经验化建筑设计分析到“数字化”模拟分析与优化
——“bottom-up”设计策略在建筑设计分析优化环节的优势与劣势
李竞一1,左颂玟2
1北京华汇关联建筑设计有限公司,2华中科技大学建筑与城市规划学院
1http://www.l-j-y.com;2(http://aup.hust.edu.cn/new_xueke/course_shizi_info.php? id=195) 11764160290@qq.com, 2jojowasmydog@qq.com
摘要:建筑设计是一个多步骤的连续过程。每一个步骤的开始,建筑师都要进行分析与探讨,每一个步骤的结束,建筑师也要对设计结果进行选择与优化。可以说建筑设计过程就是建筑师对于不同步骤、不同情况进行分析、取舍、优化的过程。所以建筑师分析问题优化结果的方式对于建筑设计是十分重要的。由于计算机技术被引入建筑设计领域,建筑师可以通过计算机辅助进行建筑设计分析。由于计算机技术具有多线程、大运算量,计算速度快等特点,所以相对于传统分析方法,面对复杂问题,计算机辅助分析方法具有一定的优势。计算机辅助分析可以帮助设计师进行很多复杂场景的模拟或者对于设计结果进行优化筛选。本文将通过比较两种不同分析策略在建筑设计不同步骤中的表现,来探讨计算机辅助分析方法的优缺点。
关键词:Bottom-up设计策略;计算机辅助设计分析;遗传算法优化;建筑流线分析;Flocking集群算法
1.建筑设计过程中需要进行各种分析
建筑设计,顾名思义就是在建筑建造之前,设计者按照建设任务,把施工过程和使用过程中所存在的或可能发生的问题,事先作好通盘的设想,拟定好解决这些问题的办法、方案,用图纸和文件表达出来的整个过程。 [1]所以整个建筑设计过程就是设计师对于设想的问题进行提前分析,然后解决问题的过程。所以对于问题所采取的分析方法将会直接影响最后解决问题的设计结果。从场地分析、功能组织到建筑形体分析、结构分析,建筑师将会面对各种各样的问题,而如何分析这些问题,如何解决这些问题就成了决定设计最后结果的决定性因素。
2.“top-down”建筑设计分析方法以及其优势
一般来说,建筑师面对各种各样问题的时候,首先是查找当地的相关法律法规去缩小需要分析的问题的范围。然后通过资料的收集以及其他成功案例的分析,去形成解决问题的初始概念,然后深化概念,开始绘制解决方案的草图。所以建筑师一般的分析策略就像Robert McKim提出的“Express-Test-Cycle”一样:遇到问题(Define)—查找资料(Research)—对照分析(Ideation)—形成概念(Prototype)—深化概念(Choose)—实施概念(Implement)—分析新的问题(Learn)。 [3]这一分析问题的方法是解构性的,将问题分化成小问题,然后继续分化,直到问题被解决。 [8]而在这个分析过程中,建筑师是占主导地位的,面对各种资料以及参考案例,建筑师需要通过自己的经验去比对自己所遇到的现实问题与案例或者资料中的解决方案,通过全局性的眼光预估自己选择的解决方案能否顺利地解决问题,如果预估可行,建筑师就可以开始深化这一方案了。而由于预估并不一定准确,所以很有可能建筑师在深化方案的时候会面对新问题,面对这种情况,设计师只能选择重新退回到“形成概念”的步骤了。这一种分析策略具有两个特点:①解构性;②全局性。而这种以建筑师为主体通过个人经验以及设计感以整个建筑设计方案为出发点,线性地解决面对的一个一个问题的分析策略被称为“top-down”分析策略,也被我们称为“由上至下”分析策略。
当设计师采取“top-down”设计策略(见图1)进行设计分析的时候,对于面对的问题,一般情况下,设计师通过自己的知识与经验在分析之前就已经有了初步的认识,然后通过自己的认识进行问题分析。Bryan Lawson在《How Designers Think》一书中介绍了一个典型的案例:当科学家与建筑师同时去寻找一种方法使得各种颜色的砖能够尽可能多的进行组合的时候,建筑师倾向于先去找到自己认为大致能够达到自己目的的砖,然后再去尝试下一块,如果第二块满足要求,就会再去寻找下一块。而科学家倾向于通过已知的条件去推导出组合的规律,通过推导的规律去得到所有的砖块组合,然后再按照要求去选择需要的砖块组合。 [2]
