Tez No İndirme Tez Künye Durumu
558722
An algorithm aided design approach for using daylight in early phases of architectural design / Mimari tasarımın erken evrelerinde gün ışığını kullanan algoritma destekli bir tasarım yaklaşımı
Yazar:MAHMUT CAN KOÇAK
Danışman: DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Ana Bilim Dalı / Mimari Tasarımda Bilişim Bilim Dalı
Konu:Mimarlık = Architecture
Dizin:Algoritmalar = Algorithms ; Algoritmik düşünme = Algorithmic thinking ; Doğal aydınlatma = Daylighting ; Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Gün ışığı = Daylight ; Mimari = Architectural ; Performans = Performance ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Performans esaslı tasarım = Performance based design
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
89 s.
Bu tez, mimari tasarımın ilk evrelerinde gün ışığını kullanmak için algoritma destekli bir tasarım yaklaşımı önermektedir. Ana fikir, Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ortamında gün ışığı hesaplamasını kullanan algoritma destekli tasarım araçlarıyla oluşturulan bir kütle çalışması için nasıl bir karar destek yönteminin etkili şekilde kullanılabileceğini göstermektir. Algoritmanın potansiyel kullanımını göstermek adına, örnek bir proje alanı için bir kütle çalışması, tasarım problemi olarak tanımlanmıştır. Algoritmadan gelen geribildirimlerin bir kütle çalışmasını oluşturma, değerlendirme ve geliştirme için nasıl kullanılabileceğini göstermek için tasarımcı ile etkileşimli bir çalışma simüle edildi. Araştırmalar, hesaplamalı tasarım araçlarının avantajlarını kullanarak mimaride gün ışığının kullanımının geliştirilmesine odaklanmaktadır. Bu kapsamda araştırma, mimaride gün ışığının hesaplamalı tasarım araçlarının avantajlarını kullanarak, mimarideki gün ışığı kullanımının mimarın niteliksel tasarım değerlendirmesine ek olarak niceliksel verilerle çalışan bir tasarım anlayışını dahil ederek mimari tasarımda gün ışığı kullanımının geliştirilmesine odaklanılmıştır. Bu amaçla gün ışığı kullanılan performansa dayalı tasarım (Performance-Based Design) yaklaşımları ve gün ışığının çeşitli hesaplama yöntemleri incelenmiştir. Yapının iç mekanındaki gün ışığı performansından elde edilen sonuçları değerlendiren Genetik Algoritmalar ile optimize ederek tasarım çözümleri önerebilecek bir yaklaşım planlanmıştır. Tez kapsamında yürütülen araştırmalarda, Nesne Tabanlı Tasarım anlayışıyla çalışan bir BIM yazılımı olan Autodesk Revit'in görsel programlama uygulaması Dynamo kullanılarak bir Algoritma Destekli Tasarım (Algorithm-Aided Design) yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu çalışma kapsamında ikinci bölümde, öncelikle mimari tasarımdaki gün ışığı değerlendirme stratejilerine genel bakış incelenmiştir. Geçmişteki iç mekan gün ışığı yeterliliği üzerine yapılan çalışmalar ile günümüzde yapılan çalışmalar arasındaki ilişkiyi belirlemek için iç mekan gün ışığı yeterlilik çalışmalarının kökeni ile ilgili kısa bir tarihçe incelenmiştir. 1800'lerin sonlarından bugüne kadar gerçekleştirilen çalışmalar sunulurken gün ışığı kullanılabilirliği değerlendirmesinde kullanılan metrik çalışmalara değinilerek gün ışığının ölçümündeki değerlendirme stratejileri arasındaki farklar ve bu anlayışların gelişimleri incelendi. Üçüncü bölümde, gün ışığı çalışmalarının değerlendirilmesinde kullanılabilecek yöntem araştırmaları açıklanarak bu yöntemlerin dahil olduğu entegre bir yöntem önerisi sunulmuştur. Yöntemler üç ana başlık altında incelenmiştir. Birincisi Algoritma Destekli Tasarım (Algorithm-Aided Design), ikincisi Performans Yürütümlü Tasarım (Performance-Driven Design) yaklaşımı ve son olarak Evrimsel Algoritmalar'dan Genetik Algoritmalar. Algoritma Destekli Tasarım yaklaşımlarının, geleneksel BIM (Yapı Bilgi Modellemesi) tasarım anlayışının Nesne Tabanlı Tasarım konseptine katkıda bulunabilecek yönleri ele alınarak entegrasyonunun nasıl sağlanabileceği kurgulanmıştır. Bu bölümün devamında araştırma, bina ve çevre arasındaki ilişkiyi güçlendirerek sürdürülebilirliğin geliştirilmesine katkıda bulunabilecek Performansa Dayalı Tasarım (Performance-Based Design) yaklaşımlarına odaklanılmıştır. Performans Yürütümlü Tasarım (Performance-Driven Design) yaklaşımları ve Performansa Dayalı Tasarım (Performance-Based Design) yaklaşımları arasındaki fark çeşitli örneklerle ayrıntılandırılmıştır. Önerilen tartışmayı