From AutoCAD to 3ds Max: An automated approach for animating heavy lifting studies
Notice bibliographique
Résumé
Modular construction is a dominant manufacturing method for industrial construction in Alberta, Canada. Modularization requires large-capacity mobile cranes to lift heavy modules, such as piperack modules. The current practice utilizes AutoCAD to generate heavy lift studies for modular onsite installations. Heavy lift studies consist of 2D and 3D simulations of the lifting scenarios, along with the corresponding calculations (e.g., lifting capacity checking, ground bearing pressure checking). These static simulations provide snapshots of mobile cranes at pick and set configurations, but they do not represent the movements between the two configurations. For better communication among site engineers and crews, current static heavy lift studies need to be improved by animating the entire lifting process. 3ds Max is an animation tool that can visualize the lifting process, but the tedious and manual process of preparing the animation restricts efficiency and productivity. This research thus introduces a newly developed animation system that automates the transfer of heavy lift studies from AutoCAD into Autodesk 3ds Max animation. Also in this research, the kinetics of mobile cranes are studied and generic crane movements are defined. Using MAXScript, a script is written to link the crane and project database for automatic generating of animations. This research aims to provide the construction industry with a generic method for automating the animation process for heavy lifts based on AutoCAD and 3ds Max systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».