A study of digital and physical workflows used for the creation of fabric-formed ice shells with bending active frames
Notice bibliographique
Résumé
Cold climate regions with sustained temperatures between −10°C and −20°C offer a unique opportunity to produce temporary rigid ice spatial structures. An advantage offered by creating these unusual structures includes their ability to test the structural performance of spatial shells made from this and other analogous liquid-to-solid materials (e.g. concrete, GFRC, fiberglass, etc.) at a building scale. Additionally, because of the minimal cost of the material and temporary life of these structures, they offer a unique opportunity to explore and improve the design and construction methods used to erect shell structures in an efficient and low impact way. This paper focuses on the creation of fabric-formed ice shells utilizing bending active frames as a form-finding system. In particular, the paper will analyze the design process workflows used in three case studies of building-scale ice shell projects created by the authors and highlight the tools and methodologies developed to address the particular goals of each project. Responding to the lessons learned from these projects, a final project describing current research will be presented. In this work there is an effort to synthesize the lessons from the three previous projects and produce a congruent, iterative, and effective design and construction workflow to produce fabric-formed ice shells using bending active gridshells. An emphasis in this study focuses on the informational and methodological transfer between digital and physical tools and how these unique tools and capacities can create a synergistic design and construction language that leverages the limitations of one with the strengths of the other.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».