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System No. U0002-0303202214251400
Title (in Chinese) 結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立
Title (in English) Constructing Design Process Integrating Performance-Driven Generative Building Preliminary Design
Other Title
Institution 淡江大學
Department (in Chinese) 建築學系碩士班
Department (in English) Department of Architecture
Other Division
Other Division Name
Other Department/Institution
Academic Year 110
Semester 1
PublicationYear 111
Author's name (in Chinese) 徐笠仁
Author's name(in English) Li-Jen Hsu
Student ID 609360093
Degree 碩士
Language Traditional Chinese
Other Language
Date of Oral Defense 2022-01-18
Pagination 182page
Committee Member advisor - Chen-Cheng Chen
co-chair - 張恭領
co-chair - 陳宏銘
Keyword (inChinese) 形態生成
多目標最佳化
基因演算法
基因編碼
適應度目標參數
Keyword (in English) Morphogenesis
Multi-objective Optimization
Genetic Algorithm
Genetic coding
Fitness Objective Parameter
Other Keywords
Subject
Abstract (in Chinese)
    建築設計可以被視為涵蓋因何(What)、為何(Why)以及如何(How)三個工作步驟的解決策略(Problem-Solving)程序。回溯既往的學習經驗,不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題,而在形式操作過程中,對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時,由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題,均有明確的建築機能需求指示,學習者絕少能自行釐清,從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時,過於強調直觀式的形式美學操作訓練,亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之間的相互對應關係。
    建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程,它實際上是整體解決策略(Strategy)的具體呈現。因此,在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的,所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應,其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則,數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式,並以此為依據推導出形式解決方案,而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序,為本研究主要之研究動機所在。
    本研究旨在建立結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例,將其轉譯為建築量體形態生成程序,並轉換編程為Grasshopper演算步驟,進行建築量體形態生成之邏輯演繹,藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件,就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數,以及環境控制參數三者,主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下,形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題(Multi-Objective Optimization Problem),依循基因演算法(Genetic Algorithm),最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中,通過適應度函式計算得出適應度數值(Fitness Value)對種群內的個體進行評估,並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼,並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優(Pareto Optimal)之 Wallacei X 分析插件,進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。
    研究結果顯示,變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數,同時變動程序D—Nest建構線序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數,均會增加建築量體總體積與總表面積,從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現,採用平均適應度級別(Average of Fitness Ranks)分析方法進行最優方案選擇,程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別,趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別,趨近於最終建築量體方案之總表面積。
Abstract (in English)
        Architectural design can be viewed as a problem-solving procedure including the three working steps of what, why and how. Looking back on the past learning experiences of architectural design, each stage focuses on formal operation rather than design problem-solving. In the process of formal operation, the formal aesthetics is more important than the connection between form and function.  "why" and "how" of the design process are limited to the rationality of formal operations rather than the correspondence between specific problems and solutions. Because most of the building design operation topics have clear functional requirements, during the study. Students are rarely able to clarify by themselves, from "what" to "why", from "question" to "problem". At the same time, too much emphasis on intuitive formal aesthetic operation training also weakens the correspondence between architectural functional requirements and specific architectural forms.
        Architectural form is not purely derived from an independent formal manipulation process, it is a concrete presentation of an overall solution. Therefore, the design decisions at each stage of the design development process are traceable, and all forms came from the mutual correspondence of clear ends and means, and there is no ambiguity or hesitation. Following this principle, the algorithm generation should be regarded as translating specific problems in architectural design problem-solving procedures into various demand variables and corresponding mathematical models through digital models and deriving formal solutions based on them, rather than treating it only as a manipulation tool in digital form. How to translate the complete architectural design problem-solving program into a feasible digital algorithm generating logic deduction and inference program is the main motivation of this research.
        The purpose of this study is to establish a pre-architectural design procedure that combines form generation and building performance assessment. Firstly, referring to the operating conventions of building mass, it is translated into a building mass generation program, and then converted and compiled into Grasshopper algorithmic steps to perform logical deduction of building mass generation, to confirm the relevant type generation control parameters. Secondly, the Ladybug Tools building physical environment analysis plug-in was introduced to analyze the influence of the average solar radiation on the generation of building forms.