图1 设计师通过“top-down”分析策略进行问题分解的流程图
而“top-down”设计思路是有其优势的:首先建筑师能够在初期就确定大致的设计方向。由于“top-down”设计思路是一种由大到小、由宏观到微观的解构方法,所以在分析设计初期,设计师一般都会对于整个设计有一个宏观概念,而设计师可以将这个宏观概念作为整个团队进行深化设计的指南针,指导各个部门进行方案深化。所以这样线性的深化方式较为容易被设计师掌控。 [6]
可以说“top-down”设计思路是非常适合设计师进行具体项目推敲的。而且当问题单一且不复杂的时候,这一设计思路的优势就很明显了。但是随着人们对于建筑的要求不断提高,建筑师在设计各种建筑项目的时候,需要考虑比以往建筑师更多的问题。而这些问题,有许多是互相关联的、相互影响的。当这些问题相互影响的时候,建筑师就很难采用“top-down”分析方法去分析问题了。
3.在“数字时代”下,数字技术给予建筑师的另一套设计分析方法
面对复杂的问题,建筑师开始求助于计算机的帮助。可以说建筑师与计算机并不陌生,但是建筑师并未将计算机引入设计阶段,而是利用其精确性,去进行设计图纸的绘制。当建筑师开始将计算机引入设计流程当中的时候,由于“bottom-up”分析方法的原理与计算机编程原理十分类似,建筑师可以通过“bottom-up”分析方法搭建一个平台将计算机引入设计流程中,而随着grasshopper, python以及processing等易于理解的编程平台出现,越来越多的建筑师开始通过计算机进行问题分析了。
“bottom-up”分析方法与“top-down”方法最大的不同就是:“bottom-up”设计师不是在解决某一个特殊问题,而是在构建关于这个问题的一个系统。 [8]设计师分析问题、解决问题的流程也与“top-down”设计师有所不同,对于“bottom-up”设计流程来说,由于解决问题这一步骤是交与计算机来完成的,所以它对于设计师来说并不是整个过程的重点,而重点是设计师如何列举出关于问题尽可能多的可能,并且对于这些可能的情况给予计算机相对应的解决方案。
所以“bottom-up”分析方式(见图2)的流程是:遇到单个问题(define)—探究单个问题所代表的问题(system direction)—分析这类问题的各种情况、各个方面(decompose problem)-设计对应各种情况的处理方法(building subsystem)-建立“bottom-up”分析系统(compose system)-将单个问题的初始值代入系统进行分析(input variables)-验证系统准确性并对系统进行修改(test)。总的来说,“bottom-up”分析策略是一个构建的过程:设计师首先通过面对的问题去定义系统方向,然后开始进行系统建构,在进行系统建构的时候,设计师会先从细节或小的问题开始进行设计。通过设计,设计师将会得到许多小的子系统,然后将各个子系统进行归类形成上一级子系统,然后继续嵌套直到系统整个搭建完毕。
图2 设计师通过“bottom-up”分析策略进行系统构建的流程图
4.“top-down”和“bottom-up”两种分析模式的不同点
由此可见,“top-down”设计方法更加直接切题,但是“bottom-up”设计方法考虑问题更加全面。而由于“top-down”设计方法是通过设计师大脑进行问题分析的,所以当设计师经验丰富的时候,这一方法可以更快地进行方案推进。另一方面,“bottom-up”设计方法是通过计算机语言进行情景分类、逻辑推导的,所以当设计师面对较为复杂的情况时,这一方法可以更加全面更加理性地为设计师提供设计概念(见图3)。
图3 “top-down”设计策略与“bottom-up”设计策略在过程上的主要区别