desteklemek için, ilk iki yaklaşım olan Üretken Sistemler (Generative Systems) ve Performans Bazlı Tasarım yaklaşımlarına ek olarak evrimsel algoritmaların eklenerek önerilen çalışmanın nasıl Performans Yürütümlü Tasarım'a dönüşeceği üzerinden konu tartışılmıştır. Üçüncü bölümün son kısmında, Çok Amaçlı Optimizasyon (Multi-Objective Optimization) ve Tek Amaçlı Optimizasyon (Single-Objective Optimization) (Standart Optimizasyon) tasarım yaklaşımları üzerine Genetik Algoritma yöntemleri, bir sonraki bölümde yapılacak olan deneylerde kullanılmak üzere metodolojik bir çerçeve oluşturmak için incelenmiştir. Buna bağlı olarak araştırmada Genetik Algoritmalar'dan NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) tekniğine değinilerek bir sonraki bölümde tasarlanan tasarım yaklaşımı çerçevesini oluşturmaya odaklanmıştır. Dördüncü bölümde, vaka incelemesi (case study) için deneylerin hazırlanması ve önceki bölümlerden elde edilen teorik bilgilerin uygulamaya dönüştürülmesi amaçlanmıştır. Bu vaka çalışmasında, Autodesk Revit'tin görsel programlama eklentisi Dynamo'da kurgulanan bir algoritma dizilimi aracılığıyla üretilen kütle alternatiflerinin varyasyonları ile iç mekan gün ışığı aydınlatma yeterliliğini değerlendirerek kütlelerin optimize edilmesini sağlayan bir Algoritma Destekli Tasarım (Algorithm-Aided Design) yaklaşımı önerilmiştir. Tüm bu işlemler, tasarımın erken aşamalarında uygulanarak kullanıcıya tasarımın başında sunulabilecek tasarım önerilerinin altlığını (template) oluşturması için bir şablon kütle tasarımının rastgele seçilimle oluşturulmasıyla başlatılmıştır. Daha sonra bu şablon kütle yerleşiminin etrafını duvarlar, döşemeler, tavanlar ve pencereler ile kaplayarak oluşturulan kütlenin mimari bir mekan oluşturması sağlanmıştır. Dynamo'nun Honeybee, Ladybug ve Radiance eklentileri ile bu oluşturulan kütlelerin iç kısmına gün ışığını ölçebilen ortogonal ızgara tabanlı alıcılar yerleştirilerek iç mekan aydınlatma değerlerinin ölçümü sağlanmıştır. Daha sonra elde edilen sayısal veriler, Dynamo'nun optimizasyon için kullanılan Optimo eklentisi kullanılarak kütlelerin yerleşim optimizasyonunun sağlanması amaçlanmıştır. Optimo Genetik Algoritma tabanlı, NSGA-II yöntemini kullanan bir optimizasyon algoritmaları paketidir. Optimo'nun çalışma prensibi, ilk popülasyon olarak bilinen ve rastgele sayısal veri üreteren düğümü (node) ile, kullanıcının mimari ihtiaç programına özel tasarladığı bir tasarımı, Optimo'nun algoritmik diziliminde işleterek çıkan sonuçları yine tasarımcının belirlediği bir uygunluk fonksiyonu (fitness function) değeri üzerinden değerlendirebilmesi ilkesiyle çalışmaktadır. Bu çalışmada kütle üretim algoritmasının oluşturduğu mekanların iç mekan aydınlatma ölçümünü bir uygunluk fonksiyonu (fitness function) olarak tanımlanması sağlanmıştır. Daha sonra Optimo'nun ürettiği sayısal veriler bu fonksiyonda çalıştırılarak çıkan sonuçların değerlendirilmesi incelenmiştir. Farklı bir şekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyon olarak tanımlanan düğüm (node) "Genotip"i ifade etmektedir. Bu Genotip (Fonksiyon) üzerine uygulanan işlemden sonra ortaya çıkan sonuçlar ise "Fenotip" i ifade etmektedir. Burada kastedilen Genotip'i (Fonksiyon'u) tasarımcının mimari tasarımdaki ihtiyaçlarına göre kendisinin kurgulayarak Optimo'nun Genetik Algoritma tabanlı diziliminde test edebilme imkanı sağlanmıştır. Bu sayede mimarin tasarımı sırasında karar alırken kendisine kararında desteği sağlayabileceği bir yaklaşım uygulanmıştır. Son olarak beşinci bölüm, önerilen yöntem yaklaşımlarının değerlendirilmesi, bu yaklaşımların iyileştirilme olasılıklarının tartışılması ve bu yöntemlerin uygulandığı vaka çalışmasının sonuçlarının incelenmesiyle sona ermektedir. Modelin teoriden pratiğe dönüştürülmesinde karşılaşılan ve önceki bölümlerde açıklanan tasarım yaklaşımına dayanan modelin kısıtlamaları ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Bu çalışmanın sonuçları, yöntemin tasarım sürecine katkısı ve metodolojik/kullanılan araçlardan kaynaklı yetersizlikleri hakkında bilgi sağlayarak, BIM ortamında gün ışığını algoritma destekli tasarım araçlarıyla kullanma konusunda bir görüş ortaya koyabilir. Önerilen yöntem ve araçların eklemlenebilirliğinin ya da çıkarılabilirliğinin bir sonucu olarak, yaklaşım gelecekteki çalışmalarda geliştirilebilir ve mimarlık pratiğinde kendi yerini bulabilir.
