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2018第一屆南京市重點地段獻血設施方案設計征集大賽
大賽主題

溫暖“寧”，讓空間更有愛

大賽背景

為提升獻血設施建設水平，提升城市空間品質，提升市民幸福指數(shù)，2018年由中共南京市委宣傳部、南京市規(guī)劃局、南京市衛(wèi)計委、南京紅十字血液中心共同發(fā)起“溫暖‘寧’，讓空間更有愛”——南京市重點地段獻血設施方案設計征集大賽。大賽通過南京創(chuàng)意設計中心平臺，面向全社會征集獻血設施設計方案，選取不同類型的城市重要節(jié)點，以城市公共空間窗口“獻血屋”為載體進行設計，探索具有公信力的建筑師和設計方案的特別遴選機制，匯聚中國新生設計力量，致力于公眾參與，共謀、共建和共享，打造具有地域文化特色，主題形象鮮明、功能價值突出的“愛心獻血屋”。

大賽組織

主辦單位

中共南京市委宣傳部、南京市規(guī)劃局

南京市衛(wèi)計委、南京紅十字血液中心

承辦單位

南京創(chuàng)意設計中心、南京創(chuàng)意設計周組委會

參賽資格

應征設計人

面向全社會廣泛征集，獨立設計師、設計單位、在校學生或團體均可參賽。

大賽專家團

大賽誠摯邀請建筑設計專家全程參與設計過程，分享設計理念與心得，與社會各界參與本次大賽的設計師一起研討交流。

大賽流程

征集階段

2018年6月14日-8月31日（征集截止日期）

2018年6月20日 現(xiàn)場踏勘獻血設施并答疑

2018年8月下旬 葛文俊老師專題講座

評選階段(入圍遴選)