        The main research variables in this study include the building mass generation program, its related control parameters, and environmental control parameters. What is the best solution to generate results?". This problem is related to the multi-objective optimization problem. According to the Genetic Algorithm, the solution to the optimization problem is the genetic code of the optimal population. In each generation obtained by the calculation, the fitness value is calculated by the fitness function to evaluate the individuals in the population, and the population individuals are sorted according to their fitness.
        The research results show that changing program A-Extrude solid path-vector sequence and the two types of solid path section width and height generate control parameters while changing program D-Nest construction line sequence, construction line point parameters, and virtual space scale and other types generate control parameters that increase the total volume and surface area of the building mass, thereby reducing the average solar radiation and increasing the average shading.
        The Wallacei X analysis plug-in was used to optimize the program A-Extrude and the program D-Nest. The average fitness level (Average of Fitness Ranks) analysis method was used to select the optimal program. The average fitness level calculated by the program A-Extrude optimal solution is close to the volume difference between the boundary volume and the generated building volume. The average fitness level calculated by the program D-Nest optimal solution is close to the total surface area of the final building massing solution.
Other Abstract
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第一章  緒論   1
1.1  研究動機   1
  1.1.1  建築設計解決策略程序   1
  1.1.2  從解決策略到參數演算   4
1.2  研究目的   6
  1.2.1  建築量體形態生成程序發展與建置   6
  1.2.2  影響建築量體形態生成之物理環境控制參數之決定   6
  1.2.3  形態生成與Grasshopper 形式生產插件之適用性   7
  1.2.4  內/外部環境控制參數與Grasshopper 建築效能評估插件之適用性   7
  1.2.5  形態生成與建築效能評估之多目標最佳化   8
  1.2.6  建築量體形態生成之實施設計操作   9
1.3  相關領域   10
  1.3.1  集合住宅設計之數位化建模方法   10
