PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Engineering Structures· 2026Q1

Geometrik incelemeden veri odaklı montaj kararına: Çelik makas ön montaj analizi için BIM–nokta bulutu–DFMA işbirlikçi çerçevesi

From geometric inspection to data-driven assembly decision: A BIM–point cloud–DFMA collaborative framework for steel truss pre-assembly analysis

Youbao Jiang, Daode Dong, Chen Keer, Hao Zhou ve diğerleri

Kısa özet

BIM, nokta bulutu ve DFMA'yı entegre eden yeni bir çerçeve, çelik makaslarda bileşen doğruluğunu, birim geometrik durumlarını ve arayüz sapmalarını etkili bir şekilde tespit ederek kaldırmadan önce montaj fizibilitesini belirler.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Çelik makasların sanal ön montaj analizi için LiDAR nokta bulutlarını, BIM'i ve DFMA'yı entegre eder.
  • Özellik noktası eşleştirme ve ICP kullanarak nokta bulutları ve BIM modelleri arasında yüksek hassasiyetli kayıt sağlar.
  • Bileşenler, montaj birimleri ve kritik arayüzler için bir sapma tespit sistemi oluşturur.
  • Kritik arayüzlerin montaj fizibilitesini nicel olarak belirlemek için bir Ön Montaj Analiz Sistemi (PAS) geliştirir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Virtual trial assembly can reduce the cost and time required for assembly verification of large and complex steel structures. However, existing methods cannot simultaneously detect component accuracy, unit geometric states, and interface deviations, nor do they account for the propagation and accumulation of errors across multiple units. To address this, this paper proposes a virtual pre-assembly analysis method for steel trusses that integrates point clouds, Building Information Modelling (BIM), and Design for Manufacture and Assembly (DFMA). The method first employs Light Detection and Ranging (LiDAR) to acquire high-density point cloud data of steel members and then achieves high-precision registration between the point clouds and the BIM model through feature point matching, normal correction, and Iterative Closest Point (ICP) fine registration. On this basis, a deviation detection system covering the component, assembly unit, and key interface levels is established, enabling the identification of bending and torsional deviations of steel members, the analysis of overall geometric deviations of the lifting unit, and the assessment of directional deviations of critical assembly faces. Furthermore, a Pre-assembly Analysis System (PAS) is developed. Based on the deviation characteristics of the top, bottom, left, and right assembly faces, the PAS quantitatively determines the assembly feasibility of key interfaces. Finally, a case study of a large-span cantilever steel truss verifies that the proposed method can effectively identify local manufacturing defects, non-uniform deformation zones, and high-risk interface locations during the pre-assembly process. This research provides technical support for assembly feasibility evaluation, installation scheme optimisation, and construction risk pre-control prior to the lifting of large-span cantilever steel structures.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Engineering Structures, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarUygulamada
Makaleye SorUygulamada

Devamı Pofolia uygulamasında

Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.

Web'de giriş yaparak aç

Alan: Endüstri ve İmalat Mühendisliği

Industrial and Manufacturing EngineeringEngineering