2018年9月上旬 大賽專家委員會評選入圍設計方案

投票階段（獲獎甄選）

2018年9月中旬 入圍設計方案網絡投票，確定獲獎設計方案

表彰階段

2018年9月下旬  大賽獲獎設計方案公布與表彰，特邀專家與獲獎設計師研討設計方案，分享設計心得

展示階段

2018年10月  大賽優(yōu)秀設計方案專題展廳展示

現(xiàn)場答疑

答疑時間：2018年6月20日 13:30-17:00

答疑地點：南京市湖南路鳳凰書城獻血設施（地鐵1號線玄武門站，湖南路鳳凰書城北廣場西側）

答疑流程：

13:30-14:00 集合與簽到

14:00-15:00 獻血設施現(xiàn)場參會、講解和體驗

15:00-15:30 集合統(tǒng)一前往南京紅十字血液中心

15:30-17:00 專家介紹大賽細節(jié)、現(xiàn)場答疑

大賽評選

入圍遴選

大賽專家委員會遴選入圍設計方案，按照永久獻血設施、臨時獻血設施兩大類，每類確定10件入圍設計方案，共計20件入圍設計方案。

獲獎甄選

通過微信投票平臺對入圍設計方案面向全社會投票，確定最終獲獎設計方案。

大賽獎項

一等獎：2名（每類1名，獎勵35000元/名+證書）

二等獎：4名（每類2名，獎勵10000元/名+證書）

創(chuàng)意獎：6名（每類3名，獎勵5000元/名+證書）

優(yōu)勝獎：8名（每類4名，獎勵神秘禮品+證書）

額外獎勵：

獲獎設計師及方案將予以公布及表彰

獲獎設計作品將擇優(yōu)實地建設

入圍設計作品將進入專題展廳展示，優(yōu)秀作品提供海外展覽機會

優(yōu)秀設計師將優(yōu)先推薦參與青年設計師海外游學活動

設計任務書

一、設計需求（圖紙詳見附件資料包）

應征設計人可在以下南京市獻血設施選取一項或多項進行設計：

A

臨時獻血設施（設施面積25㎡左右）

A1湖南路鳳凰書城獻血設施（現(xiàn)狀）：位于湖南路與高云嶺路交叉口東南象限，湖南路鳳凰書城北廣場西側。

A2夫子廟獻血設施（現(xiàn)狀）：位于建康路與大四福巷交叉口東南側，街頭綠地旁。

A3六合五星電器獻血設施（現(xiàn)狀）：位于泰山路與龍津路交叉口東南側，五星電器北門口。

B

永久獻血設施（設施面積40㎡左右）

B1南京站獻血設施（規(guī)劃）：位于南京火車站站前南廣場。

B2河西中央公園獻血設施（規(guī)劃）：位于河西大街、江中東路交叉口東側，地鐵二號線元通站5出口附近。

B3弘陽廣場獻血設施（規(guī)劃）：位于大橋北路、弘陽家居館西南角地塊，弘陽歡樂世界前廣場西南門。

二、基本原則

1、主題鮮明性：作品應主題形象鮮明，融入南京地域文化特色，傳播無償獻血的溫暖公益行為。

2、作品實用性：參賽作品需結合周邊環(huán)境和地理位置，根據(jù)實際需求進行設計，功能完善，經濟可行。

3、作品創(chuàng)新性：作品體現(xiàn)時代創(chuàng)新精神，將信息技術和新科技合理結合并融入方案中，使其成為城市文明的地標性建筑。

4、作品原創(chuàng)性：所有參賽作品均須為原創(chuàng)設計，不得侵犯他人知識產權，已實施方案或已參加過各類評審競賽的作品不得參賽。

三、基本要求

結合獻血設施周邊環(huán)境和特色情況，建筑設計要充分體現(xiàn)綠色環(huán)保、經濟、美觀的原則，功能合理布局、注重安全、衛(wèi)生以及人性化、實用性。具體要求如下：

1、參考標準

（1）江蘇省獻血屋建設與管理規(guī)定（試行）；

（2）WS/T 401-2012獻血場所配置要求。

2、場地設計

（1）結合地形地貌和周邊環(huán)境進行設計，應與周圍環(huán)境和城市公用設施協(xié)調統(tǒng)一。

（2）退讓要求：設施建設應考慮消防、交通等相關要求。

（3）場地規(guī)模：外部宣傳活動場地面積不得小于10 ㎡，以20㎡左右為宜。

（4）場地布局：考慮交通流線組織，并預留取血臨時停車空間。獻血設施外部應劃定明確的宣傳活動空間范圍，布置宣傳設施、休息座椅等，宣傳空間不應占用通道或影響場地上其他活動的正常進行。

3、建筑設計

（1）獻血設施外部形態(tài)應突出地段特點，營造地段活力，兼顧普適性。獻血設施外觀應與周邊環(huán)境協(xié)調，并宣傳無償獻血公益事業(yè)形象。

（2）宜選擇綠色技術、生態(tài)材料、新型的建造方式設計建設。

（3）門窗設計滿足通風與衛(wèi)生條件，防止蚊蟲進入，具備防盜安全設施。

（4）屋頂設計應隔熱防曬、方便排水清污。

（5）考慮南京極端天氣，建筑應隔熱防曬。

（6）A類臨時建筑應考慮其堅固性、穩(wěn)定性，同時兼顧移動性。

（7）室內地面平滑，無縫隙，易于清潔和消毒，防止衛(wèi)生污染。

（8）照明亮度適合，按照相關要求配置應急照明設施。

（9）獻血設施內部應合理分區(qū)，有明顯標識，污染區(qū)與非污染區(qū)嚴格分開，設置征詢體檢區(qū)、初篩化驗區(qū)、采血區(qū)、獻血后休息區(qū)和倉儲區(qū)。

4、市政配套

（1）應結合使用需求布置供電、給排水等市政設施，便于消毒作業(yè)。

（2）臨時獻血屋的基礎設施配套無法以入地方式處理的，應在設施內部配置供電、給排水設施。

四、設計方案提交要求

1、圖面表達內容

（1）方案設計應有創(chuàng)新點和突破點，須附有簡短的創(chuàng)意說明（不超過500字）。

（2）總平面圖，在整體環(huán)境中表現(xiàn)獻血屋布置位置、與環(huán)境銜接情況。

（3）一套完整的能清楚表現(xiàn)設計意圖的圖紙（建筑平面圖、建筑內部功能分區(qū)圖、立面圖、剖面圖、整體透視效果圖和表達設計意圖的局部大樣示意圖等），表現(xiàn)形式不限。

