Determination of element weight for the purpose of prioritization of intersection collision correction

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. It is proposed to optimize the time of highly qualified engineers working with a building information model (BIM) during the correction of intersection collisions due to mathematical determination of importance of an element in intersection collisions.Materials and methods. The method of frequency analysis is taken as a basis, using the quality coefficient of BIM. The quality coefficient of BIM is determined based on the data about the BIM itself: number of elements, objects and collisions. The calculated coefficients influence the results obtained using the frequency analysis method. As a result, unique values of importance weights for BIM elements are obtained.Results. The weights of the elements found during the study are sorted in descending order, the first 20 % of the elements with the highest weight are the load-bearing structures, indicating that fixing collisions involving them should be a priority. The priority of correcting collisions involving other non-bearing elements of the BIM can be determined by assigning weights to them based on the elements involved in collisions.Conclusions. The results of the study will help to assign priority to the intersection collisions found. This, in turn, will allow highly qualified engineers to fix the most important intersection collisions in a priority order, thereby using their time more efficiently. The resulting element weights can be applied by exporting the collisions found in the project to a tabular data format. Using tabular editors and pivot table functions, you can assign weights to elements and sort collisions.

About the authors

S. I. Evtushenko

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: evtushenkosi@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3708-380X

R. V. Ostashev

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: lemon-noman@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-8737-3813
SPIN-code: 9659-3199

References

  1. Захарова Ю., Шишкина М. Автоматические проверки на коллизии в Pilot-BIM // САПР и графика. 2021. № 6 (296). С. 30–36. EDN NQPPDK.
  2. Как BIM помогает выявлять коллизии: опыт пользователя системы Renga // САПР и графика. 2022. № 6 (308). С. 14–17. EDN TCXRKB.
  3. Субботина М. Российские BIM-технологии: CADLib Модель и Архив как инструмент BIM-менеджера // САПР и графика. 2022. № 1 (303). С. 41–45. EDN WTFNYE.
  4. Алиева Д.Н. Разработка алгоритма поиска коллизий при построении BIM-модели // Строительство — формирование среды жизнедеятельности. XXI Международная научная конференция : сб. мат. семинара «Молодежные инновации». 2018. С. 8–10. EDN USLUBL.
  5. Алиева Д.Н. Автоматизация поиска коллизий при построении BIM-модели // Дни студенческой науки : сб. докл. науч.-техн. конф. 2018. С. 323–325. EDN XSYKUP.
  6. Реммельг Я.А., Шиянов М.А., Кучеренко А.С. Автоматизированные проверки на коллизии в программе Pilot-BIM // Образование. Наука. Производство : сб. докл. XIV Междунар. молодежного форума. 2022. С. 223–227. EDN JEUFWA.
  7. Лопухина В.П., Михалева Е.А. Концепция BIM-технологии при проектировании, или технологии в BIM-проектировании // ХVI Ежегодная научная сессия аспирантов и молодых ученых : мат. Всерос. науч. конф. 2023. С. 189–191. EDN IZJDCK.
  8. Юдаева Д.Е. BIM-технологии и экспертиза проектной документации // Мат. Всерос. науч.-практ. конф. аспирантов, докторантов и молодых ученых. 2020. С. 69–73. EDN IRWTCU.
  9. Ostashev R. Automated verification of infor-mation models for capital construction projects to mitigate environmental impact // E3S Web of Conferences. 2023. Vol. 383. P. 04073. doi: 10.1051/e3sconf/202338304073
  10. Strug B., Ślusarczyk G. Reasoning about accessibility for disabled using building graph models based on BIM/IFC // Visualization in Engineering. 2017. Vol. 5. Issue 1. Pp. 1–12. doi: 10.1186/s40327-017-0048-z. EDN ZJVJNP.
  11. Lu Y., Zhang C. Dynamic data monitoring of building information of nano-modified building steel structure materials using BIM Model // Integrated Ferroelectrics. 2021. Vol. 216. Issue 1. Pp. 197–213. doi: 10.1080/10584587.2021.1911269. EDN LMDDTI.
  12. Alamedy Sh.G.H. Execution quality of construction projects with building information modeling BIM-technology // Ingineering Journal of Don. 2023. No. 4 (100). Pp. 661–683. EDN LQAWPY.
  13. Емельянов Е.Г. Современные технологии информационного моделирования — building information modeling (BIM) // Инженерные и социальные системы : сб. науч. тр. инженерно-строительного института ИВГПУ. 2018. С. 181–183. EDN XVODFZ.
  14. Червова Н.А., Лепешкина Д.О. Коллизии инженерных систем при проектировании в BIM платформах // Строительство уникальных зданий и сооружений. 2018. № 3 (66). С. 19–29. doi: 10.18720/CUBS.66.2. EDN XTYVNZ.
  15. Червова Н.А., Лепешкина Д.О. Инструменты поиска коллизий инженерных систем при работе в BIM-платформах // Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки : электронный сб. ст. по мат. LXIV студ. междунар. науч.-практ. конф. 2018. С. 22–29. EDN XONKXJ.
  16. Кочкарева М.Б. Преимущества BIM-техно-логий при решении проблемных вопросов реновации и реконструкции инженерных сетей // Инновационные методы организации строительного производства : мат. II Всерос. науч.-практ. конф. 2023. С. 126–131. EDN ZRIJDW.
  17. Иванов А.Ю., Ливанов В.А. BIM-модели: борьба с коллизиями при проектировании инженерных систем // АВОК: Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика. 2023. № 5. С. 52–64. EDN YJRKUS.
  18. Курас М.В., Исламгалиева Д.Р., Нурисламова Р.К. Управление инженерными сетями здания с помощью BIM-модели // Актуальные проблемы технических, естественных и гуманитарных наук : мат. Междунар. науч.-техн. конф. 2021. С. 17–21. EDN NPZCBO.
  19. Евтушенко С.И., Осташев Р.В. Сортировка коллизий пересечения // Строительство и архитектура. 2023. Т. 11. № 3. С. 10. doi: 10.29039/2308-0191-2023-11-3-10-10. EDN KFKUHU.
  20. Ашмарин И.П., Воробьев А.А. Статистические методы в микробиологических исследованиях. Л. : Медгиз, 1962. 180 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».