Treća faza istraživanja obuhvata modelovanje low poly struktura na složenijem modelu primenom dve metode: Quad Remesh i Mesh Machine. Broj poligona je redukovan postepeno dok nije određena donja granica prepoznatljivosti i ujedno granica ispod koje svakim sledećim smanjenjem „nestaje“ određeni segment figure.
Metoda 1–Quad Remesh
Grasshopper kodDobijeni rezultati
Proces modelovanja izvršen je uz pomoć Brep geometrije koja je preciznija od običnog Mesh-a pri čemu je krajnji rezultat detaljniji. Na slici iznad prikazani su dobijeni rezultati u zavisnosti od postavljenog broja poligona. Na njima se uočava gradijent boja zahvaljujući kom se može primetiti u kojim delovima figure je, prilikom remeshing-a, došlo do najvećih odstupanja (crvena boja), a u kojim do najmanjih (zelena boja).
Prednosti: Koristan je alat za dobijanje (posebno) „čistih“ kvad mreža iz komplikovanih NURBS ili triangulisanih površina. Kod skulpturalnih, zakrivljenih ili „mekih“ objekata pravi glatke i uredne mreže koje izgledaju mnogo čistije od klasičnih triangulacija. Ako model ima simetriju, Quad Remesh je prepoznaje i čuva što poboljšava topologiju.
Mane: Quad Remesh male detalje ili oštre ivice često „omekša“ ili zanemari. Teškoća u kontroli topologije – npr. kod složenih formi ako je ona striktna zarad daljeg modelovanja ili animacije, rezultat zna da bude nepouzdan. Osim toga, neravnomerna gustina mreže takođe može da pravi problem kada algoritam stvori oblasti sa zbijenim kvadovima i oblasti sa rastegnutim poligonima. U radu sa velikim i kompleksnim modelima Quad Remesh može biti spor i zahtevati mnogo memorije što uslovljava smanjenje gustine mreže pa samim tim i manju detaljnost.
Metoda 2 –Mesh Machine
Grasshopper kodDobijeni rezultati
Prilikom korišćenja ovog parametra korišćena je Mesh geometrija. Rezultati sa slike kao i kod metode 1 prikazuju razlike u strukturi modela u zavisnosti od broja poligona. Odstupanje od originalnog modela je takođe prikazano gradijentom.
Prednosti: Moguće je definisati ciljani edge length i Mesh Machine će sam redistribuirati mrežu tako da trouglovi budu ujednačene veličine. Mreža se može lokalno prilagođavati: gušća u kritičnim zonama (detalji, krivine), ređa na ravnim površinama. U poređenju sa Quad Remesh-om, Mesh Machine zna biti brži i efikasniji prilikom rada na kompleksnijim mrežama.
Mane: Radi isključivo sa triangulisanim mrežama. Ako se vrednost Length postavi neadekvatno (prevelika ili premala), mreža se može raspasti, zaglaviti ili praviti greške pri optimizaciji pa je često potrebno više vremena dok se ne utvrdi njena tačna potrebna vrednost. Ako je Length neka uniformna vrednost, algoritam gleda da ujednači dužinu ivica, a ne da očuva oblik pri čemu se gube detalji. Kod veoma kompleksnih formi može da napravi neravnomerne regione sa loše oblikovanim trouglovima. Tokom pokretanja procesa remeshing-a kod složenih modela napravljenih od Brep geometrije, može da dođe do crash-a zbog zahtevanja upotrebe više memorije nego prilikom modela od čistog Mesh-a.
Zaključak: Primenom oba pristupa može da se dobije zadovoljavajući efekat low poly modela, ali treba voditi računa u podešavanjima parametara za oba algoritma. Koji ćemo pristup upotrebiti zavisi od cilja koji želimo da postignemo. U ovom slučaju primenom metode 1 dobijen je kvalitetniji rezultat, iako je proces izrade zahtevao nešto više vremena. Druga metoda je možda superiornija u odnosu na prvu, ali je složenija i nije dala najprecizniji rezultat u ovom istraživanju.
Izvršena je anketa koja je imala za cilj utvrđivanje procenta ljudi koji prepoznaju datu figuru kada joj se broj poligona svede na željenih 750. Rezultati su sledeći:
Rezultati ankete
U slučaju korišćenog modela Džerija postoji određeni prag broja poligona ispod kog model gubi vizuelne karakteristike po kojima ga posmatrač razaznaje.
Analiza i komparacija rezultata Grasshopper/Python
Za istraživanje su odabrana dva poznata umjetnička djela – „Dama sa hermelinom“ Leonarda da Vinčija i autoportret Fride Kalo. Razlog za ovakav izbor leži u njihovim različitim koloritskim osobinama: u prvom slučaju dominira tamna pozadina sa ujednačenim tonovima i bez izraženih prelaza između nijansi, dok drugo djelo karakteriše bogatiji i raznovrsniji kolorit. Upravo zbog tog kontrasta u koloritu, ova dva djela uzeta su kao osnov za posmatranje i analizu.
Autoportret Fride Kalo:
Rezultati dobijeni u Python-u
Istraživanje je obuhvatilo tri nivoa iteracija – 3, 5 i 7. U Python-u se jasno uočava da povećanjem broja iteracija raste i stepen detaljnosti, jer se proces rekurzije ponavlja više puta. Paralelno, viši prag homogenosti (threshold) dovodi do većih i ujednačenijih kvadrata. Kod iteracije tri kvadrati su skoro iste veličine pri nižim granicama homogenosti, pa je lik teško prepoznati. Sa pet iteracija slika postaje osjetno razloženija, naročito pri nižim pragovima, dok se prepoznatljivost gubi za granicu homogenosti 30. Najveći broj iteracija – sedam, daje najdetaljniji prikaz – oblik ostaje čitljiv sve do praga 30, a tek tada dolazi do gubitka jasnoće, ali i ne prelaska u potpuno apstraktnu formu.