（4）圖面上不得出現(xiàn)任何反映設計者身份的信息，如出現(xiàn)則取消參賽資格。

2、圖面排版要求

以上設計內容表達在841MM（W）*1189MM（H）的展板上，展板張數(shù)不限。最終成果格式為PDF，圖片精度不低于300DPI。排版形式不限。

3、版權事項

作品版權由設計者擁有，大賽主辦單位及承辦單位有權公開展示任何設計成果，并通過傳播媒介、網絡媒介或其他形式介紹、展示設計作品及評價設計作品。

競賽完成前，設計者不得單獨發(fā)表和交流與本項目有關的學術研究（含論文）；競賽完成后，設計者進行與本項目成果相關的學術交流（含論文）需以書面形式征得主辦單位同意。

設計者承諾提交的設計圖紙、相關文件、資料、方案等項目成果以及實現(xiàn)該成果所使用的必要方法不侵犯主辦單位和任何第三方的合法權益（包括但不限于專利權、商標、著作權、廠商標識、服務標記、商業(yè)秘密、公民的肖像權等），否則，設計者應承擔由此產生的所有責任并賠償主辦單位因此遭受的所有損失。
報名方式

下載并填寫報名表，并與參賽設計方案于2018年8月31日前（征集截止日期）發(fā)送至郵箱：CHENYUWEI@NCDC.ORG.CN，并標注“南京市重點地段獻血設施方案設計征集大賽”字樣。

聯(lián)系方式

南京市規(guī)劃局  冒女士 025-84733840

南京紅十字血液中心  周女士 025-83477751

南京創(chuàng)意設計中心  陳女士025-58505302

大賽資料包下載鏈接：

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

備注：入圍作品專題展示時間根據(jù)南京城市規(guī)劃展覽館排期確定。入圍作品擇優(yōu)參加設計周海外展覽，具體時間、內容、形式等由設計周組委會根據(jù)設計周主題統(tǒng)籌安排。優(yōu)秀設計師入選設計周優(yōu)秀青年設計師庫，提供優(yōu)先參與設計周海外游學計劃的權利，具體海外游學計劃名額根據(jù)每年設計周主題擇優(yōu)從優(yōu)秀青年設計師庫中抽取。大賽最終解釋權歸主辦方所有。

學建筑的如果不懂這三種算法對建筑設計的影響，真是太可惜了！

霉菌算法

多頭絨泡菌這種凝膠性真菌樣的霉菌可能真的能夠指引人們改進技術系統(tǒng)，如更強大的計算機和移動通信網絡。日本北海道大學的淳泰羅（ATSUSHI TERO）和同事將燕麥片放在一個潮濕的表面上，其放置的各個點相當于東京周圍的各個城市，并讓多頭絨泡菌從中心向外生長。他們看到該粘菌進行自我組織、向外擴散并形成一種網絡，其在功效、可靠性以及成本上都堪比真實世界的東京鐵路網的基礎設施。

德國馬格德堡大學的沃爾夫岡·麥爾旺在一篇相關的論文中寫道：“這個模型利用的是網絡適應性的動力學原理，根據(jù)這一原理可制作出性能相當于或高于現(xiàn)實世界的基礎設施網絡的好網絡。淳泰羅和同事們的研究工作為我們提供了一個形象而有說服力的例子，生物啟發(fā)純數(shù)學模型可引導全新高效的算法，能夠提供以生命系統(tǒng)為基本特征的技術系統(tǒng)，應用在計算機科學等領域。”

外部空間記憶的能力可能已經被早期低等生物采用，來解決和人類的大腦每天所面對的類似問題，這是記憶能力進化的開端。而之前的研究已經證明粘液菌可以穿越迷宮并對周期性發(fā)生的事件作出預期。

