17、古代房屋的空间布局与功能演变

古代房屋的空间布局与功能演变

在古代建筑研究中,房屋的空间布局和功能演变是了解当时社会生活和文化的重要窗口。通过对不同地区、不同时期房屋的深入分析,我们可以揭示出人们生活方式、社会结构以及文化观念的变化。

1. 房屋核心区域——中央过道与炉灶的重要性

在许多古代房屋中,中央炉灶是家庭的核心。它不仅是热量、光线和食物的唯一来源,控制炉灶的人还负责为家庭提供物质支持,并监督房屋的出入。中央过道因炉灶的存在而显得尤为重要,它是建筑的枢纽和过渡空间,连接着房屋内的各个固定点、侧廊、角落和庭院。

从外部人的角度看,中央过道是建筑中最重要的空间,是内外交流、访客与居民互动的舞台。而侧廊和角落的重要性相对较低。但从家庭内部的角度看,其他空间(角落、侧廊和门廊)与中央过道保持着相等的距离,具有一定的相对隐私性,使这些空间及其活动远离访客。

2. 房屋内的移动模式

古代房屋是复杂的空间,居住者会精心管理,以区分居住者和访客。房屋的移动模式主要呈现出树枝状和非分布式的特点,可分为“宽而浅”或“深而窄”两种模式。这两种模式在9世纪到12世纪都可能出现,它们是当代且互补的空间模式,但也有少数情况会出现一种模式取代另一种模式的现象。

以BT和FS90两座房屋为例,最初它们都呈现出“宽而浅”的布局。在第一阶段,访客进入房屋后,第一步会直接进入中央过道,第二步可以选择进入角落空间或侧廊,也可以通过后门离开。每个空间都是对称的,没有哪个空间因位置更深而更具特权,且所有移动都通过中央过道进行协调。

后来,这两座房屋进行了改造,在房屋前端增加了门廊,访客需要先经过门廊才能进入中央过道。进入门廊后,访客可以选择进入角落或继续前往中央过

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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