Ein generisches Filterframework mit modularen Filtermethoden - Informationssysteme im Bauwesen - page 331

die spezielle Datenstruktur voraussetzen und damit intuitiver vom Nutzer anwendbar sind.
Hierzu gehören u. a. geometrische und räumlich topologische Problemstellungen [ 25 ],
Aufgaben der Terminplanung und Bauablaufsimulation [ 4 ], der Bauausführung und des
Baumanagements [ 6 ] sowie die fachliche Validierung von Gebäudeentwürfen [ 27 ]. Stell-
vertretend seien hier die räumliche Abfragesprache Spatial Query Language [ 26 ]sowie
die Built Environment and Rule Analysis Language, BERA, [ 27 ] erwähnt.
Die Spatial Query Language fokussiert auf die Abfrage von geometrischen und topo-
logischen Informationen, die durch räumliches Schlussfolgern und topologische Analy-
sen auf Bauwerksmodellen abgeleitet werden. Es werden verschiedene topologische, z. B.
contain, within, overlap, metrische, z. B. volume, distance, isCloser, und direktionale, z. B.
eastOf_proj, westOf_proj, above, Operatoren zur Verfügung gestellt, mittels derer bspw.
die Lagebeziehungen zwischen unterschiedlichen Bauteilen ermittelt und als Filterkrite-
rien in Abfragen genutzt werden können.
BERA hingegen wurde speziell für die fachliche Überprüfung von Gebäudeentwürfen
im Kontext der Architekturdomäne entwickelt. Hierzu können spezifische Entwurfsregeln
und -anforderungen, z. B. bezüglich der räumlichen Gebäudestruktur, wie z. B. die Ana-
lyse nutzungsabhängiger Raumkonfigurationen wie Größe, Lage, Zugänge, Versorgung
etc. oder der Brandschutzanforderungen, definiert und deren Einhaltung mittels BERA An-
fragen für konkrete Bauwerksmodelle überprüft werden. BERA arbeitet dabei auf einem
eigens dafür entwickelten, hoch spezialisierten Datenmodell, in das die IFC Modelldaten
im Vorfeld übersetzt werden müssen.
Ein Ansatz, aufgabenorientierte mit schemaunabhängigen Methoden zu verknüpfen,
war die Engineering Ontology [ 28 ], eine Sprache, die mittels einer ontologischen Wis-
sensbasis und einer Schlussfolgerungskomponente versuchte, anwender- und aufgaben-
spezifische Abfragen auf allgemeine Datenstrukturen, wie bspw. IFC, abzubilden.
14.3 Konzept einer holistischen Filtermethode
14.3.1 Deskriptive und präskriptive Filtermethoden
Das Ziel des Filterns von Modellen ist die Reduktion eines Ausgangsmodells zu einer Teil-
menge, die für eine konkrete Anforderungssituation besser geeignet ist und daher leichter
verarbeitet werden kann. Grundsätzlich kann dieser Prozess auf zwei verschiedene Arten
erfolgen:
(1) deskriptiv unter Verwendung eines formalen Schemas oder einer formalen Sprache,
mittels derer definiert wird, wie zu einem beliebigen Zeitpunkt ein Datenschema zu
einem Subschema und/oder der Modellinhalt zu einer Teilmenge reduziert werden
sollen
(2) präskriptiv unter Verwendung einer Menge von Basisoperationen, die während der
Laufzeit zu einer logischen Prozedur zusammengesetzt und ausgeführt werden können