ASRI 2019 全球第一 UCL 作品集赏析

ASRI 2019 全球第一 UCL 作品集赏析

2019-04-09

本期为大家介绍ASRI学员郭同学的作品,作品申请到的offer有:UCL(AD)谢菲尔德大学,卡迪夫大学,诺丁汉大学


1

Non-local relationship
——The spatial transformation of social role relationship

Local tension and toughness interact through the nonlocal effect to form local rotation field, whose demonstrated local phenomenon and tension could be regarded as entry points to observe unit relations in a complete system. meanwhile, together with research on connectivity, continuity, topological deformation, experience and transmission, investigation on various dynamics such as local rotation flow and asymmetric stress plasticity construct a valid series discussion on space quality, speed, level, physical strength. grow from one local, make active contact with others and create continuous fields of various rotation fields, in which the elastic tension formed by local energy function in between is the essence of space.


2

地块

鄂州是钢铁工业建立的城市。 1958年鄂城钢铁有限公司的建设雇佣了大量工人,并在接下来的几十年里不断扩大。 随着时间的推移,曾经是这个城市最繁华的生活区已经逐渐消失。

我对该地块的初步调查侧重于该地区的工业空间结构。从1958年到现在,该地区的产业结构在四个时期内发生了明显的变化。从恢复这四个时期的历史模型可以看出,整个住宅区的形态变化是最大的。因此,我选择了整个地区最富有产业结构的地块来分析住宅空间结构的构成。


在1970年,包建筑的建筑物主要是平房,基本的生活需求基本上是纳入集体单位。

家庭的建立将减少一些成员公共阳台的到达频率。人行道和公共洁净室位于一个完整的起居空间,是每个家庭每天都会触摸的地方。

家庭空间结构

通过观察几个时期居住空间的变化,我发现家庭人口结构的变化是影响居住空间变化的首要因素。因此,通过在每个时期居住空间中主要家庭结构的成员分布,观察了家庭成员在居住空间中的角色比例。


3

社区结构


社会角色空间分布

不同的家庭角色是改善整个区域的基础。可以看出,随着家庭结构的改善,鄂钢厂所在地的工业也得到了改善。现阶段的行业是以家庭成员的需求为导向的。在这个过程中,不同的家庭角色在整个地区变成了各种社会角色。因此,我希望通过统计城市家庭成员社会角色的分布来总结整个地区的空间结构。


4

产业凝聚力关系

城市中的家庭成员的活动因距离不同而异。这种距离关系被视为城市工业凝聚力的象征。通过对距离与凝聚力关系的实验,可以重新定义该区域的城市空间。

不同行业和家庭之间的衔接关系

产业关联与家庭凝聚关系的关系

在观察距离与凝聚力之间的相关性时,我发现由产业联系与家庭之间的凝聚力以及单一产业与家庭之间的凝聚力所形成的空间网络将是非常不同的。



5

五个参考样本

我从新的城市居住关系的社区概念中选择了五种空间结构分析方案,然后在之前的分析中将新关系与现有关系叠加,希望找到适合该场地的新的城市空间关系。

样本集成

基于六种关系的叠加,根据每个端口的交叉点数量划分1-6种端口类型。它可以从整合的衔接关系中找到

在新的二维城市空间关系中,我选择了三个具有典型特征的区域,用于下一步的三维物理空间分析。


6

社会角色

社会角色空间模型

场地空间凝聚力

在现有的工业和城市结构的基础上,我把目标服务半径,道路节点数,力的方向和力的大小作为影响场地空间凝聚力的主要变量,并观察了 通过调整变量之间的关系,在网站上实现空间凝聚力。


7

可变比率实验

在影响场地空间凝聚力的几个变量中,变量值的不同组合将导致场地的空间内聚框架完全不同。因此,我首先将几个变量从小到大等比例组合,观察趋势,然后根据趋势对变量进行组合和匹配。

过滤数据

从模型中,我选择A2和C2作为样本进行进一步优化。 这两组数据所呈现的空间状态也明显不同,可以进行优化和比较。



8

三维空间实验

根据与站点关系一致的所选两组变量生成的物理空间内聚关系,我尝试根据内聚关系在未来的站点中的不同空间向量上找到可能的活动区域。

在四个选定的距离样本中,我发现由内聚网络之间的9米距离形成的空间关系是最合适的

模型优化


9

空间与行为

整理布局

立面


10

剖面

流线分析

效果图


ASRI 学员

ASRI 会员

郭同学

独立作品 - 建筑设计《Non-local relationship

软件:rhino,grasshopper,sketchup,AI,ps,id,cad

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