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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