A framework for generative design and drafting for the manufacture and assembly of windows
Notice bibliographique
Résumé
The process to fabricate windows for buildings begins with information provided through a web-based tool (also known as a Configure Price Quote), which includes window specifications and geometric information. The fabrication of the windows in the production line consists of the fabrication of the frame, the installation of the glass, the installation of hardware to allow for the operation of the window, the installation of the sealing product, packaging, and shipping to the construction site. This research aims to develop a framework to aid the web-based configuration tool (i.e., Configure Price Quote) to enable the sales representative or client to order and customize windows and improve the flow of information from the Configure Price Quote to the assembly line. As such, the proposed framework aims to automate the design and facilitate the drafting generation for the assembly and fabrication of windows and their sub-components. The proposed framework builds on similar tools developed for the manufacture of other types of products to enable the identification of the material and hardware used to build a window and to assess the business and design rules associated with the type and geometric location of the needed hardware. The research described in this thesis was conducted in collaboration with one of the largest window manufacturers in Canada at their facility in Edmonton, Alberta. The findings of this research are that the proposed framework reduces non-value-added activities in the design phase and improves the flow of information, thereby enabling window manufacturers to provide customized products in an efficient manner. Another notable contribution of this research is its focus on automating the design and facilitating the drafting generation of windows to support assemble-to-order products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».