Interoperability between Building Design and Building Energy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Lack of interoperability has been criticized as an impediment to improving productivity in the Architecture, Engineering and Construction (AEC) industry. For example, the current information exchange between building design and energy analysis models has numerous issues, including object parametric information deficiencies, geometric misrepresentations and re-input data confusion. As a result, it leads to huge money, time and effort losses in practice. The objective of this paper is to present an automated solution for the seamless information exchange between building design and energy analysis models. In order to achieve this objective, a file converter is designed. The file format converter is built upon existing open standards (gbXML and DOE-2 input files) which facilitate the exchange of building design and energy analysis information. Designers could use the converter to properly analyze building energy efficiency for their design models. Also, the design models could be automatically updated if any modifications have been made in the corresponding energy analysis models. The converter has been implemented with Microsoft Visual C# Studio 2013 and its effectiveness has been tested with two popular design and energy analysis tools - Autodesk®-based products and eQUEST®. In addition, the creation of a software plug-in component has also been proposed in order to execute the file converter application. The results have demonstrated the overall rectification of the geometric and material misrepresentations resulting from the current software interoperability process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».