可以说,两种方法都具有其特点,在计算机技术出现之前,“top-down”设计方法的确能够使得设计师更加有效率地分析问题、解决问题。而随着建筑技术的发展以及各个部门的分工协作更加明确化,设计师已经很难直接通过自己去全盘掌握整个设计过程了。而由于建筑设计各个方面都已经开始与数字化技术相结合,所以“bottom-up”设计方法可以使得建筑师更加直接地与其他部门相对接。由于“bottom-up”设计方法是通过系统构建来实现的,所以可调节性很强,设计师可以将已经被人熟知或者已经被人验证过的分析公式或者算法以子系统的身份引入分析系统中。也就是说“bottom-up”分析方法给予设计师不断扩充自己设计系统的可能性。
另一方面,由于”top-down“设计流程中分析问题的过程多数是通过设计师的大脑或者草图完成的,所以分析的精确性就会大打折扣。设计师在草图阶段分析问题的时候,通常会将问题简化,便于理解和思考。而问题的简化就会带来分析过程的不精确。比如,在“top-down”设计师进行通风设计的时候,就会参考地区主导风向进行设计。但是地区主导风向并不能代表这一地区的每个位置,当设计场地的“微环境”比较复杂的时候,主导风向可能并不与事实相同,那么以主导风向为基础的设计分析就是不准确的。当然,“top-down”设计师也会运用流体力学软件去分析设计,但是这一过程多是发生在验证环节。即设计师先通过主导风向去简化问题进行分析设计,然后将设计导入到分析软件中进行求证。但是这一过程与设计过程不存在互动关系,即分析过程不影响设计。这样分析过程就不能促进设计师深化设计了。而“bottom-up”设计师可以将自己设计的系统与各种流体力学分析软件进行联立,将分析过程以子系统的身份纳入设计系统中。设计师可以使处理设计的子系统与管理分析过程的子系统进行互动,通过计算机快速重复运算的特点,反复进行“分析—设计—分析”的过程,使得计算机能够通过反复分析深化设计。
5.具体案例:建筑师通过“bottom-up”分析策略进行场地内行人交通流线分析
这一设计方案发生在荷兰鹿特丹市,设计场地中的立交桥是整个鹿特丹最大的立交桥,并以此闻名。但是这一闻名的立交桥却成为周围社区的一大问题。立交桥将它周围本该连成整体的社区一分为四(见图4),使得社区基础设施无法被社区居民正常利用,而社区居民的正常联系也被立交桥所切断了。居民需要通过较远的人行横道到达目的地,而这样的过程通常都需要花费10~15min。由于立交桥下有着较大空间没有被利用,设计师需要通过建立一套属于行人的交通系统,将行人引入立交桥下空间中,然后依照社区需要在已经设计好的行人系统周围设计基础设施空间(见图5)。设计师希望通过设计将人引入通常不被使用的立交桥下空间中,然后以人行系统为范围设计建筑。
图4 设计方案所在场地的鸟瞰图
图5 设计方案涉及的立交桥下空间
设计师发现这个设计的最大问题就是环境极其复杂:首先立交桥共有三层,竖向空间很复杂。其次,由于四块社区出入口各有不同,有的离公交车站近,有的离附近的产业园近,所以设计的时候不能只是考虑当地居民的使用,也需要兼顾其他人群。设计师通过数据归纳发现,区域内老人与儿童各占20%的比例,而适合老人和儿童的坡道和楼梯是与适合成年人的坡道楼梯有所区别的,设计师希望分别对于这些不同人群进行设计。可以说就人行立交桥系统而言,不仅环境复杂,而且使用者类别多,需要考虑的问题很多。
而这种复杂环境问题通常会让设计师无从下手,如果设计师选择“top-down”分析方法进行环境分析的话,设计师通常会从平面开始入手,通过社区与周边环境的出入口为基点进行行人立交桥的设计。设计师通常都会通过将各个出入口作为起点互相连接直线,以直线作为行人道路的参考线。然后设计师会去社区观察,通过总结设计师会将直线进行修改,使得行人道路在平面上更加适合行人移动。然后在立面上,设计师通过确定行人道路的高度以及坡度大小来移动参考直线上的点使得道路参考直线成为空间折线。最后设计师会通过统计,确定每一个社区出入口平常出入的人数去设计每一段空间折线所代表的行人道路的宽度。这样设计师通过:平面设计—社区观察总结—平面修改—空间高度规则确定—设计空间折线—社区观察—确定行人道路宽度。可以说一位设计经验丰富的设计师通过“top-down”分析策略是能够解决这个问题的,但是“top-down”分析方法需要设计师通过大量实践积累总结经验才能进行如此复杂的场地分析。
