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  Modul 09B - Vorlesung: Digitale räumliche Modellbildung mit HBIM (M-DDT-V-9)

Dozent/in
Prof. Dr. Egbert Keßler

Angaben
Vorlesung
Präsenz + Online-Anteile
2 SWS
Gaststudierendenverzeichnis, Studium Generale
Zeit und Ort: Mo 9:00 - 11:00, ZW6/00.15 (außer Mo 5.7.2021, Mo 12.7.2021); Einzeltermin am 5.7.2021, Einzeltermin am 12.7.2021 9:00 - 11:00, KR12/00.02

Voraussetzungen / Organisatorisches
  • Anmeldung in FlexNow (Teilnahme und Prüfungsleistung): 1. April - 24. Juli 2020
  • Registration on FlexNow (partcipation and exam): April 1st - July 24th, 2020

Inhalt
Lernziele/Kompetenzerwerb: Die Studierenden vertiefen ihr Wissen über die verschiedenen Möglichkeiten der digitalen und mathematischen Modellbildung und erlernen die Grundlagen des Building Information Modelling (BIM). Sie lernen neben Zielen und Auswirkungen der BIM-Methode für Planung und Infrastrukturmanagement, die Reifegrade, Begrifflichkeiten, Kategorien (big BIM, open BIM, closed BIM etc.), und auch aktuelle Workflow-Szenarien und mögliche Rollen im Ingenieurwesen kennen. Die Bedeutung von BIM in der Denkmalpflege (H-BIM) im Inland und Ausland wird an Anwendungsbeispielen erläutert.
Studierende werden in die Lage versetzt, anhand praktischer Übungen selbständig neue BIM-Modelle zu erstellen, und ausgehend von Messungen und vorliegender Dokumentation, sowie auf der Basis von 3D-Punktwolken (Scan2BIM) eigene BIM-Modelle zu erstellen, und erhalten eine praktische Einführung in Historic Building Information Modelling (H-BIM).
Beispielhafte Inhalte: • Aufbau und Funktionsweise des Building Information Modelling (BIM/HBIM) • Grundbegriffe des BIM im Ingenieurwesen (z.B. Level of Detail) und Datenaustauschdatenformate • Phasen der BIM-Methodik und deren Einordnung im Projektablauf • Praktische Modellierungs-Übungen in Autodesk Revit für BIM und H-BIM • 3D-Modellierung in verschiedenen Anwendungen (z.B. Rhinoceros) • Darstellung der Wirklichkeit in 3D-Renderings

Englischsprachige Informationen:
Title:
Digital Modelling and Building Information Modelling (BIM)

Credits: 3

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 10

Institution: Lehrstuhl für Digitale Denkmaltechnologien

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