5、重新构想动物园:通过Mille - oeille实现人与非人类、文化的连续统一

重新构想动物园:通过Mille - oeille实现人与非人类、文化的连续统一

1. 引言与背景

新冠疫情让我们再次意识到人类与其他物种及自然处于一个连续统一体中,同时也暴露出人类与动物互动中的暴力以及人类干预的本质,这已成为全球性的环境和社会问题。传统的动物园、自然历史博物馆等西方文化机构,长期以来存在着标本展示、殖民化和分类系统等问题,其背后“理性人”的观念源于身心二元论,导致人类将其他物种和自然视为可无限开发的资源。如今,我们迫切需要超越人类中心主义的思维,重新构想建筑。

Mille - oeille作为一种替代传统动物园的推测性技术建筑,旨在处于第四次工业革命与第六次大灭绝的交汇点上,超越人类中心主义,在后人类条件下秉持“活力唯物主义”的敏感性。其核心问题是如何从建筑角度重新构想一个支持人类与非人类连续统一体、符合时代伦理的动物园。

2. 研究方法

为了解决上述问题,采用了研究式设计方法。Mille - oeille于2007年首次被概念化,旨在重新思考动物园的过时性,并于2018年在第16届威尼斯双年展国际建筑展览上进行了图形修订。它是一个与环境共生的共生技术建筑展馆,名字源于法式千层酥(mille - feuille)和法语“眼睛”(oeil),意味着它能从当地环境和全球其他生态系统收集“千层面”的数据和信息,就像有“千只眼睛”注视世界。

它融入了增强现实(AR)和气候模拟等创新技术,嵌入多层智能外壳中,在支持节能的同时,提供与自然现象独特的互动形式。在材料设计上,采用了经验科学方法,通过迭代的原型制作和测试过程。同时,并行制作彩色液晶(CLC)原型,以解决和表达该项目新的美学和可持续范式的品质与潜力,从材料和建筑规模两方面

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及工程技术员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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