拜占庭——拱形穹顶结构(一)

本系列文章将介绍古代建筑中存在的拱形以及穹顶结构,探索古人的智慧创造。后续还会介绍很多地方的建筑,诸如拜占庭,埃及,亚美尼亚等等,欢迎关注。

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拜占庭建筑集合了古希腊,古罗马,波斯,两河以及亚美尼亚等地区的文化,结合本地特色,其突出体现在将穹顶支撑在独立支柱上的独特结构方法。比如圣索菲亚大教堂。
圣索菲亚大教堂内部图

接下来,我们一一来了解,
在这里插入图片描述
如图为一个希腊十字式布局的拜占庭风格建筑,其以一个大穹顶为中心,作为统率整个建筑的核心,在大穹顶的四周,搭配一些小穹顶或其他结构,形成统一的布局,这种设计强调了建筑的对称性和空间的层次感。

拜占庭建筑的主要组成部分
拜占庭建筑的主要组成部分

如图,拜占庭建筑主要由穹顶,帆拱以及独立支柱组成,
帆拱(Pendentive):帆拱是一种特殊的结构,用于在方形平面上支撑圆形穹顶。
具体构造方式:
将券顶(拱形顶)做水平切口,使其与四边的墙体形成交界面。
切口之间的四个球面三角形部分用于过渡,将方形底座转换为圆形基座,以支撑穹顶。
柱-拱券-帆拱-鼓座-穹顶结构
柱墩(Piers):四个独立的柱墩支撑整个结构,减少了承重墙的使用,使内部空间更加开放。
拱券(Arches):在四个柱墩之间搭建拱券,形成支撑框架。(每2根柱子间连接的弯曲部分,类似于门的形状)
帆拱(Pendentives):在拱券之间填充四个球面三角形结构(帆拱),它们将方形底座转换为圆形基座。
穹顶(Dome):最终在帆拱之上砌筑穹顶,使其稳定地覆盖整个空间。

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建造流程

  1. 框架结构(初始构造)
    o 使用木制或石制的框架支撑整个建筑。
    o 这一阶段主要用于搭建承重墙和结构基础。
  2. 添加拱券(Arches)
    o 在框架基础上加入拱券(barrel vaults),增强建筑的支撑力。
    o 形成基本的承重体系,以支撑上部的穹顶。
  3. 帆拱(Pendentives)
    o 连接拱券之间的区域,形成帆拱,用于过渡方形底座与圆形穹顶的结构。
    o 帆拱的加入使得穹顶能够稳定地架设在四角柱墩上,而不依赖厚重墙体。
  4. 鼓座(Drum)
    o 在帆拱之上添加鼓座(drum),用于提升穹顶的高度,使内部空间更加开阔。
    o 鼓座上通常会开设窗户,提高采光效果,增强建筑内部的光线氛围。
  5. 穹顶(Dome)
    o 最终在鼓座上建造中央穹顶,完成整个建筑的主体结构。
    o 穹顶的作用不仅是视觉中心,还能够更好地分布建筑荷载。
  6. 附加结构(Side Domes & Buttresses)
    o 在中央穹顶的四周添加半穹顶或支撑墙,进一步抵挡侧推力,增强建筑稳定性。
    o 这一结构优化了内部空间,同时使外部造型更加生动,形成拜占庭建筑标志性的“多穹顶”形态。

安利一个很好的介绍链接:欧亚文明大熔炉,如何看待拜占庭先进的帆拱—穹顶建筑体系!

本期就介绍到这里了,下次见:)

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/8947b2b6b560 八数码问题,即滑动拼图游戏,是计算机科学中个经典的图灵完全问题,涉及搜索算法、状态空间复杂度和最优路径查找等核心概念。本项目利用Visual Studio 2017集成开发环境和MFC(Microsoft Foundation Classes)库,实现了八数码问题的求解,并提供了A*算法、全局择优搜索和宽度优先搜索三种搜索算法。以下将对相关知识点进行详细说明。 MFC是微软为Windows应用程序开发提供的套基于C++的类库,能够简化Windows编程工作,方便开发者构建用户界面、处理系统消息及进行数据存储等。在本项目中,MFC用于创建图形用户界面(GUI),展示拼图状态并接收用户输入,为八数码问题的实现提供了友好的交互平台。 A*算法是种启发式搜索算法,结合了最佳优先搜索(如Dijkstra算法)和贪婪最佳优先搜索,通过引入启发式函数来估计从当前节点到目标节点的最短路径,从而有效减少搜索空间,提高搜索效率。在八数码问题中,常用的启发式函数是曼哈顿距离或汉明距离,它们能够较好地评估每个状态与目标状态的距离。 全局择优搜索,也称为全局最佳优先搜索,是种优化策略。在搜索过程中,它始终选择当前最有希望的状态进行扩展。在八数码问题中,这意味着每次选取具有最低评估值(通常是启发式函数值加上已走步数)的状态进行下步操作。 宽度优先搜索(BFS)是种非启发式搜索策略,按照节点的层次进行扩展,优先考虑离起始状态近的节点。虽然BFS不直接考虑目标距离,但其能够保证找到的路径是最短的,对于八数码问题的解决也有重要意义,尤其是在所有状态距离目标状态的启发式值相同时。 在实现过程中,加入了计时功能,用于对比不同算法的运行效率,帮助理解在实际应用中如何根据问题特性和资源限制选择合适的算法。同时,显示
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