而“bottom-up”设计师的分析策略与“top-down”设计师的策略会有很大的不同。首先,“bottom-up”设计师不需要直接面对问题,在这个行人交通系统里,如何安排从不同出入口出来的不同人群进入设计场地将成为设计师面临的最大问题。而“bottom-up”设计师不需要自己去分析这个问题,也不需要自己去设计解决方案,而是通过架构分析问题的系统以及解决问题的系统去指导计算机分析问题、提出设计方案。
“bottom-up”设计师首先需要考虑模拟行人在场地内移动需要哪几个子系统(见图6)来完成。可以说模拟群体在立交桥之间的空间移动是很难仅仅依靠一个子系统完成的,设计师首先建立行人移动逻辑,然后通过“flocking system”(见图7) [7]这一算法来规定个体间的关系,使得每个个体在移动的时候不会发生碰撞,而且使得每个个体发现各自移动趋势类似时,可以形成群体进行移动,从而模拟出大量行人在同一区域内移动的各种现象。然后通过个体与立交桥的位置关系,以及各个个体的移动方向以及速度去确定如何跨越立交桥。最后,通过规定每种人群的目的地来控制个体移动的最终方向以及调整每个个体在各个时刻的方向,使得个体最终能够到达目的地附近。于是,设计师通过移动逻辑、群体逻辑、跨越立交桥逻辑以及目的地逻辑这4个逻辑建立一套模拟行人移动的系统(见图8)。
图6 设计师通过各种子系统的嵌套建立的模拟系统
图7 “flocking system”的运行逻辑以及在各种参数下的“flocking system”
图8 设计师基于行人与立交桥的不同位置进行设计,使得行人能够顺利地跨越立交桥
在这个设计里,设计师没有具体设计交通流线,而是设计了一本“行为规范”,计算机通过“多代理模拟”方法 [5]使得每一个个体都按照这个“行为规范”进行移动(见图9,图10),这个规范里面定义了所有个体可能面对的情况,个体在每次移动前都会检查自己的情况,然后按照规范进行相应的移动。
图9 计算机模拟行人在立交桥下空间内进行移动
图10 计算机模拟行人在立交桥下空间内进行移动
当设计师构建完设计系统以后,就需要给予系统各种初始设定,比如有多少个体进行移动,多少比例的个体是老人儿童,各个人群行走的速度以及上升下降的角度。通过这些初始设定的输入,系统就可以开始进行行人行为模拟了。最后计算机通过模拟反馈给设计师一个完整的行人交通网设计(见图11)。
图11 计算机通过设计师构建的系统以及设计师设定的初始值进行多代理模拟并反馈给设计师设计结果(http://a3panda.altervista.org/project.html)
6.具体案例:建筑师通过“bottom-up”分析策略进行建筑形体分析及优化设计
在这次设计中,设计师希望通过更改建筑的整体形态去优化整个设计,使得建筑能够在冬季和夏季通过屋顶得到适量的阳光。也就是说设计师希望:夏季,建筑屋顶能够获得尽可能少的阳光照射,而在冬季,建筑屋顶能够获得尽可能多的阳光照射。
设计师面对的困境是:如何通过一套设计流程达到两个不同的采光要求。如果选择了“top-down”分析策略的话,由于设计师很难通过修改平面来考虑两种截然不同的环境情况,所以,一般来讲设计师会选择较为明显的问题首先进行分析设计,比如:如果设计场地是在中国重庆,那么夏季节能将是设计遇到的最大困难,这时候设计师会首先考虑这个问题,通过设计平面将建筑造型进行调整,使得建筑不论朝向或者造型都能适合夏季需要。当建筑能够满足夏季需求以后,设计师会进一步深化设计,通过修改前面的设计来使得建筑能够适合冬季需要。设计流程是:面对多个同等问题—分析首要问题—解决首要问题—解决次要问题。通过观察我们可以发现,这样的设计流程有着明显的缺点,由于每次进行方案深化都是单向的,所以当设计师修改方案以解决一方面问题的时候,有可能不能很好地解决另一方面的问题了。
而当设计师选择“bottom-up”策略的时候,设计师就不再是解决问题的人了,而是指导计算机进行分析问题、解决问题的决策者了。设计师通过两个子系统:①building rotating system(建筑朝向旋转系统); ②building roof rotating system(屋顶旋转系统)去控制建筑朝向以及建筑屋顶方向。建筑师将自己的控制系统与模拟系统进行联立,利用模拟系统去同时模拟冬季和夏季的建筑日照强度。
