Сохрани и опубликуйсвоё исследование
О проекте | Cоглашение | Партнёры
магистерская диссертация по направлению подготовки : 07.04.01 - Архитектура
Источник: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет»
Комментировать 0
Рецензировать 0
Скачать - 17,1 МБ
Enter the password to open this PDF file:
-
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет» Инженерная школа Кафедра архитектуры и градостроительства Кривенко Антон Андреевич АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ МЕТОД ПРОЕКТИРОВАНИЯ КАК СРЕДСТВО ФОРМИРОВАНИЯ АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (магистерская диссертация) по основной профессиональной образовательной программе подготовки магистров по направлению 07.04.01 Архитектура Программа «Реновация городской среды» г. Владивосток 2018
АННОТАЦИЯ Выпускной квалификационной работы студента группы М 3218 кафедры архитектуры и градостроительства ИШ ДВФУ Кривенко Антона Андреевича на тему «Вычислительное проектирование как средство формирования архитектурного объекта». Научные руководители: профессор кафедры архитектуры и градостроительства Моор Валерий Климентьевич; доцент кафедры архитектуры и градостроительства Гаврилов Алексей Геннадьевич. Актуальность темы. Формирование архитектурного объекта предполагает множество различных процессов, базируемых на определенных исходных требованиях, критериях и ограничениях. На сегодняшний день, с ростом значения вычислительного прогресса, актуальность методов вычислительного проектирования растёт, благодаря возможности более эффективного, оптимизированного и упрощенного выполнения многих процессов и соблюдения условий в формировании архитектурных объектов, в сравнении со стандартными методами проектирования. Методы алгоритмического проектирования в архитектуре активно изучаются такими известными школами как: Sci-Arc, Columbian University, MIT в США, RMIT в Австралии, Angevande в Австрии. А также изучением занимаются такие известные архитектурные фирмы как: Unstudio в Нидерландах, Asymptote, Thevermany, Biothing в США, MAD в Китае. Во всем мире методы алгоритмического проектирования набирают популярность и многие зарубежные архитектурные фирмы, а также архитектурные институты исследуют данное явление. Однако все эти исследования достаточно разрознены и возникает необходимость обобщения и систематизации этих исследований, данная работа представляет собой попытку обобщения этих исследований и разработку на основе этого целостной модели формирования архитектурного объектов. Данная работа
предполагает разработку целостной модели формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования и отражение этой модели на экспериментальном проекте. Цель исследования – построение модели формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования и разработка на основе этого экспериментального проекта. Задачи исследования: проанализировать и систематизировать существующие исследования процессов формирования архитектурного объекта; разработать модель формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования; разработать содержание основных аспектов предпроектного анализа методами алгоритмического проектирования; разработать экспериментальный архитектурный объект методами алгоритмического проектирования. Объект исследования. Процесс формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. Предмет исследования. Особенности формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. Методологические принципы и методы исследования. Работа включает теоретические методы (натурное исследование существующей ситуации, сравнения, предпроектный анализ и систематизацию знаний по данной теме), теоретическое моделирование и экспериментальное моделирование. Теоретической архитектурных основой объектов, исследования теоретические послужили исследования в аналоги области формирования архитектурных объектов, а также исследования в области вычислительных технологий
Научная новизна. В данной работе впервые систематизирована и обобщена модель формирования архитектурного объекта (на уровне объемного проектирования) методами алгоритмического проектирования. Практическая ценность. Результаты исследования методов алгоритмического проектирования в формировании архитектурных объектов могут быть применены как в учебной, так и в профессиональной практике проектирования, представляя новые возможности реализации объектов любой сложности.
СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………...…4 ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ…………………………………………………………..8 1.1 Перемены в проектной парадигме архитектурного проектирования………………………………………………………………....8 1.2 Анализ зарубежных исследований в области алгоритмического проектирования………………………………………………………………...12 1.3 Формирование архитектурного объекта методами вычислительного проектирования………………………………………………………………. .14 Выводы по первой главе……………………………………………................25 ГЛАВА 2. ПРЕДПРОЕКТНЫЙ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ……………26 2.1. Анализ социальной активности и функциональной насыщенности городских пространств на основе спонтанных данных……………………..26 2.1.1 Спонтанные городские данные в архитектурном проектировании………………………………………………………………..26 2.1.2 Анализ социальной активности в городских пространствах по данным Instagram…………………………………………………………………….….27 2.1.3 Анализ функциональной насыщенности пространств данным Foursquare…………………………………………………………...................28 2.2 Анализ видимости архитектурного объекта в условиях сложного ландшафта………………………………………………………………….….29 2.3 Анализ пространственных характеристик сложного ландшафта………………………………………………………………….….31 2.4 Выявление модуля ландшафта………………………………………...…34 Выводы по второй главе………………………………………………....…...37 2
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ……………..……………..40 3.1 Анализ пространственных параметров проектируемого объекта………………………………………………………………………….40 3.1.1 Градостроительный анализ организуемого пространства………….…40 3.1.2 Анализ типологии, выявление функциональных групп и функциональных связей проектируемого объекта……………………....….42 3.1.3 Выявление требований геометрических параметров пространств…………………………………………………………………….43 3.2 Генерация функциональной пространственной структуры проектируемого объекта……………………………………………………....46 3.2.1 Генеративное проектирование в алгоритмическом методе..................46 3.2.2 Генерация архитектурного объекта методами генеративного проектирования…………………………………………………………..……49 3.3 Моделирование морфологической структуры проектируемого объекта……………………………………………………………………...…..51 3.4 Синтез функциональной и морфологической моделей архитектурного объекта………………………………………………….....................................55 Выводы по третьей главе.………………………………………….……….....58 ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………..………………….59 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ И ИСОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ…..…..61 ПРИЛОЖЕНИЯ…………………………………………………………..……64 Приложение А……………………………………………………………….…64 Приложение Б…………………………………………………………….……65 Приложение В…………………………………………………………….……66 Приложение Г……………………………………………………………….…67 3
ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы. Формирование архитектурного объекта предполагает множество различных процессов, базируемых на определенных исходных требованиях, критериях и ограничениях. На сегодняшний день, с ростом значения вычислительного проектирования прогресса, растёт, актуальность благодаря методов возможности вычислительного более эффективного, оптимизированного и упрощенного выполнения многих процессов и соблюдения условий в формировании архитектурных объектов, в сравнении со стандартными методами проектирования. Методы алгоритмического проектирования в архитектуре активно изучаются такими известными школами как: Sci-Arc, Columbian University, MIT в США, RMIT в Австралии, Angevande в Австрии. А также изучением занимаются такие известные архитектурные фирмы как: Unstudio в Нидерландах, Asymptote, Thevermany, Biothing в США, MAD в Китае. Над созданием проектов архитектурных форм, способных без текущего управления человеком реагировать на изменение условий коррекцией конструктивных и объемно-планировочных решений, работает исследовательская группа Hyperbody из Делтфского технического университета (TU Delfts). Применение в архитектуре и конструкциях принципов строения биологических структур является предметом исследований и проектирования творческих групп исследовательского центра Architectural Association в Лондоне. Лаборатория Kokkugia под руководством Р.С. Смита, ведущего преподавателя Design Research Lab в Architectural Association, работает над проблемой динамичных самоорганизующих систем в архитектуре. Параллельно идет развитие теоретических выкладок, описывающих принципы параметрического формообразования и место вычислительных способов проектирования в современной архитектурной практике. Особо стоит отметить статьи П. Шумахера (Zaha Hadid Architects), в которых автор, определяет «параметризм» как отдельный стиль современной архитектуры и прогнозирует его дальнейшее развитие в качестве ведущего явления в архитектуре. 4
