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Lifecycle framework for AI-driven parametric generative design in industrialized construction
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.autcon.2025.106146.png)
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摘要
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在建筑、工程和施工（AEC）行业中，设计流程在建筑、结构和机械领域仍然碎片化，限制了建筑全生命周期内的集成与优化机会。本文研究了如何利用人工智能创建一个用于工业化建设的参数化生成设计综合框架，该框架整合了多个设计学科和优化标准。该方法论采用由大型语言模型（LLMs）支持的知识图谱问答（KGQA）来获取设计要求和约束条件，实施多目标优化算法以平衡竞争性标准，并建立三级优先级层次结构以解决跨领域设计流程中的冲突。该框架在真实案例研究中显示出显著改进，实现了生命周期成本降低15.8%、能耗减少21.2%，并大幅缩短了初步设计建模时间。这些发现为寻求实施人机协同设计工作流的AEC从业者提供了宝贵见解，并阐述了将领域特定知识与先进AI系统集成的路径。
Keyword:
Industrialized construction
Generative design
Design integration
Building information modelling (BIM)
Design optimization
Knowledge graphs
期刊
IF:
11.5
论文数:
6.3K
被引数:
4.2W
机构
引用论文
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