Imtiaz, Qibtia (2026) Bim- Based Automated Design of Electric Distribution Network in Buildings. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis- Qibtia Imtiaz Usman.pdf Restricted to Repository staff only until 7 September 2027. Download (7MB)

Arabic Abstract

المصممون في كثير من الأحيان على تحديد المسارات يدويًا، أو الرسومات ثنائية الأبعاد، أو أساليب عمل غير مترابطة، مما يستلزم إجراء تعديلات متكررة، وإعادة القياسات، والتنسيق المكثف بين مختلف التخصصات. وعلى الرغم من أن نمذجة معلومات البناء (BIM) قد أحدثت تحولًا كبيرًا في تمثيل المباني وتعزيز التعاون متعدد التخصصات، فإنه لا يزال لا يوجد إطار عمل متكامل قادر على توليد المسارات الكهربائية المثلى تلقائيًا ومباشرةً داخل بيئة BIM ، ومحاكاة ظروف التنفيذ الفعلية، ودعم اتخاذ القرار باستخدام تقنيات الذكاء الحاسوبي. ويؤدي غياب أدوات التوجيه الآلي المدمجة ضمن بيئة BIM إلى زيادة زمن التصميم، وانخفاض كفاءة المسارات، ومحدودية القدرة على تقييم بدائل متعددة للمسارات خلال المراحل المبكرة من التصميم. تقدم هذه الرسالة نظامًا آليًا لتوجيه المسارات الكهربائية مدمجًا مع برنامج Revit ، ويعتمد على سير عمل جديد لتخطيط الدوائر الكهربائية باستخدام البيانات المكانية المستخرجة من BIM ونمذجة الاتصال القائمة على نظرية الرسوم البيانية. ويتكون النظام من محركين مستقلين لتحديد المسارات، يؤدي كل منهما وظيفة مختلفة. يتمثل المكون الأول في نموذج البرمجة الخطية المختلطة بالأعداد الصحيحة (MILP) ، الذي تم تطويره خارج بيئة Revit لإجراء تحسين دقيق على شبكة توجيه متقطعة تم إنشاؤها من هندسة نموذج BIM. ولا يعمل هذا المحلّل داخل الإضافة البرمجية، بل يعمل كوحدة تحسين مستقلة ويُنتج مسارات توجيه مثلى رياضيًا على مستوى الرسم البياني فقط. وتُستخدم حلول MILP كمرجع معياري للمقارنة، حيث تحدد الحد الأدنى لطول الكابلات، مما يتيح استخدامها كأساس لتقييم أداء خوارزميات التحسين الاستدلالية الفائقة. أما المكون الثاني، والذي يمثل الجزء الأساسي من إضافة Revit ، فهو محرك توجيه قائم على خوارزميات التحسين الاستدلالية الفائقة ويعمل في فضاء مستمر. وقد تم تنفيذ هذا المحرك بالكامل داخل Revit باستخدام واجهة برمجة التطبيقات Revit API. ويعتمد محرك التوجيه على بنية خوارزمية متعددة الطبقات تجمع بين الخوارزمية الجينية (GA)، وتحسين مستعمرة النمل (ACO) ، والتلدين المحاكى (SA) ، والبحث بالقفز بين النقاط (JPS) ، وتنعيم المسارات باستخدام Theta*، والتحسين المتعامد، مما يتيح توليد مسارات التمديدات الكهربائية وتحسينها بسرعة. ويستخدم المحرك تقنيات البحث الهندسي عن المسارات، والاتصال القائم على الرسوم البيانية الموجهة، والبحث التطوري في التباديل، والتنقل ثلاثي الأبعاد داخل فراغات الأسقف، بهدف إنتاج مسارات كابلات انسيابية وقابلة للتنفيذ تعكس ممارسات البناء الفعلية. وعلى خلاف نموذج MILP ، لا يعتمد هذا النظام على التمثيل المجرد للرسم البياني، بل يتعامل مع الهندسة المكانية المستمرة، مما يجعله عمليًا وقابلًا للتوسع ومتكاملًا بصريًا مع نموذج BIM . تم اختبار النهجين على 46 مسألة توجيه موزعة على 9 دوائر كهربائية، تراوحت من حالات بسيطة إلى بيئات توجيه تشمل غرفًا متعددة. في النهج الأول، تمت صياغة نموذج MILP وحلّه باستخدام خوارزميات التحسين الدقيق من خلال محلّل Gurobi ، بهدف حساب مسارات التمديدات الكهربائية المثلى عالميًا على شبكة التوجيه المستخرجة من BIM. وقد حقق نموذج MILP فجوة أمثلية تراوحت بين 0% و1% في معظم المسائل الصغيرة والمتوسطة الحجم، مما يؤكد قدرته على إيجاد حلول مثبتة الأمثلية أو قريبة جدًا من الحل الأمثل. إلا أنه مع زيادة حجم الدائرة الكهربائية، استمر المحلّل في العمليات الحسابية دون الوصول إلى التقارب، وظلت فجوة الأمثلية أكبر من الصفر، حتى عند زيادة زمن الحساب إلى 18,000 ثانية، ووصوله إلى 60,000 ثانية في عدد محدود من الاختبارات. وتؤكد هذه النتائج أن نموذج MILP دقيق رياضيًا من حيث الصياغة، إلا أن كفاءته الحسابية تتأثر بحجم شبكة التوجيه، ولذلك لا يمكنه ضمان الوصول إلى الحل الأمثل عالميًا في المسائل ذات الحجم الواقعي. في المقابل، تمكنت إضافة Revit القائمة على خوارزميات التحسين الاستدلالية الفائقة من توليد مسارات الكابلات خلال مدة تراوحت بين 0.02 و3 ثوانٍ، إلا أن أطوال المسارات الناتجة كانت أطول بنسبة تتراوح بين 11% و13% مقارنةً بحلول MILP على مستوى الرسم البياني. ويشير النطاق المحدود بين قيمتي المئين الخامس والعشرين والمئين الخامس والسبعين إلى درجة عالية من الاتساق في المسارات الناتجة عبر عمليات التشغيل المتكررة، في حين تؤكد سرعة المعالجة في الزمن الحقيقي ملاءمة النظام لعمليات التصميم التكرارية ضمن بيئة BIM. وبوجه عام، يوفر التحسين الدقيق باستخدام MILP الأمثلية الرياضية لأغراض التقييم والمقارنة المرجعية، بينما توفر إضافة Revit القائمة على خوارزميات التحسين الاستدلالية الفائقة أداءً عمليًا وقابلًا للتوسع، مع إنتاج مسارات قابلة للتنفيذ في تطبيقات BIM الواقعية. يسهم هذا البحث في تقديم إطار عمل قادر على أتمتة تحديد مسارات الدوائر الكهربائية ضمن بيئة BIM ، بما يقلل من الجهد المطلوب للرسم اليدوي، ويختصر دورات اتخاذ القرار، ويحسن موثوقية المسارات بصورة عامة. كما يضع أساسًا لتطوير النظام مستقبلًا ليشمل توجيه دوائر كهربائية متعددة، واختيار الموصلات استنادًا إلى الأحمال، والموازنة الآلية للأطوار، وتحديد مواقع حوامل الكابلات، والتكامل مع عمليات التصنيع الرقمي في مواقع التنفيذ. ويوضح النظام إمكانية الجمع بين التحسين الرياضي وقابلية التنفيذ العملي في تصميم الدوائر الكهربائية عند دمج تقنيات التحسين الذكية مباشرةً ضمن بيئة نمذجة معلومات البناء.