В России исследования в этой области ведутся в рамках образовательных проектов «Стрелки» и «Точки ветвления», а также деятельности творческих групп u:lab spb KL (архитекторы и урбанисты К. Ларина, Д. Юсупов), Matrioshka (архитекторы и исследователи Э. Хайман, В. Смахтин), Simplex Noise (архитектор А. Болдырева) и др. Во всем мире методы алгоритмического проектирования набирают популярность и многие зарубежные архитектурные фирмы, а также архитектурные институты исследуют данное явление. Однако все эти исследования достаточно разрознены и возникает необходимость обобщения и систематизации этих исследований, данная работа представляет собой попытку обобщения этих исследований и разработку на основе этого целостной модели формирования архитектурного объектов. Данная работа предполагает разработку целостной модели алгоритмического формирования проектирования архитектурного объекта и этой отражение методами модели на экспериментальном проекте. Цель исследования – построение модели формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования и разработка на основе этого экспериментального проекта. Задачи исследования: проанализировать и систематизировать существующие исследования процессов формирования архитектурного объекта; разработать модель формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования; разработать содержание основных аспектов предпроектного анализа методами алгоритмического проектирования; разработать экспериментальный архитектурный объект методами алгоритмического проектирования. Объект исследования. Процесс формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. 5
Предмет исследования. Особенности формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. Границы исследования. В теоретическом отношении рассматриваются границы возможностей и рациональности алгоритмических методов. В практическом отношении рассматривается разработка проектного предложения в рамках предпроектного анализа и экспериментального проектирования конкретного архитектурного объекта. Методологические принципы и методы исследования: Теоретический анализ, систематизация, теоретическое моделирование, экспериментальное моделирование. Научная новизна. В данной работе впервые систематизирована и обобщена модель формирования архитектурного объекта (на уровне объемного проектирования) методами алгоритмического проектирования. Практическая ценность. Результаты исследования методов алгоритмического проектирования в формировании архитектурных объектов могут быть применены как в учебной, так и в профессиональной практике проектирования, представляя новые возможности реализации объектов любой сложности. Краткое содержание магистерской диссертации. В первой главе рассматриваются тенденции и изменения в проектной парадигме архитектурного проектирования. Подчеркивается важность архитектурных инструментов и их роль в изменении подходов к проектированию. Описывается специфика и особенности алгоритмического проектирования. Раскрывается суть понятия «вычислительное проектирование» Рассматриваются основные подходы в вычислительном проектировании. Анализируются направления и современный опыт исследований в области алгоритмического проектирования. Анализируется специфика формирования архитектурного объекта, вычислительные мощности и зарубежный опыт применения данного подхода в формировании архитектурных объектов. Предлагается алгоритм формирования архитектурного объекта, основанный на анализе специфики 6
формирования архитектурного объекта, вычислительных мощностей, а также зарубежного опыта архитектурного проектирование средствами алгоритмического метода. Вторая глава посвящена инструментам алгоритмического проектирования в предпроектном анализе. Раскрывается значимость такого явления как спонтанные данные и их роль в предпроектном анализе. На основе данных социальной сети Instaram была отражена средняя социальная активность по временным интервалам в течении суток. На основе данных социальной сети Fourscuare была отражена функциональная насыщенность исследуемого пространства. Средствами алгоритмического проектирования проведен анализ визуального бассейна исследуемого пространства, проведен анализ рельефа на предмет уклонов и ориентации склонов по сторонам света, выявлен модуль рельефа, который математически определил интервалы геометрических характеристик архитектурных объектов для удовлетворения гармоничного сочетания объекта с окружающей средой. В третьей главе дается описание учебного экспериментального проекта. Проводиться исследование по типологии проектируемого объекта, по которому формируются правила его формирования. На основе правил, условий и ограничений генерируется модель архитектурного объекта. На следующем этапе на базе сгенерированных моделей были проведены эксперименты с морфологией пространств, на основе принципов изоповерхности, ячеек Вороного, скелетной конструкции на основе ячеек Вороного, а также на основе метаболов. Далее разрабатывается концептуальный образ архитектурного объекта на основе формообразующего принципа изоповерхности, полученного в одном из экспериментов. Был произведен синтез морфологической и архитектурной моделей архитектурного объекта. Связь между двумя моделями позволила сгенерировать пространство, полностью отражающее специфику формирования архитектурного объекта средствами алгоритмического проектирования. 7
ГЛАВА 1 МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ 1.1. Перемены в проектной парадигме архитектурного проектирования В современной проектной практике, использование компьютера в процессе работы архитектора стало обычным делом, будь то 3D моделирование, разработка планировочных решений, визуализация, составление документации или подсчет смет. В этих условиях компьютер хорошо закрепился в пределах профессии. На сегодняшний день, знание программ (архитектурных инструментов) которыми владеет архитектор, имеет практически такое же значение, как и его профессиональная компетенция. Ведь именно архитектурные инструменты участвуют в формировании новых подходов проектирования, совершенствующих процесс деятельности архитектора. «Задачи, которые сегодня отнимают значительный промежуток времени, уже через полгода могут решаться почти мгновенно. Сегодня крайне важно отслеживать развитие технологий. 30 минут в день, которые мы тратим на новостные обзоры, могут сэкономить часы и даже дни или недели в процессе проектирования» [1]. Вычислительные технологии становятся неизбежной базовой грамотностью 21-го века. На данный момент все большую актуальность набирает вычислительный подход, базируемый на современных вычислительных технологиях, которые применяются на различных этапах проектирования начиная от использования данных с различных датчиков и сенсоров с последующей их обработкой, заканчивая автоматизированной подготовкой документации и автоматизацией процесса сборки самого объекта проектирования. Несмотря на то, что данный подход базируется на вычислительных технологиях, не совсем правильно считать, что они делают его вычислительным. 8
Об этом говорится в первом выпуске издания Metamorph [2] в котором объединение «Точка ветвления» отмечает: «Вычисление (computing) в широком смысле – это процесс, ориентированный на достижение цели, описываемый посредством алгоритма, т.е. последовательности операций» (рис. 1). Рис. 1 Процессы проектирования, описываемый по средствам алгоритма Одна из основных черт вычислительного подхода, проведения исследований, основанных на данных, с последующим плавным перетеканием в проектирование, где связь между исследованиями и проектированием максимальна благодаря алгоритмическим процессам. Вычислительное проектирование позволяет работать с большим количеством данных, которые невозможно учесть «в уме». 9
Главная особенность вычислительного метода – это то, что процесс проектирования направлен не только на получение конечного результата, но и на представление последовательности шагов для получения этого результата. Этот факт наиболее ярко отражает изменения в современной проектной парадигме (рис. 2). Рис. 2 Схема, иллюстрирующая изменения архитектурной парадигмы Архитектор в процессе проектирования вычислительными методами работает с информацией по средствам алгоритма и наделяет проектируемый объект внутренней логикой (геномом) с помощью ряда правил внутри которых объект проектируется и существует. Это позволяет получать различные сценарии поведения объекта в разных условиях, при этом сохраняя изначально заданные принципы формирования данного объекта (рис. 3). А также появляется больше возможностей создания адаптивных пространств, где системы управления будут улавливать изменения условий, например, таких как изменение температур, количество людей – и подстраиваться к ним по исходным правилам. 10
Рис. 3 Различные сценарии поведения объектов при изменении исходных условий Стоит отметить что вычислительное проектирование имеет два основных подхода. Первый – предполагает возможность управление параметрами в геноме объекта, что напрямую влияет на изменения конечного результата проектирования. Такой подход называется параметрическим. Второй подход предполагает принцип развития и непредсказуемости объекта как, например, эволюционный механизм и называется генеративным. Цели, особенности, преимущества и недостатки описываются в схеме (рис. 4), представленной Анастасией Потапенко в работе «Вычислительное проектирование как средство формирования эффективной пространственной системы города» [3, с.47]. . 11
Рис. 4 Вычислительное проектирование – единство двух подходов к проектированию системы (по А.А. Потапенко) 1.2 Анализ зарубежных исследований в области алгоритмического проектирования Методы вычислительного проектирования в архитектуре активно изучаются такими известными школами как: Sci-Arc, Columbian University, MIT в США, RMIT в Австралии, Angevande в Австрии. А также изучением занимаются такие известные архитектурные фирмы как: Unstudio в Нидерландах, Asymptote, Thevermany, Biothing в США, MAD в Китае. Hyperbody – исследовательская группа из университета TU Delfts работает над созданием архитектурных объектов, которые способны без вмешательства человека реагировать на различные изменения окружающих факторов, изменяя свои конструктивные и объемно планировочные решения (рис. 5) [4]. 12