Rezultati dobijeni u Grasshopper-u
U Grasshopper-u je istraživanje sprovedeno takođe za tri nivoa iteracija – 3, 5 i 7. Kao i u Python-u, povećanjem broja iteracija raste stepen detaljnosti, dok viši prag homogenosti dovodi do spajanja u veće kvadrate i gubitka detalja. Kod tri iteracije rezultati su vrlo slični onima u Python-u: kvadrati su skoro iste veličine za niže pragove homogenosti, a lik se teško može prepoznati. Međutim, razlike postaju izraženije kod pet iteracija –u Grasshopperu se prepoznatljivost gubi već za granicu homogenosti 10 i lik prelazi u apstraktnu formu. Kod sedam iteracija ovaj efekat je još izraženiji: prepoznatljivost lika nestaje već na pragu od 10, a slika gubi osnovne detalje, iako nije potpuno apstraktan prikaz.
Prema dobijenim rezultatima može se zaključiti da je Python u ovom primjeru generisao postepeniji prelaz između nivoa detalja u zavisnosti od granice prepoznatljivosti, dok je Grasshopper davao grublje podjele.
„Dama sa hermelinom“, Leonardo da Vinči:
Rezultati dobijeni u Python-u
U oba alata istraživanje je sprovedeno za tri nivoa iteracija – 4, 6 i 8. Kod četiri iteracije kvalitet prikaza je lošiji: javlja se gruba podjela, međutim prepoznatljivost lika se nazire. Sa šest iteracija struktura postaje jasnija i detaljnija, dok osam iteracija donosi izrazito detaljan rezultat, naročito pri nižim pragovima homogenosti. Međutim, kod vrijednosti praga homogenosti 30 i više dolazi do prekida rekurzivnog dijeljenja već nakon druge rekurzije – pretpostavlja se da je uzrok u jednoličnom koloritu tamne pozadine, gdje algoritam visoku homogenost prepoznaje kao kriterijum za zaustavljanje. Kao rezultat, prepoznatljivost lika prestaje već na pragu homogenosti od 20, jer se detaljno analizira samo polovina, odnosno četvrtina slike.
Rezultati dobijeni u Grasshopper-u
U Grasshopper-u se uočava slično ponašanje kao i u Python-u. Četvrta iteracija daje prepoznatljive rezultate pri nižim pragovima homogenosti, dok šesta iteracija pruža jasniju strukturu, ali uglavnom pri nižim pragovima homogenosti. Najdetaljniji prikaz javlja se kod osam iteracija, gdje slika poprima izraženu pikselizaciju. Ipak, za sve nivoe iteracija prepoznatljivost lika prestaje već na pragu homogenosti 30. Razlika u odnosu na Python ogleda se u tome što Grasshopper daje ujednačeniju raspodjelu kvadrata, pa je podjela vizuelno skladnija iako gubi detalje u istom rasponu pragova.
Dakle, za ovaj slučaj može se istaći da se oba programa ponašaju slično, ali rezultati u Grasshopperu djeluju ujednačenije i vizuelno skladnije, dok Python pokazuje naglije prelaze i veće razlike u veličini kvadrata.
Zaključak za analizu i komparaciju rezultata: Grasshopper i Python daju lako uporedive rezultate, jer se algoritam rada u ovom slučaju poklapa. Ipak, postoje razlike između njih koje su uočene prilikom ispitivanja različitih slučajeva. Iako je zanemarivo, postoji razlika u vremenskom izvršavanju, odnosno generisanju rezultata. Python, nezavisno od iteracija i granice homogenosti – rezultate daje brže, dok Grasshopper-u treba nešto više vremena za slučaj kad postoji više iteracija – što se u ovom slučaju ne smatra manom jer nisu analizirane previsoke vrijednosti iteracija. Kako se metodologija zasniva na analizi prosječnih vrijednosti piksela, kod slika sa slabijim kolorističkim varijacijama veći prag homogenosti dovodi do gubitka detalja i slabijih rezultata. S obzirom na logiku quadtree strukture, algoritam daje znatno kvalitetnije rezultate u slučajevima bogatijeg kolorita, gdje varijacije u nijansama podstiču dublje rekurzivno dijeljenje.
Analiza prepoznatljivosti
Analiza prepoznatljivosti je bazirana na kombinaciji lične percepcije, koja je dopunjena algoritmima SSIM i PSNR.
PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) mjeri matematičku razliku intenziteta po pikselima između originalne i obrađene slike izraženu u decibelima. Veće vrijednosti (30 dB i više) ukazuju na veću sličnost, dok niže vrijednosti (ispod 20 dB) ukazuju na manju sličnost.
SSIM (Structural Similarity Index) mjeri koliko se struktura, kontrast i osvijetljenost podudaraju u dvije slike. Vrijednosti bliže 1 ukazuju na veliku sličnost, dok vrijednosti ispod 0.5 znače da je slika vizuelno neprepoznatljiva.
