16、多孔动物悬浮拓扑结构:艺术、科学与技术的融合探索

多孔动物悬浮拓扑结构:艺术、科学与技术的融合探索

多孔动物悬浮拓扑结构装置介绍

多孔动物悬浮拓扑结构装置是一个大规模的生物形态空间结构,它巧妙地融合了艺术、科学和技术的边界。这是一个通过跨学科方法开展的形态发生 - 形态动力学实验,运用生成式设计工作流程来模拟物理和生物过程。

其形态灵感源自海绵和其他多孔动物的生长过程,并借助计算算法进一步优化。对多孔动物潜在数学逻辑(如L系统、Voronoi图、自然图案)的研究,催生了算法设计策略。该策略涉及网格的拓扑排列和细分,这些网格通过动态松弛获得最终的弯曲形态,同时还考虑了原型的材料特性和制造技术。

此外,一种被称为反应 - 扩散(由Alan Turing于1952年提出)的生物条纹形成机制,被用作薄壳的构建逻辑。这不仅能创造出在动物身上常见的特征图案效果,还能提高组装效率和结构稳定性。

设计与建模过程

在3D建模方面,通过物理模拟创建了一个处于静态平衡且具有近乎最小表面特性的结构。这一设计过程运用了仿生原理,以满足高效结构性能和可建造性等建筑要求。正如自然界中,材料的经济性会促使形成经过数百年进化发展而优化的高效形态。正如D’Arcy Thomson所说:“形式是力的图示”,因此该装置是重力、张力和生长相互作用的结果。所得到的轻质结构是系统受力的结果,在结构上得到了优化,无需额外的支撑系统。

物理构建过程

物理构建时,3D几何形状被离散成平面板材条,这些板材通过数字制造并在现场组装。具体操作步骤如下:
1. 在数字环境中对计算模型进行分割。
2. 使用重叠的襟翼在物理世界中重新连接这些分割部分。

这些条纹的2

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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