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UFGS COMPLETE.pdf - 整体建筑设计指南
受污染材料 02 61 23 04/06 清除和处置受 PCB 污染的土壤 02 62 13.00 10 08/18 空气和蒸汽汽提 02 62 16.13 10 08/18 土壤蒸汽提取 (SVE) 系统的操作、维护和过程监控 02 62 16.16 10 08/18 土壤蒸汽提取 (SVE) 系统的调试和演示 02 65 00 11/22 地下储罐拆除 02 66 13 02/21 选择填埋物和表土作为垃圾填埋场覆盖层 02 66 16 02/21 测试填充 02 81 00 11/18 危险材料的运输和处置 02 82 00 11/18，CHG 1：11/19 石棉修复 02 83 00 11/18 铅修复 02 84 16 11/22 处理含有 PCB 和汞的照明镇流器和灯具 02 84 33 11/22 多氯联苯 (PCB) 的清除和处置 02 85 00 11/18，CHG 1：05/22 霉菌修复
建筑设计过程中基于数字物理模型的原型设计方法
摘要：本研究提出了一种基于原型设计的设计方法。该设计方法旨在增强测试的功能，使其与传统建筑设计项目中进行的原型设计区分开来。本研究的目的是探索参考案例，使设计师能够最大限度地利用目前在建筑设计中使用的数字模型和物理模型。此外，还探讨了数字模型和物理模型的互补作用和影响。智能建筑围护结构（SBE）是建筑设计中具有挑战性的课题之一，需要创新的设计流程，包括测试和风险管理。考虑到该主题的基于概念原型的模型应用于设计工作室（大学教育环境）。设计 SBE 并不难构思，但使用传统设计方法“实施”却是不可能的。实施 SBE 需要利用尖端技术和智能材料，在建筑设计阶段加强创意的有效性并提高其责任感。设计方法使设计师（以学生为代表）能够使用数字模型（参数化设计、模拟、BIM）和物理模型来应用材料和制造方法，而不是代表被认为是简单科幻的虚荣形象。
生成对抗网络在建筑设计中的应用：系统评价
摘要：目的：审查和分析生成对抗网络（GAN）在建筑设计领域中的应用的研究状态。方法：这项研究遵循了最新的PRISMA指南，并从国内和国际来源系统地收集了相关的研究文献。对95篇代表中文和英语文章进行了深入分析。在分析过程中，对智能建筑生成方法的三个维度进行了全面和深入的探索：数据应用程序量表，算法类型和建筑设计过程。结果：（1）GAN已应用于建筑设计实践的各种过程，从设计生成，开发和评估到最终解决方案表达； （2）可以在不同的建筑尺度上应用gan，从大规模的复杂功能建筑到住宅单元的精致布局设计； （3）GAN的外观使设计人员能够在各个阶段快速提出设计结果，从而大大提高了工作效率； （4）目前，GAN也有许多缺点，主要反映在数据的准确性和工具的可用性中。结论：计算机性能的改进和数据资源的丰富促进了智能建筑生成方法的广泛应用。gan在建筑设计领域具有巨大的潜力，并且可以提供更有效，灵活和多样化的设计过程。但是，需要进一步的研究和开发来应对在该领域使用gan的挑战和局限性。
医院建筑设计中技术、设备与空间组织的关系
摘要 技术进步直接影响医疗服务提供方式，无论是在管理方面还是在建筑设施方面，即空间组织方面。现在医院建筑的趋势在很大程度上受到医疗设备技术革命的影响，主要是在改变机器尺寸方面，从而提供更高的效率和更少的空间要求。新技术的出现和医疗机械设备的进口积极地加速了这些变化。管理的作用和检查和提供医疗服务的能力体现在先进的诊断和治疗设备的可用性上，这些设备与信息技术系统相结合以传输数据和图像。本文着重分析科学技术、数字革命和医疗设备对现代医院提供医疗服务的空间组织的影响。 关键词：医院建筑；医院设计；医疗技术；医院 IT 系统；医疗设备
人工智能惠及所有人：机器学习在建筑设计中的作用观点和展望
