Integration of BIM and robotic fabrication for sustainable design and manufacturing of free-form building façade panels in off-site construction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The construction industry faces persistent challenges related to inefficiency, high energy consumption, and environmental impacts, necessitating innovative approaches to sustainable building practices. These challenges are further amplified in off-site construction (OSC) manufacturing of free-form components like façade panels, which demand extensive coordination, labor, and time due to their complex geometries and unique designs. This research addresses these issues by integrating Building Information Modeling (BIM) and robotic fabrication to develop a parametric methodology for optimizing façade designs in OSC. The methodology incorporates generative design to evaluate and select façade solutions based on minimizing solar radiation and façade area, while adhering to energy efficiency and sustainability criteria. A mock-up case study was used to validate the approach, utilizing BIM to generate a Building Energy Model (BEM) for energy performance analysis. The findings demonstrate significant reductions in solar radiation through the selected façade designs, highlighting the methodology’s potential to improve environmental performance. By incorporating digital fabrication and robotic manufacturing, the methodology mitigates the challenges of producing free-form components, streamlining production, reducing labor intensity, and enhancing accuracy. This research contributes a scalable framework for sustainable façade design and fabrication, advancing the efficiency and adaptability of OSC workflows.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».