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Enregistrement W2145294919

Integrating Decision Support System (DSS) and Building Information Modeling (BIM) to Optimize the Selection of Sustainable Building Components

2015· article· en· W2145294919 sur OpenAlexaff
Farzad Jalaei, Ahmad Jrade, Mahtab Nassiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology in Construction · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding information modelingMultiple-criteria decision analysisDecision support systemSustainabilityConceptual designTOPSISEngineeringSystems engineeringSustainable designBuilding designIntegrated designComputer scienceRisk analysis (engineering)Management scienceProcess managementConstruction engineeringArchitectural engineeringOperations researchOperations managementCivil engineeringBusinessScheduling (production processes)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the challenges in sustainability analysis and its development is the optimum selection of sustainable materials to meet the project’s requirements while doing sustainable design. This can only be achieved when project team adopt the use of a strategic approach while selecting the materials, although this could be a complex task for decision makers. Building Information Modeling (BIM) offers designers the ability to assess different design alternatives at the conceptual stage of a project. As a method of integration and through its modeling techniques, BIM can be used to assess the impacts of design alternatives on the energy saving of buildings all over their life. Furthermore, BIM has the potential to help designers select the right type of materials during the early design stage, and make vital decisions when selecting the materials that have sustainable impact on the building’s life cycle. The main purpose of this study is to propose a methodology that integrates BIM with decision-making problem-solving approaches (i.e. Entropy-TOPSIS) in order to efficiently optimize the selection of sustainable building components at the conceptual design stage of building projects. Therefore, a Decision Support System (DSS) is developed by using Multiple Criteria Decision Making (MCDM) techniques to aid the design team decide on and select the optimum type of sustainable building components and design families while doing conceptual design of proposed projects, based on three main criteria (i.e. environmental factors, economic factors—“cost efficiency,” and social well-being) in an attempt to identify the influence of design variations on the whole building’s sustainable performance. The multi-criteria procedure embedded in the DSS relies on numerical models to simulate alternative situations, as well as ranking the alternatives and select the best ones based on both the owners’ strategic preferences and the availability of sustainable materials in the market. The set of models included in the DSS describes the relationship between sustainability criteria, manufacturers’ sustainable materials and the interactions between project team that take place during the design of sustainable building projects. This paper aims at exposing the feasibility of using BIM for analysing the life cycle costs of sustainable buildings at the conceptual stage. The design alternatives suggested by the DSS are evaluated in an integrated environment that joins BIM concept and Life Cycle Cost (LCC) method to analyze the operational cost of the whole building. An actual building project is used to validate the workability and capability of the proposed methodology.

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)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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
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

Citations75
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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