Yapı bilgi modellemesi ve makine öğrenimine dayalı otomatik olarak elde edilen iş programları aracılığıyla dört boyutlu modellerin geliştirilmesi
Development of four-dimensional models through automatically generated construction schedules based on building information modeling and machine learning
- Tez No: 934464
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 256
Özet
İnşaat projelerinde iş programlarının oluşturulması, genellikle deneyimli planlayıcılar tarafından manuel yöntemlerle yürütülmekte olup, bu yöntem yoğun emek harcanan, zaman alıcı ve hata riski yüksek bir süreç olarak tanımlanmaktadır. Çeşitli çözüm yöntemleri geliştirilmiş olsa da çoğu proje hala manuel iş akışlarıyla yürütülmektedir. Bu durum, sektörün dijitalleşme ve otomatik çözümlere olan ihtiyacını ortaya koymaktadır. Tez kapsamında, iş programı hazırlama sürecini hızlandırmak ve hataları azaltmak amacıyla Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ve makine öğrenimi (ML) yöntemleri bütünleşik bir çerçevede ele alınmıştır. 24 projeden derlenen 1390 aktivite üzerinde altı farklı ML modelleriyle aktivite-ardıl ilişkileri tahmin edilmiş, parametre optimizasyonu sonucunda en yüksek doğruluk oranları elde edilen modeller seçilmiştir. Bu veriler, Revit ortamına entegre edilen“BIM Auto Scheduling”eklentisiyle tez kapsamında geliştirilen Dynamo kodlarını otomatik olarak çalıştırarak iş programının üretilmesini sağlamaktadır. Ardından, Navisworks ortamında geliştirilen“BIM Auto Scheduling – Import CSV”eklentisi ile aktivite-yapı elemanı eşleştirmeleri otomatikleştirerek 4B simülasyonun daha hızlı ve hatasız bir şekilde oluşturulması gerçekleştirilmiştir. Önerilen model, inşaat projeleri için basit ve kullanıcı dostu bir otomatik iş programı oluşturma aracı olarak öne çıkmaktadır. Bu yaklaşım, manuel planlamanın yol açtığı zaman kaybı ve hata risklerini en aza indirerek, proje paydaşlarına kapsamlı bir iş planı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In construction projects, schedule preparation is generally carried out manually by experienced planners, a method that is labor-intensive, time-consuming, and prone to errors. Although various solutions have been developed, most projects still rely on manual workflows, underscoring the industry need for digitalization and automated solutions. Within the scope of this thesis, an integrated framework combining Building Information Modeling (BIM) and machine learning (ML) techniques is proposed to accelerate the schedule preparation process and reduce errors. Predecessor-successor relationships were predicted on 1,390 activities compiled from 24 projects using six different ML models, with the highest accuracy models selected through parameter optimization. These data are then used to automatically generate a schedule by executing the Dynamo codes developed in this thesis via the“BIM Auto Scheduling”add-in integrated into the Revit environment. Subsequently, activity-element matching is automated in Navisworks using the“BIM Auto Scheduling – Import CSV”add-in, enabling faster and more accurate creation of a 4D simulation. The proposed model emerges as a simple, user-friendly tool that minimizes the time loss and error risks of manual planning while providing stakeholders with a comprehensive project schedule.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Ponza betonda fiziksel ve mekanik özellikler arasındaki ilişkiler
Başlık çevirisi yok
CEM OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİKRET TÜRKER
- Türk evlerinde yapı malzemeleri ve yapım teknikleri
Construction materials and techniques in Turkish houses
MURAT EYÜP COŞKUN
- 2000 sonrası Türkiye'de yerel yönetim yasalarının 'Yerel yönetişim' kavramı üzerinden değerlendirilmesi
To vi̇ew Turkish local administration act from a perspective of 'Local governance'
NAZLI NALCI ARIBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Kamu Yönetimiİnönü ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF KARAKILÇIK