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Enregistrement W4401054140 · doi:10.1061/jcemd4.coeng-14764

Ontology-Based Design Features for Representing Constructability in Architectural Design: Toward BIM in Off-Site Construction

2024· article· en· W4401054140 sur OpenAlexaff
Jianing Luo, Puyan A. Zadeh, Sheryl Staub‐French

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructabilityOntologyConstruction engineeringBuilding information modelingEngineeringComputer scienceArchitectural engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To enable off-site construction (OSC), architects must finalize construction details in their design deliverables as early as possible, particularly in a building information modeling (BIM) environment, to enhance design constructability and project efficiency. However, most architects lack construction knowledge and practical experience, which impedes their ability to incorporate design-specific construction input (i.e., manufacturing, logistics, assembly, and installation demands) into BIM processes at the early stages. This deficiency can lead to errors, rework, and ultimately increased construction costs. To address this challenge, this study introduces an innovative approach to incorporate constructability knowledge into architectural design processes for BIM-enabled OSC projects. The methodology involved retrospective case studies of two completed OSC projects utilizing a component-centric analysis framework. This analysis resulted in an ontology of construction-specific design features that identified 11 types of constructability issues and the characterization of nine design feature classes that were categorized into three groups: substance; intersection; and composition. These feature classes and their 29 attributes were rigorously characterized from the perspective of BIM-enabled architectural design. This feature-based approach not only extends the BIM vocabulary and semantics from an architectural standpoint but also encapsulates construction knowledge as an integral input to architectural design. Additionally, three strategies were identified, analyzed, and summarized to inform these design features and attributes and to evaluate their effectiveness of addressing constructability issues. The study’s ontological approach assists architects in acquiring a comprehensive understanding of design-specific construction knowledge, enabling them to differentiate, locate, and integrate critical types of constructability information into BIM-enabled architectural design deliverables early in the project delivery process. This paper is a foundational step in the development of automated modeling, algorithms, and constructability assessment for BIM-enabled architectural design deliverables, aimed at achieving a more streamlined construction process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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