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Enregistrement W2066635672 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0000907

Identification of Invariant Average Weighted Haul Distance to Simplify Earthmoving Simulation Modeling in Planning Site Grading Operations

2014· article· en· W2066635672 sur OpenAlexaff
David Ormrod Morley, Ming Lu, Simaan AbouRizk

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridGrading (engineering)Computer scienceHeuristicSimulation modelingIndustrial engineeringSimulationData miningOperations researchEngineeringArtificial intelligenceMathematicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is intended to generate relevant and quantitative decision support based on limited data and information available in the context of planning earthmoving operations at the site-grading design or early project planning stage. The researchers apply and extend the concept of haul effort in a two-axis grid. This enables calculation of the average weighted haul distance, which is shown to be invariant by conducting simulation experiments using a heuristic algorithm and making a quantitative comparison to the center of mass for a rigid body. This research applies the discrete event simulation approach commonly used to model the handling of multiple earthmoving jobs in a grading site, each job having a particular haul distance. The significant and unique contribution that has been made in this research is to substitute one unique average weighted haul distance for multiple haul distances between numerous cut and fill cells in the site grid system as simulation modeling input. When the same fleet is applied in both detailed and simplified simulation models, the question of validation concerns whether the simplified model still maintains the accuracy of the detailed model. Using a simple test problem and a real-world case, the researchers validate the proposed method and demonstrate the benefits of applying simulation for construction planning without incurring the previously necessary and prohibitively high cost associated with constructing detailed simulation models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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