2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 2.3使用游牧空间规则生成建筑空间 1) ·选择标准:1)总距离最近〔寻路算法)2)组团被占据的人数少 ·记录:不同颜色的直线记录下个体的运动路径(颜色接近蓝色则运动 发生较早;颜色接近红色则运动发生较晩)。通过在功能组团附近增 加点阵的方式记录下每个组团被个体进入的次数。 经过多步迭代可获得结果
• 2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 • 2.3 使用游牧空间规则生成建筑空间 • 2）通过寻路算法模拟人群在空间中的活动() • 思路：将大量无等级差别的个体从不同 • 选择标准：1)总距离最近（寻路算法） 2）组团被占据的人数少。 • 记录：不同颜色的直线记录下个体的运动路径（颜色接近蓝色则运动 发生较早；颜色接近红色则运动发生较晚）。通过在功能组团附近增 加点阵的方式记录下每个组团被个体进入的次数。 • 经过多步迭代可获得结果
2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 2.3使用游牧空间规则生成建筑空间
• 2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 • 2.3 使用游牧空间规则生成建筑空间 • 2）通过寻路算法模拟人群在空间中的活动() • 思路：将大量无等级差别的个体从不同 • 选择标准：1)总距离最近（寻路算法） 2）组团被占据的人数少。 • 记录：不同颜色的直线记录下个体的运动路径（颜色接近蓝色则运动 发生较早；颜色接近红色则运动发生较晚）。通过在功能组团附近增 加点阵的方式记录下每个组团被个体进入的次数。 • 经过多步迭代可获得结果
2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 2.3使用游牧空间规则生成建筑空间 ·3)依据人群活动信息生成空间雏形 上一步的模拟结果:被使用较多的路 径作为空间中的道路并划分地块 确定每个功能组团被使用的频繁程度 据此可以相对应地确定功能组团的面 积规模以及与周边组团的联系通路数 量(组团被个体进入的次数越多即使 用频繁,则应有更大的面积规模,并 与周边组团有更多空间联系) 由此,我们得到了空间的雏形和拓扑 关系
• 3）依据人群活动信息生成空间雏形 • 上一步的模拟结果：被使用较多的路 径作为空间中的道路并划分地块 • 确定每个功能组团被使用的频繁程度， 据此可以相对应地确定功能组团的面 积规模以及与周边组团的联系通路数 量（组团被个体进入的次数越多即使 用频繁，则应有更大的面积规模，并 与周边组团有更多空间联系） • 由此，我们得到了空间的雏形和拓扑 关系。 • 2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 • 2.3 使用游牧空间规则生成建筑空间
2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 2.3使用游牧空间规则生成建筑空间 Hean
• 2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 • 2.3 使用游牧空间规则生成建筑空间 • 3）依据人群活动信息生成空间雏形 • 上一步的模拟结果：被使用较多的路径作为空间中的道路并划分地块 • 确定每个功能组团被使用的频繁程度，据此可以相对应地确定功能组 团的面积规模以及与周边组团的联系通路数量（组团被个体进入的次 数越多即使用频繁，则应有更大的面积规模，并与周边组团有更多空 间联系） • 由此，我们得到了空间的雏形和拓扑关系
2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 2.3使用游牧空间规则生成建筑空间 4)通过不同算法尝试获得连续光滑的空间形态 上一步所得的空间雏形虽然是基于游牧空间的部分特性生成的,但其 边界分明,界限与突变明显,因此必须通过算法在保证其拓扑关系不 变的前提下,使其变得更加光滑连续,符合游牧空间的感受与意象。 在本设计中笔者主要尝试了两种算法对形体进行优化 aya中的Subdⅳv算法和 Processing中的 Tensline算法 ·经过比较, Tensline算法所得到的形体虽然更为光滑流畅,但其没有 突出功能组团的空间地位,与基本空间雏形出入较大,因此选择 Subdiv算法所得的形体作为最终的建筑空间
• 2.茨城快速机场概念设计中的游牧空间生成方法 • 2.3 使用游牧空间规则生成建筑空间 • 4）通过不同算法尝试获得连续光滑的空间形态 • 上一步所得的空间雏形虽然是基于游牧空间的部分特性生成的，但其 边界分明，界限与突变明显，因此必须通过算法在保证其拓扑关系不 变的前提下，使其变得更加光滑连续，符合游牧空间的感受与意象。 • 在本设计中笔者主要尝试了两种算法对形体进行优化： • Maya中的Subdiv算法和Processing中的Tensline算法 • 经过比较，Tensline算法所得到的形体虽然更为光滑流畅，但其没有 突出功能组团的空间地位，与基本空间雏形出入较大，因此选择 Subdiv算法所得的形体作为最终的建筑空间