Рис. 5 Проект исследовательской группы Hyperbody Проектная группа из Architectural Association в Лондоне исследует применение в архитектурных объектов различные принципы формирования биологических структур (рис. 6) [5]. Р.С. Смит из лаборатории Kokkugia исследует самоорганизующиеся системы в архитектуре (рис. 7) [6]. Рис. 6 Проекты творческих групп исследовательского центра Architectural Association Рис. 7 Проект лаборатории Kokkugia 13
П. Шумахер из (Zaha Hadid Architects) проводит множество исследований в области параметризма в вычислительном проектировании и выносит параметрическую архитектуру как стиль в своем манифесте [7], В России исследования в области вычислительного проектирования ведется такими образовательными учреждениями как «Стрелка» и «Точка ветвления» [8] и объединениями Matrioshka[9], Simplex Noise (рис. 8) [10], u:lab spb KL [11] Рис. 8 Проект исследовательской группы Hyperbody Можно заметить, что очень многие ведущие архитектурные школы и фирмы ведут исследования применения вычислительных технологий на различных этапах традиционного подхода в формировании архитектурных объектов. При всем этом отсутствует обобщающая картина влияния вычислительных технологий на процесс формирование архитектурных объектов, что делает актуальным разработку модели, отражающего весь процесс формирования методами алгоритмического проектирования. 1.3 Формирование архитектурного объекта методами вычислительного проектирования Процесс формирования архитектурных объектов постоянно меняется с течением времени. Постепенно архитектурные идеи, казавшиеся нам когда-то невообразимыми для реализации, беспорядочные плавные изгибы становятся обыденной. металлических Будь то конструкций, предназначенных для улавливания света в проекте музея Гуггенхайма в 14
Бильбао (рис. 9); абсолютная гармония плавных линий, создающая иллюзию бесконечности в культурном центре Гейдара Алиева (рис. 10); или парные башни Аль Бахар с кинетическими фасадными модулями, меняющими свою светопроницаемость в зависимости от расположения солнца (рис. 11). Во всех этих примерах нельзя не обратить внимание на сложный характер архитектурных решений, которые являются результатами вычислительных подходов. Рис. 9 Музей Гуггенхайма в Бильбао. Архитектор Фрэнк Гэри Рис. 10 Культурный центр Гейдара Алиева. Архитектор Заха Хадид. Рис.11 Барные башни Al Bahar. Архитектурная фирма Aedas Architects Для того что бы рассмотреть, как вычислительное проектирование влияет на формирование архитектурных объектов можно попытаться представить алгоритм, основанный на теоретическом формировании архитектурных объектов, возможностях вычислительного подхода, а также 15
уже существующем опыте архитектурной практики вычислительного проектирования. Представляя алгоритм формирования архитектурного объекта, важно понимать специфику, последовательность, и связь различных процессов в формировании архитектурного объекта. В учебном пособии «Теория и методика пространственного анализа в архитектуре» представлена обобщенная схема-модель процесса архитектурного проектирования (рис. 12) [12, с.66], наглядно иллюстрирующая процесс формирования архитектурного объекта. Рис. 12 Обобщенная схема-модель процесса архитектурного проектирования Также очень важно учесть основные возможности алгоритмического метода, такие как образование формы, образование структуры, различного рода анализирующие процессы, а также процессы эволюционного генерирования. Последний весьма немаловажный фактор при попытке создания обобщенного алгоритма формирования архитектурного объекта по средствам алгоритмического подхода – это анализ мирового опыта архитектурной 16
практики вычислительного проектирования. В работе рассмотрено шесть архитектурных объектов от разных архитектурных фирм, где наиболее наглядно представлены процессы вычислительного подхода. Культурный центр Гейдара Алиева (рис. 13) был запроектирован студией Zaha Hadid Architects. Абсолютная гармония плавных линий создает иллюзию бесконечности благодаря ограждающей конструкции культурного центра. Очевидно, проектирование и возведение ограждающей конструкции такой сложной формы возможно только при использовании вычислительных подходов (рис. 14). Изначально была создана оболочка, задающая форму ограждающей конструкции. Далее, с помощью вычислительных методов по исходной форме была описана конструкция двояковыпуклой структурной плиты с заданными параметрами стержне и их маркировкой. Следующим шагом была раскладка фасадных панелей по структурной плите с последующим их анализом, делением на группы и оптимизацией. Рис. 13 Культурный центр Гейдара Алиева 17
Рис. 14 Процесс проектирования культурного центра Гейдара Алиева вычислительными методами Музей Соумайа (рис. 15) был запроектирован FR-EE / Fernando Romero Enterprise. Также отличается сложной формой ограждающей конструкции, которую практически невозможно запроектировать и реализовать без вычислительного подхода (рис. 16). Изначально была создана оболочка по направляющим кривым, образующая форму здания. Далее эта форма была проанализирована и оптимизирована. По оптимизированной форме проектируются конструкции, после чего по ним идет раскладка шестигранных панелей с последующим анализом и маркировкой. Рис. 15 Музей Соумайа 18
Рис. 16 Процесс проектирования музея Соумайа Проектирование и строительство Метрополь Парасоль (рис. 17) также не обошлось без вычислительного подхода (рис. 18). Изначально была создана форма, основанная на принципе взаимодействия нескольких кругообразный раковин. Далее эта форма, с помощью вычислительных методов была рассечена в двух перпендикулярных друг к другу направлениях, с помощью чего образовалась вафельная структура. Каждое сечение структуры было автоматически промаркировано. Данные о сечениях были направленны на производство. Рис. 18 Метрополь Парасоль 19
Рис. 19 Процесс проектирования Метрополь Парасоль Парные башни Al Bahar (рис. 20), выдающиеся благодаря своим кинетическим фасадам были запроектированы с применением вычислительных методов (рис. 21). По уже изначально созданной геометрии был описан металлический каркас в виде системы из шестигранных модулей. Далее, по каркасу в некоторых частях башен были расположены складчатые треугольные панели, которые, по задумке архитекторов, должны открываться и закрываться в зависимости от показателей нагреваемости фасадов. Здесь вычислительные методы позволяют описать работу складчатых панелей. Рис.20 Парные башни Al Bahar 20
Рису. 21 Процесс проектирования парных башен Al Bahar Международный конференц-центра в Даляне (рис. 22), запроектированный Coop Himmelb(l)au был реализован благодаря вычислительному подходу (рис. 23). Сложная форма и описанные по ней конструкции, их расчет, а также раскладка панелей и дальнейшая типизация их была возможно лишь посредствам вычислительного подхода. Рис. 22 Международный конференц-центр в Даляне Рис. 23 Процесс проектирования международного конференццентра в Даляне 21
Необычный внешний облик национального стадиона в Пекине (рис. 24) представляет из себя 24 ферменные колонны, поверх которых находятся переплетения металлических балок. С помощью вычислительного проектирования (рис. 25) была создана оболочка, задающая форму объекту, по которой были вписаны несущие ограждающие конструкции. После чего с использованием эволюционного генерирования был создан переплет из металлических балок. Рис. 24 Национальный стадион в Пекине Рис. 25 Процесс проектирования национального стадиона в Пекине 22
Таким образом, проанализировав особенности теоретического формировании архитектурных объектов, возможности алгоритмического подхода, а также уже существующий опыт архитектурной практики с использованием алгоритмических подходов, мы можем представить модель формирования архитектурных объектов методами алгоритмического проектирования (рис. 26). Приведенный алгоритм отображает движение и трансформацию данных, которые в конечном итоге образуют архитектурный объект. В алгоритме представлены 3 зоны расположения данных: зона исходных условий и требований, зона формирования архитектурного объекта, зона вывода данных. Зона исходных условий и требований, отображает начальную информацию, выраженную в аспектах и условиях формирования архитектурного объекта (рис. 27). Рис. 26 Алгоритм формирования архитектурных объектов методами вычислительного проектирования (авторское предложение) Рис. 27 Аспекты и условия формирования архитектурного объекта 23
Зона формирования архитектурного объекта отображает главный процесс в моделе. В ней представлена закольцованная система, включающая в себя блок одновременного процесса работы над формой (рис. 28), основными типами структур (рис. 29), и основными материалами с последующей обработкой ее в блоке анализа информации и корректировкой ее в блоке оптимизации. Зона вывода данных иллюстрирует конечную информацию и ее подготовку к реализации. Алгоритмические методы представляют возможность автоматизации вывода рабочей документации, а также передачи данных прямиком на производство, избегая большого количества чертежей. Рис. 28 Основные подходы формообразования в формировании архитектурного объектам методами вычислительного проектирования. Рис. 29 Основные типы структур, фигурирующие в формировании архитектурного объектам методами вычислительного проектирования. Таким образом в моделе представлена специфика формирования архитектурных объектов методами алгоритмического проектирования, которая дает возможности работы с архитектурными задачами любой сложности. В работе над объектом, архитектор, выстраивает ряд правил на основе алгоритма, максимально оптимизирует процесс проектирования за счет одновременной, закольцованной работы блоков. Так, анализируя нужные нам 24
