基于环境行为心理学的高铁客运站建筑空间设计研究

通过对城市高铁客运车站建筑的调查研究,并分析高铁站的建筑空间特点,总结当今城市高铁站的空间秩序、环境营造等方面有待改善的问题。在基于环境行为心理学的理论基础上,通过观察研究乘客的心理需求、候车行为特征以及车站空间的相互关系,对多个不同城市的高铁站建筑空间进行辨析探究,提出基于环境行为心理学视角指导下的的当代高铁站建筑空间设计策略和改进方法。

基于卷积神经网络的建筑空间改造智能辅助设计研究

针对建筑空间智能改造,提出一种基于卷积神经网络的Pointnet++方案预测模型,以对辅助建筑设计,继而实现对高铁站建筑空间进行智能改造。首先,选用点云作为数据表达形式,收集不同城市高铁站的优秀案例建立数据集,并对数据集进行增强、训练;然后阐述了卷积神经网络结构,搭建基于卷积神经网络和点云的深度网络模型——Pointnet++,并对该模型进行训练与评价;最后以上海-成都高铁换乘站为实验研究对象,采用Pointnet++网络模型对其建筑空间的改造进行预测。实验结果表明:模型对换乘站中位置稳定的功能分区分布合理且具备逻辑性,对位置不稳定且形态变化大的功能分区处理效果较差,需要增加更多数据对模型进行增强优化,同时,模型认为交通核心需要强化,因此,放大了交通核心的体量,表明Pointnet++制定的改造方案更客观与全面。