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Enregistrement W4404223187 · doi:10.54254/2755-2721/98/20241127

Innovative Applications of Parametric Design and Digital Tools in Architecture: Exploring the Integration of Generative Design and BIM Technology

2024· article· en· W4404223187 sur OpenAlexaboutno aff
Han Cao

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerative DesignArchitectureSystems engineeringComputer architectureGenerative grammarComputer scienceDesign technologyParametric designParametric statisticsEngineeringHuman–computer interactionSoftware engineeringArtificial intelligenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through parametric design and generative design, as well as the broader Building Information Modeling (BIM) approach, there is now a whole body of new tools being used by architects to are opening up new ways of designing buildings in innovative, efficient and sustainably responsible ways. This paper presents the emergence of parametric design and its evolution from simple structural optimisations to complex fulling the design of complete buildings and entire urban areas. The paper discusses the integration of both parametric design and generative design with Building Information Modelling (BIM). This technology pairing enables architects to research and test hundreds of design alternatives and optimise for particular variables, such as structural integrity, material efficiency and energy use. This paper showcases a number of case studies of how these technologies are applied to develop innovative and sustainable urban environments (eg, Sidewalk Toronto) and discusses the challenges associated with adopting these technologies, such as computational requirements and a lack of digital interoperability between these technologies. The paper concludes by identifying the innovation opportunities for sustainable development and the future of architectural practice that these technologies are offering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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