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Enregistrement W4417486659 · doi:10.1016/j.jobe.2025.115005

Optimizing structural and environmental performance in mass timber hybrid high-rise buildings through parametric design

2025· article· en· W4417486659 sur OpenAlexafffund
Rojini Kathiravel, Danlin Hou

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural systemParametric statisticsSustainabilityEmbodied energyBenchmark (surveying)Sustainable designWorkflowReduction (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Material selection plays a critical role in sustainable building design, requiring a balance between structural performance and environmental impact. Traditional Building Information Modeling (BIM) workflows often treat structural and environmental analyses separately, limiting efficiency in evaluating multiple design options. This study introduces the Structural-Carbon Integrated Design (SCID) framework, a novel BIM-based approach that integrates structural stability and embodied carbon assessments within a unified parametric workflow. The SCID framework was applied to 1,125 structural scenarios of the UBC Brock Commons Tallwood House an 18-storey mass timber-concrete hybrid high-rise by varying material combinations and element sizes for columns, flat slabs, and core walls. Results show that the benchmark hybrid configuration (Case I), which uses concrete for the core and timber for slabs and columns, achieved a 52% reduction in embodied carbon compared to a concrete-only structure (Case A), while incurring only a 40% increase in structural impact, remaining within acceptable performance limits. Fully timber structures achieved up to a 100% reduction in environmental impact, but suffered structural performance losses as high as 86%, rendering them impractical for high-rise applications. In contrast, concrete-only systems offered the highest structural reliability but the poorest environmental performance. SCID enables rapid, data-driven trade-off analysis and supports early-stage decision-making for low-carbon, high-performance building design. This case study demonstrates the potential of SCID to inform optimal hybrid strategies and enhance sustainability in tall building construction. • A BIM-based SCID framework was developed to integrate structural and environmental analysis. • 1,125 design scenarios were simulated for an 18-storey hybrid high-rise building. • Full timber systems were found structurally inadequate despite excellent environmental performance. • The hybrid design achieved 52% lower embodied carbon with only 40% structural performance penalty. • 249 optimized hybrid scenarios outperformed the original, proving the value of selective material use.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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