《建筑与城市规划导论》读书笔记之建筑学基础部分

本书探讨了建筑学与城市规划的基本理论与实践应用,强调了建筑作为一种物质产品兼具艺术性的特点,详细介绍了建筑设计的基本原则、建筑环境的影响因素以及建筑设计过程中的关键步骤。

最近看了本刘维彬主编的《建筑与城市规划导论》,将建筑学与城市规划的理论和应用串接到一起,内容本身并不深入,体系也不算完整,但思路和视角确很独到,覆盖的范围较广,对我这样的初学者来说非常适合,下面是做的读书笔记。

《建筑与城市规划导论》读书笔记之建筑学基础部分

 

建筑既包括建筑实体本身,同时也涉及到周边的环境。在更大的范围上把建筑作为环境的一部分,并将人的因素包含在内而产生的一种整体设计是一种新的观念。所以,谈论建筑及建筑业,需要从“建筑—环境—人”三位一体的角度去考虑。

 

建筑具有实用性,属于物质产品,又具有艺术性,所以又是一种精神产品。

 

建筑的类型:民用建筑、工业建筑、农牧业建筑。

民用建筑包括居住建筑和公共建筑。

现代居住建筑以“户”和“套”组成各类住宅的基本单位。

 

建筑学是研究建筑物及其环境的学科,旨在总结人类建筑活动的经验,以指导建筑设计创作,创造某种体型环境。

 

传统建筑学的研究对象:建筑物、建筑群、室内及家具设计、风景园林和城市村镇的规划设计。随着建筑事业的发展,园林学和城市规划逐步从建筑学中分化出来,形成相对独立的学科。

 

建筑学是技术和艺术相结合的学科,其包括的研究内容有:建筑设计、室内设计、建筑构造、建筑历史、建筑理论、城市设计、建筑物理、建筑设备。

其中,建筑设计是建筑学的核心。其包括两方面:一是总结各类建筑的设计经验,按照各种建筑的内容特性使用功能等,阐述设计应注意的问题,以解决这些问题的方式方法;一是探索建筑设计的一般规律,包括平面布局、空间组合、交通安排以及建筑艺术的美学规律等。后者称为建筑设计原理。

城市设计是介于建筑学和城市规划之间的知识领域,从建筑学的角度研究城市的空间环境及其景观问题。

 

建筑的基本属性:时空性、技术性和艺术性、历史性和时代性。

建筑作为客观物质存在,一是它的实体和空间的统一性,二是它的空间和时间的统一性。这两个组合为建筑的时空属性。研究建筑,应当把实体和空间统一起来进行。

有人说,城市像是一个放大的建筑,车站机场码头是他的“出入口”,广场是“院子”或“过厅”,街道是它的“走廊”。

建筑的时间性表现在以下几个方面:

一是建筑的存在具有时间性

二是对建筑的使用也始终是在时间的存在中进行的

三是建筑的使用功能有可能随着时间的流逝而变化

四是对建筑的审美也是有时间因素的。

 

建筑的目的在于为人们提供良好的生活环境,它既有物质功能,又有精神的要求。它即是物质产品,又是艺术创作。

 

建筑的基本构成要素:建筑功能、建筑技术、建筑形象。即《建筑十书》上提到的“实用、坚固、美观”。

建筑功能上需要满足以下的要求:

1生活活动的空间要求

2生活活动的生理和心理要求

3使用的过程和特点的要求

 

建筑技术包括:建筑结构、建筑材料、建筑施工、建筑设备。

柱、梁板和拱券结构是人类最早采用的两种结构形式。出现了钢和混凝土后,梁和拱的跨度大大增加,现在依然是最常用的结构形式。随着新材料新技术的出现以及人们对结构受力原理的深入了解,相继出现了桁架、钢架和悬挑结构。

房屋重量的传递有两种方式,即通过墙传到基础或是通过梁和柱传到基础,这就是通常所说的承重墙体系和框架体系。

我国古代建筑的木构架是世界上成熟较早的框架体系,目前较为理想的框架结构材料是钢筋混凝土、钢材或铝合金。

建筑对材料的理想要求:强度大、自重轻、性能高和易于加工安装。

建筑施工包括施工技术和施工组织。

 

建筑形象通过以下手段表达:空间、实体、色彩质感、光影。这四种是构成建筑艺术形象的基本手段。

 

要掌握运用这些建筑的表现手段,应该注意学习一些形式美的基本法则,这些基本法则包括一下内容:

1统一与变化

     为取得统一的效果,可采用一下基本手法:以简单的几何形体求统一;主从分明,以陪衬求统一。第二种手法又列举出三种突出主题增强建筑表现力的方法:运用轴线的处理突出主体、以低衬高突出主体、利用形象变化突出主体。