  1.3.2  參數化建模   10
  1.3.3  建築性能整合式設計策略流程建構   10
1.4  研究流程   11
1.5  研究成果   13
第二章  文獻回顧   15
2.1  相關基礎理論文獻   15
  2.1.1  熱舒適度與外部環境控制   15
  2.1.2  環境舒適度與性能式設計   22
  2.1.3  現時模擬   25
  2.1.4  整合式設計策略   26
  2.1.5  從二維電腦輔助設計繪圖到參數化設計   28
2.2  相關團隊案例   30
  2.2.1  形態生成單元建築   30
  2.2.2  整合環境熱舒適性與建築性能設計之數值模擬建模分析評估與優化設計   35
2.3  相關軟體與GH插件   40
  2.3.1  Rabbit,Anemone,Packrat,Pufferfish   40
  2.3.2  Ladybug Tools   41
  2.3.3  從OpenFOAM 到ParaView   42
  2.3.4  Radiance與DaySim   43
  2.3.5  Therm   43
  2.3.6  EnergyPlus / OpenStudio:開源效能模擬分析整合平台   43
第三章  建築量體形態生成試驗   45
3.1  量體基本生成規則定義   45
3.2  建築量體形態生成程序發展與建置   47
  3.2.1  生成程序A — Extrude   47
  3.2.2  生成程序B — Overlap   54
  3.2.3  生成程序C — Expand   61
  3.2.4  生成程序D — Nest   68
  3.2.5  生成程序E — Mirror   71
3.3  日照輻射對建築量體形態生成之影響   77
  3.3.1  Ladybug Tools 環境分析插件之導入   78
  3.3.2  各分析程序物理環境分析結果與最終生成建築量體方案篩選   82
第四章  建築量體形態生成多目標最佳化分析   117
4.1  多目標最佳化分析概述   117
4.2  基於基因演算法的多目標最佳化分析   119
4.3  多目標最佳化分析插件 Wallacei X 之引入   120
4.4  形態生成變動控制參數與適應度目標參數之確認   123
  4.4.1  程序A — Extrude 形態生成控制參數   123
  4.4.2  程序A — Extrude 適應度目標參數   128
  4.4.3  程序D — Nest 形態生成控制參數   129
  4.4.4  程序D — Nest 適應度目標參數   141
4.5  Wallacei X 多目標最佳化分析結果   142
  4.5.1  Wallacei X介面之參數輸入與結果輸出說明   142
  4.5.2  建築量體形態生成程序多目標最佳化分析結果   150
第五章  設計案例實施操作   154
5.1  設計基地選擇   154
5.2  設計概念   156
5.3  設計操作過程   158
5.4  設計方案最佳化分析結果   169
第六章  結論與建議   175
6.1  研究結論	175
6.2  研究建議	179
參考文獻與圖片來源   180
中文書目   180
英文書目   180
碩博士論文   181
參考網站   182

圖目錄
圖 1-1  建築設計解決策略程序   1
圖 1-2  本研究流程圖   12
圖 2-1  太陽神都市基本概念   30
圖 2-2  太陽神都市形態發展示意   31
圖 2-3  Roatán Próspera Residences   33
圖 2-4  Bee’ah Headquarters   35
圖 2-5  Aviva Stadium   37
圖 2-6  LadyBug Tools插件及其程式驅動關聯之環境與耗能分析模擬引擎一覽   41
圖 2-7  OpenFOAM 結構組成一覽   42
圖 3-1  量體基本生成規則示意圖   45
圖 3-2  A—Extrude發展流程示意圖   47
圖 3-3  初始路徑設定GH元件串接示意圖   48
圖 3-4  ±X±Y平面位移序列生成GH元件串接示意圖   48
圖 3-5  ±XZ 平面位移序列生成GH元件串接示意圖   49
圖 3-6  ±YZ平面位移序列生成GH元件串接示意圖   49
圖 3-7  ±X 向量平面位移序列生成GH元件串接示意圖   49
圖 3-8  ±Y 向量平面位移序列生成GH元件串接示意圖   49
圖 3-9  Z向量平面位移序列生成GH元件串接示意圖   49
圖 3-10  連續2~4次同方向位移序列生成GH元件串接示意圖   50
