32、生物支架:融合计算、自然与机器的创新设计

生物支架:融合计算、自然与机器的创新设计

1 利用生物材料进行设计

在建筑设计领域,为了将独特的形态发现方法与生物生长相结合,研究聚焦于运用菌丝体生长的科学知识来实现新颖的建筑形式。生物支架设计采用了分层迭代的设计流程,融合了数字软件技术、实体实验和机器人反馈。

1.1 菌丝体生长研究与实验

利用易于获取的菌丝体培养物,对其进行实验并研究其自然生长模式,旨在通过设计来操控这一过程。提出了两个关键问题:一是机器人干预和建筑美学如何改变菌丝体的生长以实现特定的生长美学;二是哪些类型的几何形状会产生选定的生物生长模式。

为了控制菌丝体的生长模式和行为特征,进行了一系列计算实验。具体操作步骤如下:
1. 设计一系列计算生成的异质表皮,这些表皮在孔隙率、密度、内部腔室的形状和密度等方面有所不同,以选择性地促进或阻碍菌丝体的生长。
2. 使用含约 20%锯末的木质 PLA 丝材进行 3D 打印,制作出各种几何形状的支架。
3. 支架制作完成后,通过机器人将液体菌丝体培养物注射到支架的特定插入点。
4. 研究菌丝体与支架的兼容性以及降解速率,全面了解其生长和衰退过程。
5. 对每个实验进行评估和反思,以确定有利于菌丝体成功生长的理想形式。

通过这些实验,发现菌丝体在光滑的多孔表面上生长最为迅速,这些表面提供了一系列微山谷供菌丝体渗透。同时,还记录了菌丝体生长的固有特性,如分支、桥接和网状结构。

1.2 设计与生物生长的协同

为了实现设计师与自然的真正协同设计,建筑师的美学观念在设计过程中至关重要。通过一系列数字设计的几何形状,设计师旨在以新颖和创新的方式展示

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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