークの機能を示し,クラス補正をサポートするための中心要素を同定した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 普遍性 ,  ネットワーク法 ,  空間依存性 ,  曲線 ,  *プロジェクト ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラッシュ検出 ,  コンポーネント依存ネットワーク ,  境界体積階層 ,  IFC

分類 (1件)： 建築設計,建築家,建築史  (RB04000W)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bim ,  プロジェクト ,  コンポーネント ,  クラッシュ