圖 3-11  連續折返多次位移序列生成GH元件串接示意圖   51
圖 3-12  路徑單位向量長度生成GH元件串接示意圖   51
圖 3-13  建構實體路徑所根據之向量平面建置示意圖   52
圖 3-14  路徑根據截面生成實體路徑示意圖   52
圖 3-15  連續實體動線生成GH元件串接示意圖   52
圖 3-16  連續實體動線生成過程示意圖   53
圖 3-17  連續實體動線生成並挖除邊界量體GH元件串接示意圖   53
圖 3-18  連續實體動線生成與最終量體生成示意圖   53
圖 3-19  程序B—Overlap發展流程示意圖   54
圖 3-20  基礎量體生成GH元件串接與量體示意圖   55
圖 3-21  依基礎量體尺寸定義新增之堆疊量體生成位置示意圖   55
圖 3-22  堆疊量體生成不得超過軸線外之規則定義示意圖   56
圖 3-23  堆疊量體生成GH元件串接示意圖   56
圖 3-24  以堆疊量體與軸線垂直之部分建構線變形堆疊量體—對該部分建構線進行水平位移   57
圖 3-25  以堆疊量體與軸線垂直之部分建構線變形堆疊量體—對該部分建構線進行水平位移   57
圖 3-26  生成變形堆疊量體規則,定義不得超過軸線外—定義位移後部分建構線與軸線關係   58
圖 3-27  生成變形堆疊量體規則,定義不得超過軸線外—部分建構線位移不得超過原有堆疊量體生成範圍   58
圖 3-28  生成變形堆疊量體規則,定義不得超過軸線外—未超過者之處理辦法示意圖   58
圖 3-29  生成變形堆疊量體規則,定義不得超過軸線外—超過者之處理辦法示意圖   59
圖 3-30  堆疊量體之部分建構線依規則水平位移進行要素調整GH元件串接示意圖   59
圖 3-31  完成堆疊量體部分建構線水平位移與其資料結構調整示意圖   59
圖 3-32  完成堆疊量體部分建構線水平位移與部分建構面生成示意圖   60
圖 3-33  最終量體生成示意圖   60
圖 3-34  程序C—Expand發展流程示意圖   61
圖 3-35  基礎量體設置與第一階段建置選取其量體建構面之序列GH元件串接示意圖   62
圖 3-36  第一階段基礎量體參考建構面位移GH元件串接示意圖   62
圖 3-37  第一階段完成以「面」擴大之量體生成示意圖   62
圖 3-38  第二階段取得擴大所需之部分建構線GH元件串接示意圖   63
圖 3-39  第二階段取得量體擴大之要素示意圖   63
圖 3-40  第二階段對於重疊部位上之部分建構線進行位移倍量參數之調整GH元件串接示意圖   64
圖 3-41  第二階段量體根據部分建構線之位移,完成以線擴大之量體生成GH元件串接示意圖   64
圖 3-42  第二階段完成以「線」擴大之量體生成示意圖   64
圖 3-43  第三階段選取部分建構點並進行位移GH元件串接示意圖   65
圖 3-44  第三階段選取部分建構點並進行位移示意圖   65
圖 3-45  第三階段將位移後建構點進行整理,完成以點擴大之量體生成GH元件串接示意圖   66
圖 3-46  第三階段完成以「點」擴大之量體生成示意圖   66
圖 3-47  第四階段依規則取得部分建構線GH元件串接示意圖   66
圖 3-48  第四階段依規則取得部分建構線示意圖   66
圖 3-49  第四階段將部分建構線上點位進行位移並整理GH元件串接示意圖   67
圖 3-50  第四階段將部分建構線上點位進行位移示意圖   67
圖 3-51  第四階段完成以線上「點位」膨脹之量體生成與最終量體生成示意圖   67
圖 3-52  程序D —Nest發展流程示意圖   68
圖 3-53  建置虛空間所在部分建構線上生成之基因序列GH元件串接示意圖   69
圖 3-54  定義欲挖除之規模虛空間尺度示意圖   69
圖 3-55  虛空間生成不得超過軸線之外之規則定義示意圖   70
圖 3-56  最終量體生成GH元件串接示意圖   70
圖 3-57  最終量體生成示意圖   70
圖 3-58  程序E—Mirror發展流程示意圖   71
圖 3-59  於原有基地上計算最大矩形與建構基礎空間平面陣列GH元件串接示意圖   72
圖 3-60  根據可建築面積之比率建構基礎空間平面陣列示意圖   72
圖 3-61  第一階段低層部分空間平面陣列生成GH元件串接示意圖   73
圖 3-62  第一階段低層部分空間平面陣列與量體生成示意圖   73
圖 3-63  第二階段高層部分之屋頂平台生成GH元件串接示意圖   74
圖 3-64  第三階段中層部分空間平面陣列生成GH元件串接示意圖   74
圖 3-65  第二、三階段量體生成示意圖   75
圖 3-66  鏡射三階段之量體GH元件串接示意圖   76
