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Digitale Methodik zur Simulation und Optimierung baulogistischer Abläufe auf Basis digitaler Gebäudedaten unter Berücksichtigung von Lean Construction Grundsätzen

Shi, Meiling (2017):
Digitale Methodik zur Simulation und Optimierung baulogistischer Abläufe auf Basis digitaler Gebäudedaten unter Berücksichtigung von Lean Construction Grundsätzen.
TU Darmstadt, [Master Thesis]

Abstract

In der Bauentwicklung spielt die Baulogistik eine bedeutende Rolle. Sie beschäftigt sich mit der Versorgung und Entsorgung der Baustellen. Eine durchgeplante Baulogistik, besonders eine geplante Baustellenlogistik, bringen Einsparungen bei Kosten und sichert die Einhaltung der Bauzeit. Die Baustellenlogistik hängt stark von der Beschaffenheit der Baustelleneinrichtung (kurz BE) ab. Unter dem Begriff Baustelleneinrichtung versteht man die Gesamtheit der auf der Baustellen erforderlichen Produktions-, Lager-, Transport- und Arbeitsstätten, die für die Errichtung und den Umbau einer baulichen Anlage unabdingbar sind. Die Dimensionierung und räumliche sowie zeitliche Anordnung der BE bezeichnet man als Baustelleneinrichtungsplanung. Dabei müssen mehrere allgemeine und baustellenspezifische Einflussgrößen gleichzeitig berücksichtigt werden Schach u. Otto; 2011; S. 1-2. Die Planung wird in der Praxis meistens durch Erfahrung und Kenntnisse der Experten erstellt. Die Qualität der Planungen lässt sich nur qualitativ bewerten, weil die Planungsaufgabe aufgrund der vielfältigen Einflussfaktoren häufig kompliziert zu formulieren und zu lösen ist. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich hierfür mit der Entwicklung einer digitaler Methodik, die die BE-Planung quantitativ formuliert und zugleich optimiert. Die Optimierungsaufgaben für die BE-Planung in dieser Arbeit bestehen einerseits aus der Kostenoptimierung bei der Auswahl und Platzierung der Krane, andererseits aus der Optimierung der gesamten Wegstrecken während der Platzierung der anderen Baustelleneinrichtungselemente. Als Grundlage werden unterschiedliche Formulierungsformen der BE-Planung betrachtet. Daraus wird das gemischtganzzahlige Programm zur Problemformulierung bevorzugt. Zur Bestimmung der dafür geeigneten Lösungstechniken werden Verschiedene Optimierungsalgorithmen verglichen. Die evolutionären Algorithmen (kurz EA) werden zur Lösung der beiden Optimierungsaufgaben näher betrachtet. Das Konzept wird anhand der Entwicklung eines Programms in Python Script demonstriert. In diesem werden die beiden Optimierungsprobleme durch das gemischt-ganzzahlige Programm mathematisch formuliert. Zur Optimierung werden die EA als Lösungstechnik genutzt. Dazu gehören die genetischen Algorithmen und die Evolutionsstrategie, zwei der wichtigen Verfahren von evolutionären Algorithmen. Es werden verschiedene evolutionäre Operatoren und Methoden verwendet. Ihre Performanz zur Lösung der BE-Optimierungsprobleme wird durch einen Anwendungsfall dargestellt und analysiert.

Item Type: Master Thesis
Erschienen: 2017
Creators: Shi, Meiling
Title: Digitale Methodik zur Simulation und Optimierung baulogistischer Abläufe auf Basis digitaler Gebäudedaten unter Berücksichtigung von Lean Construction Grundsätzen
Language: German
Abstract:

In der Bauentwicklung spielt die Baulogistik eine bedeutende Rolle. Sie beschäftigt sich mit der Versorgung und Entsorgung der Baustellen. Eine durchgeplante Baulogistik, besonders eine geplante Baustellenlogistik, bringen Einsparungen bei Kosten und sichert die Einhaltung der Bauzeit. Die Baustellenlogistik hängt stark von der Beschaffenheit der Baustelleneinrichtung (kurz BE) ab. Unter dem Begriff Baustelleneinrichtung versteht man die Gesamtheit der auf der Baustellen erforderlichen Produktions-, Lager-, Transport- und Arbeitsstätten, die für die Errichtung und den Umbau einer baulichen Anlage unabdingbar sind. Die Dimensionierung und räumliche sowie zeitliche Anordnung der BE bezeichnet man als Baustelleneinrichtungsplanung. Dabei müssen mehrere allgemeine und baustellenspezifische Einflussgrößen gleichzeitig berücksichtigt werden Schach u. Otto; 2011; S. 1-2. Die Planung wird in der Praxis meistens durch Erfahrung und Kenntnisse der Experten erstellt. Die Qualität der Planungen lässt sich nur qualitativ bewerten, weil die Planungsaufgabe aufgrund der vielfältigen Einflussfaktoren häufig kompliziert zu formulieren und zu lösen ist. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich hierfür mit der Entwicklung einer digitaler Methodik, die die BE-Planung quantitativ formuliert und zugleich optimiert. Die Optimierungsaufgaben für die BE-Planung in dieser Arbeit bestehen einerseits aus der Kostenoptimierung bei der Auswahl und Platzierung der Krane, andererseits aus der Optimierung der gesamten Wegstrecken während der Platzierung der anderen Baustelleneinrichtungselemente. Als Grundlage werden unterschiedliche Formulierungsformen der BE-Planung betrachtet. Daraus wird das gemischtganzzahlige Programm zur Problemformulierung bevorzugt. Zur Bestimmung der dafür geeigneten Lösungstechniken werden Verschiedene Optimierungsalgorithmen verglichen. Die evolutionären Algorithmen (kurz EA) werden zur Lösung der beiden Optimierungsaufgaben näher betrachtet. Das Konzept wird anhand der Entwicklung eines Programms in Python Script demonstriert. In diesem werden die beiden Optimierungsprobleme durch das gemischt-ganzzahlige Programm mathematisch formuliert. Zur Optimierung werden die EA als Lösungstechnik genutzt. Dazu gehören die genetischen Algorithmen und die Evolutionsstrategie, zwei der wichtigen Verfahren von evolutionären Algorithmen. Es werden verschiedene evolutionäre Operatoren und Methoden verwendet. Ihre Performanz zur Lösung der BE-Optimierungsprobleme wird durch einen Anwendungsfall dargestellt und analysiert.

Uncontrolled Keywords: BIM, Baulogistik, Simulation, Lean Construction
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering
13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences
Date Deposited: 15 Nov 2017 10:12
Additional Information:

Betreuer: Christian Leifgen

Refereed / Verteidigung / mdl. Prüfung: 2 November 2017
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
BIM, Simulation, Lean Construction, Construction LogisticsEnglish
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