走出课堂,深入金地御湖颂项目:广州莱佛士学生的空间感知之旅

谁说设计只能在教室里学?近日,广州莱佛士室内设计专业的学生们在Twinsen老师的带领下,深入金地御湖颂项目的三层别墅样板间,开展了一场以“空间感知与初步构思”为主题的实地考察学习活动。此次活动旨在通过真实场景的沉浸式体验,全面培养学生对空间的理解、材料认知、市场调研、信息整合及可视化表达能力。

走出课堂,深入金地御湖颂项目:广州莱佛士学生的空间感知之旅

置身于样板间之中,学生们得以零距离触摸设计:细致观察空间布局的巧思,感受尺度与光线营造的氛围,体验流畅的动线设计,并深度认知各类高端装饰材料(如石材、木饰面、金属、特殊涂料等)在实际空间中的质感、色彩搭配与应用效果。这种超越书本的直观感受,极大地丰富了学生的材料库和空间想象力。

本次考察并非简单的参观,而是带着明确学习目标的深度实训。核心任务要求学生:

• 深度体验与聚焦:用心感受别墅的空间布局、风格、尺度、光线、走动路线、氛围以及现有的材料运用。并从中选定一个自己最感兴趣或最有设计想法的特定空间(如客厅、主卧、书房等)。

• 手绘速记与构思:运用设计师的基本功——手绘,快速记录所选空间的关键结构、界面关系和氛围特征。

• 材料分析与提案:在手绘上,清晰标注出该空间中值得重点设计或更换的五种关键材料,这五种材料应覆盖不同的界面和功能:例如地面材料 (地板/瓷砖/石材)、墙面材料 (涂料/壁纸/护墙板/石材/木饰面)、天花材料 (涂料/石膏线/吊顶/木饰面)、固定家具或橱柜饰面材料、台面材料 (厨房/卫浴)、特色装饰材料 (如屏风、背景墙)、窗饰材料、甚至特定灯具的材质等。

走出课堂,深入金地御湖颂项目:广州莱佛士学生的空间感知之旅

此次考察还要求学生们进行市场调研。他们在观察样板间设计的同时,需要思考其定位、目标客群偏好以及所反映的当前市场流行趋势与高端需求。这种在真实项目场景中进行的调研,为学生们的设计创作提供更具实际意义的市场参照和灵感来源。

信息整合与可视化表达是设计落地的关键环节。在考察过程中及后续总结阶段,学生们需要将现场观察、材料分析、市场洞察等信息进行有效整合与提炼,并通过手绘草图、示意图以及空间分析图等可视化手段,清晰呈现自己的观察结论、问题发现及初步构思。这有效锻炼了设计师将复杂信息转化为直观表达的能力。

通过这次实地考察与学习之旅,学生们不仅增长了见识,拓宽了视野,更深刻体会到了莱佛士课程的重要性与魅力。

莱佛士的课程体系特别注重实战导向,覆盖从概念构思到方案落地的全流程。学生们在老师指导下,将系统参与小型空间改造到大型综合项目设计,亲历市场调研、空间规划、材料选型、成本控制乃至施工协调等各个环节。这种高度沉浸式、实践化的教学模式,不仅使学生熟练掌握了专业技能,更让他们在实践中深刻理解设计的系统性、复杂性与社会价值,为未来的职业生涯打下坚实的基础。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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