Analiza prepoznatljivosti autoportreta Fride Kalo za broj iteracija i=3Analiza prepoznatljivosti autoportreta Fride Kalo za broj iteracija i=5Analiza prepoznatljivosti autoportreta Fride Kalo za broj iteracija i=7Analiza prepoznatljivosti “Dame sa hermelinom” za broj iteracija i=4Analiza prepoznatljivosti “Dame sa hermelinom” za broj iteracija i=6Analiza prepoznatljivosti “Dame sa hermelinom” za broj iteracija i=8
Optimalnim rješenjem za autoportretFride Kalo pokazala se kombinacija i=5 i t=20, 1468 kvadrata. Za „Damu sa hermelinom“ optimalna vrijednost dobijena je za i=6 i t=20, sa ukupno 1411 kvadrata. Ovi rezultati su izabrani kao najbolji jer predstavljaju balans između detalja i prepoznatljivosti, slika ostaje dovoljno jasna, a broj kvadrata, donosno složenost nije prevelika.
Na hotelu Grand Park u Rovinju radiću analizu osunčanosti, dodavanjem pored postojećih biljaka nove, u cilju sprečavanja velike insolacije. Pomoću Ladybug koda, koji je ispitan na jednostavnijem primeru dodaću: tačno unetu lokaciju, odnosno Rovinj, njegovu poziciju, okolne parametre koji stvaraju senku i vremenski period tokom leta.
Prvo je potrebno izabrati lokaciju pomoću EPW mape. U ovom slučaju, hotel se nalazi u Rovinju.
REZULTATI:
LETO:
Dobija se rezultat, gde je jedino poslednja etaža pod velikom insolacijom sunca, dok prizemlje i ivice svake etaže i ograda između soba dobijaju umerenu količinu svetlosnih zraka.
Kada bi oduzeli vegetaciju hotelu, dobijamo tamnije nijanse, što nije dobro. Takođe primećujemo da okruženje u kom se hotel nalazi, odnosno šuma, dobro sprečavaju insolaciju na istočnoj strani objekta.
Prikazano je šematski drvored oko hotela, iako se iza nalazi cela šuma. Dodavanjem drveća na hotel, a takođe su neka stabla pri samoj izgradnji zadržana i prolaze kroz njega, doveli da se on utopi u kontekst u kom se nalazi. Takođe na referentnoj slici se vidi da su u pitanju zelene terase, koje čine 20%-30% spoljašnjih strana objekta, ali na njegovu energetsku efikasnost utiču puno. Već spomenuto, tako se smanjuje zagrevanje prostorija unutar hotela tokom toplih letnjih dana. Klasičan krov leti može dostići 60–80°C, dok zeleni krov ostaje 30–40°C, ili čak manje.
Kada su terase uvučene, gornji spratovi bacaju senku na donje i horizontalna ploča iznad terase može blokirati visoko sunce. Direktno sunce dolazi samo kada je nisko – rano ujutro ili kasno popodne, zato je leti velika zaštita od pregrevanja, jer je tada sunce visoko i udobniji boravak na terasama. Sa druge strane potencijalno bi ti mogao biti problem u zimskim danima, kada nam je potrebno sunce da se zagrejemo, a i biljke koje su u senci na terasa, bez dobre nege mogle bi da uvenu.
Zaključak: Ispitivanjem insolacije, mislim da je hotel vrlo ekološki, estetski i ekonomski projektovan, da su sve strane hotela dobro, ali ne previše zaklonjene od sunca, a da sobe dobijaju umerenu količinu sunca, pa nije ni previše vruće ni hladno boraviti u njoj. Takođe, pozitivne strane su i što terasasti oblik objekta maksimalno koristi sunčevu svetlost ,veća stabla su pozicionirana tako da ne ometaju glavni protok svetlosti i postoji dobar balans između senke i osunčanosti, što je ključno za udobnost gostiju. Uvučene terase smanjuju osunčanost, osim ujutru i uveče, što je dobro leti jer ima više hlada i manje toplote, dok zeleni delovi ispred terasa podstiču prirodno hlađenje. Jedina stvar koju primećujem kako bi se još unapredio projekat je dodavanje solarnih panela na krovu.
Ovo istraživanje se dalje može primenjivati na bilo kom objektu, a sada ćemo ga ispitati na primerima jednostavnih formi, postavljenih nasumično u prostoru. U Rhino programu modelovani su kubusi, lopta, kupa, piramida i šupalj valjak. Pomoću komponenti Grasshopper-a, odnosno Ladybug-a računa se osunčanost svih delova elemenata, gde plava-ljubičasta predstavljaju najmanje osvetljeni deo elemenata, dok žuta, narandžasta, do crvene predstavljaju najviše osunčane delove elemenata. Grafikon prikazuje insolaciju na različitim oblicima, pri čemu boje predstavljaju različite vrednosti radijacije u jedinici kWh/m² (crvene – najviša do plava – najniža)
Tumačenje boja:
Crvena (6.46 kWh/m²): Ovo je najviši nivo radijacije. U kontekstu solarne energije, Idealno je kada su površine koje prikupljaju energiju izložene ovoj količini radijacije, ali to ovde nije slučaj, tako da dolazi do previše toplote i potencijalno pregrevanje. Ako nema panela, a krov je previše izložen suncu, može doći do prekomernog zagrevanja prostora ispod krova. To može izazvati jako visoke temperature u unutrašnjosti objekta, što znači potreba za klimatizacijom i hladjenjem, čime se povećava potrošnja energije.
Narandžasta (5.81 kWh/m²): Kao i crvena, ima veliki potencijal, ako je pitanje postojanje solarnih panela. Takođe dolazi do pregrevanja unutrašnjosti objekta, ali malo manje nego crvena.
Žuta (5.17 kWh/m²): Umereno zagrevanje, tokom leta, zbog visokih temperatura i dalje izaziva manje zagrevanje.
Zelena (3.88 kWh/m²): Površine koje se nalaze u zelenoj boji će dobijati manje dovoljno svetlosti i toplote, izbegava pregrevanje ili visok nivo temperature unutar objekta.
