100、第五次工业革命中的建筑合同:嵌入可持续设计与施工实践

第五次工业革命中的建筑合同:嵌入可持续设计与施工实践

1. 引言

随着气候变化成为全球关注的焦点,一场以提升可持续性为核心的新工业革命正悄然兴起。在人类活动主导全球环境变化的人类世,各个领域都面临着绿色转型的压力。可持续设计与施工(SDC)的绿色建筑旨在平衡经济快速发展与环境保护之间的关系,是建筑行业对生态环境变化的积极回应。SDC不仅是可持续发展全球议程和目标的一部分,也是全球环境治理的产物。

在马来西亚,绿色建筑与SDC的实施是建筑行业转型的关键。政府在相关规划中制定了绿色技术发展计划,如2017 - 2030年绿色技术总体规划(GTMP),涵盖建筑等六个关键领域。同时,建设行业转型计划(CITP)也指出了传统建筑施工中存在的低效问题,强调了施工方法和流程变革的必要性。此外,马来西亚还引入了一系列可持续性评级工具,如绿色建筑指数(GBI)、马来西亚碳减排与环境可持续性工具(MyCREST)和公共工程绿色评估计划(pHJKR)等,为绿色建筑的发展提供了评估标准。

从法律角度看,建筑施工过程受建筑合同的约束,标准合同是施工管理的常用工具。然而,目前马来西亚广泛使用的标准合同仅适用于传统建筑项目,缺乏针对绿色建筑项目的专门条款。因此,研究如何改进现有标准合同以满足SDC要求具有重要的现实意义。

2. 问题陈述

绿色建筑与传统建筑在诸多方面存在差异,涉及不同的要求和风险。但目前马来西亚标准合同条款在应对SDC和绿色建筑要求方面存在诸多不足:
- 术语缺失 :标准合同中缺乏“可持续性”“绿色认证”等绿色术语及其专业定义,导致绿色期望不明确。
- 责任不明

【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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