摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合,即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释,以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考,以补充修订的语义描述,以指导 VQGAN+CLIP 模型,利用对结果的控制,然后使用降维对结果进行排序,并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性,以实现创造性的视觉结果,而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外,它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题,这可能会限制设计机构。
简介 ................................................................................................................................................ 26 设计有效的湿度控制 ...................................................................................................................... 26 建筑调试 ...................................................................................................................................... 26 本章的读者对象 ...................................................................................................................... 27 场地排水 ...................................................................................................................................... 28 地基 ...................................................................................................................................... 32 墙壁 ...................................................................................................................................... 38 屋顶和天花板组件 ...................................................................................................................... 45 管道系统 ...................................................................................................................................... 54 HVAC 系统 ................................................................................................................................ 57
机电系统系统的特征是它们的组件与不同技术领域之间的协同相互作用。这些相互作用使系统能够获得更多的功能,而不是独立考虑的组件的功能之和。传统的设计方法不再足够,并且需要新的协同和多学科的设计方法,并在不同学科的专家之间进行密切合作。sysml是用于系统建模的通用多视图语言,并被确定为对此工作的支持。在本文中,提出了一种基于SYSML的方法。此方法包括两个阶段:一个具有外部观点的黑匣子分析,提供了全面且一致的设置要求,以及逐渐导致系统内部体系结构和行为的白盒分析。
• 最大限度地利用自然光和热舒适度,优化建筑朝向,以提高能源效率。 • 可达性和包容性 - 通用设计、标识和导航以及辅助技术 • 空间可最大限度地提高功能性和流动性,并明确划分不同活动区域(例如检查室、实验室、等候区)。 • 使用可持续材料,如竹制、灵活、模块化的组件,以适应不断变化的需求。 • 为公共等候区、厨房和生活中心设计适应性强的空间。 • 热舒适性和室内空气质量 - 高效的冷却/加热、通风和空调系统,具有空气净化和湿度舒适性;高性能窗户、遮阳装置和隔热材料,以保持舒适的室内温度。 • 水管理系统,如雨水收集
摘要根据本文,混合机器学习框架结合了许多技术,这些技术为可能的设计提供了详细的详细方法。这种方法旨在找到解决现代建筑中核对成本效益,环境影响和用户舒适性问题的解决方案。机器学习(ML)用于制作与特定限制(例如财务限制,位置环境和能源目的)相符的广泛建筑设计。mL用于估计设计的效率并重复改进。通过预测分析和风险评估,它可以期望能量用途,用户舒适和环境影响。模式和链接被确认以提高建筑计划和运营的有效性。深度学习模型可用于材料选择,并通过机器学习来评估材料特征和环境影响。最好的材料合并是根据效率规范和可持续性目的使用的。拟议的基于ML的方法具有多种优势,例如更快的设计技术,更精细的室内环境质量和改善的能源使用情况,这都是经济的解决方案。,我们可能会使用建议的建筑,进入了强大而可持续建筑的新时代。推荐的框架显示了通过机器学习改善建筑设计方法的能力,同时遵守可持续性目标。
2019年,世界绿色建筑委员会要求到2030年的具体碳8 40%。 9虽然加拿大的建筑部门在设计无需操作碳排放的建筑物方面取得了长足的进步,但解决具体的碳仍然是一个重要的挑战。 在2021年,CABGC发布了一张名为“体现碳:加拿大建筑物的底漆”的白皮书,可为建筑部门提供基本信息,以了解和解决新建筑物和现有建筑物中的体现碳。 该论文认为,在2022年至2050年之间,体现的碳可能占新建筑物排放量的90%以上。 这是在任何项目的设计阶段都需要发出的排放来源。2019年,世界绿色建筑委员会要求到2030年的具体碳8 40%。9虽然加拿大的建筑部门在设计无需操作碳排放的建筑物方面取得了长足的进步,但解决具体的碳仍然是一个重要的挑战。在2021年,CABGC发布了一张名为“体现碳:加拿大建筑物的底漆”的白皮书,可为建筑部门提供基本信息,以了解和解决新建筑物和现有建筑物中的体现碳。该论文认为,在2022年至2050年之间,体现的碳可能占新建筑物排放量的90%以上。这是在任何项目的设计阶段都需要发出的排放来源。
摘要本文提供了基于系统文献综述和四个潜力的人工智能(AI)技术的战略分类:输入,输出,协作和创造力的水平。分类表明,在建筑设计的早期阶段使用时,AI技术的潜力和挑战。我们渴望帮助建筑师,研究人员和开发人员选择哪种AI技术值得追求特定的任务,从而优化了当今的计算能力在建筑设计工作中的使用。分类的结果强烈表明,进化计算,传输模型和图形机器学习具有最大的影响潜在的早期建筑设计潜力,因此值得关注以实现这一潜力。此外,分类拟合有助于构建多技术应用程序,并有助于确定针对不同情况的最合适的AI技术,例如建筑师的编程技能,培训数据的可用性或设计问题的性质。
全国乃至全世界的博物馆种类繁多。从建筑角度来看,博物馆的设计旨在融入和反映展览中展示的物品种类。博物馆的类型和用途真是令人惊叹。类型和用途包括(但不限于)建筑、艺术、汽车、儿童、生活史、海事、医学、军事、自然史、科学和园林。
抽象的视觉舒适感会影响教室的质量以及学生学习。一种以实践为导向的方法发现了如何解决学术研究及其在建筑物设计中的应用之间的差距。尽管如此,日光系统的物理特征设计,包括窗户尺寸,形状,尺寸和材料,被认为是其实用性的基本挑战。在这项研究中,在设计的样本学校中考虑了日光系统的物理特性设计,包括窗户尺寸,形状,尺寸和材料,并分析了日光指标,以实现更具可信赖和适用的日光系统。grasshopper(Honeybee-ladybug)作为一种参数控制方法,以基于平均“日光自主权”,“有用的日光照明”和“年度阳光暴露”的“日光自主权”,“日光自治”,“有用的日光照明”,模拟Sanandaj City中一所中学的各种教育空间的日光质量。检查了这些指标,以发现窗口尺寸与视觉舒适度的位置之间的关系。结果表明日光评估是在主要设计阶段修改建筑设计错误的坚实方法。建筑师和其他建筑设计师或能源消耗评估员可以应用设计改进