Plava (1.94 kWh/m² – 0.65 kWh/m²): Prostori koji dobijaju jako malo sunčeve svetlosti i biće potrebno koristiri dodatnu energiju za osvetljavanje i grejanje prostora, što će predstavljati dodatni trošak.
0.00 kWh/m² predstavlja površine koje nisu nimalo osunčane.
Zaključak: Svaka boja na grafikonu ima svoje prednosti i mane, i bitno je da se zna kako će specifični krov ili površina biti korišćeni u konkretnom projektu. U slučaju crvene boje, krov sa jakim sunčevim zračenjem je dobar za instalaciju solarnih panela, ali ako ne postoji takva instalacija, može izazvati prekomerno zagrevanje i povećati potrebe za hlađenjem. Po meni svetlije nijanse narandžaste pa do žute predstavljaju neki balans osunčanosti i održivosti.
Analiza pojedinačnih oblika i njihov uticaj na druge elemente:
1.Pravougaonik (h>a,b): Kako je pravougaonik samo po sebi element pravilnih i definisanih ivica, tako će se i svetlost oštro prelamati. U ovom slučaju sunce se nalazi tačno iznad svih geometrijski formi, bez ikakve nadstrešnice ili druge zaštite, tako da će gornja površina uvek biti crvene boje. Njegove bočne stranice su umereno osunčane, svetlo narandžasta boja, osim severne, koja je u senci.
2.Pravougaonik (h<a,b): Gornja stranica je najviše osvetljena, istočna i zapadna su umereno osunčane a južna i severna strana su u senci, zbog pravougaonika ispred njega.
3.Kocka: Istasta situacija, kao i u prethodnom slučaju.
4.Lopta: Zakrivljen oblik i svetlo pada na različite tačke u zavisnosti od pozicije sunca. Kada sunčevi zraci udare u loptu, oni se rasprše u svim pravcima. Gornji deo lopte je najviše osvetljen, pa se postepeno osunčanost smanjuju od gore ka dole, do potpune senke.
5.Konus: Konus je takođe zakrivljen oblik, ali se razlikuje od lopte po tome što ima bazu i vrh. Svetlo pada na konus iz različitih uglova. svetlo se apsorbuje pod različitim uglovima, a na vrhu konusa, svetlo može biti razbacano zbog zakrivljenosti površine. Konus dalje pravi senku na piramidu iza.
6.Piramida: Piramida je element ša oštrim ali nakošenim ivicama. Ako sunčevi zraci pogode jednu od strana pod oštrim uglom, ta površina će imati jaču koncentraciju svetla nego druge strane.
7.Valjak sa šupljinom u centru: Ima spoljnu površinu, a unutra je šupalj. Svetlost koja pada na površinu je ravnomerno raspoređena po bočnoj ivici, dok je vrh više osvetljen. Unutrašnjost se nalazi u senci, samo mali deo pri vrhu dobija sunčeve zrake. Takođe primećujemo uticaj piramide na tu površinu, gde je javlja njena senka sa jedne strane, a senka kocke sa severne strane.
Oblici sa zakrivljenim površinama (poput lopte, konusa i valjka sa šupljinom u sredini) prelamaju svetlo na specifičan način, što znači da sunčevi zraci ne padaju ravnomerno, nego se oni da se raspršuju. Ravne površine (kao što je pravougaonik ili kocka) omogućavaju da svetlo pada ravnomerno na svaku stranu.
OBJAŠNJENJE: Proces započinje preuzimanjem vremenskih podataka za specifičnu lokaciju za šta sam koristila EPW mapu, koja sadrži informacije o temperaturi, vlazi, i sunčevoj radijaciji tokom različitih perioda dana i godine. Ovi podaci se učitavaju u Grasshopper i koriste za dalju analizu. Bilo je potrebno napraviti zatvorene površine, na kojima će se računati (geometrijski oblici ili delovi poput krova, fasade, terasa, ograda,…). Definisane su pomoću Brep ili Mesh oblika, koji omogućavaju preciznu analizu kako svetlost pada na te površine. Potrebno je i napraviti određenu mrežu na osnovu koje će se raditi proračun, što omogućava detaljnu analizu svakog dela površine i kako sunčeva radijacija utiče na njih. Sistem dalje koristi model neba (koji uključuje simulaciju svih mogućih pozicija sunca) i povezuje ga sa 3D geometrijom objekta, kako bi se simuliralo kako svetlost pada sa neba i kako se prelama na površini objekta. Za analizu se definiše specifičan vremenski period (mesec, dan, sat) u kojem se ispituje sunčeva radijacija, na osnovu kojeg se izračunava incidentna radijacija koja pada na površinu objekta. Kroz ovu analizu, dobijaju se rezultati pokazuju kolika je insolacija na svaki deo objekta, odnosno koliko sunčevih zraka pada u svaku tačku, što može pomoći u optimizaciji solarnih panela, grejnih sistema ili u energetskoj efikasnosti objekata. Celokupni proces omogućava vizualizaciju sunčeve radijacije i kako se ona raspoređuje tokom dana ili godine, na osnovu vremenskih podataka i geometrije objekta.
Primer: dodavanje neke vrste nadstrešnice, kako bi se smanjila insolacija na geometrijske oblike.
Primećujem da je sada nadstrešnica primila većinu sunčevih zraka koji su padali na oblike i time su se delimično zaštitili.