圖 3-67  最終量體生成示意圖   76
圖 3-68  Ladybug Tools環境分析第一階段分析流程圖   78
圖 3 69  從EnergyPlus 氣候數據資料中之乾球溫度數據資料取得所需之特定日期和時段   78
圖 3-70  選取特定日期或期間之日照時段(日升與日落時段)GH元件串接示意圖   78
圖 3-71  Ladybug Tools環境分析第二階段分析流程圖   79
圖 3-72  根據所選資料建置天空矩陣(天穹) GH元件串接示意圖   79
圖 3-73  建置完成之總天空輻射值、直接輻射、間接輻射之天空矩陣(天穹)示意圖   80
圖 3-74  Ladybug Tools環境分析第三階段分析流程圖   80
圖 3-75  根據相關資料建置輻射玫瑰圖GH元件串接示意圖   80
圖 3-76  建置完成之輻射玫瑰圖   81
圖 3-77  Ladybug Tools陰影量分析流程圖   82
圖 3-78  根據相關資料建置日晷圖GH元件串接示意圖   82
圖 3-79  建置完成之日晷圖	   83
圖 3-80  陰影分析GH元件串接示意圖   83
圖 3-81  建築量體表面觀測點設置示意圖   83
圖 3-82  建築量體進行方位旋轉示意圖   84
圖 3-83  程序A—Extrude生成之建築量體各方位平均陰影量分析結果示意圖   85
圖 3-84  建築量體表面觀測點設置流程圖   87
圖 3-85  建築量體表面輻射溫度分析數據輸出流程圖   87
圖 3-86  建築量體表面輻射溫度分析通用熱氣候指數輸出流程圖	   88
圖 3-87  建築量體置入基地環境並計算與天空之關係GH元件串接示意圖   88
圖 3-88  建築量體置入所在基地環境模型示意圖   89
圖 3-89  建築量體表面觀測點設置示意圖   89
圖 3-90  建築量體表面平均輻射溫度分析GH元件串接示意圖   90
圖 3-91  建築量體表面平均輻射溫度分布示意圖   90
圖 3-92  建築量體UTCI分析GH元件串接示意圖   90
圖 3-93  程序B—Overlap所生成之各方位建築量體表面平均輻射溫度分析結果示意圖   91
圖 3-94  建築量體轉成適用於Butterfly分析之量體模型流程圖   93
圖 3-95  建置模擬風洞流程圖   93
圖 3-96  針對分析量體及風洞進行兩次網格化流程圖   94
圖 3-97  風環境分析與結果輸出流程圖   94
圖 3-98  建築量體置入所在基地環境模型示意圖   95
圖 3-99  建築量體轉成Butterfly幾何量體及指定特定分析範圍GH元件串接示意圖   95
圖 3-100  建築量體轉成Butterfly幾何量體及指定特定分析範圍示意圖   95
圖 3-101  根據相關資料建置風玫瑰圖GH元件串接示意圖   96
圖 3-102  特定時間之風向與風場強度分析所建之風玫瑰圖示意圖   96
圖 3-103  完成風洞設置GH元件串接示意圖   97
圖 3-104  完成風洞設置範圍示意圖   97
圖 3-105  以blockMesh與snappyHexMesh對分析範圍網格細分GH元件串接示意圖   98
圖 3-106  以blockMesh對分析範圍第一次網格細分示意圖   98
圖 3-107  以snappyHexMesh對分析範圍第二次網格細分示意圖   98
圖 3-108  流體動態分析GH元件串接示意圖   99
圖 3-109  建築量體外部環境流體動態分析結果示意圖   99
圖 3-110  程序C—Expand所生成之各建築量體示意圖   100
圖 3-111  程序C—Expand所生成之各建築量體周邊風場強度分析結果示意圖   101
圖 3-112  直接輻射量分析GH元件串接示意   103
圖 3-113  建築量體表面觀測點設置示意圖   103
圖 3-114  程序D—Nest生成之建築量體各方位平均日照輻射量分析結果示意圖   104
圖 3-115  定義分析對象空間模型與其室內外材料之特性流程圖   105
圖 3-116  定義分析對象空間之開窗及遮陽形式與其兩者材料之特性流程圖   105
圖 3-117  合併建構適用於Honeybee分析之模型並檢視建構物件之描述流程圖   106
圖 3-118  生成觀測點及選擇特定時間之天空或天候資料進行各類日射分析流程圖   106
圖 3-119  將分析數據輸出進行可視化模擬流程圖   106
圖 3-120  建築量體於建置Honeybee 空間模型前,對樓層與隔間進行區劃示意圖   107
圖 3-121  定義分析對象空間模型與其室內外材料之特性流程圖GH元件串接示意圖   108