这时候,“bottom-up”策略的优势就很好地体现出来了,首先,系统可以很方便地与诸如ladybug或者geco等环境模拟软件联立,这些环境模拟软件会将光照模拟的结果反馈回来。 [1]然后由于“bottom-up”设计是通过算法和逻辑去控制设计过程的,所以当输入值不同的时候,计算机可以快速反馈出不同的建筑造型和相应的光照强度(见图12~图16)。
图12 设计方案与周围建筑环境的关系
图13 设计师通过两个周期分别进行日照分析
图14 通过遗传算法同时对两组模型优化
图15 通过优化使得设计同时达到两组设计要求
图16 设计师通过“bottom-up”分析策略进行房屋光照分析并优化的流程图
多变性、不确定性正是“bottom-up”分析设计系统的特点。给予不同初始值给系统,系统反馈不同设计方案或者给予相同初始值给系统最终得到不同方案,这两个情况对于设计师而言是把双刃剑。好处是,设计师可以通过系统得到各种可能的设计方案,设计师也可以通过改变初始值去得到不同情况的设计方案。而坏处也是同样明显,由于“bottom-up”设计方法都是通过各个子系统以规则的方式进行模拟的,所以所得到的结果也都是能够满足系统要求的。而面对这些满足系统要求的结果,设计师是很难通过纵向比较进行选择的。这时候,设计师需要引入另一套过滤系统(filter system)通过设定评价标准让计算机筛选掉不满足标准的结果。这种筛选机制适用于系统输入值不能改变的情况。由于系统初始值无法改变,所以设计师无法让计算机通过改变初始值来优化结果而只能等待计算机反馈足够数量的不同方案,通过引入另一个概念去选择。另一方面,如果系统初始值可以调整,那么设计师是可以引入优化系统,让计算机通过genetic algorithm(遗传算法)进行设计优化的。 [4]
所以在设计的最后阶段,设计师选用了genetic algorithm进行优化设计。计算机大量的尝试不同的输入值,遗传算法通过比对结果去缩小搜索范围,直到输入值范围足够小,计算机能够反馈出最佳输入值给设计师。
7.总结:为什么设计师需要两种设计策略相互支持
通过前面的案例,“bottom-up”分析策略的优点已经很明显了:首先,设计师可以通过不同子系统的架构来将复杂问题进行分割,使得每个子系统都能简化便于设计师进行系统设计。其次,设计师可以通过对于不同情况的分析,给予计算机在分析中遇到不同情况应该采取的不同的应对策略或原则,而这些策略原则就可以成为计算机模拟每一个个体的“行为规范”,通过这些行为规范,设计师可以进行较为复杂的模拟,从而实现设计思路上的突破。最后,设计师可以将优化系统或者筛选系统与设计系统进行连接,这样依靠计算机大量重复运算进行设计优化。但是我们可以发现“bottom-up”分析策略有着明显的不足。
首先,由于是计算机进行评价筛选,所以评价标准一般都是数值,而数值是不能表达情感、不能表达美感的。所以这一类的筛选或优化机制是有其巨大缺陷的,对于建筑设计而言,建筑美感、建筑文化是必要元素,是建筑设计的灵魂所在。而筛选机制并不能保证所选的方案具有美感,我们无法告诉计算机如何让系统反馈的方案更美、更能打动人。而这个也是“bottom-up”系统分析设计策略的一个软肋:“bottom-up”通过数字、公式、算法和逻辑建构设计系统,而设计系统中没有文化、情感、材料质感和美学的位置,系统只能分析问题、解决问题,供设计师设计参考。另一方面,“bottom-up”设计难以涉及的方面正是“top-down”设计所擅长的领域。一个好的建筑师通过长期的经验积累,可以很好地掌握建筑美感。而通过对于当地文化的学习,建筑师可以将自己对于文化的理解融入建筑当中。建筑师可以通过自己的理解将计算机无法理解的文化含义、无法被量化的感性要求以及无法被逻辑推导出来的情感诉求转化成可以被大众理解的建筑语言。
