5、建筑、工程与施工(AEC)行业应对 COVID - 19 的有效实践与框架剖析

建筑、工程与施工(AEC)行业应对 COVID - 19 的有效实践与框架剖析

1. 研究概述

COVID - 19 对全球 AEC 行业产生了广泛影响,众多研究聚焦于该行业如何应对这一挑战。研究通过分析出版物来源、作者国家、关键词、作者共被引网络等方面,揭示了 AEC 行业在疫情期间的研究趋势和应对策略。

2. 出版物来源分析

出版物来源丰富多样,涵盖期刊文章、会议论文、书籍及书籍章节。共确定了 166 种期刊、84 篇会议论文、75 本书籍和 15 个书籍章节。其中,《工程设计与技术杂志》以 18 篇出版物位居榜首,《工程建设与建筑管理》和《瑞士可持续发展》分别有 10 篇和 8 篇。部分会议如 IOP 会议系列《地球与环境科学》和国际建筑与房地产管理会议(ICCREM)也备受关注。这些出版物多由知名出版社如 Elsevier、Emerald、ASCE Library、Taylor Francis 和 MDPI 索引和出版。值得注意的是,在 84 篇会议论文中,有 51 篇于 2021 年发表。

出版物类型 数量
期刊 166
会议论文 84
书籍 75
书籍章节 15
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模控制系统设计。通过Matlab代码Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码Simulink模型,逐步跟进文档中的建模控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型控制器进行修改优化。
在当代软件开发领域,JavaPython作为主流编程语言具有显著的技术价值。Java凭借其卓越的跨平台兼容性及严谨的面向对象体系,在商业系统构建中持续发挥核心作用;Python则依托其精炼的语法结构高效的数据处理库,在机器学习、统计建模等前沿计算领域展现独特优势。 本项目文档系统整理了针对算法训练平台的编程实践内容,重点阐释了如何运用双语言范式解决计算问题。文档体系包含以下核心组成部分: 首先,对各类算法命题进行多维度解析,涵盖基础原理推演、时间复杂度量化比较、内存占用评估等关键技术指标。针对特定问题场景,文档会提供经过优化的数据结构选型方案,并论证不同架构对执行效能的潜在影响。 其次,每个算法案例均配备完整的双语言实现版本。Java实施方案注重类型安全企业级规范,Python版本则突出代码简洁性函数式特性。所有示例均包含详尽的执行注释,并附有运行时性能对比数据。 特别需要说明的是,文档中的时序编号体系反映了持续更新的内容组织结构,这种编排方式便于追踪不同阶段的算法实践演进。对于初级开发者,可通过对比两种语言的实现差异深化编程思维;对于资深工程师,则能从中获取系统优化的方法论参考。 在实践应用层面,本文档揭示了理论知识工程落地的衔接路径:Java方案演示了如何通过合理的数据架构提升分布式系统吞吐量,Python案例则展示了数值计算中算法选择对处理效率的倍增效应。这种跨语言的技术对照,为学术研究产业实践提供了可复用的设计范式。 通过系统化的算法实践,开发者能够建立完整的计算思维框架,掌握在不同业务场景下进行技术选型的决策依据,最终形成解决复杂工程问题的核心能力。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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