Es gibt bereits viele Formate und Wege, um Gebäude so zu modellieren und abzubilden, dass auch Computer diese Modelle vollständig oder zumindest teilweise verarbeiten und prüfen können. Diese Analysen beschränken sich aber meist auf das, was tatsächlich modelliert wurde, da der Maschine die Möglichkeit fehlt, Dinge zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. In dieser Arbeit wird deshalb das Prinzip Linked Data genutzt, um bereits in frühen Leistungsphasen mögliche Probleme mit der Gebäudetechnik oder anderen Verknüpfungen zwischen Räumen zu erkennen, obwohl noch keine einzige Leitung explizit modelliert wurde. Dafür wird eine Ontologie entworfen, mit der es möglich ist, Relationen verschiedener Arten zwischen zwei Räumen abzubilden. Die Ontologie baut auf der Building Topology Ontology auf und ist auch mit ifcOWL und den weiteren LBD-Ontologien kompatibel. Es werden Competency Questions definiert und anschließend mittels SPARQL-Abfragen und Beispielen gezeigt, dass die Ontologie diese erfüllt. Darüber hinaus, werden Möglichkeiten entwickelt, die entsprechenden nötigen Informationen aus IFC-Dateien in einen RDF-Graph zu überführen.
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Es gibt bereits viele Formate und Wege, um Gebäude so zu modellieren und abzubilden, dass auch Computer diese Modelle vollständig oder zumindest teilweise verarbeiten und prüfen können. Diese Analysen beschränken sich aber meist auf das, was tatsächlich modelliert wurde, da der Maschine die Möglichkeit fehlt, Dinge zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. In dieser Arbeit wird deshalb das Prinzip Linked Data genutzt, um bereits in frühen Leistungsphasen mögliche Probleme mit der Gebäu...
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