критерии в процессе формирования объекта, мы можем оперировать параметрами определенного блока, и видеть, как работа остальных блоков подстраивается под внесенные изменения, получая при этом мгновенный результат. Стоит отметить и сам спектр возможностей анализирующих процессов. Становится возможным обрабатывать огромное количество информации, что в разы увеличивает эффективность архитектурных решений, основанных на этих анализах. Нельзя не отметить возможность формирования архитектурных объектов на основе заимствования природных решений, применяя их при проектировании путем имитации физических законов. Выводы по первой главе Анализ современных тенденций в проектной парадигме, основанный на ряде исследований ведущих архитектурных школ и фирм из разных стран, отразил тесную связь вычислительных методов с современными проектными подходами в архитектуре. Эта связь полностью отражает зависимость изменений инструментария архитектора и подходов в проектировании от изменений возможностей вычислительных методов. Построенная модель формирования архитектурных объектов методами алгоритмического проектирования, основанная на специфике формирования архитектурных объектов, а также проанализированных возможностях вычислительного подхода в архитектуре и зарубежном опыте применения алгоритмического метода в проектировании, показала картину влияния вычислительных технологий на формирование архитектуры. Данный алгоритм обобщает и систематизирует мировой опыт применения вычислительного подхода в проектировании и отражает специфику формирования архитектурных объектов данным методом. Основными преимуществом данного метода можно выделить: возможность управлять не ограниченным количеством данных в проектировании, нелинейный процесс проектирования, тесную связь с производством и возможностью передавать данные с проекта напрямую, минуя создания чертежей, возможность симулировать физические законы в проектном процессе. 25
ГЛАВА 2 ПРЕДПРОЕКТНЫЙ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ 2.1. Анализ социальной активности и функциональной насыщенности городских пространств на основе спонтанных данных 2.1.1 Спонтанные городские данные в архитектурном проектировании. Развитие цифровых технологий кардинально меняет нашу обыденность, привычки и даже профессиональный подход. Виртуальный город расширяет наше представление о действительности, мы все чаще слышим в архитектуре такие слова как, «bigdata», «smart city» и «urbandata», но что скрывается за этими понятиями? Однозначного определения «умный город» сегодня нет: с одной стороны, это город, посвященный сугубо технологиям и полностью автоматизированный; с другой стороны, это город, в котором можно наблюдать разнообразие креативных пространств, где главную роль в развитии города играет креативный класс [13]. Иными словами, «smart city» несет в себе городские процессы с применением вычислительных технологий где важную роль имеет активность горожан. На сегодняшний день городским развитием относительно понятия «умный город» занимаются крупные IT-компании с хорошо развитой инфраструктурой сбора данных: Cisco, Accela, IBM. Microsoft, Oracle, а также исследовательские лаборатории: MIT SENSEable City, ICRI, UCL CASA. Зачастую анализ городских пространств базируется на данных, называемые спонтанными. Спонтанные городские данные – информация, которая формируется неумышленно через повседневные действия людей (публикации с социальных сетей, сигналы сотовых телефонов или кредитных карт с чипами) [14]. Интернет и современные технологии продолжают стремительное менять поведение людей в городских структурах. В такой ситуации просто 26
необходимо использовать цифровые данные при городском планировании. Спонтанные данные могут открыть картину о некоторых происходящих процессах в городе, такая информация способна существенно повлиять на проектные решения. Например, исследование по времени работы организаций вывило, что городское пространство используется только 40% времени, а 60% оно пустует. Подобные результаты подтолкнули к развитию бизнеса и пересмотру функций городских пространств. Другое исследование городских данных было направлено на изучение емкости городского времени, и выводом стало, что в развитых странах 88% времени горожане проводят не на работе, и только 12% потрачено на работу, достаточную для обеспечения жизни всего города. В текущей научно-исследовательской работе была поставлена задача отразить социальную активность в городе Владивосток с целью выявления интенсивности использования городских пространств в определенные временные промежутки, а также выявить функциональную насыщенность пространств. Исследуемыми пространством является: городской каркас по улице Всеволода Сибирцева. 2.1.2 Анализ социальной активности в городских пространствах по данным Instagram. Для анализа социальной активности использовались данные из социально сети Instagram. Данные содержат информацию (время, место, долготу и широту) об опубликованных постах, которые в свою очередь являются показателем социальной активности [15]. В ходе исследования удалось отсортировать данные по трехчасовым временным интервалам с помощью программирования на языке «R», а также нанести все посты на интерактивную карту, используя данные о долготе и широте каждого поста. Таким образом, в ходе работы удалось выявить картину социальной активности людей в рассматриваемых пространствах в определенные временные промежутки (рис. 30). 27
Рис. 30 Анализ социальной активности в городских пространствах по данным Instagram Анализ социальной активности показал, что исследуемое пространство имеет стандартную для большинства мест г. Владивостока социальную динамику. В целом социальная активность на данном участке крайне мала и требует наделения пространства функциями, относящимся как к дневным, так и к ночным промежуткам времени. 2.1.2 Анализ функциональной насыщенности пространств данным Foursquare. Анализ функциональной насыщенности проводился по данным 28
социальной сети Fourscuare. Он основан на открытых данных расположения организаций, диктующих реальное функциональное значение пространств. Он наглядно иллюстрирует количественную составляющую организаций в тех или иных местах и дает четкое понимание о функциональной насыщенности пространств. Данные Fourscuare содержат наименования организаций, их принадлежность к типу тех или иных услуг, их локацию, а также их долготу и широту [16]. Данные об организациях были отображены на интерактивной карте и выявили картину функциональной насыщенности исследуемого пространства (рис. 31). Рис. 31 Анализ функциональной насыщенности городских пространств по данным Foursquare Анализ функциональной насыщенности показал, что исследуемое пространство с большим транспортным потенциалом в центральной части города имеет малую функциональную насыщенность по сравнению с функционально перегруженным каркасом по ул. Светланская. 2.2. Анализ видимости архитектурного объекта в условиях сложного ландшафта Анализ видимости пространства является одним из сложно осуществимых процессов на предпроектном этапе, ведь для него требуется 29
точный математический подход. Этот анализ пришел давно из военного искусства, где производился вручную с помощью карт и различных чертежных принадлежностей. На сегодняшний день вычислительные методы позволяют автоматически анализировать видимые области пространства с куда больше точностью, которая зависит лишь от степени детализации 3D модели анализированного пространства. В ходе работы был создан алгоритм, анализирующий видимость пространства в условиях сложного ландшафта (рис32). Рис. 32 Алгоритм анализа видимости пространства в условиях сложного рельефа.методами вычислительного проектирования На первом этапе работы в 3D модели задается область анализируемого пространства, а также задается рассматриваемая область (рис. 33). На следующем этапе в области анализируемого пространства и рассматриваемой области создается множество точек, после чего они соединяются лучами (рис. 34). В местах пересечения лучами рельефа и окружающей застройки находятся новые точки, они и образуют области видимости в 3D модели (рис. 35). На последнем этапе области видимости проецируются на карту, где и открывается полная картина видимости анализируемого пространства (рис. 36). К недостаткам данного метода анализа можно отнести потребность в точной 3D модели окружающего пространства, однако стоит отметить, что уже сейчас создаются информационные модели городов, которые содержат в себе точную геометрию и рельефа, и окружающей застройки. Этот факт говорит об огромном 30
потенциале вычислительного подхода как инструмента анализа зон видимости пространства в будущем. Рис. 33 Точки пересечения лучей с рельефом и окружающей застройкой. Рис. 34 Создание зрительных лучей Рис. 35 Задание области анализируемого пространства и рассматриваемой области. Рис. 36 Области видимости анализируемого пространства в условиях рельефа. 2.3 Анализ пространственных характеристик сложного ландшафта В данной работе анализ рельефа включает в себя анализ уклонов и анализ ориентации склонов по сторонам света. Анализ уклонов проводится достаточно давно и является ключевым в составлении картины о рассматриваемом пространстве. В ходе работы был создан алгоритм (рис 37), который позволяет автоматически анализировать рельеф путем разбиения его на мелкие части и измеряя их углы их нормалей к поверхности, соотнося получение данные к группам по уклонам: до 8%, 8-15%, 15-30%, 30-60%, от 60%. 31
