Den ökande komplexiteten i byggprojekt ger upphov till behovet av ett effektivt sätt att designa, hantera och underhålla strukturer. Byggnadsinformationsmodellering (BIM) underlättar dessa processer genom att tillhandahålla en digital representation av fysiska strukturer. Tekla Structures (TS) har blivit en populär programvara för byggnadsinformationsmodellering inom konstruktionsdesign. I konstruktionsingenjörskap spelar kopplingar en viktig roll i att förena olika byggnadsobjekt. Trots det återstår utmaningen att effektivt och noggrant designa kopplingar i TS på grund av det breda spektrumet av tillgängliga kopplingstyper. Befintliga lösningar för rekommendation av anslutningar förlitar sig ofta på fördefinierade regler, vilket begränsar deras tillämplighet och kräver tidskrävande installation. Nylig forskning har undersökt maskininlärningsmetoder för rekommendation av anslutningar, men de lider av skalbarhetsproblem eller hög beräkningskostnad. Denna avhandling behandlar problemet med rekommendation av anslutningstyp i Tekla Structures som en klassificeringsuppgift, genom att dra nytta av de olika representationerna av BIM-objekt, inklusive 2D-bilder och attribut. Avhandlingen förbättrar befintliga metoder för enskilda datakällor genom att jämföra XGBoost med random forest för attribut, samtidigt som den förbättrar den tidigare CNN-modellen för bildklassificering. Dessutom undersöker detta projekt potentialen att kombinera bilder och attributdata för klassificering av anslutningstyper, genom att använda två multimodala strategier för datafusion: sen fusion och intermediär fusion. Resultaten visar att XGBoost med metadata från attributdatamängden ger bästa prestanda, med en maximal noggrannhet på 0.9283, och de experimentella multimodala datametoderna kan inte ytterligare optimera klassificeringsresultaten. Noggrannheten för attributbaserade metoder förbättras med upp till 0.6%. Förbättringen i CNN-modellen kan öka klassificeringsnoggrannheten med upp till 5%. Genom att jämföra olika datakällor och tillvägagångssätt syftar denna avhandling till att ge en praktisk rekommendation för anslutningsdesign och därigenom lägga grunden för bättre anslutningsdesignprocesser inom byggprojekt. / The increasing complexity of construction projects gives rise to the need for an efficient way of designing, managing, and maintaining structures. Building Information Modeling (BIM) facilitates these processes by providing a digital representation of physical structures. Tekla Structures (TS) has emerged as a popular building information modeling software for structural design. In structural engineering, connections play an important role in joining various building objects. However, the efficient and accurate design of connections in TS remains a challenge due to the wide range of available connection types. Existing solutions for connection recommendation often rely on predefined rules, limiting their applicability and requiring time-consuming setup. Recent research has explored machine learning approaches for connection recommendation, but they suffer from scalability issues or high computational costs. This thesis addresses the connection type recommendation problem in TS as a classification task, leveraging the diverse representations of the BIM objects, including 2D images and attributes. This thesis improves existing approaches for single modality data, comparing XGBoost with random forest for attributes, while enhancing the previous CNN model for image classification. Furthermore, this thesis investigates the potential of combining images and attribute data for connection type classification, using two multimodal data fusion strategies: late fusion and intermediate fusion. The results show that XGBoost with metadata of the attribute dataset yields the best performance, with a maximum accuracy of 0.9283, and the experimented multimodal data fusion methods are unable to further optimise the classification results. The accuracy of attribute-based methods is improved by up to 0.6%. The improvement in CNN model can enhance the classification accuracy by up to 5%. By comparing various data sources and approaches, this thesis aims to provide a practical connection recommendation design, thereby laying a foundation for better connection design processes in construction projects.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-333083 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Zhou, Zixin |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:557 |
Page generated in 0.0029 seconds