征集码头论坛_LOGO_广告语_名字_征文_歌曲_包装_景观_文创征集网

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 330|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

3.5万元 第一届南京市重点地段献血设施方案设计征集大赛 8,31

[复制链接]

8万

主题

9万

帖子

27万

积分

版主

Rank: 7Rank: 7Rank: 7

积分
274320

灌水之王突出贡献论坛元老优秀版主宣传达人

跳转到指定楼层
楼主
发表于 2018-6-27 07:32:51 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
在开始今天的作品集分享之前呢,给大家推荐一下ASRI 2018年的夏令营,今年ASRI 给大家准备了3个LAB课题供大家选择。也同样给大家提供了非常丰富的优惠,更多详情呢请大家点击这里查看夏令营详细内容和重磅优惠信息。
2018第一届南京市重点地段献血设施方案设计征集大赛
大赛主题

温暖“宁”,让空间更有爱

大赛背景

为提升献血设施建设水平,提升城市空间品质,提升市民幸福指数,2018年由中共南京市委宣传部、南京市规划局、南京市卫计委、南京红十字血液中心共同发起“温暖‘宁’,让空间更有爱”——南京市重点地段献血设施方案设计征集大赛。大赛通过南京创意设计中心平台,面向全社会征集献血设施设计方案,选取不同类型的城市重要节点,以城市公共空间窗口“献血屋”为载体进行设计,探索具有公信力的建筑师和设计方案的特别遴选机制,汇聚中国新生设计力量,致力于公众参与,共谋、共建和共享,打造具有地域文化特色,主题形象鲜明、功能价值突出的“爱心献血屋”。

大赛组织

主办单位

中共南京市委宣传部、南京市规划局

南京市卫计委、南京红十字血液中心

承办单位

南京创意设计中心、南京创意设计周组委会

参赛资格

应征设计人

面向全社会广泛征集,独立设计师、设计单位、在校学生或团体均可参赛。

大赛专家团

大赛诚挚邀请建筑设计专家全程参与设计过程,分享设计理念与心得,与社会各界参与本次大赛的设计师一起研讨交流。

大赛流程

征集阶段

2018年6月14日-8月31日(征集截止日期)

2018年6月20日 现场踏勘献血设施并答疑

2018年8月下旬 葛文俊老师专题讲座

评选阶段(入围遴选)

2018年9月上旬 大赛专家委员会评选入围设计方案

投票阶段(获奖甄选)

2018年9月中旬 入围设计方案网络投票,确定获奖设计方案

表彰阶段

2018年9月下旬  大赛获奖设计方案公布与表彰,特邀专家与获奖设计师研讨设计方案,分享设计心得

展示阶段

2018年10月  大赛优秀设计方案专题展厅展示

现场答疑

答疑时间:2018年6月20日 13:30-17:00

答疑地点:南京市湖南路凤凰书城献血设施(地铁1号线玄武门站,湖南路凤凰书城北广场西侧)

答疑流程:

13:30-14:00 集合与签到

14:00-15:00 献血设施现场参会、讲解和体验

15:00-15:30 集合统一前往南京红十字血液中心

15:30-17:00 专家介绍大赛细节、现场答疑

大赛评选

入围遴选

大赛专家委员会遴选入围设计方案,按照永久献血设施、临时献血设施两大类,每类确定10件入围设计方案,共计20件入围设计方案。

获奖甄选

通过微信投票平台对入围设计方案面向全社会投票,确定最终获奖设计方案。

大赛奖项

一等奖:2名(每类1名,奖励35000元/名+证书)

二等奖:4名(每类2名,奖励10000元/名+证书)

创意奖:6名(每类3名,奖励5000元/名+证书)

优胜奖:8名(每类4名,奖励神秘礼品+证书)

额外奖励:

获奖设计师及方案将予以公布及表彰

获奖设计作品将择优实地建设

入围设计作品将进入专题展厅展示,优秀作品提供海外展览机会

优秀设计师将优先推荐参与青年设计师海外游学活动

设计任务书

一、设计需求(图纸详见附件资料包)

应征设计人可在以下南京市献血设施选取一项或多项进行设计:

A

临时献血设施(设施面积25㎡左右)

