Schematic cost estimating model for super tall buildings using a high-rise premium ratio
Notice bibliographique
Résumé
Super tall building construction involves considerable financial uncertainty due to its potentially low returns despite high investments. To reduce this financial risk, it is crucial to accurately estimate the schematic construction cost of such projects. However, traditional cost estimating practices (TCEP) are not effective at predicting the cost of schematic design phase design alternatives that involve the change in the number of building stories. To address these issues, this research proposes a schematic cost estimating model (SCEM). The SCEM estimates the schematic construction cost of super tall building alternatives using a simulation mechanism that considers variation in the number of building stories (i.e., ±5, ±10, ±15, ±20 stories). First, the limitations of the traditional practices are identified. Then, three pilot alternatives (i.e., one schematic design and two design alternatives) are designed and estimated in detail. Next, cost simulation mechanism is constructed based on the relationships between design scale, material quantity, unit cost rate, and construction cost. In addition, after determining which dominant factors affect construction cost when the number of building stories changes, the high-rise premium ratio and its theoretical framework are introduced. This ratio is used to identify the productivity ratios of super tall buildings and to simulate construction cost as the building design changes. Finally, the SCEM is validated through a case study of an actual super tall building. It is found that schematic construction cost increases as the unit cost rate rises due to a low productivity ratio in the case of a higher number of building stories. Conversely, this cost decreases as the unit cost rate goes down due to a high productivity ratio in the case of a lower number of building stories. Ultimately, the SCEM is developed to support effective decision-making during the schematic design phase.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».