モジュール構築における自動ワークパッケージングのためのオントロジーベースマッピングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Li Xiao; Li Xiao; Wu Chengke; Xue Fan; Yang Zhile; Lou Jinfeng; Lu Weisheng

文献

J-GLOBAL ID：202202260355177449 整理番号：22A0327579

モジュール構築における自動ワークパッケージングのためのオントロジーベースマッピングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ontology-based mapping approach for automatic work packaging in modular construction

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資料名：
巻： 134 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W0491A ISSN： 0926-5805 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

多様な専門的背景を含む多くのクロス知識領域タスクは,モジュール構造(MC)における建設サイトから工場へ転送されている。MCにおいて,製品破壊構造の複雑性と動的プロジェクト進展を扱うことができる最適作業パッケージの形成は,タスク計画と実行のために重要である。しかし,MC作業パッケージの形成は,ドメイン知識を適切に考慮しないで手動で実行されるので,時間がかかり,無効である。問題に取り組むために,本研究では,セマンティック強化作業パッケージを自動的に生成する動的オントロジーベースマッピング(DOM)手法を提案した。この目的のために,MC製品,トポロジー,およびタスクのオントロジーを確立し,ドメイン知識を組み込んだ。次に,ワークパッケージに動的タスクをグループ化するためのタスクと加重階層的クラスタリングモデルに対するマッピング製品のためのカスタマイズされた潜在Dirichlet Allocation(LDA)モデルを開発した。DOMアプローチの有効性をMCケースプロジェクトと制御実験で試験した。結果は,DOMアプローチが動的作業包装プロセスの精度と効率を著しく増加でき,一方,従来の方法と比較して計画時間を減らし,その結果,MCプロジェクトの協調管理と性能を改善することを実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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