طراحی و بهینه‌سازی سقف سالن ورزشی با استفاده از الگوریتم تکاملی-تعاملی: تلفیق معیارهای سازه‌ای و زیبایی‌شناسانه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشکده معماری و شهرسازی، دپارتمان فناوری معماری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
چکیده
این پژوهش با هدف ادغام هندسه‌ زیبایی‌شناسانه با الزامات عملکردی سازه در طراحی سقف‌های خرپایی با دهانه بلند، الگوریتمی بهینه‌سازی تعاملی-تکاملی را پیشنهاد می‌دهد. این الگوریتم با بهره‌گیری از فرمول‌های تناسباتی الهام‌گرفته از الگوهای طبیعی و اسلامی، به تولید فرم‌های بهینه می‌پردازد. در این فرایند بهینه‌سازی چندهدفه، ترکیبی از مولدهای تصادفی و بازخورد انسانی برای پاسخگویی هم‌زمان به معیارهای سازه‌ای و زیبایی‌شناسانه به کار گرفته می‌شود. الگوریتم پیشنهادی در طراحی یک سالن بسکتبال مورد آزمون قرار گرفت و نتایج نشان داد که نسبت‌های بالاتر مانند ۲.۲۳۶ بهترین عملکرد را در اهداف چندهدفه ارائه می‌دهند، اما نسبت ۰.۷۵ به دلیل تعادل بصری و عملکردی، فرم نهایی را تشکیل داده و در مقایسه با فرم اولیه معمار، بهبود چشمگیری، از جمله کاهش وزن تا ۴۰ درصد و رشد بیش از ۱۰۰۰ درصدی در تحقق تناسبات را نشان داد. این رویکرد در مجموع خلاقیت طراحی را تقویت کرده و زمان را کاهش داده و چارچوبی منظم برای توسعه‌ی روش‌های طراحی مبتنی بر الگوریتم‌های تعاملی در معماری ارائه می‌دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Design and Optimization of a Gymnasium Roof Using an Interactive Evolutionary Algorithm: Combining Structural and Aesthetic Criteria

نویسنده English

Mahmoud Firouzi
Faculty of Architecture and Urban Planning, Department of Architectural Technology; Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده English

This study proposes an interactive-evolutionary optimization algorithm with the aim of integrating aesthetic geometry with structural functional requirements in the design of long-span truss roofs. This algorithm uses proportional formulas inspired by natural and Islamic patterns to generate optimal forms. In this multi-objective optimization process, a combination of random generators and human feedback is used to simultaneously respond to structural and aesthetic criteria. The proposed algorithm was tested in the design of a basketball hall and the results showed that higher ratios such as 2.236 provided the best performance in multi-objective goals, but the ratio of 0.75 formed the final form due to visual and functional balance and showed significant improvements compared to the architect's initial form, including a weight reduction of up to 40% and a growth of more than 1000% in the realization of proportions. This approach overall enhances design creativity, reduces time, and provides a systematic framework for developing design methods based on interactive algorithms in architecture.

کلیدواژه‌ها English

Form generation
interactive evolutionary optimization
algorithmic design
geometric proportions
long-span truss roof
  1. عالمی، بابک ، پوردیهیمی, شهرام و مشایخ فریدنی، سعید . (1400). سازه، فرم و معماری. مطالعات معماری ایران, 5(9)، 123-140.
  2. دی کی چینگ، فرانسیس (1400). معماری: فرم، فضا و نظم.  ترجمه علیرضا تغابنی  و قویدل، س.ویرایش سوم.
  3. محمدیان منصور، صاحب ، ندیمی, هادی و تفضلی, زهره . (1399). نظریه ای درباره انتظامهای هندسیِ معماری ایران. پژوهش های باستان شناسی ایران، 10(24)، 227-249.
  4. طاهباز، منصوره. (1383). شکل مقدس، صفه، شماره 38، 125-95.
  5. Alberti, B. L. (1987). The Ten Books of Architecture. Dover Publications.p108.
  6. Bailey, B.W and Raich, A.M. (2007). Interactive multi-objective design of long-span trusses. In Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation (GECCO '07). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 902. https://doi.org/10.1145/1276958.1277132.
  7. Brown, N. C., & Mueller, C. T. (2020). Design Variable Analysis and Generation for Performance-Based Parametric Modeling in Architecture.
  8. Byrne, Jonathan, Michael Fenton, Erik Hemberg, James McDermott, Michael O’Neill, Elizabeth Shotton, and Ciaran McNally. (2011). Combining Structural Analysis and Multi-Objective Criteria for Evolutionary Architectural Design. Springer, HTTPs://doi.org/10.1007/978-3-642-20520-0_21.
  9. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist Mult objective genetic algorithm: nsga-ii. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. https://doi.org/10.1109/4235.996017.
  10. Doczi, G. (1994). The Power of Limits. Shambhala Boston & London, p. 9.
  11. Euclid. (1956). The Elements (Sir T. Heath, Trans.). Dover Publications.
  12. Fonseca, C. M. and Fleming, P. (1995). An overview of evolutionary algorithms in Mult objective optimization. Evolutionary Computation, 3(1), 1-16. https://doi.org/10.1162/evco.1995.3.1.1.
  13. Huang, W., Xu, W and Wang, T. (2011). structural form generation using interactive genetic algorithm. Proceedings of the 16th International Conference on Computer Aided Architectural Design Research in Asia / The University of Newcastle, Australia 27-29 April 2011, pp. 751-760. https://doi.org/10.52842/conf.caadria.2011.751.
  14. Ivins, W. M. (1964). Art and Geometry: A Study in Space Intuitions. Dover Publications, p. 40.
  15. Kepler, J. (1995). Epitome of Copernican Astronomy and Harmonies of the World (C. G. Wallis, Trans.). Prometheus Books.
  16. MIT Digital Structures. (2019). Design Space Exploration Tools: User Manual Version 1.4. MIT. Retrieved from tools_readme_v1_4.pdf, p. 2.
  17. Mueller, C. T., & Ochsendorf, J. A. (2014). Combining structural performance and designer preferences in evolutionary design space exploration.
  18. Mueller, C. T., Lee, J., & Fivet, C. (2015). Modelling with Forces: Grammar-Based Graphic Statics for Diverse Architectural Structures.
  19. Smith, D., & Coull, A. (1991). Tall Building Structures: Analysis and Design. John Wiley & Sons.
  20. Yousif, S., Clayton, M & Tan, W. (2018). Towards Integrating Aesthetic Variables in Architectural Design Optimization. 106th ACSA Annual Meeting Proceedings, The Ethical Imperative. https://doi.org/10.35483/ACSA.AM.106.68.