A generative design approach for modular construction in congested urban areas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Modular construction is widely adopted and used in the construction industry to improve construction performance with respect to both efficiency and productivity. The evaluation of design options for modular construction can be iterative, and thus automation is required to develop design alternatives. This research aims to explore the potential of utilizing the generative design approach to automate modular construction for residential building structures in urban areas such as New York City. Design/methodology/approach The proposed research methodology is investigated for a systematic approach to parametrize design parameters for modular construction layout design as well as incorporate design rules/parameters into modularizing design layouts in a Building Information Modeling (BIM) environment. Based on current building codes and necessary inputs by the user, the proposed approach enables providing recommendations in a generative design method and optimizes construction processes by performing analytical calculations. Findings The generative design has been found to be efficient in generating layout designs for modular construction based on parametric design. The integration of BIM and generative design can allow industry practitioners to fast generate design layout with evaluations from constructability perspectives. Originality/value This paper has proposed a new approach of incorporating generative design with BIM technologies to solve module layout generations by considering design and constructability constraints. The method can be further extended for evaluating modular construction design from manufacturability and assembly perspectives.
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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