圖 3-122  本研究於程序E—Mirror新生成之建築量體中選取單一樓層進行後續分析示意圖   108
圖 3-123  第一階段,針對空間量體外牆朝外3m範圍,判斷有無障礙物遮擋,篩選開窗設置   109
圖 3-124  第二階段,針對空間量體剩餘牆面,判斷面積是否大於20m2,篩選開窗設置   109
圖 3-125  第三階段,針對空間量體剩餘牆面寬度,判斷開窗數量及大小   109
圖 3-126  建置Honeybee空間模型上之窗戶及遮蔭相關GH元件串接示意圖   110
圖 3-127  建置與檢視Honeybee模型相關GH元件串接示意圖   111
圖 3-128  開窗部份之可視化檢視示意圖   111
圖 3-129  開窗面積之可視化檢視示意圖   112
圖 3-130  計算各獨立空間所開窗總面積,並以顏色區分進行可視化檢視示意圖   112
圖 3-131  根據不同物件屬性使用之材料之某一特性反射率進行可視化分類檢視示意圖   112
圖 3-132  Annual Daylight分析計算相關GH元件串接示意圖   113
圖 3-133  分析模型觀測點設置示意圖(離地0.75m,每0.3m設置一觀測點)   114
圖 3-134  UDI全年有效自然光照度分析結果示意圖(有無接收超過全年總小時數的50%之有效自然光照度)   114
圖 3-135  程序E—Mirror所生成之各建築量體室內空間配置與開窗示意圖   115
圖 3-136  程序E—Mirror所生成之各建築量體室內UDI全年有效自然光照度分析結果示意圖   116
圖 4-1  一個典型的帕雷托前沿示意圖   118
圖 4-2  Wallacei X 於GH環境下輸入參數與及輸出資料之相關元件串接示意圖   121
圖 4-3  Wallacei Setting 介面Population輸入參數示意圖   121
圖 4-4  Wallacei Setting 介面Algorithm Parameters輸入參數示意圖   122
圖 4-5  程序A—Extrude變動實體路徑向量序列所生成之建築量體方案示意圖   123
圖 4-6  變動實體路徑序列影響內部空間劃分示意圖 — 均勻分配所有向量   124
圖 4-7  變動實體路徑序列影響內部空間劃分示意圖 — 重複±X、±Y向量	   124
圖 4-8  變動實體路徑序列影響內部空間劃分示意圖 — 重複Z向量   125
圖 4-9  變動實體路徑序列影響內部空間劃分示意圖 — 均勻分配X、Y向量   125
圖 4-10  程序A—Extrude依變動實體路徑截面尺寸與路徑長度所生成之建築量體方案示意圖   126
圖 4-11  建築量體方案剖面切分與各層內部空間劃分示意圖   126
圖 4-12  建築量體方案下層部分空間劃分示意圖   127
圖 4-13  建築量體方案中層部分空間劃分示意圖   127
圖 4-14  程序D—Nest建築量體建構線進行區分與定義示意圖   129
圖 4-15  1點位佈建於頂部(Top)建構線所生成之建築量體方案示意圖   130
圖 4-16  1點位佈建於中間(Middle)建構線所生成之建築量體方案示意圖   130
圖 4-17  1點位佈建於底部(Bottom)建構線所生成之建築量體方案示意圖   131
圖 4-18  2點位分別佈建於建構線3部位之同一部位所生成之建築量體方案示意圖   132
圖 4-19  2點位分別佈建於建構線3部位之不同部位所生成之建築量體方案示意圖   133
圖 4-20  3點位分別佈建於建構線3部位之不同部位所生成之建築量體方案示意圖   135
圖 4-21  4點位分別依序列A佈建於建構線3部位之不同部位所生成之建築量體方案示意圖   136
圖 4-22  4點位分別依序列B佈建於建構線3部位之不同部位所生成之建築量體方案示意圖   138
圖 4-23  4點位分別依序列C佈建於建構線3部位之不同部位所生成之建築量體方案示意圖   140
圖 4-24  Wallacei Settings 介面分析結果視覺化輸出示意圖   142
圖 4-25  Wallacei Analytics 介面相關輸入示意圖   143
圖 4-26  Wallacei Analytics 介面所輸出之標準偏差圖表示意圖   143
圖 4-27  Wallacei Analytics 介面所輸出之適應度值圖表   144
圖 4-28  Wallacei Analytics 介面所輸出之標準差值趨勢線圖表   144
圖 4-29  Wallacei Analytics 介面所輸出之平均值趨勢線圖表   145
圖 4-30  Wallacei Analytics 介面所輸出之鑽石適應度圖表   145
