BIM/Digital Twin-Based Construction Progress Monitoring through Reality Capture to Extended Reality (DRX)
Notice bibliographique
Résumé
A generic framework for automated construction progress monitoring via introducing a new integration method incorporating the use of reality capture technologies (Laser Scanner and Wireless Sensors), Building Information Modeling (BIM), Digital Twin (DT), and Extended Reality (XR) has been developed in this study. The proposed framework, BIM/Digital twin-based reality capture to extended reality (DRX), in this research, arrays steps on how these technologies work collaboratively to create, capture, generate, analyze, manage, and visualize construction progress data, information, and reports. Interactions among steps and processes to be followed for implementation purposes are discussed through process modeling and Integrated Function Modeling (IDEF0) language. Finally, the reliability, validity, and contribution of the proposed framework was evaluated to understand the DRX model's effectiveness when implemented in real practice. The empirical data were collected through a computerized self-administered questionnaire (CSAQ) survey conducted on contracting and engineering consulting companies operating in the USA, UAE, Sweden, Denmark, and Canada. The structural equation modeling (SEM) method was used to test the hypotheses and develop the skill model. Then, the strengths and challenges of the DRX model have been described based on three different sources of academic publications, construction professionals’ experiences, and the author's lessons learned. It is concluded how the technologies of Unmanned Aerial Vehicles (UAV), reality capturing, visualization, and robotics, with construction management principles, can establish a DRX model to enable accurate and real-time progress monitoring of complex projects. DRX facilitates more precise as-planned creation, faster as-built data acquisition, optimizing the whole created and captured data, and\npresenting them in a real environment. This study provides a roadmap for future efforts involving implementation of the DRX system as a new era of design, construction, and monitoring to empower clients, project managers, designers, and other stockholders with advanced decision-making mechanisms to solve discrepancies in an effective manner.\nKeywords: Automated Construction Progress Monitoring, Building Information Modeling (BIM), Reality Capture (RC), Digital Twins (DT), Extended Reality (XR).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».