Development of Automated Top-Down Construction System for Low-rise Building Structures
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Automation is the best solution for achieving high productivity and quality in the construction industry at reduced cost and time. The main objective of this study is to develop an economical automated construction system (ACS) for low-rise buildings. The incremental development of the construction system and the structural system through different versions of laboratory prototypes are described in this paper. These ACS prototypes adopt a top-down construction method. This method involves the building of the structural system step by step from the top floor to the bottom floor by connecting and lifting structural modules. ACS prototype 1 consist of wooden structural modules and electric motor system. ACS prototype 2 has a highly automated custom designed hydraulic motor system to construct steel structural frame. ACS prototype 3 is a partially automated system where the steel structural modules are connected manually. These prototypes were evaluated on the basis of function, cost and efficiency of operations. Based on overall performance, ACS prototype 3 is identified as the best economical option for the construction of low-rise buildings. When the speed of construction is more important than cost, the ACS prototype 2 is the apt solution. This paper describes the challenges in developing an ACS and the criteria to evaluate its performance. It also includes a preliminary framework for the development of an automated construction monitoring system and its experimental evaluation. This machine learning-based framework is to identify the operations of ACS from sensor measurements using Support Vector Machines. Most of the operations are identified reasonably well and the best identification accuracy is 96%. The future studies are focusing on to improve the accuracy of operation identification, further development of the monitoring system and the ACS for actual implementation in construction sites.
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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 | 0,000 |
| 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 découle