圖 4-31  Wallacei Analytics 介面輸出之特定方案其適應度值於圖表中之相對位置示意圖   146
圖 4-32  Wallacei Selection 介面相關輸入及輸出示意圖   146
圖 4-33  PCP Settings選項之重複適應度值分析示意圖   147
圖 4-34  PCP Settings選項之重複出現次數最多之特定適應值分析示意圖   147
圖 4-35  PCP Settings選項之級別間相對差異分析示意圖   148
圖 4-36  PCP Settings選項之平均適應度級別分析示意圖   148
圖 4-37  於GH 環境下之 Wallacei X 元件輸出後串接示意圖   149
圖 4-38  程序A—Extrude最優方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意   150
圖 4-39  程序A—Extrude最劣方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意   150
圖 4-40  程序A—Extrude最優與最劣之建築量體方案與分析所得相關數據示意圖   151
圖 4-41  程序D—Nest最優方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意   152
圖 4-42  程序D—Nest最劣方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意   152
圖 4-43  程序D—Nest最優與最劣之建築量體方案與分析所得相關數據示意圖   153
圖 5-1  「臺北市華光社區暨周邊地區特定專用區細部計畫案」範圍示意圖   154
圖 5-2  本研究選定基地所在位置示意圖   155
圖 5-3  整體設計操作程序   158
圖 5-4  根據本研究現有基地規模所劃定之矩形基地輪廓示意圖   159
圖 5-5  兩種劃分街廓方法之決策GH元件串接示意圖   159
圖 5-6  選擇以Mondrian 圖形相似法劃分街廓之切分規則序列建置GH元件串接示意圖   160
圖 5-7  兩種劃分街廓方法之切分結果示意圖   160
圖 5-8  依道路生成之屬性重新建構可建築面積範圍GH元件串接示意圖   161
圖 5-9  依道路生成之屬性重新建構可建築面積範圍示意圖   161
圖 5-10  根據街廓線段分別測得鄰接之面前道路寬度GH元件串接示意圖   162
圖 5-11  根據街廓線段分別測得鄰接之面前道路寬度示意圖   162
圖 5-12  根據面前道路寬度取得建築應退縮深度GH元件串接示意圖   163
圖 5-13  根據應退縮深度生成高度退縮限制量體GH元件串接示意圖   163
圖 5-14  根據應退縮深度,由退縮面生成高度退縮限制量體示意圖   164
圖 5-15  挖除建築量體生成超過限制條件範圍之部分GH元件串接示意圖   164
圖 5-16  選擇以街廓範圍作為建築面積生成建築量體示意圖   165
圖 5-17  選擇以矩陣分割方法細分街廓GH元件串接示意圖   165
圖 5-18  選擇以矩陣分割方法細分街廓,進行單元建築面積之切分示意圖   166
圖 5-19  選擇以Mondrian圖形相似法細分街廓GH元件串接示意圖   166
圖 5-20  選擇以Mondrian圖形相似法細分街廓,進行單元建築面積之切分示意圖   166
圖 5-21  選擇以矩陣分割方法所得單元建築面積生成之建築量體示意圖   167
圖 5-22  選擇以Mondrian圖形相似法所得單元建築面積生成之建築量體示意圖   168
圖 5-23  各方案街廓細分與道路寬度生成結果示意圖   169
圖 5-24  各方案物理環境(特定時段之輻射量與陰影分析)分析結果示意圖   170
圖 5-25  各方案(0至2代方案)相關數據生成結果示意圖   171
圖 5-26  各方案(3至4代方案)相關數據生成結果示意圖   172
圖 5-27  最優設計方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意圖   173
圖 5-28  最劣設計方案平均適應度級別分析所得結果平行座標圖示意圖   173
圖 5-29  最優與最劣設計方案與分析所得相關數據示意圖   174

表目錄
表 1-1  資訊處理的三個層次   4
表 1-2  建築物環境影響因子與環境控制參數一覽表   7
表 2-1  熱舒適六大基本參數   15
表 2-2  陸上應用之蒲福風級表   16
表 2-3  I.S.O.研訂各類單件衣物之著衣量對照表   17
表 2-4  建築物高度對周邊氣流之影響   18
