ДОСВІД ТА ЗАСОБИ ПАРАМЕТРИЧНОГО ПРОЄКТУВАННЯ ЖИТЛОВИХ БУДІВЕЛЬ
DOI:
https://doi.org/10.32782/naoma-bulletin-2025-3-6Ключові слова:
архітектура, житлова будівля, житловий простір, архітектурно-планувальне рішення, функціонально-планувальна організація, параметричне моделювання, алгоритм, Rhino, Grasshopper.Анотація
Анотація. Метою цієї статті є аналіз досвіду параметричного проєктування житлових будівель і визначення засобів, що забезпечують оптимізацію житлового простору на основі алгоритмів, побудованих за системою якісно визначених параметрів. Цей метод дає змогу, шляхом зміни геометричних, інженерних, психологічних та інших параметрів, вдосконалювати й оптимізувати як планувальні, так і естетичні рішення. У роботі досліджено можливості та перспективи застосування параметричного проєктування у створенні житлових будинків і житлових комплексів. Вивчено історичний розвиток методу параметричного проєктування та його ключові переваги, зокрема адаптивність, автоматизацію, інтеграцію з іншими технологіями й інноваційними підходами до проєктування. Також визначено основні засади створення алгоритмів формування житлових просторів, які забезпечують оптимальні функціональні та естетичні рішення. Методи дослідження охоплюють аналіз наукових праць, практичного досвіду проєктування та будівництва, збирання фактів, опис і узагальнення. Це дозволяє отримати необхідну первинну інформацію для систематизації процесів, висвітлених у наукових джерелах, і зосередити увагу на ключових аспектах дослідження. Результати дослідження відкривають нові перспективи для архітектурного проєктування житлової забудови завдяки використанню методів параметричного проєктування та алгоритмічних систем, що сприяє оптимізації як самого процесу проєктування, так і планувальних рішень. Висновки. Інноваційні підходи, зокрема методи параметричного проєктування із застосуванням алгоритмів, побудованих на системі якості параметрів, відкривають нові можливості для вдосконалення планувальних рішень. Вони дають змогу комплексно враховувати вимоги безпеки, інклюзії, ергономіки, енергоефективності, конструктивних особливостей та психологічного комфорту.
Посилання
Комаров К., Казарян Б. Оптимізація розробки студентських архітектурних проєктів за допомогою технології Rhino.Inside®.Revit. Збірник наукових праць «Українська академія мистецтва». 2023. Вип. 33. С. 17–24. URL: https://journals.naoma.kyiv.ua/index.php/uam/article/view/31 дата звернення: 26.02.2025).
Давидов А., Нестеренко В. Переваги та перспективи використання rhino.inside. Вісник Національної академії образотворчого мистецтва і архітектури. 2024. № 2. С. 12–16. URL: https://doi.org/10.32782/naoma-bulletin-2024-2-2 (дата звернення: 26.02.2025).
Омельяненко М. В., Омельяненко М. В. Параметричний метод нормування та підготовка архітекторів у сучасних умовах. Theory and practice of design. 2021. № 22. С. 71–78. URL: https://doi.org/10.18372/2415-8151.22.15395 (дата звернення: 26.02.2025).
Zhang J., Liu N., Wang S. Generative design and performance optimization of residential buildings based on parametric algorithm. Energy and Buildings. 2021. No. 244. P. 96–103. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378778821003170 (дата звернення 12.10.2024).
Schnabel M.A. Parametric Designing in Architecture. Computer-Aided Architectural Design Futures (CAADFutures) / Dong, A., Moere, A. V., Gero, J. S. (eds). 2007. P. 237–250. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4020-6528-6_18
Pérez-Martínez I., Martínez-Rojas M., Manuel Soto-Hidalgo J. A methodology for urban planning generation: a novel approach based on generative design. Engineering applications of artificial intelligence. 2023. Vol. 124. P. 48–56
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197623007935 (дата звернення 14.10.2024).
Wang T.-K., Duan W. Generative design of floor plans of multi-unit residential buildings based on consumer satisfaction and energy performance. Developments in the built environment. 2023. № 16. P. 93–102 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666165923001205 (дата звернення 28.11.2024).
Intelligent floor plan design of modular high-rise residential building based on graph-constrained generative adversarial networks / J. Liu et al. Automation in construction. 2024. № 159. P. 154–168 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580523005241 (дата звернення 13.10.2024).
Scheeren O. The Interlace / OMA. ArchDaily. 2015, 7 May. URL: https://www.archdaily.com/627887/theinterlace-oma-2 (дата звернення 26.02.2025).
Mountain Dwellings / PLOT = BIG + JDS. ArchDaily. 2009, 11 March. URL: https://www.archdaily.com/15022/mountain-dwellings-big (date of access: 16.02.2025).
Villa Verde Housing / ELEMENTAL. ArchDaily. 2013, 13 November. URL: https://www.archdaily.com/447381/villa-verde-housing-elemental (дата звернення 16.02.2025).
Zwicky Areal -Residential, workshop and commercial complex. Archello. URL: https://archello.com/project/zwicky-areal (дата звернення 16.02.2025).
Cilento K. Al Bahar Towers Responsive Facade / Aedas. ArchDaily. 2012, 05 September. URL: https://www.archdaily.com/270592/al-bahar-towers-responsive-facade-aedas (дата звернення 16.02.2025).
One Thousand Museum Residential Tower / Zaha Hadid Architects. ArchDaily. 2020, 26 Feb. URL: https://www.archdaily.com/934407/one-thousand-museum-zaha-hadid-architects (дата звернення 16.02.2025).
Mukkavaara J., Sandberg M. Architectural design exploration using generative design: framework development and case study of a residential block. Buildings. 2020. Vol. 10, №. 11. P. 24–31 URL: https://www.mdpi.com/2075-5309/10/11/201 (дата звернення 13.11.2024).
Rhino.Inside.Revit Guides: сайт. URL: https://www.rhino3d.com/inside/revit/1.0/guides/ (дата звернення: 12.09.2024).
Stavric M., Marina O. Parametric modeling for advanced architecture. Researchgate. 2011. Vol. 22. P. 9–16 URL: https://parametric-architecture.com/wp-content/uploads/2018/09/PARAMETRIC-MODELING-FOR-ADVANCEDARCHITECTURE.pdf (дата звернення 12.10.2024).
