6、建筑设计前沿:增强现实与北欧日光研究

建筑设计前沿:增强现实与北欧日光研究

1. 早期建筑设计的增强现实移动环境

在当今科技飞速发展的时代,建筑师的工作空间正在经历着深刻的变革。设计研究也在不断适应这种变化,使得设计过程变得更加高效。然而,提高建筑设计的生产力是一个多方面的问题。不同媒介之间思想的传递和发展固然重要,但工具不应仅仅是信息的载体,更应在设计的每一个阶段帮助建筑师完善设计。

建筑师的设计表达并非仅仅是思维的输出。在设计的早期阶段,这些表达是为了形成思想发展的基础。就像Goldschmidt所说:“从草图中读取的信息比绘制时投入的更多”。在草图绘制过程中,模糊的想法通过媒介逐步呈现并转化。这种在草图绘制中常见的现象,也应体现在我们用于早期设计的数字工具中。但目前许多计算机辅助绘图软件并不支持这种操作,或者在一定程度上限制了它。

开放性的研究以创造性的方式支持设计师,在早期设计中发挥着重要作用。研究的目的是提供一种媒介,能够像草图练习一样,在保持想法模糊性的同时将其展现出来。因此,开发了一款可通过用户移动设备随时使用的应用程序,该应用使用Unity 3D编程平台创建。

增强现实是通过在视频流中添加虚拟元素,并将它们显示在同一环境中而创建的。它能让用户同时体验虚拟和现实世界。混合现实概念由Milgram等人定义为现实 - 虚拟性线,现实环境和虚拟环境在不同尺度上相互融合,增强现实和增强虚拟性则处于中间位置。

在数字设计工具领域,有许多相关研究,如创新技术、增强或虚拟现实连接、多用户功能以及以创造力为导向的方法。例如,“Bridging the Gap”提出了早期设计阶段的混合模拟和数字工作空间,试图缩小现实与虚拟世界之间的差距;“Augmented Reality San

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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