This thesis proposes an algorithm-aided design approach for using daylight in the early phases of architectural design. The main idea is to show how a decision support method can be used effectively to support a massing study with algorithm-aided design tools that use daylight calculation in Building Information Modeling (BIM) environment. To demonstrate the potential use of the algorithm, a mass study design problem is defined for the project area. An interactive session with a designer is then simulated, to show how feedback from the algorithm is used to generate, evaluate and evolve a massing study. The investigations focus on the development of the use of daylight in architecture using the advantages of computational design tools. For this purpose, performance-based design approaches in daylighting and methods of daylight calculations were examined. An approach has been planned that can propose design solutions by optimizing with Genetic Algorithm that evaluates the results obtained from daylight calculation. In the research, an Algorithm-Aided Design approach was developed by using the visual programming application named Dynamo, which interoperates with Object-Oriented Design based BIM Software Autodesk Revit. In this work, firstly, an overview of daylight evaluation strategies in architectural design is elaborated. A brief history related to the origin of interior daylight sufficiency studies is examined to determine the relationship between works in the past and the present-day studies. Daylight availability metric studies are presented and the differences between the evaluate strategies are emphasized while discussing the realized examples from the late 1800s until today. In chapter 3, a methodology that can be used in the evaluation of daylight studies is proposed. Methods were examined under three main headings. The first is Algorithm-Aided Design, the second is the Performance-Driven Design approach and finally the Genetic Algorithms from Evolutionary Algorithms. The integration of the Algorithm-Aided Design approach with BIM, which can contribute to the BIM approach with the traditional Object-Oriented Design concept, was interpreted. In the continuation of this chapter, the investigation focuses on the Performance-Based Design approaches that can contribute to the improvement of sustainability by improving the relevance of the building's mass layout to indoor daylight sufficiency. The difference between Performance-Driven Design and Performance-Based Design approaches is elaborated. To support the proposed discussion, the integration of Evolutionary Algorithms into the first two approaches, Generative Systems and Performance-Based Design, was interpreted. In the last part of chapter 3, the methods of Genetic Algorithms on Multi-Objective Optimization (MOGA) and Single-Objective Optimization (Standard Optimization) design approaches are explored to establish a methodological framework for experiments. Correspondingly, the investigation focuses on establishing the design approach framework, which is conceived in the next part, by examining the NSGA-II. In chapter 4, it is aimed to prepare the experiments for a case study and convert the theoretical knowledge from the previous chapters into practice. In this case study, an Algorithm Aided Design (AAD) approach is proposed based on optimizing interior space daylight illumination sufficiency with variations of produced mass study alternatives in Autodesk Revit. A mass template that has been chosen for the implementation of the model was used for mass study in the early phases of the design. It is aimed to provide mass optimization by using numerical data obtained from measuring by Honeybee, Ladybug and Radiance plugins for the interior illumination values. Honeybee calculation operates on the orthogonal grid-based receivers that can measure the daylight illumination in the interior of the mass settlements that are formed by enveloping walls, windows and floors in Dynamo application. At the end of the case study, the algorithm defined that has NSGA-II working principle was used in order to evaluate and optimize the mass forms produced by using Dynamo's Optimo application. Finally, chapter 5 concludes with an assessment of the proposed method approaches, the possibilities for improvement of these approaches, and the results of the case study in which these methods are applied. The constraints of the model that is based on the design approach described in the previous sections, encountered in the transformation of the model from theory to practice are discussed in detail. The outcomes of this study can yield further understanding in using the daylight in BIM environment with algorithm aided design tools by providing information about the method's contribution to the design process and its methodological/tool inadequacies. As a result of the articulation/removability of the proposed methods and tools, the approach can be evolved in future studies and found its place in architectural practice.