Bake in spectrum color

Be careful, as soon as you connect and send geometries to the port, it bakes. It may bake every single component execution. spectrum_baking.gh

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skty_model

昨日の分をこちらに置きました。 Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160625/skty_160625-3.3dm Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160625/test_saeki_20160625_3.gh エッジの内外判定は、なかなかスマートにいっていないのですが、エッジのcurveを20分割してその21分割点がすべて敷地に入っているか否かで判定しています。 周長の評価は必要に応じて追加してください。152,152行目あたりのコメントを参考に。主なTODOは 飛び出す元のカーブの分割を手動で整理する タワーの候補位置・向きのリストを手動で整理する genepoolのgene数、飛び出しの範囲などを調整する またgalapagosで過去優良世代がブラウズできない問題ですが、このポストのfeatured imageのように評価変位の範囲グラフをマウスで選択すれば表示できるようでした。

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graph_1_2.py, graph_class_1_2.py updated

Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/scripts/modules/graph_1_2.py Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/scripts/modules/graph_class_1_2.py now you can generate the network through function “initFromCrv”,, 0.3msec with 800 edges, Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160623/graph_load_test.zip  

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studio_utility_2_0.py update

updated module python file (2 files are same version): Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/studio_utility_2_0.py Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/scripts/studio_utility_2_0.py sample file set in dropbox: Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/20160622_test.gh Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/20160622_test.3dm This is how to give the different cell width interval. You need to prepare list of width numeral float list, means list of list.

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DelaunayBetweenPolygon

Delaunayグラフを障害物(建物ボリューム?)間に障害物のエッジを利用して、張る、、というアイディアですが、細かなrandomドロネー網ではないので、上左図中シアン色の線のようなエッジが張られない、という点が気になります。むしろ、全グラフでもいいかと思いました。 dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/DelaunayBetweenPolygon2.gh dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/DelaunayBetweenPolygon2.3dm に置きました。 佐伯さんの “saeki_Residence Baffalo,1958,Montrouge,466.3dm” はどのように見ればよいのか、ちょっと掴めなかったです。

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敷地内トラック

前ポストからなんとなく磯部さん用のtipですが、敷地内の周回トラックの中心線を探す、という問題で 敷地内の建設saftyエリアをランダム点群、もしくはグリッド点群で離散化する 指定した数の点を点群からランダムに選ぶ 選んだ点でトラックを生成する そのトラックを評価 という流れを考えていましたが、3. が一意に決まらない(どの順番で辿るか、という組み合わせが爆発する上に、辿る順番の問題は辿った距離総長を短くする、という評価で考えられることが多く、今回の問題設定と相性が悪い)ので、問題に対する解が得られにくいと思いました。そこで、3. の改良として このポストのfeatured imageのように、 敷地内の建設saftyエリアをランダム点群、もしくはグリッド点群で離散化する 指定した数の点を点群からランダムに選ぶ あらかじめsaftyエリアの各コーナーに点を打っておく その点を使って敷地バウンダリーから作られるプレーンなトラックを作る 選んだ点、各点がプレーンなトラックに最寄の位置にプレーンなトラックのコントロールポイントとして挿入しトラックを曲げる そのトラックを評価 としたほうが、目的に近づけるのではないかと思いました。 dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/tip_isobe20160616.gh dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/tip_isobe20160616.3dm をおいておきます。とりあえず簡素にできたトラックの長さの最大化でfitness、になっていますが、部屋数とトラック総長を短く、などの評価で実際的なアプライを試してみてください。 トラックのカーヴの自己交差をどのよに排除するか、は悩ましいようにも思いますが、セルを生成させて部屋の広さに条件付けした部屋数で評価すると、交差したカーヴは自動的に評価が低くなるのではないかと想像しています。 トラックの中心線をどのようにレイアウトするか、という問題はかなりこの計画の根幹だと思います。この中心線の良し悪しによって、上部構造や部屋数、周遊性、ネットワークコンパクトネスなどすべてを左右するので、かなり徹底的に「中心線探し」をやるべきだと思います。  

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順列、循環配列

前ポストの「点群をたどる順番」について、「全部の点を通る、全通りのたどり順」を考える場合、順列permutationを考える必要があります。pythonには順列や組合せcombinationを簡単に扱えるitertoolsというモジュールがあります。iron pythonでも同様です。これを使って「点群をたどる順番」について考えてみましょう。 [0, 1, 2, 3, 4] [0, 1, 2, 4, 3] [0, 1, 3, 2, 4] [0, 1, 3, 4, 2] [0, 1, 4, 2, 3] [0, 1, 4, 3, 2] [0, 2, 1, 3, 4] [0, 2, 1, 4, 3] [0, 2, 3, 1, 4] [0, 2, 3, 4, 1] [0, 2, 4,Read More »

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test_today20160614

Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/test_today.gh Dropbox/AdaptiveMorphology_studio/20160614/site_20160614.3dm アップデートしました。 find longest truck circuit で長いサーキットを探すfitnessに関してですが、スクリプトでは、19~32行目:指定した数の点をgene poolより点群を取り出して 点群の重心を求める 重心から反時計回りに並び替える その順番で結ぶ としていますが、点を結ぶ順番はこれ以外にもいろいろありますね。閉路問題とかそのあたりかもしれません。調べてみてください。

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cells belong to edge, cell belong to node, testing further2

edge_and_cells3D.zip This script would work for 3D edges, it works also with unclosed network. However, we have to use it separately to each floors. It means overlapping edges generate cells improperly. 3次元エッジ、閉じていないエッジでもセルが作れるように改良してあります。ただし、エッジが重なった部分は重なったエッジ同士でセルの領域を取り合ってしまうので、階ごとに分けて使う必要があります。全体のネットワークを評価するために、全フロアエッジ+シャフトエッジを扱うコンポーネントも作っています。 これだとまだハンドリングが悪いかもしれませんが、とりあえずスタディなどには使えるでしょう。居室配置の感覚などをこれでつかんでください。 コードの仕組みは次回スタジオで説明します。

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