Design Change Management Using BIM-based Visualization Model
Notice bibliographique
Résumé
Building projects frequently experience a number of changes in design development to satisfy owners’ space and functional needs within allocated budgets. These iterative changes, while necessary, individually and collectively have ripple effect on what appears to be the unchanged scope of projects work, with varying impacts on project delivery time and cost. Efficient management of design changes requires scope rendition and minimization of time and cost impacts of these changes. This paper presents an automated model, developed to help design professionals and owners visualize the ripple effect of contemplated design changes. This visualization covers those design changes requested by owners after completion of the design phase and before commencement of the construction phase. The developed model is expected to help owners and their agents to better grasp the ripple effect of design changes and consequently, to make better decisions as to approving or rejecting contemplated changes. The model is also able to calculate the impact of changes on projects cost and time. The model is developed on the basis of comparing the original model of a building to its revised model, which incorporates the introduced changes. The changes included in the developed model encompass addition, deletion as well as changes in quantities and specifications of building components. The model is then integrated with Building Information Modeling (BIM) to provide visualization and documentation of the design changes. The use of BIM provides significant benefits in coordinating changes across different views in the model, thereby enabling users to study the ripple effect of a change from different views, such as plans, elevations and 3D views. The model is capable of illustrating the ripple effect in architectural, mechanical, electrical and HVAC systems. For evaluation purposes, the model has been applied to a case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».