26、木材在住宅建筑中的应用

木材在住宅建筑中的应用

1. 多层木结构住宅的崛起

木材作为一种古老的建筑材料,在现代住宅建筑中仍然占据着重要的位置。近年来,随着新技术和新材料的发展,多层木结构住宅逐渐崭露头角。例如,“La Tour”是位于瑞士瓦莱州埃沃勒讷的一座多层木结构住宅楼,它不仅展示了木材在现代多层住宅建筑中的应用,还突显了木材作为建筑材料的独特魅力。这座住宅楼采用了银杉柱,直径约为50厘米,支撑起大楼的整体框架,其外观简洁大方,内部空间宽敞明亮。

多层木结构住宅的设计不仅注重美观,更强调结构的安全性和稳定性。在设计过程中,工程师们充分考虑了木材的力学性能,通过科学计算和实验验证,确保建筑物能够承受各种外部荷载。此外,多层木结构住宅还采用了先进的连接技术和防火保护措施,以提高建筑物的整体性能。

2. 预制模块化木结构住宅的兴起

20世纪中期以后,由于战争期间对快速建造的需求,木材被广泛用于预制模块化建筑,包括住宅建筑。这种建筑方式不仅提高了施工效率,还降低了建造成本。例如,1998年在苏黎世州霍根建造的特鲁布住宅(Trub home),使用了大型木结构预制构件,这些构件在工厂中预先制造完成,然后运送到施工现场进行组装。整个过程仅需几天时间,大大缩短了施工周期。

预制模块化木结构住宅的优势在于其灵活性和可扩展性。建筑师可以根据客户需求,灵活调整房屋的布局和功能。同时,这种建筑方式还可以减少施工现场的浪费和污染,符合现代建筑的绿色环保理念。此外,预制模块化木结构住宅还具有良好的抗震性能,能够在地震等自然灾害中有效保护居民的生命财产安全。

预制模块化木结构住宅的建造流程

  1. 设计阶段
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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