Development of a Semiautomatic Parametric Method for Creation of an I-BIM Model of a Tunnel for Use in FEM Software
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the design phase of I-BIM tunnelling projects using Sequential Excavation Method (SEM), in Europe, commonly referred to as the New Austrian Tunnelling Method (NATM), and addresses the problem of coupling geotechnical conditions and tunnelling Building Information Model (BIM) for the preparation of the computational model suitable for the finite element analysis method (FEM). The review of the literature led to the conclusion that an automatic merging of the tunnel model and ground model for use in the FEM software is currently not reliable due to the number of differences between various types of models as they serve contrasting needs. Consequently, modelling becomes a manual task, which is very time-consuming and error prone. In this paper, we present the development of a framework for the semiautomatic transformation of the various tunnelling models and respective ground models into the model suitable for further analysis. We conclude that the import and translation of the geometry into the FEM software are most successful and accurate when the initial I- BIM (tunnel) model is prepared at a level of detail appropriate for a computational model. The result is the I-BIM model, fit for use in the FEM software which speeds up the modelling process and reduces errors. We have shown that it is possible to prepare the geometry of a tunnel in the BIM software, transfer it, and use it in the software for geotechnical analysis. This makes the preparation of the tunnel geometry for FEM analysis much easier and faster. Due to the fast preparation of the geometry of the new model, the approach presented in this research is useful in practice. The applicability of the framework and the framework workflow are both presented through a practical case study.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».