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Veröffentlicht09/07/2024
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Frist14/08/2024
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Öffnung der Angebote14/08/2024
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Vergeben22/01/2025
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Heute22/07/2026
Hilfsprogramme
Zukunft Bau - LCA to BIM Workflow
Das Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Potenziale einer graphenbasierten Modellbildung für die domänenübergreifende Datenintegration und den Informationsaustausch mit BIM-Gebäudemodellen zu untersuchen. Dabei soll erforscht werden, wie graphenbasierte Wissensrepräsentationen dazu beitragen können, heterogene, domänenübergreifende Datenbestände zu verknüpfen und frühzeitig für Planungsprozesse nutzbar zu machen. Insbesondere zielt das Projekt darauf ab, den Datenaustausch zwischen semantischen Gebäudemodellen und Lebenszyklusanalyse (LCA)-Daten zu automatisieren, um eine nahtlose Integration und Nutzung dieser Daten in den frühen Planungsphasen zu ermöglichen. Dies soll die multifaktorielle Bewertung der Umweltauswirkungen von Gebäuden über ihre gesamte Lebensdauer sicherstellen und dadurch die Nachhaltigkeit der Bauprojekte deutlich verbessern. Konkret soll im beschriebenen Forschungsprojekt dieser Zielstellung in drei wesentlichen Schritten nachgegangen werden. Zunächst soll ein umfassender Stand der Forschung zur graphenbasierten Wissensrepräsentation mit Anwendungen und Potenzialen insbesondere im Kontext Planen und Bauen erstellt werden. Basierend darauf sollen am konkreten Beispiel LCA Potenziale und Strategien zur Anwendung graphenbasierter Ansätze untersucht werden. Zu diesem Zweck sollen Datenschemata, Workflows sowie eine Ontologie zur graphenbasierten Datenintegration von LCA- und BIM-Daten erstellt und diese anhand einer prototypischen Softwareanwendung implementiert und getestet werden. Abschließend sollen auf der Basis der Projektergebnisse und deren Evaluation Handlungsempfehlungen zur Verwendung von Wissensgraphen zur Modellbildung für domänenübergreifende Datenintegration und Informationsaustausch mit BIM-Gebäudemodellen (insbesondere im Bereich LCA to BIM) und deren Potenzial entstehen.
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Beschreibung: Preis
Gewichtung (Prozentanteil, genau) : 20
Kriterium: Qualität
Art: quality
Beschreibung: Qualität
Gewichtung (Prozentanteil, genau) : 80
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