Architecture and affordance: a data driven and computational approach to the architectural analysis and design of buildings using affordance as a model of typology
Notice bibliographique
Résumé
ISpace syntax has long been \nused as a spatial analysis tool to \ngraphically represent the relationships and connections between spaces. This has been used to promising \neffect in the past to compare buildings of a similar typology in order \nto better understand them. We can use \nthe framework of space syntax and \nintroduce affordances to gain a better understanding of how affordances \nof access, natural light, sound, and \nactivity congregate in building typology. By building a digital sensor \narray and conducting an analysis of \na particular building typology, we \ncan start to find optimal patterns of \naffordance which exist within living \nbuildings. The typology I am looking at \nfor this thesis is the United Churches of Sudbury. Sacred space is a phenomenologically dense and interesting typology which lends itself to \ngenerating interesting data. United \nChurches as a typology also have a \nphilosophy of shared multi-use space \nwhich lends itself well to this more \ngeneralized approach to understanding program through affordances. \nIn this thesis, I look at four \ndifferent case studies of United Churches, one to understand what \nmakes a United Church, and three others as examples of typology and subjects for collecting data. The aim of \nthis work is to use this data to develop a set of computational design \ntools that will eventually be used to \nsuggest a possible design for a United Church on the site of Larchwood \nMemorial United Church in Dowling. \nAside from site analysis, there \nare two parts to this affordance \nbased process. Just like how Gibson distinguishes between affordances and the invariant properties of \nobjects, I take stock of affordances \nthrough a set of affordance graphs \nand tables of relevant data from each \nof my case studies in Sudbury. I also look at the design solutions such \nas furnishings and building openings \nwhich these churches used to satisfy \nthose affordances and document them \nin the from of a pattern language. \nUsing the affordance data, I \nfind common patterns of design and \nlayout for a given typology. These \npatterns of affordance can then be \nused with a generative algorithm to \ngenerate a schematic design. In this \nthesis, I will present a number of \nschematic designs and explore the \nrange of outcomes, limitations, and \nareas for improvement that you can \nexpect from this approach to generative design. \nA final schematic design can \nthen be matched with examples of vernacular objects and strategies found \nand documented through the pattern \nlanguage of sacred space. Using data \nthat I have collected about openings \nand furnishings in the case studies, \nit becomes possible to automatically populate these schematic designs \nwith objects to complete the design. \nThis thesis will detail this process \nand the theory behind it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».