传统村落微气候环境模拟应用与空间优化——以汉中市乐丰村为例

为了优化乡村公共空间及人居环境,定量评估、模拟传统村落的室外公共空间的热舒适性。以陕西省汉中市城固县乐丰村为例,采用实地田野空间调查与ENVI-Met 5.5技术方法,选取村域内3个不同位置对温度、湿度、风速及热舒适度等参数进行微气候仿真模拟。结果表明:乐丰村作为具有一定规模历史建筑聚集的村落,其生态气候适应性整体较好,但是局部微气候存在不适宜,村落内部不同片区的微气候有所不同的问题。村落街巷的风环境优越,通风状况良好,室外热舒适度较好。但在传统建筑街区,因建筑围合的原因出现温度、湿度变化显著,建议将村民活动的公共空间与巷道结合,利用较好的风环境增加村民活动交往,优化和提升乐丰村人居环境村落空间。由于建筑为挂牌的历史建筑,院落内部无法进行改建,可通过增加庭院绿化、水体等手段提升室外舒适度。

多自由度微振动环境时域波形复现的数值仿真

为满足航天器微振动环境模拟的需要,开展了多自由度微振动时域波形复现控制方法研究。首先,介绍了基于时域波形复现的多自由度微振动环境模拟控制理论方法。其次,针对六自由度微振动激励系统,应用MATLAB软件建立了基于实测传递函数矩阵的多输入多输出微振动激励仿真系统,针对微振动时域波形复现闭环控制过程进行了算法编程,并给出了仿真的闭环控制流程图。最后,通过算例对多自由度微振动时域波形复现进行了数值仿真,以给定的白噪声为输入,模拟对实际存在的系统非线性、测量误差等影响因素的控制效果。仿真结果验证了多自由度微振动时域波形复现控制方法的可行性及有效性,所得结论可以为研究多自由度微振动时域波形复现控制系统提供参考。

基于环境应变的绿色住区设计路径解析

基于微环境模拟,梳理出绿色住区设计路径的主要技术环节,构建基于环境应变的被动式设计理论体系,主要包括风、热、光等环境要素对绿色住区的影响,以及在群体布局、空间形态与界面构造等方面的应变机理等具有典型性的被动式设计方法。

面向空间航天器机器人学习算法研究的高保真仿真平台

针对空间航天器失重服役环境下样本数据少、实验测试难等问题,构建了一个面向空间航天器的机器人学习算法研究的高保真仿真平台.该平台依照机器人学习领域标准的数据交互模式,支持直接调用各类主流机器人学习算法库,以及按照Gym交互模式开发的控制/学习算法;利用微重力模拟系统的实验数据,采用数据驱动的方式构建航天器动力学模型,用于仿真平台中的状态更新;以航天器位置姿态稳定任务为例,在所构建的仿真平台中完成了主流强化学习算法Soft Actor-Critic的训练和测试,验证了所构建的仿真平台用于机器人学习算法研究的可行性.