Performativni dizajn u arhitekturi odnosi se na pristup dizajnu koji stavlja akcenat na efikasnost i interakciju objekta sa njegovim okruženjem, sa ciljem da se poboljša energetska efikasnosti i smanje negativni uticaji koji deluju na objekat i prirodne resurse. Važno je analizirati kako se objekat ponaša pod uticajem različitih spoljašnjih faktora, kao što su: sunčevo zračenje (insolacija), prevelik uticaj vetra, sezonske promene, kiša, akustika… ali u ovom kontekstu za dalje istraživanje, bavićemo se isključivo insolacijom.
Dizajniranje objekata koji su u skladu sa okolnim uslovima, doprinosi boljoj energetskoj efikasnosti, komforu korisnika, smanjenju troškova i održivosti. Iz tog razloga, analiza performansi objekta mora da bude sastavni deo dizajna. Performanse se mogu analizirati kroz nekoliko faktora, kako objekat apsorbuje, reflektuje i zrači sunčevu energiju koja dolazi do njega, u cilju uštede energije, komfora korisnika tokom letnjih dana kada su visoke temperature.
Insolacija se odnosi na količinu sunčevog zračenja koja pada na površinu objekta, a meri se u kWh/m². Ovo je ključan parametar za analizu, jer visoka insolacija može dovesti do pregrevanja u objektu, pri čemu se on mora u unutrašnjosti hladiti, dok se nedostatak mora nadoknaditi grejanjem objekta i dolazi do većih troškova. Na primer, objekti sa velikim staklenim površinama mogu imati koristi od sunčeve svetlosti tokom zimskih meseci, jer su temperature niže i dani su kraći i direktan ulazak sunca u prostoriju ne smeta, ali tokom leta mogu pretrpeti prekomerno zagrevanje.
Svoje dalje istraživanje baziraću na analizu performansi hotela. Primer hotela kao objekta sa visokim zahtevima za energetskom efikasnošću, može naići na sledeće probleme: prekomerna insolacija, koja može dovesti do pregrevanja tokom letnjih meseci ili obrnuto, povećana potreba za hlađenjem i grejanjem u zavisnosti od klimatskih uslova. Rešenja koja mogu pozitivno uticati i poboljšati samu funkciju objekta su: zavese, koje delimično blokiraju ulaz previše sunčevih zraka u sam objekat, prozori sa staklima za kontrolu zračenja, stakla koja reflektuju sunčevu svetlost, zeleni krovovi, instalacija sunčevih panela kako bi se sunčeva energija iskoristila za proizvodnju električne energije.
Problemi pre rekonstrukcije: vizuelni i ekološki izazovi da se integriše u okruženje, kontrola oticanja padavina
Rešenja posle rekonstrukcije: instaliran zeleni krov, sakupljanje kišnice, bolja integracija sa pejzažom
Rezultati: smanjenje toplotnih efekata krova, poboljšanje mikroklime na krovu, bolje hlađenje i grejanje zbog bolje izolacije i smanjenog direktnog izlaganja krova suncu
Problemi pre rekonstrukcije: proširivanje objekta, rizik da bi novi delovi narušili pejzaž i imali visoke gubitke toplote
Rešenja posle rekonstrukcije: proširenje sa zelenim krovom tako da se sobe “utope” u teren, korišćenje lokacije, odnosno blizinu zemlje, koja daje prirodno zaklonjene površine
Rezultati: bolja izolacija krova (zemlja i vegetacija služe kao izolatori), smanjeni toplotni gubici, bolji komfor unutra tokom zime, prilagođena temperatura u prostorijama
Problemi pre rekonstrukcije: veliki troškovi grejanja i hlađenja
Rešenja posle rekonstrukcije: korišćenje obnovljivih izvora energije, solarna energija integrisana u fasadu
Rezultati: hotel generiše većinu potrebne energije iz obnovljivih izvora, smanjen CO2
Zaključak: U slučaju da nadstrešnica ili krov imaju veliku količinu staklenih površina, tokom letnjih meseci može doći do prekomernog zagrevanja unutrašnjeg prostora zbog prevelikog broja sunčevih zraka koje dolaze do površine, dok tokom zime može biti nezadovoljavajuće u smislu grejanja. Optimizacija može obuhvatiti dodavanje zelenih površina na krov i fasadu, što doprinosi hlađenju objekta. Korišćenjem staklenih zasenčenih panela može se smanjiti solarni dobitak u letnjem periodu, dok zeleni krov može povećati toplotnu izolaciju zimi i smanjiti potrebe za veštačkim grejanjem.
Za ovu analizu koristićemo Rhino kao program u kome je određeni hotel modelovan, a za analizu performansi hotela, alati poput Ladybug-a (koji je deo Grasshopper-a u Rhino programu) omogućavaju simulaciju i analizu različitih parametara kao što su insolacija, energija, svetlosni uslovi,…
Rhino je ključan alat za modelovanje objekata u 3D prostoru, što omogućava preciznu analizu uz pomoć svojih plug in-ova (Ladybug i Honeybee), čime se stvara realistična simulacija osunčanosti objekta u stvarnim uslovima. Ladybug omogućava analizu klimatskih podataka i insolacije na zatvorenu spoljašnju formu objekat.
OBLAST: Performativni dizajn
TEMA: Insolacija ili smanjenje prevelike osunčanosti
Opis: Cilj projekta je da se uradi analiza osvetljenosti arhitektonskog objekta u različitim vremenskim intervalima (po danu ili sezonski). Prvi deo ispitivanja sastoji se od traženja odgovarajućeg koda i ispitivanja na osnovnim geometrijskim oblicima, a drugi deo se odnosi na određivanje tačnog objekta, njegove orijentacije i mesta na kom se nalazi, kao i vremenskog perioda ispitivanja.
HIPOTEZA: Ispitivanje uticaja vegetacije oko i na samom objektu u cilju smanjenja insolacije tokom letnje sezone.