Рис. 37 Алгоритм анализа рельефа методами вычислительного проектирования Результат анализа представляется в двух видах, к одному относится список данных, в котором описан каждый угол мелкой части рельефа (рис 38), к другому - относится картина рельефа, где полигоны раскрашены определенными цветами, соответствующим группам по уклонам (рис 39). Рис. 38 Список данных со значениями углов нормалей частей рельефа к плоской поверхности. Рис. 39 Картина рельефа с группами уклонов. Аналогичным образом алгоритм работает при анализе ориентации склонов по сторонам света. Рельеф все также разбивается на маленькие части, нормали которых направлены на определенную сторону света, алгоритм соотносит направление нормали со стороной и также выдает картину в виде 32
списка данных (рис. 40) и изображения рельефа, раскрашенного относительно ориентации склонов по сторонам света (рис 41). Рис. 40 Список данных со значениями углов нормалей по сторонам света. Для более наглядной Рис. 41 Картина рельефа с группами ориентаций по сторонам света. картины, с помощью вычислительного проектирования, мы можем совместить полученные данные по уклонам и по склонам и получить результат в виде единого изображения (рис. 42). Рис. 42. Единое изображение анализируемого рельефа, отражающее цветом – ориентацию по сторонам света, а насыщенностью – уровень уклона 33
Стоит отметить, что полученные данные могут широко использоваться в дальнейшем проектировании, в том числе и с использованием вычислительных подходов. Например, при посадке объекта на рельеф могут учитываться данные уклонов и ориентации склонов, где будут выбираться оптимальные решения по тем или иным параметрам. В итоге можно с уверенностью судить об огромных возможностях вычислительного проектирования в области анализа рельефа. 2.3 Выявление модуля ландшафта Выявление модуля ландшафта при проектировании в условиях перепадов высот - важная задача. Неправильно принятый модуль застройки при проектировании может существенно нарушить ландшафт и вступить в противоречия с ним. Главная задача при выявлении модуля - найти максимально крупную форму ячейки ландшафта при которой будут сохраняться его геометрические свойства (этот процесс можно назвать обрубковой ландшафта). До сих пор архитекторы вручную выстраивали структуры рельефа, пытаясь найти нужный модуль. Рис. 43 Алгоритм выявления модуля рельефа методами вычислительного проектирования В ходе работы был создан алгоритм (рис. 43), который позволяет создать три типа способа выявления модулей рельефа, позволяет менять параметры обрубовки входе чего меняются параметры модуля. 34
Первый тип выявления модуля основан на обычном упрощении геометрии и представлен в виде сетчатого триангулярного рельефа (рис. 44). Преимущества данного модуля в том, что он наиболее точно передает характер уклонов рельефа по средствам варьирования размеров сегментов. Недостатком является то, что размеры триангулярных сегментов трудно считывать. Рис. 44 Первый тип модуля Второй тип выявления модуля основан на несколько ином способе, под существующей 3D моделью рельефа строится шестигранная сетка. Далее сегменты сетки выдавливаются вверх до поверхности 3D модели рельефа, образуя столбчатую структуру силуэтом описывающую рельеф (рис. 44). Преимуществом данного модуля является его прямые контуры, которые довольно легко считывать. Недостатком является большая неточность по 35
сравнению с первым модулем, так как все сегменты сетки одинаковые и в меньшей степени передают картину перепадов рельефа. Третий тип выявления модуля основан на том же принципе что и второй. Но базируется на прямоугольной сетке. Он вобрал в себе лучшие свойства модулей первого и второго типа (рис. 46). У модуля, в заданных диапазонах, меняются сегменты, наиболее хорошо передавая пластику рельефа, а также он имеет легко считывающиеся прямые контуры. Рис. 45 Второй тип модуля Рис. 46 Третий тип модуля Далее изменяя параметры, мы можем визуально определить модуль рельефа (рис. 47). Стоит отметить, что алгоритм также предполагает математический выбор модуля путем перебора различных вариантов «обрубовки» и измерения длин граней модулей с соотношением их с отклонениями от исходного рельефа. Но к сожалению, такой вариант требует больших компьютерных мощностей. 36
Рис. 47 Выявленный тип модуля Выводы по второй главе Применение архитектурного спонтанных объекта данных отразило в роль предпроектном цифровых анализе технологий в вычислительном методе и подчеркнуло значимость цифровых данных о городских процессах в анализе городской среды. На основе спонтанных данных был произведен рассматриваемых анализ пространствах социальной а также активности анализ людей в функциональной насыщенности в рассматриваемых пространствах. Анализ социальной активности показал, что исследуемое пространство имеет стандартную для большинства мест г. Владивостока социальную динамику. В целом социальная активность на данном участке крайне мала и требует наделения пространства функциями, относящимся как к дневным, так 37
и к ночным промежуткам времени. Анализ функциональной насыщенности показал, что исследуемое пространство с большим транспортным потенциалом в центральной части города имеет малую функциональную насыщенность по сравнению с функционально перегруженным каркасом по ул. Светланская. В виду того что научно-исследовательская работа проходит в рамках студенческой образовательной программы, исследование крайне ограничено в открытых данных о городе, вследствие чего не может нести полную и точную картину, однако оно позволяет выявить некоторые закономерности в городских процессах и отражает специфику влияния больших данных на формирование архитектурных решений. Проектирование с использованием анализа, основанного на открытых городских данных имеет большой потенциал. Имея данные сотовых операторов, банков и различных социальных служб, можно получить куда большую обширную картину актуального состояния городских пространств. Так, например, с помощью GPS данных можно отслеживать потоки людей в определенные временные промежутки, более обширные данные социальных сетей могут давать ментальные карты городских пространств, данные банковских операторов могут давать информацию о платежеспособности населения тех или иных городских пространствах. Методами алгоритмического проектирования был проведен анализ визуального бассейна, открывающегося с исследуемого пространства. При организации общественных пространств в условиях юга Приморского края крайне важно использовать огромный потенциал видовых площадок. Традиционный метод проектирования позволяет анализировать эффективность раскрытия вида на данных площадках интуитивно «на глаз», в то время как алгоритмический метод позволяет математически просчитать углы раскрытия и определить какие территории могут открываться с исследуемого пространства, и наоборот, позволяет увидеть, с каких мест будет открываться вид на исследуемое пространство. Данный анализ позволяет 38
выявить потенциал организации видовых площадок тех или иных пространств. Важным аспектом предпроектного анализа в условиях юга Приморского края является исследование пространственных характеристик сложного рельефа. В ходе магистерского исследования был смоделирован ландшафт, который анализировался по созданному алгоритму на предмет уклонов и ориентации склонов. Данный скрипт позволил автоматически получать информацию по тем или иным участком ландшафта, что в свою очередь в разы повышает эффективность проектирования объекта. В ходе работы с ландшафтом был создан алгоритм выявления модуля ландшафта. Алгоритмический метод позволил математически выявлять такие требования к пространственным характеристикам проектируемых объектов, при которых они не будут вступать в конфликт с существующим ландшафтом. Данный метод анализа имеет огромный потенциал, так как с помощью данного скрипта может быть проанализирована вся территория города и данные интервалы пространственных характеристик объектов могут быть включены в регламенты правил землепользования. 39
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРНОГО ОБЪЕКТА МЕТОДАМИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ 3.1 Анализ пространственных параметров проектируемого объекта 3.1.1 Градостроительный анализ организуемого пространства. В ходе анализа городских данных исследуемого пространства было выявлено, что городской каркас по улице Всеволода Сибирцева имеет малую социальную активность и низкую функциональную насыщенность. Пространство обладает большим потенциалом, так как содержит в себе большую транспортную артерию города. Оно находится в окружении больших жилых массивов, практически не имеющих общественных функций и точки притяжения. Ввиду этого было принято решение по реновации градостроительного каркаса вдоль улицы Всеволода Сибирцева, в ходе которого предполагается создать в транспортных узлах на протяжении всего каркаса локальные магниты (системы общественных пространств). Это позволит привнести общественные функции, тем самым функционально насытив жилой массив и разгрузив перегруженные близлежащий, городской каркас по улице Светланская (рис. 48). Рис. 48 Реновация городского каркаса по улице Всеволода Сибирцева Проектное предложение по одному из локальных магнитов в концепции реновации является задачей экспериментального учебного проекта. В качестве функции локального магнита выбран центр современного искусства. Данная 40
тематика вызвана актуальностью объекта для города, а также своей спецификой, дающей большее количество потенциальных возможностей для применения вычислительных технологий в ходе проектирования. Местом экспериментального проектирования является транспортный узел, расположенные на пересечении улиц Капитана Шефнера и Всеволода Сибирцева (рис. 49). Место проектирования обосновывается меньшим количеством ограничений, потенциально не поддающимся к применению вычислительных технологий. Общая площадь участка равна 2,63 Га. Пространство окружено жилыми массивами (рис. 50) и имеет отличный транспортный потенциал (рис. 51) Рис. 49 Место проектирования Рис. 50 Структурно – функциональный анализ 41