表 2-5  建築群配置形態對周邊氣流之影響   18
表 3-1  各程序建築量體生成結果之不同物理環境分析評估一覽表   82
表 5-1  「臺北市華光社區暨周邊地區特定專用區細部計畫案」土地使用分區與使用強度一覽表   155
References
中文書目
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英文書目
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《多元性(居住)空間組構與生成》,鐘奇翰,淡江大學建築學系碩士論文,2019 。
《透空式建築與鄰棟間距關係對於都市環境影響之研究》,陳艇夫,國立臺北科技大學建築學系與都市設計研究所碩士論文,2019 。
《高層建築陽臺綠化對都市微氣候影響之研究》,謝巧柔,國立臺北科技大學建築系建築與都市設計碩士論文,2019 。
《亞熱帶都市街道之熱舒適性與模擬 -以臺北市為例》,枋凱婷,國立政治大學地政學系私立中國地政研究所,2017 。
《亞熱帶都市街道之熱舒適性與模擬 -以臺北市為例》,王柏鈞,國立臺北科技大學能源與冷凍空調工程系碩士班碩士論文,2016 。
《建築容積集中化對都市微氣候影響之研究》,張芳瑜,中國科技大學建築研究所碩士論文,2016 。
《結合衛星資料與建物資訊解析台北市空間發展與都市熱島效應之鏈結》,潘豐家,國立中央大學遙測科技碩士學位學程碩士論文,2014 。
《模矩式集合住宅參數化之研究》,彭思齊,淡江大學建築學系碩士論文,2013 。
《都市熱島退燒策略效益分析─以台北市民族西路周邊為例》,許弘逸,淡江大學建築學系碩士班,2012 。
《土地利用形態組成與都市微氣候關係之環域分析研究─以台中為例》,楊文彬,逢甲大學建築學系碩士班碩士論文,2011 。
《結構化彈性空間之衍生設計》,陳鐿銍,淡江大學建築學系碩士論文,2010 。
《都市住區建築配置形態對熱島效應影響之模擬分析》,李彥墨,中國文化大學環境設計學院建築及都市計畫研究所碩士論文,2009 。
《都市住居街區土地使用形態對熱島效應之影響》,王義和,中國文化大學環境設計學院建築及都市計畫研究所碩士論文,2007 。
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參考網站
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Roatán Próspera Residences — https://www.architectsjournal.co.uk/news/zaha-hadid-architects-plans-modular-timber-homes-for-honduran-model-city
Bee’ah Headquarters — https://archello.com/pt/project/beeah-headquarters
Ladybug Tools — https://www.ladybug.tools/index.html
OpenFOAM — https://www.openfoam.com/documentation/user-guide/1-introduction
中央氣象局之氣象常識 — https://www.cwb.gov.tw/V8/C/K/Encyclopedia/nous/overview_list.html#overview-09
最佳化 — https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%8C%96
Pareto Front — https://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_front
Multi-Objective Optimization — https://engineering.purdue.edu/~sudhoff/ee630/Lecture09.pdf
「擬定臺北市華光社區暨周邊地區(不含中華 電信及中華郵政部分)特定專用區細部計畫案」,臺北市政府,2017。 – https://www-ws.gov.taipei/Download.ashx?u=LzAwMS9VcGxvYWQvMzczL3JlbGZpbGUvMTg5NzAvNjQyMDg1MS9hMThhMmI0MS03NGRiLTRiNGItYTEzNy04YWFhZGRhODM0MTMucGRm&n=MTAzMDMyMeiPr%2BWFiee0sOioiOWFrOWxleioiOeVq%2BabuC5wZGY%3D&icon=..pdf
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