更重要的是当设计师输入系统一组初始值时,有可能系统会反馈给设计师几个或者一组结果。而这些结果都是满足系统要求的,当设计师无法建立有效的筛选机制的时候,就需要通过自己对于这些结果的感性认识进行选择。换句话说,建筑师通过“bottom-up”分析策略进行设计问题分析,计算机通过分析反馈给设计师一系列解决方案,然后设计师通过“top-down”设计策略进行选择。
所以说“bottom-up”与“top-down”两套策略并不是像字面上看到的一样是一对相反的设计方法,而更像是设计师的两条腿。我们不能否认,设计师仅仅通过一套设计方法是可以很好地完成大部分的设计要求的。但是当设计师面对一个未知的情况或者自己无法通过某一套设计理论解决问题的时候,掌握两套设计方法的优势就能够很好地体现了,建筑师可以换一套设计理论去探究未知的情况或者解决问题。而更好的情况就是,建筑师能够自由地在两种设计方法中切换,而两种设计方法可以很好地互相支持,共同推进整个设计发展。
参考文献
[1] CROSS N. Designerly Ways of Knowing[M/OL]. 2006. http://doi.org/10.1007/1-84628-301-9.
[2] LAWSON B. How designers think: the design process demystified[M/OL]. LONDON: ARCHITECTURAL PRESS (Vol. 3rd revise), 2006. http://doi.org/10.1007/s11060-008-9735-x.
[3] LEE S A. Experiences in visual thinking[M/OL]. Design Studies, 1982. http://doi.org/10.1016/0142694X(82)90080-1.
[4] MELANIE M. An Introduction to Genetic Algorithms[J/OL]. Computers Mathematics with Applications, 1996(32):133. http://doi.org/10.1016/S0898-1221(96)90227-8.
[5] BALAJI P G, SRINIVASAN D. An introduction to multi-agent systems[J/OL]. Studies in Computational Intelligence, 2010, 310: 1-27. http://doi.org/10.1007/978-3-642-14435-6_1.
[6] CRESPI V, GALSTYAN A, LERMAN K.Top-down vs bottom-up methodologies in multi-agent system design[J/OL]. Autonomous Robots, 2008, 24(3): 303-313. http://doi.org/10.1007/s10514-007-9080-5.
[7] OLFATI S R. Flocking for multi-agent dynamic systems: Algorithms and theory[J/OL]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2006, 51(3): 401-420. http://doi.org/10.1109/TAC.2005.864190.
[8] RITCHEY T. Analysis and Synthesis On Scientific Method - Based on a Study by Bernhard Riemann[J/OL]. Systems Research, 1991, 4: 21-41. http://doi.org/10.1002/sres.3850080402.
[9] http://www.grasshopper3d.com/group/ladybug.
[10] http://www.grasshopper3d.com/profiles/blogs/evolutionary-principles.