Рис. 51 Транспортные и пешеходные связи. Геометрическая форма в плане организуемого пространства обусловлена границей с дорогой, с рельефом и жилыми участками (рис. 49). В исследования входят проведенные работы на предыдущих этапах, описанные в предыдущих главах, анализ рельефа на предмет уклонов и ориентации склонов (рис. 42), был выявлен модуль рельефа, отражающий объемно пластическую структуру пространства (рис. 47). Исходя из проведенного анализа рельефа следует, что на участке преобладают уклоны в диапазоне 8-15%, а ориентация склонов направлена на юго-восточную сторону. Выявленный модуль рельефа установил, что среднее значение модуля равно 32 м, максимальное значение 37 м, минимальное значение 26 м. Из этого можно сделать вывод что, для гармоничного существования в пространстве проектируемый объект не может быть представлен в одном общем объеме, а должен разбиваться на меньшие в габаритных пределах от 26 до 37м. Основной задачей учебного проекта, помимо правил, условий и ограничений, учитывающих специфику проектируемого объекта и контекста, в котором он находится, отразить процесс формирования архитектурного объекта методами алгоритмических технологий в ходе проектирования. 3.1.2 Анализ типологии, выявление функциональных групп и функциональных связей проектируемого объекта. Анализируя отечественный 42
и зарубежный опыт центров современных искусств, таких как центр современного искусства «Заря» [17], музей современного искусства «Гараж» [18], центр современного искусства «Винзавод» [19], музей современного искусства MoMA [20], музеи современного искусства Guggenheim [21], можно выявить основные роды деятельностей, которыми обладают центры современных искусств: выставочная, музейная, исследовательская, образовательная, деятельность арт-резиденций, деятельность мастерских, библиотечная. Так же дополнительно присутствуют: коворкинги, магазины, объекты общепита. Исходя из родов деятельностей в составе центров современных искусств, можно разделить объект на следующие пространства: общее распределяющее пространство, пространства выставок и музеев, пространства исследовательской и образовательной деятельности, пространства артрезиденции и мастерских, пространства административного блока, пространства библиотеки, коворкинга и кафе, пространства магазинов; пространства общепита. А также открытые пространства: площади, сквера, парковок. Определившись с группой пространств, мы можем выявить их связи. (рис. 52). Рис. 52. Схема связей пространств. 3.1.3 Выявление требований геометрических параметров пространств. Главной задачей на этом этапе является получение первичных представлений 43
об объеме программируемого объекта, где объем основывается на геометрических параметрах и связей пространств. Предполагается что объект будет иметь статус районного центра современных искусств, и пиковая нагрузка на него будет составлять 100 посетителей. Основываясь на выявленных внутренних пространствах, мы можем определить составы помещений для каждого из них с учетом пространственных критериев. Состав помещений для общего, распределяющего пространства [22]: вестибюль (0,3 и более м2/посетитель), гардероб (0,15 и более м2/посетитель), помещение информационно-справочных служб (6 м2), санитарные узлы (6 и более м2), помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2) Состав помещений для выставочной и музейной деятельности [22], [23]: помещения для экспозиций музея (10-15 м2/посетитель), помещения для экспозиций выставок (5-10 м2/посетитель), подсобные при выставочных помещениях (30 м2 и более), помещения хранения экспонатов (2 и более м2/посетитель), помещения приемки и обработки экспонатов (45 м2), помещения персонала (12 м2), помещения кладовых материалов и оборудования (18-24 м2), санитарные узлы (6 м2), помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2), фойе (0,2 м2 / посетитель), помещение хранение сумок, портфелей (0,04 м2 / посетитель) Состав помещений для исследовательской и образовательной деятельности [22],[23]: помещения научного архива (18 м2), помещения работы сотрудников ( 6 м2 / сотрудник), лекционные помещения (1,8 м2 / посетитель), площадь подсобного помещения (12 и более м2), санитарные узлы (6 м2), помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2). Состав помещений для арт-резиденций и мастерских [22],[23]: апартаменты для резидентов (12 и более м2 / резидент), мастерские (144 и более м2), помещения кладовых материалов и оборудования (18-24 м2), санитарные узлы (6 м2), помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2). 44
Состав помещений для административного блока [22]: кабинет руководителя (27-36 м2), кабинет заместителя руководителя (12-18 м2), приемная (12 м2), помещения ожидания (20 м2), помещения персонала (29 и более м2), санитарные узлы (6 м2), помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2). Состав помещений для совмещенного пространства библиотеки, коворкинга и кафе [22]: общий зал, совмещающий пространства коворкинга, кафе с самообслуживанием и читального зала, включающего пространство хранения книг открытого доступа (принимается по наибольшему показателю из категории 2,3 м2 / посетитель + 4,5 м2 / на 1000 единиц хранения), площадь подсобного помещения (12 и более м2), санитарные узлы (6 м2). помещения хранения и обработки уборочного инвентаря (3 м2). Состав помещений для магазина[24]: торговые пространства (72 м2), подсобные помещения магазина (36 м2) Состав помещений для общепита (столовой)[24]: обеденный зал (2,4 м2 / посетитель), умывальные (3 м2 / 20 посетителей), раздаточная (18 м2), сервизная (6 м2), вспомогательные помещения (317 м2). Имея группу пространств объекта, основанную на функциях, и составами помещений внутри них, мы можем получить расчётные геометрические параметры пространств: Общее пространство Sобщ = 627 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства выставок и музеев Sобщ = 1856 м2; Hэтажа = 4,2 м. Пространства для исследований и образовательной деятельности Sобщ = 162 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства для арт-резиденций и мастерских Sобщ = 297 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства административного блока Sобщ = 112 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства библиотеки, коворкинга и кафе Sобщ = 151 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства магазина Sобщ = 108 м2; Hэтажа = 3,6 м. Пространства общепита (столовой) Sобщ = 494 м2; Hэтажа = 3,6 м. 45
3.2 Генерация функциональной пространственной структуры проектируемого объекта 3.2.1 Генеративное проектирование в алгоритмическом методе. Последние 20 лет, архитекторы все чаще используют имитацию физических и биологических процессов в проектировании. Научные достижения в областях изучения природы и появление новых вычислительных возможностей меняет наше представления об архитектуре. «Научная картинка мира показала, что сложные объекты живой и неживой природы являются производными процессов. В них через последовательность процедур трансформации – слияние, деление и преобразование – порождаются новые сущности» [25]. Если проводить параллель с архитектурой, этот принцип ярко отражен в генеративном проектировании. Генеративное вычислительного проектирование проектирования. является Главный принцип составляющим генеративного проектирования – это создание различных вариаций объекта, исходя из совокупности правил, условий и ограничений. Основой генеративного проектирования является алгоритмический подход, где архитектором создается алгоритм, по которому идет генерация объекта (рис. 53). Главным преимуществом этого подхода является то, что при одних и тех же входных параметрах алгоритм выдает множество различных вариаций результата. Также алгоритмический подход включает в себя такие методы как эволюционное генерирование, симуляция физических процессов, а также метод агентных систем. Метод эволюционного генерирования применяется для симуляции процессов напоминающего естественный отбор в природе. Этот метод производит проверку показателей определенных групп объекта, после чего выявляет лучшие группы по наиболее оптимальным показателям для данных условий. Далее эти группы скрещиваются с целью получения новых групп с более лучшими показателями (рис. 54). Метод симуляции физических процессов, позволяет архитекторам с помощью моделирования физических 46
законов заниматься формообразованием объектов и их оптимизацией (рис. 55). Метод агентных систем основывается на моделировании поведения объектов с заданными им базовыми параметрами, которые описывают их поведение в определенной среде. Чаще всего данный метод используется в формообразовании проектируемых объектов (рис. 56). Рис.53. Алгоритмический подход в генеративном проектировании [26] Рис. 54. Метод эволюционного генерирования [27] 47
Рис. 55. Метод симуляции физических законов [28] Рис. 56. Метод агентных систем [29] 48
