論文の概要: Automated architectural space layout planning using a physics-inspired generative design framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14840v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 02:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:52:36.144452
• Title: Automated architectural space layout planning using a physics-inspired generative design framework
• Title（参考訳）: 物理に着想を得た生成設計フレームワークを用いた建築空間レイアウトの自動設計
• Authors: Zhipeng Li, Sichao Li, Geoff Hinchcliffe, Noam Maitless, Nick Birbilis,
• Abstract要約: 空間配置の決定は、建築プロジェクトの設計段階における主要な活動の1つである。 提案手法は、空間レイアウト計画と進化的最適化メタヒューリスティックのための、物理学から着想を得た新しいパラメトリックモデルを統合する。 その結果、このような生成設計フレームワークは、設計段階において幅広い設計提案を生成できることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.202451453254076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The determination of space layout is one of the primary activities in the schematic design stage of an architectural project. The initial layout planning defines the shape, dimension, and circulation pattern of internal spaces; which can also affect performance and cost of the construction. When carried out manually, space layout planning can be complicated, repetitive and time consuming. In this work, a generative design framework for the automatic generation of spatial architectural layout has been developed. The proposed approach integrates a novel physics-inspired parametric model for space layout planning and an evolutionary optimisation metaheuristic. Results revealed that such a generative design framework can generate a wide variety of design suggestions at the schematic design stage, applicable to complex design problems.
• Abstract（参考訳）: 空間配置の決定は、建築プロジェクトの設計段階における主要な活動の1つである。 最初のレイアウト計画では、内部空間の形状、寸法、循環パターンを定義しており、構造の性能やコストにも影響を及ぼす。 手動で行うと、スペースレイアウトの計画が複雑になり、反復的になり、時間がかかります。 本研究では,空間配置の自動生成のための生成設計フレームワークを開発した。 提案手法は、空間レイアウト計画と進化的最適化メタヒューリスティックのための、物理学から着想を得た新しいパラメトリックモデルを統合する。 その結果、このような生成設計フレームワークは、複雑な設計問題に適用可能な設計段階において、多種多様な設計提案を生成できることが判明した。

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