A Knowledge-Based Approach Towards Automated Manufacturing-Centric BIM: Wood Frame Design and Modelling for Light-Frame Buildings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Building information modelling (BIM) technology has the potential to improve communication among multiple stakeholders and to streamline construction projects. In order for the BIM model to be fit for use in the construction field generally and in modular construction projects specifically, it needs to be designed with sufficient construction details. However, in current practice, this requirement necessitates substantial manual modelling efforts, which limits the use of BIM in the construction field. In this context, the objective of this research is to automate BIM of construction details for modular construction (i.e., manufacturing-centric BIM) with a focus on the wood-framing design and modelling processes. Specifically, this paper presents a portion of the research undertaken at the University of Alberta to develop FrameX, an Autodesk Revit add-on under development for the purpose of automating the framing design of light-frame wood structures. It represents a rule-based modelling approach that is capable of analyzing and designing building frames automatically in accordance with building codes, transportation regulations for modular components, and industry-wide best practices. Various best practice scenarios described in this paper represent ways the industry is seeking to reduce the material, time, and effort required to manufacture prefabricated building panels. A case study is presented to demonstrate the effectiveness of the rule-based modelling approach and the prototyped system, FrameX. The results reveal that the prototype system, FrameX, can automatically output manufacturing-centric BIM model and shop drawings in accordance with formalized rules, to assist field specialists from the outset of a given construction project.
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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 | 0,001 |
| 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 découle