評価の詳細順位、上位100 (hclab. StreetView)

hclab. StreetView アカデミック版 visualize パネルにおいて high rank スライダーを動かすと、上位1から順番に100位までを示します。スライダーを右いっぱいにすると、上位100位までの評価のノードがすべて表示されます。

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複数指定ノードからのminisum評価、複数指定ノードへのminimax評価(hclab. StreetView)

hclab. StreetView アカディミック版の追加機能です。すべて有向グラフを想定した関数です。 複数指定ノードからのminisum評価 evaluation experimental パネル “pick up origins to estimate Minisum” ボタンを押下。 Minisumを求めるノードをマウスで選択する。選択されたノードを出発点として、それらのノードから平均的に近い場所、近さ(minisum)が評価されます。 evaluation experimental パネル “Estimate Minisum from origins” ボタンを押下。この評価は比較的早く結果が出ます。その理由は、選択したノードから他のノードまでのネットワーク距離が算出できればよいのでDijkstra関数をコールするのが選択したノード数だけで十分である、ということが理由です。   複数指定ノードへのminimax評価 evaluation experimental パネル “pick up destinations to estimate Minimax” ボタンを押下。 Minimaxを求めるノードをマウスで選択する。選択されたノードを目的点として、すべてのノードから遠すぎない場所(最遠ノードまでのネットワーク距離がもっとも小さい)場所、一部の人に不便すぎない、もっともアクセスに不利な人を考慮した場所(minimax)が評価されます。 evaluation experimental パネル “Estimate Minimax to destinations” ボタンを押下。

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StreetView機能追加

StreetViewベータ版ですが、機能追加しました。複数指定ノードからのminisum評価、複数指定ノードへのminimax評価。マニュアルは追って書きます。 ↑.dllファイルが2つ足りず、起動できなかったようです。スミマセン。不足ファイルを追加したダウンロードパッケージに更新しました。  

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中間講評時間

2015年5月26日(火曜日) 藤井スタジオ(3名)   13時~13時15分 加藤スタジオ(10名)   13時17分~13時52分 伊藤スタジオ(5名+11名)学部 13時54分~14時14分 修士 14時16分~14時56分 前スタジオ (10名+5名)学部 14時58分~15時33分 修士 15時35分~15時55分 VCAスタジオ(13名)   15時57分~16時37分 隈・小渕スタジオ(10名+4名) 学部 16時39分~17時14分 修士 17時16分~17時35分 今井スタジオ(11名)   17時37分~18時17分  川添スタジオ(11名)   18時19分~18時59分

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150525_Pinup_for_InterimPresentation_Shibuya

市川さん   150524_forInterimPresentation   中間前に、発表する内容(暫定版)をまとめました。アップ致します。お忙しいとは思いますが、ご確認・コメントをいただければと思います。プログラムが決まっていなかった(つまり何を解くのかが決まっていなかった)ので、いったん、パターンスタディからはなれ、敷地調査、プログラム設定をし、なるべく今までのリサーチを活かす方向で建築を生成する方法を考えました。まだまだ荒いですが...   「物体がノードに与える影響」をテーマに調べてきたながれで、主題を樹と建築と設定します。敷地調査から、樹を幾何学を構成するメインストラクチャーとしたのは、ここにもっと自然を埋め込んでみてはどうだろうか(都市とのコントラストを高める)と思ったのが始まりです。なお、レファレンスは、石上純也さんのKAIT工房等です。   いったんの目標は、樹木の配置によって建築がジェネレートされることです。建築を建ててから庭を造るようなプロセスではなく、ランダムに配置された、高さ方向にバッファが変化する樹木郡の間に建築を縫うように挿入していくすることを考えています。プログラムは、回廊系の美術館と森のような空間としました。   1. 樹木をランダムに配置し、ボロノイ図を描く。ボロノイ領域の境界線を通りながら樹木から3m(曖昧)の距離を保ったバッファに沿って床を挿入していく。このときの条件:XXXX㎡のフットプリントを確保するMSTで、環状になること。もしくはXXXXm以上のMSTとする。(曖昧)   2. 外部空間の近接中心性及び、媒介中心性が敷地の中心にくるよう建築の断面操作をする。具体的には床を持ち上げて通れるようにする。(外部空間の場合、全体を移動するということはあまり考えられず、隅に偏るよりも中心の方が、すべての人が利用しやすいので。)   3. 外部空間の近接中心性及び、媒介中心性を求め、機能を入れていく。不都合が生じたら1に戻る。(数十個のパターンスタディは内部空間に仕切等を入れていくときにつかえそう。)   4. 1-3を繰り返し最適化。   課題: 変数が曖昧なのでまだ整理が必要。 穴が1つである必要はない。取りあえず今はシンプルにしているだけなので、将来的には穴が複数個あってもよい。 まだまだやることは多いですが、なにか出来そうな感じがするので、樹と建築の関係をテーマに設計していこうかと思っています。明日までに設計の流れがより明確になるように考えようとおもいます。   よろしくお願いいたします。   澁谷              

