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Title: Diseño computacional generativo: pabellón en diseño paramétrico
metadata.dc.ucuenca.titulouniforme: Diseño computacional generativo: Pabellón en diseño paramétrico
Authors: Cabrera Rodríguez, Jandry José
metadata.dc.contributor.advisor: Valdez Apolo, Francisco Elías
metadata.dc.ucuenca.correspondencia: jandrycabrerar@gmail.com
metadata.dc.subject.other: Diseño arquitectónico
Keywords: Arquitectura
Software para arquitectura
Algoritmos
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: 62 Ciencias de las Artes y las Letras
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: 6201.99 Otras
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: 6201 Arquitectura
Issue Date: 27-Jan-2023
metadata.dc.format.extent: 116 páginas
Publisher: Universidad de Cuenca
metadata.dc.description.city: 
Cuenca
Series/Report no.: TA;1215
metadata.dc.type: bachelorThesis
Abstract: 
The incursion of the computer into architectural practice has gone from be- ing a mere tool for graphic representation to a relevant instrument for the resolution of complex design problems. By applying a genetic algorithm, or search algorithm, we try to emulate the genetic processes of nature (gene- ration, selection, crossover and mutation) to explore, efficiently, a vast de- sign space, which contains all the possible configurations of solutions to the problem according to the type, limits and number of variables with which the scheme of the object in question is designed. Since only what can be mea- sured can be optimized, this method does not consider aspects such as the style or aesthetics of the pavilion and, in addition, being a multi-objective design problem, it is not possible to find a single, optimal and global solu- tion that equally satisfies all the dimensions that constitute the architectural project. The purpose of the research was to explore the use of generative compu- tational design tools and to develop a parametric pavilion prototype to be placed in the context of the university campus. Three design objectives were set: minimize cast shadow, minimize cutting waste and maximize contained volume with the least possible weight; and three constraints: obstacle avoi- dance, keep part lengths under a limit and deflections within the allowable range. A total of 6 optimization objectives and a set of 33 variables with which the algorithm worked to simulate a group of 50 individuals through 100 genera- tions. As a result, a group of 10 valid and unique configurations were obtai- ned, with a certain level of similarity in their formal expression, to provide a solution to the architectural design problem posed.
Description: 
La incursión de la computadora en la práctica arquitectónica ha pasado de ser una mera herramienta de representación gráfica a ser un relevante ins- trumento para la resolución de complejos problemas de diseño. Al aplicar un algoritmo genético, o algoritmo de búsqueda, tratamos de emular los pro- cesos genéticos de la naturaleza (generación, selección, cruce y mutación) para explorar, eficientemente, un vasto espacio de diseño, el cual contiene todas las posibles configuraciones de las soluciones al problema de acuerdo con el tipo, límites y cantidad de variables con las que se diseñe el esquema del objeto en cuestión. Dado que solo se puede optimizar lo que se puede medir, este método no contempla aspectos como el estilo o estética del pa- bellón y, además, al ser un problema de diseño multi-objetivo, no es posible hallar una solución única, óptima y global que satisfaga de igual manera todas las dimensiones que constituyen al proyecto arquitectónico. El propósito de la investigación fue explorar el uso de las herramientas de diseño computacional generativo y desarrollar un prototipo de pabellón pa- ramétrico a emplazarse en el contexto del predio universitario. Para esto se plantearon tres objetivos de diseño: minimizar sombra proyectada, minimi- zar sobrante de corte y maximizar el volumen contenido con el menor peso posible; y tres restricciones: elusión de obstáculos, mantener los largos de las piezas bajo un límite y las deflexiones dentro del rango admisible. Un total 6 objetivos de optimización y un conjunto de 33 variables con las que el algoritmo trabajó para simular un grupo de 50 individuos a través de 100 generaciones. Como resultado, se obtuvo un grupo de 10 configura- ciones válidas y únicas, con cierto nivel de similitud en su expresión formal, para dar solución al problema de diseño arquitectónico planteado.
metadata.dc.description.degree: 
Arquitecto
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/40919
Appears in Collections:Tesis de Pregrado

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