3.2.2 Генерация архитектурного объекта методами генеративного проектирования. В данной работе в рамках учебного экспериментального проекта была произведена попытка создать многофункциональный объект, состоящий из блоков, где каждый блок объекта выполняет определенную функцию. Правилами в данной задаче устанавливается требуемая взаимосвязь различных функций объекта, а также требуемая площадь блоков и их высота (рис. 57). Условиями является рельеф местности и расположение близлежащей дороги. Ограничением в данной задаче является необходимость выбора такого решения, где блок с входной функцией расположен максимально близко к дороге. Рис. 57. Правила создания многоблочного объекта В ходе работы был создан алгоритм, выстраивающий вариативную информационную модель исходя из связности функций блоков, их площадей и высот (рис. 58а). Важно отметить, что на этом этапе возможна обработка намного большого количества данных, чем того, что рассматривается в экспериментальном проекте. Это говорит о возможности архитектора, средствами генеративного проектирования, создавать точную вариативную информационную модель объекта, чего невозможно достичь традиционными методами проектирования. На следующем этапе экспериментального проекта эта модель, трансформируясь, выстраивается на рельефе (рис. 58б). Стоит обратить внимание, что алгоритм автоматически подстраивает модель исходя из заданных условий. Более того, предполагается, что архитектор с помощью генеративного проектирования одновременно может учитывать значительно больше условий. Например, наряду с условиями рельефа может учитываться 49
сложившаяся застройка, потоки людей, климатические условия, плотность озеленения, наличие водоемов и т.д. На завершающем этапе экспериментального проекта из множества вариаций созданной информационной модели был выбран тот вариант, который наиболее оптимально удовлетворяет заданным ограничениям (рис. 58в). Стоит отметить, что если в проекте рассматриваются несколько ограничений, то задаются приоритеты, по которым и выстраивается наиболее оптимальное решение. Здесь также можно выделить то, что архитектор, средствами генеративного проектирования может одновременно учитывать всевозможное множество различных ограничений. а б в Рис. 58 Этапы экспериментального проекта (а – создание вариативной информационной модели, б – интеграция модели в рельеф, в – выборка из множества вариантов наиболее оптимального). Проведенный эксперимент показывает возможности генеративного проектирования в формирование архитектурных объектов. Пожалуй, самой главной особенностью этого метода проектирования является многовариантность конечного результата. Еще одной особенностью является возможность задавать и перерабатывать неограниченный объем исходных правил, что не всегда возможно в традиционном проектировании. Кроме того, создается возможность задавать большой спектр условий и ограничений, 50
однако он все же ограничен. К недостаткам данного метода можно отнести непредсказуемость результата. 3.3 Моделирование морфологической структуры проектируемого объекта Определение морфологии пространств проектируемого объекта базируется на генерации объекта методами вычислительного проектирования на основе правил, условий и ограничений. Где правилом служат выявленные требования геометрических параметров пространств, а также их функциональные связи, условиями – существующий рельеф местности, а требованиями – заданная ориентация определенных блоков объекта. В ходе генерации объекта методами вычислительного проектирования, были получены четыре варианта композиции архитектурного решения (рис. 59). На основе них проходили эксперименты с морфологией пространств, полученной методами вычислительного проектирования. Рис. 59 Четыре варианта композиции архитектурного решения. Всего было проведено четыре эксперимента, в каждом из которых морфология адаптировалась к каждой, полученной ранее композиции архитектурного решения. 51
В первом эксперименте рассматривалась морфология, полученная принципом изоповерхности. Изоповерхность представляет из себя минимальную поверхность, проходящую через точки с одинаковым значением какой-либо величины и характеризующее распределение этой величины в пространстве (например в атомо, гидро и литосфере). В ходе эксперимента были получены 4 варианта изоповерхностей по одному на каждый вариант композиции (рис. 60). Рис.60 Морфология изоповерхностей, полученная методом вычислительного проектирования Во втором эксперименте рассматривалась морфология, полученная принципом ячеек Вороного. Диаграмма Вороного конечного множества точек в пространстве представляет разбиение пространства, при котором каждая область этого разбиения образует множество точек, более близких к одному из элементов множества, чем к любому другому элементу этого множества. В ходе эксперимента были получены 4 варианта морфологии на основе диаграмм Вороного по одному на каждый вариант композиции (рис. 61). 52
Рис. 61 Морфология ячеек Вороного, полученная методом вычислительного проектирования В третьем эксперименте рассматривалась морфология, полученная принципом скелета Вороного. Скелет Вороного основан на принципе ячеистой структуры Вороного. Где также происходит разбиение пространства на области, ограничивающиеся стержневой системой. Каждая область образует множество точек, более близких к стержневым системам своей области, чем к любой другой, относящейся к другим областям. В ходе эксперимента были получены 4 варианта морфологии на основе принципа скелета Вороного по одному на каждый вариант композиции (рис. 62). Рис. 62 Морфология скелета Вороного, полученная методом вычислительного проектирования 53
В четвертом эксперименте рассматривалась морфология, полученная принципом метаболлов. Метаболлы представляют из себя образованные формы путем взаимодействия сфер, созданных в исходных точках. В ходе эксперимента были получены 4 варианта морфологии на основе принципа метаболлов по одному на каждый вариант композиции (рис. 63). Рис. 63 Морфология метаболлов, полученная методом вычислительного проектирования Из рассмотренных подходов формирования морфологии пространств методами вычислительного проектирования был выбран один из вариантов, который лег в основу формирования архитектурного объекта Центра современных искусств, расположенного в исследуемом пространстве. Пространство организуется настилом, повторяющим геометрию и габаритные характеристики выявленного модуля данного пространства, на котором расположена парковая зона, а также организуется самим объемом здания (рис. 64). 54
Рис. 64 Концептуальный образ объекта, сформированный на основе морфологии изоповерхности 3.4 Синтез функциональной и морфологической моделей архитектурного объекта На данном этапе экспериментального учебного проекта велась работа над формированием архитектурного объекта на основе разработанной ранее морфологической модели. Важной задачей стояла реализация связи между функциональной и морфологической моделями объекта. Решение данной задачи проходила в трех основных этапах. На первом этапе была продумана поэтажная функциональная схема объекта (рис. 65а), учитывающая такие основные аспекты, как окружающий контекст, функции блоков объекта и их функциональная связь. 55
На втором этапе в габаритном боксе объекта были созданы частицы и точки-магниты (рис. 65б), в которым эти частицы будут распространяться в пространстве и формировать геометрическую форму объекта. Точки-магниты были расположены так, чтобы создаваемая форма принимала задуманный архитектором характер пространства, учитывая главным образом предполагаемые габариты помещений и потоки людей. Точки-магниты имеют положительный или отрицательный заряд от которого зависит формирование геометрии объекта. На третьем этапе точки-магниты и частицы формируют геометрию, которая в дальнейшем корректируется для достижения более желаемого результата (рис. 65в). Рис. 65 Синтез функциональной и морфологической структуры объекта. а)поэтажная функциональная схема, б)поэтажная схема генерирования морфологии объекта, в) поэтажная схема морфологической структуры объекта Таким образом, была сгенерирована морфологическая структура архитектурного объекта на основе условий, правил и ограничений, учитывающая функциональную модель здания. Данная структура формирует ключевую модель объекта (рис. 66), отражая особенности формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. Для большей демонстрации жизнеспособности данного метода, был проработан план первого этажа на отметке +0.000. (приложение 5). Дальнейшая проработка архитектурного объекта методами алгоритмического 56
проектирования не так эффективна в сравнении с традиционным или BIM проектированием, поэтому в данном учебном экспериментальном проекте не осуществляется. Рис. 66 Сгенерированная модель архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования 57
Выводы по третьей главе В третьей главе был проведен градостроительный анализ организуемого пространства, который позволил выявить его функциональную насыщенность, социальную активность и транспортный потенциал. Градостроительный анализ позволил выявить стратегию дальнейшего развития исследуемого каркаса, наделив его локальными магнитами с общественными функциями, тем самым функционально насытив жилой массив и разгрузив перегруженный близлежащий, городской каркас по улице Светланская. На основе модели формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования был разработан экспериментальный учебный проект. В нем была сгенерирована модель архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. Уникальность этой модели заключается в том, что она предлагает неограниченное количество вариантов объекта, сформированных на основании условий, правил и ограничений. Были отобраны наилучшие четыре варианта архитектурного объекта, которые в дальнейшем легли в основу дальнейшей проработки архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования. На основе сгенерированных моделей методами алгоритмического проектирования смоделирована морфологическая структура проектируемого объекта. В ходе процесса было проведено четыре эксперимента основные на принципах формирования изоповерхности, структуры Вороного, скелетного каркаса вороного, метабола. Для дальнейшей проработки объекта был выбран один из вариантов, основанный на принципе изоповерхности. Данный вариант имеет возможность образовывать сложную морфологическую структуру объекта, не способную получить другими проектными методами. Данная структура наиболее точно отражает специфику объекта. Был произведен синтез морфологической и архитектурной моделей архитектурного объекта. Связь между двумя моделями позволила сгенерировать архитектурный объект, который полностью отражает специфику формирования архитектурного объекта средствами алгоритмического проектирования. 