遺傳算法

遺傳算法（GENETIC ALGORITHM）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（POPULATION）開始的，而一個種群則由經過基因（GENE）編碼的一定數(shù)目的個體(INDIVIDUAL)組成。每個個體實際上是染色體(CHROMOSOME)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現(xiàn)（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現(xiàn)，如黑頭發(fā)的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代（GENERATION）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個體的適應度（FITNESS）大小選擇（SELECTION）個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子（GENETIC OPERATORS）進行組合交叉（CROSSOVER）和變異（MUTATION），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經過解碼（DECODING），可以作為問題近似最優(yōu)解。

遺傳算法的研究出現(xiàn)了幾個引人注目的新動向：一是基于遺傳算法的機器學習，這一新的研究課題把遺傳算法從歷來離散的搜索空間的優(yōu)化搜索算法擴展到具有獨特的規(guī)則生成功能的嶄新的機器學習算法。這一新的學習機制對于解決人工智能中知識獲取和知識優(yōu)化精煉的瓶頸難題帶來了希望。二是遺傳算法正日益和神經網絡、模糊推理以及混沌理論等其它智能計算方法相互滲透和結合，這對開拓21世紀中新的智能計算技術將具有重要的意義。三是并行處理的遺傳算法的研究十分活躍。這一研究不僅對遺傳算法本身的發(fā)展，而且對于新一代智能計算機體系結構的研究都是十分重要的。四是遺傳算法和另一個稱為人工生命的嶄新研究領域正不斷滲透。所謂人工生命即是用計算機模擬自然界豐富多彩的生命現(xiàn)象，其中生物的自適應、進化和免疫等現(xiàn)象是人工生命的重要研究對象，而遺傳算法在這方面將會發(fā)揮一定的作用，五是遺傳算法和進化規(guī)劃（EVOLUTION PROGRAMMING,EP）以及進化策略（EVOLUTION STRATEGY,ES）等進化計算理論日益結合。

粒子系統(tǒng)

粒子群算法，也稱粒子群優(yōu)化算法或鳥群覓食算法（PARTICLE SWARM OPTIMIZATION），縮寫為 PSO， 是近年來由J. KENNEDY和R. C. EBERHART等 [1]  開發(fā)的一種新的進化算法(EVOLUTIONARY ALGORITHM - EA)。PSO 算法屬于進化算法的一種，和模擬退火算法相似，它也是從隨機解出發(fā)，通過迭代尋找最優(yōu)解，它也是通過適應度來評價解的品質，但它比遺傳算法規(guī)則更為簡單，它沒有遺傳算法的“交叉”(CROSSOVER) 和“變異”(MUTATION) 操作，它通過追隨當前搜索到的最優(yōu)值來尋找全局最優(yōu)。這種算法以其實現(xiàn)容易、精度高、收斂快等優(yōu)點引起了學術界的重視，并且在解決實際問題中展示了其優(yōu)越性。粒子群算法是一種并行算法。

粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進化計算技術(EVOLUTIONARY COMPUTATION)，1995 年由EBERHART 博士和KENNEDY 博士提出，源于對鳥群捕食的行為研究 。該算法最初是受到飛鳥集群活動的規(guī)律性啟發(fā)，進而利用群體智能建立的一個簡化模型。粒子群算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對信息的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有序的演化過程，從而獲得最優(yōu)解。

PSO同遺傳算法類似，是一種基于迭代的優(yōu)化算法。系統(tǒng)初始化為一組隨機解，通過迭代搜尋最優(yōu)值。但是它沒有遺傳算法用的交叉(CROSSOVER)以及變異(MUTATION)，而是粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子進行搜索。同遺傳算法比較，PSO的優(yōu)勢在于簡單容易實現(xiàn)并且沒有許多參數(shù)需要調整。目前已廣泛應用于函數(shù)優(yōu)化，神經網絡訓練，模糊系統(tǒng)控制以及其他遺傳算法的應用。

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