Детальная информация

Целью данной работы является реализация метода автоматизированного поиска проектных объемно-планировочных решений для микробиологического лабораторного блока на основе технологий генеративного дизайна с соответствием найденных решений требованиям архитектурного проектирования. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ существующих методик автоматизации поиска проектных решений на основе опубликованных российских и зарубежных научных работ в части проектирования лабораторного блока; 2. Разработка метода автоматизированного поиска проектных объемно-планировочных решений для микробиологической лаборатории с использованием инструментов параметрического проектирования; 3. Реализация разработанной методики на примере спроектированного микробиологического лабораторного блока. Выделено 7 методов генеративного проектирования, которые применяются к генерации планировочных решений. Однако наиболее предпочтительным методом из представленных является использование нейросетей. Несмотря на сложность обучения, этот метод генерирует множество наиболее точных вариантов, а также позволяет создать фильтр для выбора наиболее оптимального, чтобы проектировщику не пришлось изучать все варианты для поиска предпочтительного. Однако он требует больших программных мощностей, а также длительного обучения работников проекта. Для проектирования микробиологического лабораторного блока методы генеративного проектирования не применялись. Изучено применение теории графов для проектирования микробиологического лабораторного блока, а также разработана методика из 4 последовательных пунктов на основе проведенного исследования. Проверка методики была осуществлена на проектировании микробиологического лабораторного блока, состоящего из 27 помещений общей площадью 226 м2, на основе данных нормативной документации для «чистой» и «заразной» зон. Также определена разница в стоимости традиционного проектирования и генеративного. Выделены достоинства и недостатки последнего.

The purpose of this work is to implement a method of automated search for design spatial planning solutions for a microbiological laboratory unit based on generative design technologies with the compliance of the solutions found with the requirements of architectural design. Tasks that were solved during the research: 1. Analysis of existing methods for automating the search for design solutions based on published Russian and foreign scientific papers regarding the design of a laboratory unit; 2. Development of an automated search method for design spatial planning solutions for a microbiological laboratory using parametric design tools; 3. Implementation of the developed methodology using the example of a designed microbiological laboratory unit. There are 7 methods of generative design that are applied to the generation of planning solutions. However, the most preferred method presented is the use of neural networks. Despite the complexity of learning, this method generates many of the most accurate options, and also allows you to create a filter to select the most optimal one, so that the designer does not have to explore all the options to find the preferred one. However, it requires large software capacities, as well as long-term training of project employees. Generative design methods were not used to design the microbiological laboratory unit. The application of graph theory to the design of a microbiological laboratory unit has been studied, and a 4-step methodology has been developed based on the conducted research. The verification of the methodology was carried out on the design of a microbiological laboratory unit consisting of 27 rooms with a total area of 226 m2, based on the data of regulatory documentation for "clean" and "contagious" zones. The difference in the cost of traditional and generative design has also been determined. The advantages and disadvantages of the latter are highlighted.