Primenjeni alati i metode: Rhino, Grasshopper, Ladybug.
Proces istraživanja nastavljen je kroz detaljniju razradu definicije u Grasshopperu.
Polazni geometrijski elementi razvijani su korišćenjem iterativnih operacija, što je omogućilo testiranje različitih varijacija forme.
Upotrebom komponente Loop Start uvedena je mogućnost ponavljanja niza operacija, čime se sistemski ispitivalo ponašanje geometrije kroz više ciklusa.
Kombinovanjem matematičkih funkcija i logičkih uslova dobijena je mreža tačaka i krivih, koje su zatim filtrirane i organizovane.
Segmentacija površina realizovana je pomoću komponenata Boundary i Split, čime je omogućeno izdvajanje manjih elemenata za dalju obradu i variranje odnosa unutar modela.
Na pojedinim segmentima primenjen je Scale faktor, čime je istraživan uticaj promenljivih parametara na proporcije i dinamiku forme. Krajnji rezultat objedinjen je komandom Join, pri čemu je nastao jedinstven 3D model kao rezultat niza iteracija i kontrolisanih transformacija.
Na ovaj način istražen je potencijal parametarskog oblikovanja da generiše kompleksne i adaptivne prostorne strukture, dok je algoritamski pristup pokazao svoju vrednost kao alat za ispitivanje različitih mogućnosti u arhitektonskoj vizuelizaciji.
Kao rezultat su dobijene kupole različitih panela, veličina panela, kao i ”mreža” tj. okvir koje se dalje istražuju kroz vizuelni doživljaj prostora – posmatranje iz perspektive čoveka.
-Rezultati istraživanja su prvo prikazani na materijalima kocke kako bi se bolje vizualizovalo šta Stable Diffusion može postići, dok su u drugom delu isti promptovi i ista podešavanja primenjena na renderu enterijera radi ispitivanja efekata i kvaliteta materijala u složenijem okruženju.
-Za preciznije obeležavanje korišćena je Inpaint Upload opcija.
Prvi deo:
Što se tiče teksture kamena, rezultat je generalno zadovoljavajući: površina kamena je realistična, sa blagim naglašavanjem nepravilnosti i dubine. Ipak, primetne su male promene u boji, iako je u promptu eksplicitno naglašeno da boja treba da ostane ista. Takođe, zaokruženi deo predstavlja kritičnu zonu gde rezultat nije dobar. Sve u svemu, tekstura kamena je uspešno unapređena, iako postoji blagi blur koji smanjuje oštrinu detalja u nekim delovima.
Materijal parketa prikazuje dobro izvedene nepravilnosti na drvetu, a boja je ostala nepromenjena zahvaljujući denoising vrednosti 0.25. Ipak, u zaokruženom delu primećuje se da spojevi dasaka parketa nisu idealni, dolazi do blagog iskrivljenja spojeva.
Materijal drveta prikazuje uspešno dodate nepravilnosti, što doprinosi realističnom izgledu. Primećuje se da Stable Diffusion dobro funkcioniše sa ovakvim materijalima, efikasno naglašavajući detalje teksture bez menjanja osnovne boje i oblika.
Kod metala rezultati nisu bili zadovoljavajući, Stable Diffusionnije uspeo da pojača sjaj, već je dodavao neobične refleksije i fleke po površini. Iako je denoising postavljen na 0.4 kako bi model imao veću slobodu u obradi, nije postignut željeni rezultat.
Materijal tkanine je solidno obrađen i prikazuje sitne, realistične nepravilnosti. Ipak, model je u pojedinim delovima naglašavao senke previše, što stvara utisak mrlja po površini materijala.
-Prikaz promtova za sve materijale
Drugi deo:
U ovom delu prikazala sam korišćenje istih podešavanja i promptova kao na kocki i na finalnom renderu, sa ciljem da proverim da li Stable Diffusion može da postigne željeni efekat selektivnog unapređivanja materijala i detalja u enterijeru. Ideja je bila da poboljša teksture, nepravilnosti i detalje, bez zamagljenja ili promena oblika elemenata, tako da konačni render deluje realističnije od originalnog.
Koristila sam rezoluciju 768×768px, što je jedna od njegovih ograničenja u pogledu detalja- model bolje funkcioniše na manjim površinama, što objašnjava zašto je kocku obradio relativno dobro. Kocka je mala i jednostavna geometrija, pa je Stable Diffusion uspeo da očuva detalje i teksture bolje nego na većem, kompleksnom renderu.
Rezultatinisu bili zadovoljavajući, teksture su se na renderu zamutile i nisu sačuvale detalje originalnog materijala. Metalni sto je dobio minimalno poboljšanje materijala, dok je kamen praktično samo zamutio, bez dodavanja stvarne dubine ili senki. Drveni elementi, uključujući parket, izgubili su jasnoću prelaza između dasaka, a tkanina na fotelji nije bila verodostojno prikazana.
Hipoteza da korišćenjem Stable Diffusion-a može doći do selektivnog unapređivanja rendera bez zamagljenja i promena oblika elemenata pokazala se samo delimično tačnom, jer rezultati pokazuju da model uspeva da poboljša materijale i detalje u manjim, jednostavnijim objektima, ali ne može u potpunosti zadržati jasnoću i realističnost kompleksnih površina u većim renderima.
Rezultati pokazuju da Stable Diffusion u određenim uslovima može poboljšati detalje i teksture, ali pri kompleksnijim renderima model ne uspeva da očuva geometriju i jasnoću materijala, što ukazuje na njegova ograničenja. Neophodno je koristiti upscaling alate, jer Stable Diffusion pri obradi rendera često dovodi do zamućenja i gubitka jasnoće tekstura.
