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Enregistrement W4390544656 · doi:10.1007/978-3-031-39675-5_8

Cooperative Robotic Fabrication for a Circular Economy

2024· book-chapter· en· W4390544656 sur OpenAlexfundno aff
Edvard P.G. Bruun, Stefana Parascho, Sigrid Adriaenssens

Notice bibliographique

RevueCircular economy and sustainability · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationPrinceton UniversityNational Science Foundation
Mots-clésReuseIntersection (aeronautics)Context (archaeology)Circular economyEngineeringFabricationResource (disambiguation)RoboticsRobotResource efficiencyComputer scienceArtificial intelligenceSystems engineeringTransport engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a cooperative robotic fabrication (CRF) framework, multiple industrial robots are specifically sequenced to work together, thus allowing them to execute coordinated processes with greater geometric and structural variation. In the context of the construction industry, agents in a cooperative setup can perform complementary functions such as placing or removing building components while simultaneously providing temporary support to a structure. This approach can reduce, or completely remove, the need for temporary external supports and scaffolding that would typically be required for stability during the construction of geometrically complex spanning spatial structures. For a circular economy, this means overall reductions to primary resource inputs and improvements to the disassembly, reuse, and reassembly potential of a structure at the end of its life. This chapter gives a summary of three projects that successfully demonstrate the use of cooperative robotic fabrication to promote several principles of a circular economy through different scaffold-free construction applications. The topics covered in this chapter will be of interest to researchers and professionals interested in the emergent intersection of digital fabrication, robotics, and sustainability applied to the building industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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