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Original title:
Machine-Interpretable BIM-based Communication and Design Decisions Documentation
Translated title:
Maschineninterpretierbare BIM-basierte Kommunikation und Dokumentation von Entwurfsentscheidungen
Author:
Zahedi, Ata
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Architekturinformatik (Prof. Petzold)
Advisor:
Petzold, Frank (Prof. Dr.)
Referee:
Petzold, Frank (Prof. Dr.); Lang, Werner (Prof. Dr.); Schneider-Marin, Patricia (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ARC Architektur
Keywords:
Design Documentation ; Design Knowledge ; Design Rationale ; Design Constraints ; Explanation Tags ; Design Episodes ; Feedback Mechanism ; Early Design Stages ; Building Information Modeling (BIM) ; Machine-Interpretable Communication ; Design Decisions Documentation ; Model-Based Issue-Management
TUM classification:
ARC 045
Abstract:
This dissertation proposes a framework for comprehensive digital documentation of the design process by introducing the concepts of Design Episodes and Explanation Tags. In addition, the concept of Feedback Mechanism enables adaptive detailing of design models by incorporating model-based suggestions from domain experts during the early stages of design. By leveraging the capabilities of the BIM methodology and introducing these novel concepts, this dissertation aims to improve communication, do...     »
Translated abstract:
Durch die Einführung der Konzepte Design Episodes und Explanation Tags wird in dieser Dissertation ein Rahmen für die vollständige digitale Dokumentation des Entwurfsprozesses vorgeschlagen. Darüber hinaus ermöglicht der Feedback-Mechanismus die adaptive Detaillierung von Entwurfsmodellen durch die Einbeziehung modellbasierter Vorschläge von Fachleuten. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der BIM-Methodik und die Einführung dieser neuen Konzepte soll die Dissertation die Kommunikation, Dokumenta...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1743925
Date of submission:
03.06.2024
Oral examination:
18.11.2024
File size:
9773515 bytes
Pages:
168
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241118-1743925-0-4
Last change:
04.02.2025
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