Za svako renderovanje polazila sam od istog linijskog crteža.
LookX AI
Krenula sam istraživanje od Look X AI, jer se on u prethodnoj fazi pokazao veoma dobro na jednostavnim zadacima – prvo sa kockom, a zatim i sa kombinacijom tri osnovna oblika: kocke, cilindra i valjka. Sledeći korak bio je ispitivanje na složenijem primeru, poput kuće.
Prvobitno sam koristila Generate Model Gen2, koji je omogućavao unos samo pozitivnog prompta, a on je glasio: Photorealistic rendering of an architectural sketch of a single-story building. Beige facade, four large square windows on the left, central recessed entrance, pitched tiled roof. Surrounding greenery with grass and bushes, realistic tall trees in the background. Modern paved walkway with classic street lamps. Clear blue sky with scattered clouds, realistic lighting and shadows, people silhouettes walking nearby.
U ovoj verziji nije postojala opcija za negative prompt. Odabrala sam Render Mode: Balance, jer sam želela da proverim da li će mi ovaj režim omogućiti optimalnu kombinaciju – zadržavanje geometrije, ali i određenu slobodu AI-u da na prirodan način doda materijale, biljke, ljude i nebo. Ipak, ova pretpostavka se pokazala netačnom. Sa ovim podešavanjem AI je imao previše slobode i nije uspeo da očuva geometriju polaznog linijskog crteža koji sam unela kao Base. To se ponovilo čak i nakon što sam u promptu jasno naglasila zahtev: Keep all geometry and proportions exactly as in the original sketch, preserving the exact sizes, shapes, and positions of all architectural elements. Oba pokušaja prikazana su na slici ispod.
Zatim sam ponovo testirala Gen2 opciju, zadržavajući isti prompt, ali sam umesto Balance izabrala Precise. U prvom pokušaju nisam koristila Style Reference. U drugom sam, sa potpuno istim podešavanjima, dodala Style Reference Image podešen na modern style 02, a u trećem na classic style.
Iako su sva ostala podešavanja ostala ista, jedina razlika bila je upravo prisustvo i tip style reference-a. Ta razlika pokazala se ključnom, jer je u trećem pokušaju postignut veoma dobar rezultat, dok prva dva nisu upšte bila uspešna. U prvom slučaju AI je potpuno promenio geometriju, u drugom nije dobro postavio materijale, dok je u trećem ostvario izuzetan balans – zadržao geometriju i proporcije, pravilno aplicirao materijale i celokupan prikaz učinio vernim i kvalitetnim, što se redom može ispratiti na slikama ispod.
Zatim sam isprobala Gen3 opciju, jer se ona na primeru kocke pokazala kao bolja, a i sama platforma naglašava da ovaj model pruža kvalitetnije rezultate i preciznije prati prompt, pa sam želela da to detaljnije ispitam. Koristila sam isti pozitiv prompt, a ovoga puta postojala je i opcija za negative prompt, pa sam dodala: blurry, low quality, distorted architecture, deformed proportions, unrealistic colors, cartoonish elements, extra or missing windows/doors, altered roof, messy or cluttered background, text, watermark, bad lighting, bad shadows, people with wrong anatomy, unnatural perspective, oversaturated colors, noise, artifacts, changed geometry, changed dimensions, altered shapes or positions of architectural elements.
Za početak sam odabrala Render Type – REFINED, koji AI-u daje određenu slobodu da blago menja linije početne slike, sa ciljem da prirodnije postavi ljude, vegetaciju, nebo i materijale. Međutim, kako nisam želela da se linije previše menjaju, u podešavanju Base image similarity postavila sam vrednost 1, što je i najveća moguća. Na taj način geometrija je u potpunosti ostala očuvana, ali rezultat rendera nije bio kvalitetan, jer AI praktično nije imao dovoljno prostora da interveniše.
U narednim pokušajima umesto REFINED koristila sam Render Type – SKETCH, koji je osmišljen tako da render obavezno prati linije osnovnog crteža. Zato nije bilo potrebe da Base image similarity ostane na 1, već sam testirala različite vrednosti: 0.9, 0.73 i 0.42. Na slici ispod prikazan je čitav process od sva 4 pokušaja, gde se jasno vidi da se sa smanjivanjem vrednosti Base image similarity render postepeno sve više udaljavao od zadate geometrije, iako je opcija SKETCH bila aktivirana.
Kada se uzmu u obzir sve karakteristike, posebno preciznost u poštovanju geometrije, kao i kvalitetno oblikovanje samog rendera, naročito kod dodavanja biljaka, neba i materijala, najuspešniji je prikazani render dole. On najvernije odražava proporcije i perspektivu, a istovremeno prenosi autentičan osećaj scene, čineći prikaz živim i vizuelno atraktivnim.
PromeAI
Sledeći koji sam testirala bio je Prome AI, koji se srednje pokazao na zadatku sa 3 oblika, u prethodnoj fazi istraživanja. Zadala sam mu ove parametre:
Show this so that all the shapes and sizes stay exactly the same, so don’t change the measurements, leave all the objects in the same place, but change the sun, sky, shadows, people and plants, and you can also change the materials, but make it make sense which material is for what.
Model: v2
Style: Photography-Documentary Photography 01
Mode: Detail
Creativity: 49
Artistry: 8%
Međutim iako je vizuelno uspešno dodao sve što sam htela, nije zadržao istu geometriju, tako da nije postigao željeni rezultat.
