Beépítési koncepciók evolúciója
Az építészeti tervezés során a beépítési koncepciónak – azaz épülettömegek telken belüli elhelyezkedésének – megtervezése hagyományosan különböző verziók manuális létrehozásából, és az azokon végzett módosítás és értékelés folyamatos váltakozásából áll. Az így végzett hosszadalmas, iteratív folyamat során a teljesítményt többek között különféle – például áramlástani, energetikai, tartószerkezeti, benapozási – szimulációkkal mérhetjük. Egy lehetséges megközelítés, ha már a beépítési koncepciók, tömegvázlatok rajzolása során mérjük a teljesítményt és optimalizáljuk a formákat, elrendezéseket. Ennek a folyamatnak az automatizálására jelentek meg és váltak egyre elterjedtebbé olyan szoftverek, melyek előre megadott célparaméterek segítségével hoznak létre beépítési variációkat. Ezek főként előre megadott épülettípusok optimális elhelyezkedését keresik [1,2], vagy tömegekkel és épületekkel végzett műveletek segítségével generálnak koncepciókat [3].
A dolgozatban bemutatott algoritmus Christopher Alexander építészettel és tervezéssel kapcsolatos munkájára [4,5] épít, mely szerint az építészet felfogható eltérő tulajdonságú részegységek interakciójaként. Ez utóbbi gondolat inspirálta az ún. objektumorientált programozás kifejlesztését is. Az elrendezési variációk a telken elhelyezett, egymással interakcióban lévő épülettömegek evolúciójával jönnek létre. Az algoritmus bemeneti adatai a beépítést alkotó elemek a tulajdonságaikkal együtt és a beépítéssel szemben támasztott követelmények. Az épülettömegek minden iterációban a környezetük által meghatározott korlátok figyelembevételével növekednek, illetve változtatják pozíciójukat és formájukat, az aktuális elrendezés pedig kiértékelhető a követelmények alapján. Az épülettömegek lehetnek különállók, de össze is érhetnek, vagy akár össze is olvadhatnak.
Mivel az algoritmus nem előre definiált épülettípusok variálásából, hanem a manuális tervezéssel analóg módon épülettömegek evolúciójából áll, geometriailag sokkal szabadabb és változatosabb beépítési koncepciókat képes létrehozni. Tetszőleges értékelési, szimulációs könyvtárakat kapcsolhatunk hozzá, melyek segítségével bővíthetjük a kiértékelés szempontrendszerét, optimalizálhatjuk az elrendezést.
Források:
[1] Wilson, L., Danforth, J., Davila, C. C., & Harvey, D. (2019). How to generate a thousand master plans: A framework for computational urban design. SimAUD 2019, 113-119.
[2] Nagy, D., Villaggi, L., & Benjamin, D. (2018, June). Generative urban design: integrating financial and energy goals for automated neighborhood layout. In Proceedings of the Symposium for Architecture and Urban Design Design, Delft, the Netherlands (pp. 265-274).
[3] Wang, X., Song, Y., & Tang, P. (2020). Generative urban design using shape grammar and block morphological analysis. Frontiers of Architectural Research, 9(4), 914-924.
[4] Alexander, C. (1977). A pattern language: towns, buildings, construction. Oxford University Press.
[5] Alexander, C. (2004). The nature of order. Berkeley, CA, USA: Taylor & Francis.