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今描くべきフローチャート

中間発表までに、”各自の想定する設計システム”のフローチャートを作ってください。今後やるべきことの作業フローチャートではないので注意を。実装の設計図や指針にもなります。 例えば、 敷地に 3×3 mの構内通路グリッドを敷く 2種類の住居ユニット(A:単身,B:ファミリー)を、xx の隣接条件でxx棟配置する 配置された住居ユニットで通路グリッドを整理、ネットワーク化 住居ユニットA を xx 個のクラスターに分ける(共用施設の必要数) 住居ユニットB を xx 個のクラスターに分ける(パブリック施設の数) 全住居ユニット を xx 個のクラスターに分ける(地下駐車場の入口の数) 住居ユニットAのクラスタごとに min-sum ポイントを求める 住居ユニットBのクラスタごとに min-sum ポイントを求める 全住居ユニットのクラスタごとに min-sum ポイントを求める 7.の最近の9.との距離、8.の最近の9.との距離が近く、7.の最近の8.との距離が遠くなるように評価 →2. に戻る このようにしてよりよい可能解を見つけます、、というようなものがいいのではないでしょうか。   小学校を設計対象に、という案がありましたが、小学校を想定するならばもうすこし広げた街路ネットワークを入力して、現行の小学校の圏域を示すとよいかと思います。最寄の小学校の圏域がどのようになっているか。おそらくあの辺りだと渋谷区立神宮小学校(表参道ヒルズの真裏)、港区立西南小学校、港区立青山小学校などがあります。神宮前小学校はかなり校庭が小さいので、それの移設というのもありかもしれません。でも敷地大きすぎますね。小中学校にしても、まだ大きいかも。

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0519_summary

遅くなりましたが、05/19のまとめです。 熊谷 ・巨大なシェアハウス ・配置のロジック→隣家との距離、異なるユニットを隣接させるなど ・パブリックユニットをどこに置くのかをユニット毎のminisumで検討 ・要素を多くして複雑にしなくても、ボリュームをランダムに配置して、単身ユニット、家族ユニット解くだけでも十分 ・minisumでプログラムを配置した後に、ボロノイ分布がうまく行ってるかの分析も可能 ・時間帯による違い ・家族ユニットにとってminisumとはなにか 一杉 ・私有・共有空間を別々に評価する ・やりたいことをスケッチなどわかりやすい形で ・居室・ギャラリーを別々に設定してminisumなど求める 内田 ・住居とギャラリーの住み分けを地形の操作でできないだろうか ・高いところは、プライバシーの確保された住居、したの窪地はギャラリーの流動空間 ・傾斜していると住民は不便 ・二階レベルのデッキの入れ方をMSTで作る ・そのデッキの形によって住居の外形が決定されるのか、あるいは住居ありきでそれをさけるようにデッキをつくるのか 渋谷 ・色々なグラフを書いてみる ・住棟の配置計画に応用できそう ・実験住宅、異なるグラフはそれぞれの住民ライフスタイルに対応する住居を提供する ・墓地 ・住宅スケールの距離と都市空間の距離における近接性などの意味は違う。 ・霊園という提案に対しては、プログラムが変化球だとそこで必要ない議論が生まれてしまい、コンセプトが薄らぐ場合がある。 ・敷地から建物を白抜きにして考えて行っても良いのではないか。→外部空間と内部を別にして考える。 責:内田

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複数の特定場所から複数の特定場所への媒介度(passcount)計算

出発場所、目的場所をそれぞれ複数指定して、各出発場所から各目的場所まで(マルチ)最短経路で移動した場合の、通過回数(passcount)を各ノードに対して加算します。 graph_module_betweenness1 このサンプルは、出発ポイント群、と目的ポイント群を分けて入力しています。各ポイントそれぞれ最寄のノードを距離計測の出発ノード・目的ノードにしています。計算が終わった後の結果ソート、今回のケースではノードのリストをpasscountおn多い順、つまり降順に行うほうが、直感に即しているでしょう。これも同様、pythonではラムダ式ソートが可能ですので、非常に簡潔です。降順では reverseというキーのフラグをTrueにします。 こうすると、g.nodes というノードのインスタンスの入ったリストを、Nodeクラスの passcountというプロパティメンバーに対して降順ソートが行われ、ソート済みのリストが passscountrank に返ってきます。

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