12、设计师的野性思维与交互设计新视角

设计师的野性思维与交互设计新视角

1. 作为杂家的设计师

在设计领域,有一种概念叫做“拼装”(bricolage),它由列维 - 斯特劳斯在《野性的思维》一书中提出。原本,从现代西方科学思维的角度看,非西方原住民被视为简单粗陋的“野蛮人”,但他们的行为和思维实际上是基于一套独特的对自然现象、动植物进行分类和排序的系统。这种具有神话或魔法特征的行为思维方式被称为“具体科学”,它并不逊色于现代科学,列维 - 斯特劳斯将其形式描述为“拼装”。

“拼装”在法语中对应的动词“bricoler”意为“自己动手做”,也就是利用手头现有的、并非特意准备的工具和材料来制作东西。从事这种工作的人被称为“拼装者”(bricoleur),即杂家。拼装者用现成的材料和工具创造东西,但每个“现成”之物都有其独特的起源和历史。由于用途演变、原始角色以及在使用过程中产生的变形等因素,拼装者在构建材料组合时的选择是有限的,这就要求他们具备更高的创造力。

神话的构建元素也是有限的,是对“已用过”但“仍可用”之物的重构。神话中对使用和意义的限制以及新排列组合的可能性,显示了拼装中各种元素的重构与神话思维的相似性。

此外,拼装可以与“玩耍”相类比。孩子们会随机地组合材料来创造游戏,他们通过改变现有的游戏规则,能灵活地即兴创造新游戏。在“玩耍”中,存在着可供改变和创新的空间。而科学制造方法,如工程设计,首先需要蓝图(概念),工具和材料根据蓝图准备并完成制作,适用于在有限时间内制造相同的东西,这被称为“计划”。在计划中,没有浪费或空白空间。

根据西摩·帕佩特的观点,解决问题有两种方式。与科学分析的解决方式相反,他将通过挑战、尝试和玩耍来解决问题和学习的方式描述为拼装。如果把工程设计或

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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