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Der vorliegende Beitrag ist in zwei thematische Teilebereiche gegliedert. Der erste Teil beschäftigt sich mit der Analyse von Graphen, insbesondere von Graphen, die Straßennetzwerke repräsentieren. Hierzu werden Methoden aus der Graphentheorie angewendet und Kenngrößen aus der Space Syntax Methode ausgewertet. Ein Framework, welches basierend auf der Graphentheorie in Architektur und Stadtplanung Einzug gehalten hat, ist die Space Syntax Methode. Sie umfasst die Ableitung unterschiedlicher Kenngrößen eines Graphen bzw. Netzwerkes, wodurch eine Analyse für architektonische und stadtplanerische Zwecke ermöglicht wird.
Der zweite Teil dieses Berichts beschäftigt sich mit der Generierung von Graphen, insbe-sondere der von Straßennetzwerkgraphen. Die generativen Methoden basieren zum Teil auf den gewonnenen Erkenntnissen der Analyse von Straßennetzwerken. Es werden unterschiedliche Ansätze untersucht, um verschiedene Parameterwerte zur Generierung von Straßengraphen festzulegen. Als Ergebnis der Arbeiten ist ein Softwaretool entstanden, welches es erlaubt, auf Grundlage einer Voronoi-Tesselierung realistische Straßennetzwerkgraphen zu erzeugen.
Der vorliegende Text beschreibt ein computerbasiertes Verfahren zur Lösung von Layout-problemen in Architektur und Städtebau, welches mit möglichst wenig Problemwissen auskommt und schnell brauchbare Ergebnisse liefert, die durch schrittweises Hinzufügen von Problemwissen interaktiv weiter ausgearbeitet werden können. Für das generative Verfahren wurde eine Evolutions-Strategie verwendet, die mit Mechanismen zur Kollisionserkennung und virtuellen Federn zu einem hybriden Algorithmus kombiniert wurde. Dieser dient erstens der Lösung des Problems der Dichten Packung von Rechtecken sowie zweitens der Herstellung bestimmter topologischer Beziehungen zwischen diesen Rechtecken. Die Bearbeitung beider Probleme wird durch schrittweise Erweiterung grundlegender Verfahren untersucht, wobei die einzelnen Schritte anhand von Performancetests miteinander verglichen werden. Am Ende wird ein iterativer Algorithmus vorgestellt, der einerseits optimale Lösungen garantiert und andererseits diese Lösungen in einer für eine akzeptable Nutzerinteraktion ausreichenden Geschwindigkeit generiert.
Das Unterteilen einer vorgegebenen Grundfläche in Zonen und Räume ist eine im Architekturentwurf häufig eingesetzte Methode zur Grundrissentwicklung. Für deren Automatisierung können Unterteilungsalgorithmen betrachtet werden, die einen vorgegebenen, mehrdimensionalen Raum nach einer festgelegten Regel unterteilen. Neben dem Einsatz in der Computergrafik zur Polygondarstellung und im Floorplanning zur Optimierung von Platinen-, Chip- und Anlagenlayouts finden Unterteilungsalgorithmen zunehmend Anwendung bei der automatischen Generierung von Stadt- und Gebäudegrundrissen, insbesondere in Computerspielen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts Kremlas wurde das gestalterische und generative Potential von Unterteilungsalgorithmen im Hinblick auf architektonische Fragestellungen und ihre Einsatzmöglichkeiten zur Entwicklung einer kreativen evolutionären Entwurfsmethode zur Lösung von Layoutproblemen in Architektur und Städtebau untersucht. Es entstand ein generativer Mechanismus, der eine Unterteilungsfolge zufällig erstellt und Grundrisse mit einer festgelegten Anzahl an Räumen mit bestimmter Raumgröße durch Unterteilung generiert. In Kombination mit evolutionären Algorithmen lassen sich die erhaltenen Layoutlösungen zudem hinsichtlich architektonisch relevanter Kriterien optimieren, für die im vorliegenden Fall Nachbarschaftsbeziehungen zwischen einzelnen Räumen betrachtet wurden.
Aktionsräume in Dresden
(2012)
In vorliegender Studie werden die Aktionsräume von Befragten in Dresden über eine standardisierte Befragung (n=360) untersucht. Die den Aktionsräumen zugrundeliegenden Aktivitäten werden unterschieden in Einkaufen für den täglichen Bedarf, Ausgehen (z.B. in Café, Kneipe, Gaststätte), Erholung im Freien (z.B. spazieren gehen, Nutzung von Grünanlagen) und private Geselligkeit (z.B. Feiern, Besuch von Verwandten/Freunden). Der Aktionsradius wird unterschieden in Wohnviertel, Nachbarviertel und sonstiges weiteres Stadtgebiet. Um aus den vier betrachteten Aktivitäten einen umfassenden Kennwert für den durchschnittlichen Aktionsradius eines Befragten zu bilden, wird ein Modell für den Kennwert eines Aktionsradius entwickelt. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass das Alter der Befragten einen signifikanten – wenn auch geringen – Einfluss auf den Aktionsradius hat. Das Haushaltsnettoeinkommen hat einen mit Einschränkung signifikanten, ebenfalls geringen Einfluss auf alltägliche Aktivitäten der Befragten.
