Near Optimum Selection of Module Configuration for Efficient Modular Construction
Notice bibliographique
Résumé
Modular construction has received considerable attention in recent years. This has been attributed to its impact on cost and time reduction and improved productivity and quality of constructed facilities. Modular construction can also result in improved safety on construction jobsites and reduced material waste. Most recent work in this field focused cranes selection and location, more suited scheduling methods and issues pertinent to logistics, without due consideration to optimized modules configuration. This paper introduces a newly developed unified modular suitability index to accomplish a near optimum selection of module configuration for efficient modular residential construction. The developed modular suitability index (MSI) utilizes five indices; 1) connections index (CI) that evaluates the module connections using the matrix clustering technique along with the bond energy algorithm, 2) transportation dimensions index (TDI) that accounts for the module dimensions’ effects on transportation, 3) transportation shipping distance index (TSDI) to evaluate the distance between modules fabrication and assembly facility and the project construction site, 4) crane cost penalty index (CCPI) to evaluate the crane cost relevant to the module placing rate, and 5) concrete volume index (CVI) to evaluate the project’s foundation concrete quantities. Calculating the modular suitability index (MSI) provides a unified indicator for the project stakeholders to assess the suitability of different modular configuration and support near optimum modules.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».