A1湖南路凤凰书城献血设施(现状):位于湖南路与高云岭路交叉口东南象限,湖南路凤凰书城北广场西侧。

A2夫子庙献血设施(现状):位于建康路与大四福巷交叉口东南侧,街头绿地旁。

A3六合五星电器献血设施(现状):位于泰山路与龙津路交叉口东南侧,五星电器北门口。

B

永久献血设施(设施面积40㎡左右)

B1南京站献血设施(规划):位于南京火车站站前南广场。

B2河西中央公园献血设施(规划):位于河西大街、江中东路交叉口东侧,地铁二号线元通站5出口附近。

B3弘阳广场献血设施(规划):位于大桥北路、弘阳家居馆西南角地块,弘阳欢乐世界前广场西南门。

二、基本原则

1、主题鲜明性:作品应主题形象鲜明,融入南京地域文化特色,传播无偿献血的温暖公益行为。

2、作品实用性:参赛作品需结合周边环境和地理位置,根据实际需求进行设计,功能完善,经济可行。

3、作品创新性:作品体现时代创新精神,将信息技术和新科技合理结合并融入方案中,使其成为城市文明的地标性建筑。

4、作品原创性:所有参赛作品均须为原创设计,不得侵犯他人知识产权,已实施方案或已参加过各类评审竞赛的作品不得参赛。

三、基本要求

结合献血设施周边环境和特色情况,建筑设计要充分体现绿色环保、经济、美观的原则,功能合理布局、注重安全、卫生以及人性化、实用性。具体要求如下:

1、参考标准

(1)江苏省献血屋建设与管理规定(试行);

(2)WS/T 401-2012献血场所配置要求。

2、场地设计

(1)结合地形地貌和周边环境进行设计,应与周围环境和城市公用设施协调统一。

(2)退让要求:设施建设应考虑消防、交通等相关要求。

(3)场地规模:外部宣传活动场地面积不得小于10 ㎡,以20㎡左右为宜。

(4)场地布局:考虑交通流线组织,并预留取血临时停车空间。献血设施外部应划定明确的宣传活动空间范围,布置宣传设施、休息座椅等,宣传空间不应占用通道或影响场地上其他活动的正常进行。

3、建筑设计

(1)献血设施外部形态应突出地段特点,营造地段活力,兼顾普适性。献血设施外观应与周边环境协调,并宣传无偿献血公益事业形象。

(2)宜选择绿色技术、生态材料、新型的建造方式设计建设。

(3)门窗设计满足通风与卫生条件,防止蚊虫进入,具备防盗安全设施。

(4)屋顶设计应隔热防晒、方便排水清污。

(5)考虑南京极端天气,建筑应隔热防晒。

(6)A类临时建筑应考虑其坚固性、稳定性,同时兼顾移动性。

(7)室内地面平滑,无缝隙,易于清洁和消毒,防止卫生污染。

(8)照明亮度适合,按照相关要求配置应急照明设施。

(9)献血设施内部应合理分区,有明显标识,污染区与非污染区严格分开,设置征询体检区、初筛化验区、采血区、献血后休息区和仓储区。

4、市政配套

(1)应结合使用需求布置供电、给排水等市政设施,便于消毒作业。

(2)临时献血屋的基础设施配套无法以入地方式处理的,应在设施内部配置供电、给排水设施。

四、设计方案提交要求

1、图面表达内容

(1)方案设计应有创新点和突破点,须附有简短的创意说明(不超过500字)。

(2)总平面图,在整体环境中表现献血屋布置位置、与环境衔接情况。

(3)一套完整的能清楚表现设计意图的图纸(建筑平面图、建筑内部功能分区图、立面图、剖面图、整体透视效果图和表达设计意图的局部大样示意图等),表现形式不限。

(4)图面上不得出现任何反映设计者身份的信息,如出现则取消参赛资格。

2、图面排版要求

以上设计内容表达在841MM(W)*1189MM(H)的展板上,展板张数不限。最终成果格式为PDF,图片精度不低于300DPI。排版形式不限。

3、版权事项

作品版权由设计者拥有,大赛主办单位及承办单位有权公开展示任何设计成果,并通过传播媒介、网络媒介或其他形式介绍、展示设计作品及评价设计作品。

竞赛完成前,设计者不得单独发表和交流与本项目有关的学术研究(含论文);竞赛完成后,设计者进行与本项目成果相关的学术交流(含论文)需以书面形式征得主办单位同意。

设计者承诺提交的设计图纸、相关文件、资料、方案等项目成果以及实现该成果所使用的必要方法不侵犯主办单位和任何第三方的合法权益(包括但不限于专利权、商标、著作权、厂商标识、服务标记、商业秘密、公民的肖像权等),否则,设计者应承担由此产生的所有责任并赔偿主办单位因此遭受的所有损失。
报名方式