Dieses Arbeitspapier beschreibt, wie ausgehend von einem vorhandenen Straßennetzwerk Bebauungsareale mithilfe von Unterteilungsalgorithmen automatisch umgelegt, d.h. in Grundstücke unterteilt, und anschließend auf Basis verschiedener städtebaulicher Typen bebaut werden können. Die Unterteilung von Bebauungsarealen und die Generierung von Bebauungsstrukturen unterliegen dabei bestimmten stadtplanerischen Einschränkungen, Vorgaben und Parametern. Ziel ist es aus den dargestellten Untersuchungen heraus ein Vorschlagssystem für stadtplanerische Entwürfe zu entwickeln, das anhand der Umsetzung eines ersten Softwareprototyps zur Generierung von Stadtstrukturen weiter diskutiert wird.
At the end of the 1960s, architects at various universities world- wide began to explore the potential of computer technology for their profession. With the decline in prices for PCs in the 1990s and the development of various computer-aided architectural design systems (CAAD), the use of such systems in architectural and planning offices grew continuously. Because today no ar- chitectural office manages without a costly CAAD system and because intensive soſtware training has become an integral part of a university education, the question arises about what influence the various computer systems have had on the design process forming the core of architectural practice. The text at hand devel- ops ten theses about why there has been no success to this day in introducing computers such that new qualitative possibilities for design result. RESTRICTEDNESS
When working on urban planning projects there are usually multiple aspects to consider. Often these aspects are contradictory and it is not possible to choose one over the other; instead, they each need to be fulfilled as well as possible. Planners typically draw on past experience when subjectively prioritising which aspects to consider with which degree of importance for their planning concepts. This practice, although understandable, places power and authority in the hands of people who have varying degrees of expertise, which means that the best possible solution is not always found, because it is either not sought or the problem is regarded as being too complex for human capabilities. To improve this situation, the project presented here shows the potential of multi-criteria optimisation algorithms using the example of a new housing layout for an urban block. In addition it is shown, how Self-Organizing-Maps can be used to visualise multi-dimensional solution spaces in an easy analysable and comprehensible form.
We present and compare two evolutionary algorithm based methods for rectangular architectural layout generation: dense packing and subdivision algorithms.We analyze the characteristics of the two methods on the basis of three floor plan sce- narios. Our analyses include the speed with which solutions are generated, the reliability with which optimal solutions can be found, and the number of different solutions that can be found overall. In a following step, we discuss the methods with respect to their different user interaction capabilities. In addition, we show that each method has the capability to generate more complex L-shaped layouts. Finally,we conclude that neither of the methods is superior but that each of them is suitable for use in distinct application scenarios because of its different properties.
When working on urban planning projects there are usually multiple aspects to consider. Often these aspects are contradictory and it is not possible to choose one over the other; instead, they each need to be fulfilled as well as possible. In this situation ideal solutions are not always found because they are either not sought or the problems are regarded as being too complex for human capabilities.To improve this situation we propose complementing traditional design approaches with a design synthesis process based on evolutionary many-criteria optimization methods that can fulfill formalizable design requirements. In addition we show how self-organizing maps can be used to visualize many-dimensional solution spaces in an easily analyzable and comprehensible form.The system is presented using an urban planning scenario for the placement of building volumes.
Urban planning involves many aspects and various disciplines, demanding an asynchronous planning approach. The level of complexity rises with each aspect to be considered and makes it difficult to find universally satisfactory solutions. To improve this situation we propose a new approach, which complement traditional design methods with a computational urban plan- ning method that can fulfil formalizable design requirements automatically. Based on this approach we present a design space exploration framework for complex urban planning projects. For a better understanding of the idea of design space exploration, we introduce the concept of a digital scout which guides planners through the design space and assists them in their creative explorations. The scout can support planners during manual design by informing them about potential im- pacts or by suggesting different solutions that fulfill predefined quality requirements. The planner can change flexibly between a manually controlled and a completely automated design process. The developed system is presented using an exemplary urban planning scenario on two levels from the street layout to the placement of building volumes. Based on Self-Organizing Maps we implemented a method which makes it possible to visualize the multi-dimensional solution space in an easily analysable and comprehensible form.