2022 年 11 月 本文作为“小组 1：数字化如何改变住房的设计和建造方式？”的一部分发表，该研讨会于 2022 年 3 月由哈佛大学住房研究中心主办，由高通公司资助。参与者研究了数字化（使用自动化数字技术收集、处理、分析、分发、使用和销售信息）在住房生产、营销、销售、融资、管理和居住方式中引发的变化。©2022 哈佛大学校长和研究员。本文中表达的任何观点均为作者的观点，不代表哈佛大学住房研究中心或为住房研究中心提供支持的任何个人或组织的观点。有关联合住房研究中心的更多信息，请访问我们的网站 www.jchs.harvard.edu 。
基于人工智能仿真模型和数字孪生的智能建筑设计概念的建筑回复
摘要：人工智能 (AI) 模拟模型和数字孪生 (DT) 用于设计和处理新一代建筑的活动、布局和功能，以增强用户体验并优化建筑性能。这些模型使用有关建筑物用途、配置、功能和环境的数据来模拟不同的设计选项并预测它们对房屋功能效率、舒适度和安全性的影响。一方面，AI 算法用于分析这些数据并找到可以指导设计过程的模式和趋势。另一方面，DT 是实际结构的数字再现，可以实时复制建筑性能。这些模型将评估替代设计方案、建筑性能以及提高用户舒适度和建筑效率的方法。本研究考察了智能建筑设计方面在开发基于 DT 的智能建筑系统中的重要作用，例如使用多布局的活动和基于 AI 模拟模型创建特定功能。实证数据来自使用 CSAQ（计算机管理的自填式调查）对全球建筑和工程公司的研究。为此，本研究采用结构方程模型 (SEM) 来检验假设并构建关系模型。该研究验证了基于 AI 的模拟模型支持创建智能建筑设计特征（活动、布局、功能）的相关性，从而实现了基于 DT 的智能建筑系统的构建。此外，本研究强调需要进一步探索基于 AI 的模拟模型在智能建筑设计中的作用以及与 DT 的集成。
研究论文 纳米复合储能材料在绿色建筑设计中的应用
为解决复合相变储热材料在建筑节能中的应用问题，作者提出将纳米复合储能材料应用于绿色建筑设计。采用混酸氧化球磨法制备改性碳纳米管，并与硬脂酸复合制备相变储热材料。采用混酸氧化球磨法制备改性碳纳米管，并与硬脂酸复合制备相变储热材料。实验结果表明，酸化碳纳米管对硬脂酸分子段的热扩散产生阻碍作用，使得添加质量分数1%的碳纳米管的热导率仅为纯硬脂酸的1.3倍。结论纳米复合储能材料在绿色建筑设计中具有良好的应用前景。
净零能耗建筑设计中考虑老化和长期天气影响的可再生能源系统优化分布
1 安徽工业大学土木工程与建筑系，马鞍山 243002，中国；luyuehongtuzi@163.com 2 沙克拉大学电气与计算机工程系，利雅得 11911，沙特阿拉伯；malghassab@su.edu.sa 3 滨海高等理工学院电力与计算机工程学院，瓜亚基尔 EC 09-01-5863，厄瓜多尔；manuel.alvarez.alvarado@ieee.org 4 穆斯阿尔帕斯兰大学电力与能源系，穆斯 49250，土耳其；hasangunduz@ieee.org 5 米尔布尔科技大学电气工程系，米尔布尔（AK）10250，巴基斯坦 6 阿斯顿大学工程与应用科学学院、机械工程与设计学院，伯明翰 B4 7ET，英国； m.imran12@aston.ac.uk * 通信地址：zafarakhan@ieee.org
人工智能与资本主义的未来
本研究展示了人工智能 (AI) 融入建筑教育的主要问题的展望。渐渐地，部分领域知识和硬技能在学生毕业时变得无关紧要或不足。本文认为，将人工智能融入建筑设计课程有利于提高设计师对建筑设计所有领域的认识，包括输入、过程和输出。本研究将连续的学习体验视为一个连续体，并探索将人工智能应用和技术融入建筑教育的潜力，以及建筑设计实践如何从中受益。因此，考虑到人工智能对建筑工程建设 (AEC) 行业的未来影响，它提供了关于建筑设计教育如何转型的见解。