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From building information models to simplified geometries for energy performance analysis

 
: Ladenhauf, Daniel
: Ullrich, Torsten

:
Fulltext (PDF; )

Graz, 2014, XI, 65 pp.
Graz, TU, Master Thesis, 2014
English
Master Thesis, Electronic Publication
Fraunhofer IGD ()
building information models (BIM); building information systems; CAD data; semantic analysis; Business Field: Virtual engineering; Research Area: Computer Graphics (CG); Research Area: Modeling (MOD)

Abstract
Building energy analysis has become an increasingly "hot" topic in recent years, as awareness for energy efficiency is rising and governments are setting energy performance standards for buildings as a measure to reduce greenhouse gas emissions. At the same time, the building information modeling paradigm is aiming to develop comprehensive digital representations of building characteristics based on semantic 3D models. Most of the data required for energy performance calculation can be found in such models. However, extracting the relevant data is not a trivial problem. Currently, this is often done manually by re-creating models from scratch.
This thesis presents an algorithm to prepare input data for energy analysis based on Industry Foundation Classes, a standard format for building information models. This is the main goal of the research project GINGER, supported by the Austrian Research Promotion Agency (FFG). The crucial aspect is geometric simplification according to semantic constraints: the building element geometries are reduced to a set of surfaces representing the thermal shell as well as the internal boundaries between spaces. These boundary parts are then associated with material layers and other thermally relevant data. A prototypical implementation shows that the algorithm works even on models that are incomplete to some degree. The presented approach, previously discussed at the International Academic Conference on Places and Technologies, can effect significant time savings compared to manual re-modeling, enabling iterative energy analysis as part of the building design process.

 

Energieanalyse von Gebäuden ist in den letzten Jahren, angesichts des steigenden Bewusstseins für Energieeffizienz sowie der Einführung von Mindeststandards als Maßnahme zur Emissionsreduktion, zu einem zunehmend "heißen" Thema geworden. Ein weiterer Trend im Bausektor ist Building Information Modeling, das Entwickeln umfassender digitaler Repräsentationen von Gebäudemerkmalen auf Basis semantischer 3D-Modelle. Die meisten der für Energieberechnungen benötigten Daten sind in solchen Modellen enthalten, das Extrahieren der relevanten Daten ist jedoch keine triviale Aufgabe. Derzeit wird sie häufig manuell gelöst, indem von Grund auf neue Modelle erstellt werden.
Diese Masterarbeit beschreibt einen Algorithmus zur Aufbereitung von Eingabedaten für Energieanalyse ausgehend von Industry Foundation Classes, einem Standardformat für Building Information Models. Dies ist das Hauptziel des Forschungsprojekts GINGER, das von der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) unterstützt wird. Der entscheidende Aspekt dabei ist geometrische Vereinfachung anhand semantischer Einschränkungen. Die Bauteilgeometrien werden zu Oberflächen reduziert, die die thermische Gebäudehülle sowie die inneren Begrenzungen zwischen Räumen darstellen. Diese "Boundary Parts" werden anschließend mit den Materialschichten und anderen thermisch relevanten Daten verknüpft. Ein für diese Arbeit implementierter Prototyp zeigt, dass der Algorithmus auch für bis zu einem gewissen Grad unvollständigen Modelle funktioniert. Der hier beschriebene Ansatz, der auch bereits an der International Academic Conference on Places and Technologies präsentiert wurde, kann eine deutliche Zeitersparnis im Vergleich zur manuellen Neumodellierung bewirken und somit iterative Energieanalyse als Teil des Entwurfsprozesses von Gebäuden ermöglichen.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-337202.html