MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2065594418 · doi:10.1061/(asce)0887-3801(2010)24:2(203)

Automated Code Compliance Checking for Building Envelope Design

2010· article· en· W2065594418 sur OpenAlexaff
Amin Hammad, Paul Fazio

Notice bibliographique

RevueJournal of Computing in Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvelope (radar)Building codeBuilding envelopeBuilding designComputer scienceCode (set theory)Representation (politics)Process (computing)Building information modelingSoftwareBuilding modelSoftware engineeringEngineeringProgramming languageArchitectural engineeringSimulationSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automating the checking of building envelope design according to design regulations is a complex process because these regulations consist of complicated logic sentences covering multiple functions. Existing mechanisms of building code computer-aided checking have some limitations dealing with design regulations. This paper presents a new integrated approach to automated code compliance checking for building envelope design based on simulation results and building codes. In this approach, building codes and simulation results are seamlessly linked with the compliance checking software. A hierarchical object-based representation of simulation results is proposed as an extended building information model (EBIM) to describe the attributes of a building and its subsystems. A representation of building codes based on decision tables and compatible with the EBIM is also proposed so that users can check the building envelope design against building codes based on the standardized simulation results. A prototype system is developed and a case study gives an example of evaluating the hygrothermal performance of an exterior wall.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Computing in Civil EngineeringMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207