Принципы самоорганизации в архитектуре

Принципы самоорганизации в архитектуре

 Моделирование самоорганизующихся систем – многообещающий инструмент, который может использоваться в проектировании, как метод морфогенеза. Целью является применение данного аппарата, как генеративного инструмента проектирования, который может создавать сложные и адаптивные архитектурные формы.

Самоорганизация может происходить в диссипативной (Г. Хаккен, И. Пригожин), консервативной (Жан-Мари Лен), континуальной (А. П. Руденко) системах. Нас будет интересовать диссипативная самоорганизация.

Диссипативная система - открытая система, которая оперирует вдали от термодинамического равновесия. Иными словами, это устойчивое состояние, возникающее в неравновесной среде при условии диссипации (рассеивания) энергии, которая поступает извне. Обычно в качестве примера диссипативной структуры приводят образование конвективных потоков жидкости – ячейки Бернара. Другой пример - химическая реакцию Белоусова-Жаботинского.

 

Свойства системы, способной к диссипативной самоорганизации

 1. Самоорганизация - процесс эволюции от беспорядка к порядку. При этом энтропия системы, в которой происходит самоорганизация,  убывает. Однако это не противоречит второму закону термодинамики, так как подобные системы являются открытыми, т.е. обмениваются с окружающими их системами веществом и энергией. Таким образом, можно сформулировать общее правило: процессы самоорганизации происходят в открытых системах.

2. Самоорганизация происходит в системах, состояние которых в данный момент находится вдали от состояния статистического равновесия. Нарушение статистического равновесия вызывается внешним воздействием.  Состояние системы, далекой от равновесия, является неустойчивым в отличие от состояния вблизи равновесия, и именно в силу этой неустойчивости и возникают процессы, приводящие к возникновению структур.

3. Самоорганизация возможна лишь в системах с большим числом частиц, составляющих систему. Дело в том, что только в системах с большим числом частиц возможно возникновение флуктуаций - макроскопических неоднородностей. Роль флуктуаций в процессах самоорганизации оказывается весьма важной.

4. Эволюция систем, способных к самоорганизации, описывается нелинейными уравнениями. В системах, эволюция которых описывается линейными уравнениями, малые изменения начального состояния приводят к малым изменениям конечного состояния через ограниченный промежуток времени, а для систем, описываемых нелинейными уравнениями, такое свойство не имеет места.

5. Самоорганизация всегда связана с самопроизвольным понижением симметрии. Красивая симметричная снежинка имеет, тем не менее, более низкую симметрию, чем бесструктурный водяной пар.

 

Интеллект стаи

 Интеллект стаи (Swarm intelligence) – поведение децентрализованной, самоорганизующейся системы живой или искусственной. Такие системы состоят из популяции агентов, которые могут локально взаимодействовать друг с другом и с окружением. Агенты следуют очень простым правилам, и хотя не существует централизованной системы контроля, диктующей как себя должен вести индивидуальный агент, возникает система «интеллектуального» глобального поведения. В природе существует множество примеров такого поведения: колония муравьев, стая птиц, косяк рыб.

Интеллект стаи используется для решения задач оптимизации, трассировки маршрутов, динамики перемещения людей. В частности используются алгоритмы: Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization.

Ниже будут рассмотрены 3 эксперимента, в которых, в качестве инструмента моделирования, используются генеративные возможности интеллекта стаи. Experiment_01 – моделирование поселение в южном районе на сильном рельефе. Используется принцип ковровой застройки. Дома имеют открытые дворики-атриумы. Experiment_02 – формообразование полифункционального небоскреба. Experiment_03 – метаболистический город.

 

Experiment_01

 В данном эксперименте ставится задача моделирования структуры поселения с учетом рельефа местности, а также сохранения определенного расстояния между объектами. Данный эксперимент это лишь простейший пример использования эмерджентных свойств стаи в проектировании.

Для реализации используется программа RealFlow, которая позволяет моделировать поведение системы частиц. Это программное обеспечение используется для симуляции динамики жидкости. В эксперименте частицы взаимодействуют друг с другом, внешними силами, а так же с поверхностью рельефа. На поверхность проецируется система частиц. Так как поверхность рельефа имеет разную кривизну, то есть различные углы наклона, то частицы сползают по ним с разной скоростью. Через определенное время система придет к состоянию равновесия. В результате на крутых участках осаждается минимальное количество частиц,  а на пологих – максимальное. При этом сохраняются определенные  расстояния между частицами. Таким образом выявляются наиболее удобные площадки под объекты.

 

Полученная структура была сконструирована по принципу снизу вверх (bottom-up). Данный принцип предполагает, что изначально существуют элементы с определенными локальными правилами сборки. Далее эти элементы присоединяются друг к другу, образуя подсистему. Затем более крупную подсистему. И так пока не сформируют последний уровень организации. При этом отдельный элемент ничего не знает о глобальной структуре системы.

Частицы обладают следующими свойствами: внешнее давление, внутреннее давление, поверхностное натяжение, вязкость, скорость и др. Поверхность рельефа имеет определенное трение. При различных значениях трения частицы скатываются со склона с разной  скоростью. На частицы действует сила притяжения перпендикулярно поверхности рельефа.

Меняя соответствующие параметры можно контролировать количество домов находящихся на склонах и на равнинах.


Experiment_02

 Каждой функциональной зоне небоскреба соответствует свой набор частиц с индивидуальными характеристиками. Изменяя их можно контролировать процесс морфогенеза. Например, назначая параметр высокой массы для группы частиц, образующих ядро жесткости, позволяет им сохранять положение при соударении с другими группами частиц. Таким образом, ядро жесткости сохраняет свое положение на всех сечениях плана. Используя, различное количество частиц в разных группах, пользователь способен контролировать функциональную программу объекта. Объем помещений напрямую зависит от количества частиц. При помощи внешних воздействий, таких как аттракторы, репеллеры, гравитация и другие силы, возможно изменять форму объекта.

 

 

 Experiment_03

 Местоположение каждой высотки – эмиттер частиц. Выращивание модели начинается сверху вниз. Сначала частицы движутся перпендикулярно плоскости земли. Затем, сталкиваясь с ней, они меняют направление и расползаются радиально от центра башни. В результате взаимодействий частицы образуют сложную структуру города.

 


Заключение

 В результате этих экспериментов был достигнут уровень сложности, которого тяжело добиться при стандартном подходе. Эксперименты показывают потенциальные возможности использования свойств интеллекта стаи как генеративного инструмента проектирования.

  

Источники

 Структурные закономерности архитектурного формообразования / Шубенков М. В.: Учебное пособие. – М.: «Архитектура-С», 2006. – 320с.

  1. Познание сложного. Введение. 2003 / Г.Николис, И.Пригожин
  2. Синергетика. 1976 / Г. Хакен
  3. Проект вселенной. Новые открытия творческой способности природы к самоорганизации / Пол Девис. – М., 2009. – 254с.
  4. Ресурс http://en.wikipedia.org/
  5. Architectural Design, June 2004, Emergence in Architecture
  6. Architectural Design, June 2004, Types, Style and Phylogenesis
  7. Architectural Design, March/April 2006, Self-Organisation and Material Constructions/ Michael Weinstock
  8. Architectural Design, March/April 2006, Techniques and technologies in morphogenetic design / Advanced simulation in design p. 54-59
  9. Architectural Design, July/August 2006, How do Simple Programs Behave? / Stephen Wolfram
  10. Algorithms in Architecture / Michael Hansmeyer  http://www.mh-portfolio.com/


Текст, 3D моделирование - Денис Соколов

Архитектурная мастерская "Канон"

1005 просмотров