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ Анализ современных тенденций в проектной парадигме архитектора, который был основан на ряде исследований ведущих архитектурных школ и фирм из разных стран, отразил тесную связь вычислительных методов с современными проектными подходами в архитектуре. Эта связь полностью отражает зависимость изменений инструментария архитектора и подходов в проектировании от изменений возможностей вычислительных методов. Проанализировав и систематизировав основные существующие исследования в области вычислительного метода и теории архитектуры, а также вычислительные возможности и зарубежный опыт применения данного подхода в реальном проектировании, была построена обобщающая модель формирования архитектурного объекта, методами алгоритмического подхода. Модель алгоритм отображает движение и трансформацию данных, которые в конечном итоге образуют архитектурный объект. В алгоритме представлены 3 зоны расположения данных: зона предпроектного анализа, исходных условий и требований, зона формирования архитектурного объекта, зона вывода данных. Модель отражает принципиально новый, нелинейный подход в проектировании, она также отражает несколько иное мышление архитектора в процессе своей работы. Основная задача в такой системе устремлена не только на получение конечного результата, но и на сам процесс. Данная модель иллюстрирует возможность внесение изменений в исходных данная, без потерь текущего прогресса в проектировании, она демонстрирует возможность использования огромных массивов данных, а также их анализа, что практически невозможно при стандартных методах проектирования. Модель также демонстрирует возможность получать неограниченное количество результатов объекта, анализировать и оптимизировать их, получая при этом наилучшие архитектурные решения. Ряд экспериментов в области предпроектного анализа, проведенных в данном магистерском архитектурного исследовании, объектов методами расширил картину алгоритмического формирования проектирования Эксперименты в области предпроектного анализа с отражают спектр возможностей 59
и перспектив применения алгоритмического метода в проектировании. Основным преимуществом вычислительного подхода в данном аспекте является возможность обрабатывать большое количество данных и автоматически выдавать результаты. С использованием алгоритмического метода в предпроектном анализе существенно расширяется картина о исследуемом пространстве, и его перспективах развития. В магистерской работе был рассмотрен аспект генерации архитектурного объекта алгоритмическим методом. На основе предпроектного анализа были созданы входные данные (input data) по которым в дальнейшем был сгенерированы объект. Данный эксперимент показывает бесконечную вариативность полученных объектов, демонстрирует возможность симуляции физических законов и возможность заимствования технологических процессов у живой природы. Проведенный эксперимент показал возможность с помощью алгоритмического метода генерировать сложные морфологические структуры, учитывающие функциональные зонирования пространств и потоки людей. Учитывая, что магистерская работа ограничена определенным объемом и ресурсами, исследование не может отразить в абсолютно полной мере все аспекты формирования архитектурного объекта данным методом. Однако работа демонстрирует общую модель формирования архитектурного объекта средствами вычислительного подхода, а также отражает основные принципы и перспективы применения и развития данной методологии. Построенная модель формирования архитектурного объекта методами алгоритмического проектирования может служить серьезной основой для дальнейших исследований в данной области. Эксперименты, проведенные в рамках магистерского исследования, могут быть включены в рабочие процессы в профессиональной практике архитекторов, а средствами некоторых аспектов предпроектного анализа могут быть проанализированы городские пространства, с целью добавления некоторых требований в регламент правил землепользования и застройки, которые существенно повлияют на большую эффективность архитектурных решений в отношении города. 60
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ И ИСОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Simplex Noise. Вычислительное проектирование в современной проектной парадигме. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://d.facebook.com/ simplexnoise/?__tn__=CH-R (дата обращения: 05.10.2016). 2. Simplex Noise. Metamorph. Issue 0. 2015.03-10 [Электронный ресурс]. - URL: http://www.simplex-noise.com/ (дата обращения: 02.11.2016) 3. Потапенко, А.А. Вычислительное проектирование как средство формирования эффективной пространственной системы города: Магистерская выпускная квалификационная работа. – Владивосток, 2016. – 146 с. 4. Hyperbody. Reflectego [Электронный ресурс]. - URL: http://www.hyperbody. nl/education/ (дата обращения: 29.11.2016) 5. Architectural Association. Projects Review [Электронный ресурс]. URL: https://www.aaschool.ac.uk/PORTFOLIO/PROJECTSREVIEW/index.php (дата обращения: 30.11.2016) 6. Kokkugia [Электронный ресурс]. - URL: http://www.kokkugia.com/ filter/robert%20stuart-smith/ (дата обращения: 30.11.2016) 7. Patrik Schumacher, Parametricism as Style - Parametricist Manifesto [Электронный ресурс]. - URL: http://www.patrikschumacher.com/Texts/ Parametricism%20as%20Style.htm (дата обращения: 30.11.2016) 8. Точка ветвления [Электронный ресурс]. - URL: http://branchpoint.ru /about/ (дата обращения: 02.12.2016) 9. Mathrioshka [Электронный ресурс]. - URL: http://mathrioshka.ru/ (дата обращения: 02.12.2016) 10. Simplex Noise [Электронный ресурс]. - URL: http://www.simplexnoise.com/ (дата обращения: 02.12.2016) 11. U:Lab.spb KL [Электронный ресурс]. - URL: http://katyalarina typepad.com/ blog/ (дата обращения: 02.12.2016) 12. Моор, В.К., Нечаев, Н.Н. Теория и методика пространственного анализа в архитектуре: Учеб. Пособие /ДВПИ. – Владивосток, 1991. – 88 с. 61
13. Лэндри Ч. Креативный город. — М.: Издательский дом "КлассикаХХI, 2011. —399с. 14. МИТАП. Город и технологии [Электронный ресурс]. - URL https://test.ru/reports/meetup-habidatum// (дата обращения: 02.12.2016) 15. Instagram, [Электронный ресурс].URL: https://www.instagram.com/ (дата обращения: 30.11.2017) 16. Foursqare, [Электронный ресурс].URL: https://ru.foursquare.com// (дата обращения: 30.11.2017) 17. ЦСИ Заря [Электронн ыйресурс].URL: http://zaryavladivostok.ru /ru/homepage// (дата обращения: 2.12.2017) 18. ЦСИ Гараж [Электронн ыйресурс].URL: https:// https://garagemca.org /ru (дата обращения: 3.12.2017) 19. ЦСИ Винзавод [Электронн ыйресурс].URL: http://www.winzavod.ru/ (дата обращения: 4.12.2017) 20. MOMA [Электронн ыйресурс].URL: https://www.moma.org (дата обращения: 4.12.2017) 21. Guggenheim ресурс].URL:https://www. [Электронный guggenheim.org/ (дата обращения: 4.12.2017) 22. СП 42.13330.2011 Градостроительство. Планировка и застройкагородских и сельских поселений (актуализированная редакция СНиП 2.07.01-89*). Министерство регионального развития РФ, - М., 2011 23. СП 118.13330.2012 (актуализированная редакция Общественные СНиП здания 2.08.02-89*). и сооружения Министерство регионального развития РФ, - М., 2011. 24. МГСН 4.14-98 Предприятия общественного питания. Правительство Москвы, - М.,1998. 25. Хайман Э. Новая морфология архитектуры. Зачем гены зданиям? [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://archi.ru/russia/40448/novayamorfologiya-arhitektury-zachem-geny-zdaniyam.html (дата обращения: 05.03.2017) 62
26. Сумин А. Конкурсное предложение жилого района в Подмосковье. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://william-architecture.blogspot.html Дата обращения: 05.03.2017. 27. Ladybug + Galapagos Solar Radiation Optimization [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://gonzalesarch.wordpress.com/tag/grasshopper.ht ml Дата обращения: 06.03.2017. 28. Шумахер П. Параметризм - Новый Глобальный Стиль для Архитектуры и Городского Дизайна [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.patrikschumacher.com/Texts/Parametricism_Russian%20text.html (Дата обращения: 23.10.2016). 29. Стюарт-Смит Р. Behaviour Urbanism [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.kokkugia.com/filter/research/BEHAVIOURALURBANISM.html Дата обращения: 06.03.2017. 63
ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение А Проектное предложение ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» Рис. А.1. Компановка ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» 64
Приложение Б Модель формирования архитектурного объекта ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» Рис. Б.1 Модель формирования архитектурного объекта ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» 65
Приложение В Основные аспекты предпроектного анализа ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» Рис. В.1 Основные аспекты предпроектного анализа ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» 66
Приложение Г Генерация объекта на основе условий правил и ограничений ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» Рис. Г.1 Генерация объекта на основе условий правил и ограничений ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» 67
Приложение Г Рис. Г.2 Генерация объекта на основе условий правил и ограничений ВКР на тему «Алгоритмический метод проектирования как средство формирования архитектурных объектов» 68
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв