Applying Virtual Reality to Improve the Construction Logistics of High-rise Modular Integrated Construction
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
Modular and offsite construction is becoming increasingly popular around the world. In Hong Kong, a modular integration construction (MiC) method is identified as a pragmatic approach to speed up the housing construction program and to solve the productivity and manpower problems of the industry. Using the MiC, virtually all the construction works including the finishing as well as the mechanical and electrical installation are completed offsite. The MiC units are then delivered to and installed on site. While the MiC can shift the risks of construction projects to the factories, this construction method is not without challenges. This is particularly the case for Hong Kong as most of the construction sites in the city are cramped due to the high-density urban environment. The problem is aggravated when every modular unit is unique and they are time consuming to produce. Any damages to the MiC components during the lifting process could seriously affect the entire construction sequence under a just-in-time management philosophy. Therefore, it is imperative to plan and monitor the logistics carefully when the MiC technique is used. To reduce any human errors and increase the efficiency and accuracy of the lifting process, a virtual reality (VR) approach may be adopted to simulate the construction logistics of MiC construction and train the crane operators. In this paper, a VR model is developed to simulate the construction of a high-rise residential building in a confined site. Various functions are built into the VR model to support the decisions pertinent to lifting logistics planning. In this paper, the design considerations and functions of the VR model are identified through a series of interviews. Moreover, the validation interviews help unveil the potentials and pitfalls of the developed VR model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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