下载并填写报名表,并与参赛设计方案于2018年8月31日前(征集截止日期)发送至邮箱:CHENYUWEI@NCDC.ORG.CN,并标注“南京市重点地段献血设施方案设计征集大赛”字样。

联系方式

南京市规划局  冒女士 025-84733840

南京红十字血液中心  周女士 025-83477751

南京创意设计中心  陈女士025-58505302

大赛资料包下载链接:

HTTPS://PAN.BAIDU.COM/S/1EYSARXZXCI5ZHNRN5KHCJG

备注:入围作品专题展示时间根据南京城市规划展览馆排期确定。入围作品择优参加设计周海外展览,具体时间、内容、形式等由设计周组委会根据设计周主题统筹安排。优秀设计师入选设计周优秀青年设计师库,提供优先参与设计周海外游学计划的权利,具体海外游学计划名额根据每年设计周主题择优从优秀青年设计师库中抽取。大赛最终解释权归主办方所有。

学建筑的如果不懂这三种算法对建筑设计的影响,真是太可惜了!

霉菌算法

多头绒泡菌这种凝胶性真菌样的霉菌可能真的能够指引人们改进技术系统,如更强大的计算机和移动通信网络。日本北海道大学的淳泰罗(ATSUSHI TERO)和同事将燕麦片放在一个潮湿的表面上,其放置的各个点相当于东京周围的各个城市,并让多头绒泡菌从中心向外生长。他们看到该粘菌进行自我组织、向外扩散并形成一种网络,其在功效、可靠性以及成本上都堪比真实世界的东京铁路网的基础设施。

德国马格德堡大学的沃尔夫冈·麦尔旺在一篇相关的论文中写道:“这个模型利用的是网络适应性的动力学原理,根据这一原理可制作出性能相当于或高于现实世界的基础设施网络的好网络。淳泰罗和同事们的研究工作为我们提供了一个形象而有说服力的例子,生物启发纯数学模型可引导全新高效的算法,能够提供以生命系统为基本特征的技术系统,应用在计算机科学等领域。”

外部空间记忆的能力可能已经被早期低等生物采用,来解决和人类的大脑每天所面对的类似问题,这是记忆能力进化的开端。而之前的研究已经证明粘液菌可以穿越迷宫并对周期性发生的事件作出预期。

遗传算法

遗传算法(GENETIC ALGORITHM)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(POPULATION)开始的,而一个种群则由经过基因(GENE)编码的一定数目的个体(INDIVIDUAL)组成。每个个体实际上是染色体(CHROMOSOME)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(GENERATION)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(FITNESS)大小选择(SELECTION)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(GENETIC OPERATORS)进行组合交叉(CROSSOVER)和变异(MUTATION),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(DECODING),可以作为问题近似最优解。

遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向:一是基于遗传算法的机器学习,这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合,这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展,而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象,其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象,而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用,五是遗传算法和进化规划(EVOLUTION PROGRAMMING,EP)以及进化策略(EVOLUTION STRATEGY,ES)等进化计算理论日益结合。

粒子系统

粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(PARTICLE SWARM OPTIMIZATION),缩写为 PSO, 是近年来由J. KENNEDY和R. C. EBERHART等 [1]  开发的一种新的进化算法(EVOLUTIONARY ALGORITHM - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(CROSSOVER) 和“变异”(MUTATION) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(EVOLUTIONARY COMPUTATION),1995 年由EBERHART 博士和KENNEDY 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解。

PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。但是它没有遗传算法用的交叉(CROSSOVER)以及变异(MUTATION),而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化,神经网络训练,模糊系统控制以及其他遗传算法的应用。
设计竞赛吧合作投稿联系小编QQ:523653199




分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享
征集码头网http://www.zhengjimt.com/
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

小黑屋|手机版|征集发布|征集码头 ( 皖ICP备2021000921号-1 ) 

GMT+8, 2024-11-28 19:15 , Processed in 0.455001 second(s), 26 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表