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Enregistrement W2896896777 · doi:10.22260/isarc2018/0170

Utilization of Virtual Reality Visualizations on Heavy Mobile Crane Planning for Modular Construction

2018· article· en· W2896896777 sur OpenAlexaff
Navid Kayhani, Hosein Taghaddos, Mojtaba Noghabaee, Ulrich Hermann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensPCL Construction (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLift (data mining)Modular designVirtual realityVisualizationComputer scienceVirtual machineProcess (computing)Human–computer interactionHeavy equipmentEngineeringConstruction engineeringSimulationAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many kinds of industrial projects involve the use of prefabricated modules built offsite, and installation on-site using mobile cranes. Due to their costly operation and safety concerns, utilization of such heavy lift mobile cranes requires a precise heavy lift planning. Traditional heavy lift path planning methods on congested industrial job sites are ineffective, time-consuming and non-precise in many cases, whereas computer-based simulation models and visualization can be a substantial improving tool. This paper provides a Virtual Reality (VR) environment in which the user can experience lifting process in an immerse virtual environment. Providing such a VR model not only facilitates planning for critical lifts (e.g. modules, heavy vessels), but also it provides a training environment to enhance safe climate prior to the actual lift. The developed VR model is implemented successfully on an actual construction site of a petrochemical plant on a modular basis in which heavy lift mobile cranes are employed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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