English Abstract

Electrical wiring design remains one of the most time-consuming and error-sensitive components of building services engineering. Designers often rely on manual routing, 2D drafting or disconnected workflows that require iterative revisions, repeated measurements, and extensive coordination across disciplines. While BIM has transformed building representation and multidisciplinary collaboration, there is still no complete framework that can automatically generate optimal electrical routing directly inside a BIM environment, simulate real installation conditions, and support decision-making through computational intelligence. The absence of automated, BIM-native routing tools results in increased design time, routing inefficiencies, and limited capacity to evaluate multiple alternative path configurations during early design stages. This thesis presents a Revit-integrated electrical routing system that introduces a new automated workflow for circuit planning using BIM-extracted spatial data and graph-theory-based connectivity modelling. The system is composed of two independent routing engines, each serving a different function. The first component is a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model, developed externally to Revit, which performs exact optimization on a discretized routing graph generated from BIM geometry. This solver does not run inside the plug-in; instead, it operates as a standalone optimization module and returns mathematically optimal routing paths only at the graph level. These MILP solutions act as benchmarking ground-truth, establishing the lower-bound cable length for comparison against metaheuristic performance. The second component and the core of the Revit plug-in is a continuous-space metaheuristic routing engine. This one is fully implemented inside Revit through the Revit API, implemented entirely through the Revit API. This routing module incorporates a layered algorithmic structure combining Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Simulated Annealing (SA), Jump Point Search (JPS), Theta* smoothing, and rectilinear refinement, allowing rapid generation and refinement of electrical routing paths. It operates using geometric pathfinding, directed-graph connectivity, evolutionary permutation search, and 3D ceiling-cavity navigation to produce smooth, installation-ready cable paths that reflect real construction practice. Unlike the MILP, this system does not work on graph abstraction but on continuous spatial geometry, making it practical, scalable, and visually integrated with the BIM model. The two approaches were tested on 46 routing problems across 9 circuits, ranging from simple to multi-room routing environments. In the first approach, an MILP model was formulated and solved using exact optimization algorithms (via Gurobi solver) to compute globally optimal wiring paths over the BIM-derived routing graph. The MILP achieved 0–1% optimality gap for most small and medium-scale problems, confirming its ability to find provably optimal or near-optimal solutions. However, as circuit size increased, the solver continued without convergence and an optimality gap remained strictly greater than 0, even when computation time was increased to 18,000 seconds (and up to 60,000 seconds for few tests). This confirms that the MILP model is mathematically exact in formulation, but computationally constrained by graph size and therefore, unable to guarantee global optimality for real-scale problems. In contrast, the Revit-embedded metaheuristic plug-in generated cable paths in 0.02–3 seconds, however, being 11-13% longer routes relative to MILP graph solutions. . The narrow spread between the 25th and 75th percentile values reflects strong route consistency across repetitions, while real-time processing validates its suitability for iterative BIM design work. Overall, exact optimization (MILP) ensures mathematical optimality for benchmark evaluation, whereas the metaheuristic plug-in provides practical, scalable, and construction-ready routing performance for real-world BIM applications. This research contributes a framework capable of automating electrical circuit routing within BIM, reducing manual drafting effort, shortening decision cycles, and improving overall routing reliability. It establishes the foundation for future extension into multi-circuit routing, load-based conductor selection, automated phase balancing, cable-tray placement, and integration with on-site digital fabrication workflows. The system demonstrates that electrical circuit design can be both mathematically optimized and practically constructible when optimization intelligence is embedded directly into BIM.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Construction Civil Engineering Engineering Math
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Thesis Advisor:	Ahmed Ghaithan,
Thesis Co-Advisor:	Khwaja Mazher,
Thesis Committee Members:	Awsan Mohammed,
Depositing User:	QIBTIA IMTIAZ
Date Deposited:	15 Sep 2026 07:00
Last Modified:	15 Sep 2026 07:00
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144737