A Knowledge-Based Approach Towards Automated Manufacturing-Centric BIM: Wood Frame Design and Modelling for Light-Frame Buildings
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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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».