2均衡与稳定

建筑物由于体量的大小、高低、材料的质感、色彩的深浅,虚实变化不同,常表现出不同的轻重感。研究均衡与稳定,就是要使建筑形象获得安定平衡的感觉。

均衡包括对称的均衡和不对称的均衡。

3韵律

4对比

5比例

6尺度

尺度的处理有三种方式:自然的尺度、夸张的尺度、亲切的尺度。

 

建筑功能、技术、形象三者的关系是辩证统一的关系。功能要求是建筑的主要目的,材料结构等物质技术条件是达到目的的手段,建筑形象则是建筑功能、建筑技术和艺术内容的综合表现。如何正确处理三者的关系,解决它们之间存在的矛盾是建筑设计中的重要工作内容。

 

 

书中建筑空间部分包含的内容主要是空间的大小和形状、建筑空间的划分方式、建筑空间的组织形式。

建筑空间的处理手法主要有空间的限定、空间形状与界面处理、空间的围合与通透、空间的穿插于贯通、空间的衔接与过渡、空间的导引与序列。

 

建筑环境包括:建筑与自然环境、建筑与生态环境、建筑与社会环境。

生态建筑的提出其基本目标是:节约能源、节约资源、减少污染。

 

建筑设计主要包括方案设计、初步设计、施工图设计三大部分。

其中,方案设计是最为关键的环节。

 

建筑设计的特点:创作型、综合性、双重性、过程性、社会性。

 

建筑方案设计的方法:

1“从大到小”和“从小到大”

2“先功能后形式”和“先形式后功能”

 

注意,“先形式后功能”并不意味着形式主义,形式主义是指:在建筑设计中,为了片面追求空间形象,而不惜牺牲基本的功能环境需求,甚至完全无视功能环境的存在,把建筑创作与纯形态设计等同起来,他的危害是十分明显的。我们要坚决反对形式主义的设计方法与设计观念。

 

建筑方案设计的过程分为:任务分析、方案构思、方案完善。

 

建筑方案的形成

1方案任务分析

(1)       设计要求的分析

A、 功能空间要求

首先,一个建筑是有若干个功能空间组合而成的,各个空间都有自己明确的功能需求,我们要对各个主要空间进行必要的分析研究,具体内容包括体量大小、基本设施要求、位置关系、环境景观、空间属性,

其次,组成建筑的各个功能空间是相互依托、密切关联的,他们依据特定的内在的关系共同构成一个有机整体。即需要反映出以下内容:相互关系、密切程度。

B、 形式特点要求   

(2)       环境条件的调查分析

A、 地段环境

B、 人文环境

C、 城市规划设计条件

主要包括了容积率限定、绿地率要求、用地性质、建筑限高要求、停车泊位及交通出入口的要求、后退红线限定和其他一些规定,如人口毛密度、建筑的色彩和体量、体型的要求等。

(3)       经济技术因素分析

(4)       相关资料的调研与搜集

主要包括实例调研和资料收集。

2方案的构思与选择

(1)       设计立意

(2)       方案构思

有两种方式:从环境特点入手进行方案构思、从具体功能特点入手进行方案构思。

(3)       多方案的比较

多方案具有必要性。多方案构思是建筑设计的本质反映。不同方案没有简单意义上的对错之分,只有忧虑之别,不存在唯一的解。多方案构思是建筑设计目的性所要求的。多方案构思是民主参与意识所要求的。

多方案构思的原则有:应提出数量尽可能多、差别尽可能大的方案;任何方案的提出都必须是在满足功能和环境要求的基础之上的。

对多方案的比较分析主要集中在三个方面:比较设计要求的满足程度;比较个性特点是否突出;比较修改调整的可能性。

3方案的调整和深入

(1)       方案的调整

(2)       方案的深入

深化过程主要通过放大图纸比例,有面及点,从大到小,分层次分步骤进行。

 

 

方案设计的表达:

1构思阶段的表达(有四种表达方式)

(1)       草图表现

(2)       模型表现

(3)       计算机辅助设计

(4)       综合表现

2成果阶段的表达(6种表现方式)

(1)       平面图(缺点:不能达到空间的高度,从而不能给人提供一个空间效果的完整图像)

(2)       立面图(缺点:对建筑空间的体块组合不能真正的反映)

(3)       剖面图(缺点:表现的是局部的空间形状,不能反映全貌)

(4)       透视图(缺点:视点固定,表达的只是某种视点视角情况下的空间效果,被动体验)

(5)       模型(缺点:在建立空间尺度概念上不能给人以不能给人以主观的真实感受)

(6)       三维动画

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/luspa/archive/2008/09/30/1302518.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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