Building Information Modelling‐ (BIM‐) Based Generative Design for Drywall Installation Planning in Prefabricated Construction
Notice bibliographique
Résumé
In prefabricated construction, building components are manufactured off‐site before shipping to the site for installation. Accurate design and planning are essential for smooth on‐site execution and improved efficiency, which requires evaluations of various design options. However, due to the design process’s complexity, such evaluations cannot be achieved without automation and optimization. Meanwhile, the recent advancement of digital design technologies (e.g., building information modelling (BIM)) has enabled flexibility in the design process. The integration of BIM with other analytical algorithms also allows optimization of designs, such as the generative design that can parametrize the design. This study proposes a generative design approach that utilizes the optimization of the drywall installation layout to improve overall project efficiency. The framework includes a decision support module that considers environmental, cost, and aesthetic aspects to identify the optimal layout. The framework’s practical applicability has been successfully demonstrated through a case study. After implementation, three “best” design alternatives were found according to the decision aspects. The design improvements achieved were 37.5%, 7%, and 54% for the environmental, cost, and aesthetic factors, respectively. Accordingly, practitioners can make better decisions on planning drywall projects. This approach has proven effective in planning drywall installation and can be applied in similar design scenarios for other prefabricated construction processes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».