Probala sam da pojednostavim prompt: render this so that all shapes and sizes of the objects remain the same, but add materials that make sense for that part of the object, add sun sky plants and people
Model: v2
Style: Photography-Documentary Photography 01
Mode: Detail
Creativity: 49
Artistry: 8%
Geometrija u ovom renderu je ostala verna originalnom crtežu, što je odlično, ali biljke nisu prikazane onako kako je predviđeno, a saturacija boja je previše intenzivna, što narušava prirodan izgled scene.
Dalje sam nastavila da koristim isti prompt koji se pokazao uspešan kod LookX AI. Ostala podešavanja bila su:
Model: v2
Style: Photography-Realistic
Mode: Detail
Creativity: 40 Creativity: 61 Creativity: 20
Artistry: 50% Artistry: 81% Artistry: 25%
Kao što se vidi iz priloženog koristila sam Model v2 za sve rendere, zato što on nudi širok spektar stilova, pružajući visokokvalitetne rendere i mogućnost primene u raznim scenarijima. Jedino što sam menjala bili su parametri Creativity i Artistry. Za svaki promenjen slučaj uradila sam po 3 rendera, koji su prikazani iznad, kako bi mogli lepo da se sagledaju sa parametrima. Ovde sam zaključila da ova dva parametra zapravo ne igraju veliku ulogu. Svi renderi su uspešno zadržali geometriju, ali je većina dodala dodatan prozor sa desne strane, jedina dva koja to nisu učinila su iz kategorije sa smanjenim vrednostima za kreativnost, što ima logike.
Zatim sam isprobala Model v3 koji omogućava bolje razumevanje teksta za koherentniji sadržaj slike, iako trenutno ima manje dostupnih modova renderovanja. Međutim u praksi se nije dobro pokazao.
Parametri za 3 dole prikazana rendera redom (za svaki primer birala sam najbolji render od po 3 urađena):
Model: v3
Style: Photography-Architectural Rendering
Scene: Villa
Mode: Precision Concept
Creativity: 30
Model: v3
Style: Photography-Architectural Realistic
Scene: Villa,Static Layers,Day
Mode: Precision Concept
Creativity: 30
Model: v3
Mode: Precision Concept
Creativity: 56
Isprobala sam Model v2 još malo, jer se on pokazao kao bolji, pa sam uporedila Style: Photography-Natural i Style: Photography-Realistic, gde se bolje pokazao Natural. Međutim opet je većina dodavala dodatan prozor desno, što nije dobro.
Uzevši u obzir da je osnovni uslov bio očuvanje geometrije, većina rendera nije uspela da ispuni taj kriterijum. Od onih koji jesu, primetne su druge greške, pa se kao jedini zaista uspešan izdvojio render prikazan dole. On se pokazao kao najbolji rezultat postignut u Prome AI, jer je pored verne geometrije uspešno dočarao i materijale, nebo i vegetaciju.
ReRender AI
Sledeći koji sam testirala bio je ReRender AI koji se dobro pokazao sa zadatkom sa 3 oblika iz prošle faze istraživanja, pa je imalo smisla da ga i ovde isprobam.
On nudi opciju Type & Style koja služi da se izabere stil objekta i veoma je opširna. Tu sam birala Single Family Home i Minimalisme Verrier. Sledeće opcije koje postoje su Time of Day, Season, Sky, Landscape, birala sam redom; Midday, Spring, Cloudy Sky, Countryside. Za prompt ne nudi opciju za unus negativnog, ali nudi za pozitivan, pa sam tu ubacila isti kao za prethodna dva rendera i birala sam opciju Precise kako bi zadržao istu geometriju. Rezultate je vizuelno bio veoma lep, ali kada sam proverila u Photosopu veličinu, ispostavilo se da je napravio veću kuću od one koja je zadata linijskim crtežom, a i spojio je dva prozora u jedan.
Koristila sam iste opcije, osim što sam promenila opciju Type & Style: Mediterranean Village. Rezultat je neučekivano ispao odličan, jer se geometrija popravila i bila je ista kao sa zadatog crteža, a vizuali su ostali zadovoljavajući.
Probala sam ponovo sa istim opcijama, samo sam promenila Landscape u Grassland i za stil stavila Greek Classcial. Geometrija je promenjena za nijansu što sam uočila tek kada sam ubacila u Photoshop, a vizuali su zadovoljavajući.
Probala sam još jednom opet sa Grassland i Minimalisme Verrier. Geometrija je bila opet malo izmenjena, ali makar nisu bila spojena dva prozora kao u prvom pokušaju.
Uzevši sve u obzir najbolje je urađen render prikazan dole.
mnml.ai
Ovaj render se u prethodnoj fazi nije pokazao dobro, pa sam sada probala sa samo jednim primerom kuće, kako bih proverila da li će rezultat biti bolji. To sam uradila, jer su ovakvi AI modeli često trenirani upravo za prepoznavanje i renderovanje arhitektonskih objekata, dok sa uprošćenim scenama, poput tri geometrijska oblika, obično imaju poteškoća i ne uspevaju da ih adekvatno obrade.
Za ovaj pokušaj odabrala sam opcije Exterior i Photo, dok je za očuvanje tačne geometrije bilo ključno odabrati Exact Render i pomeriti skalu ka Precise. Negativni i pozitivni prompt ostali su isti kao u prethodnim primerima, jer su se pokazali kao funkcionalni. Za stil sam izabrala Realistic, a za brzinu obrade opciju Best.
Stable Diffusion
Zatim sam prešla na Stable Diffusion koji se u predhodnoj fazi istraživanja nije najbolje pokazao, isto kao mnml ai, ali sam iz istog gore navedenog razloga ipak htela da ga isprobam. Prvi pokušaj je bio katastrofalan, a shvatila sam da je to iz razloga što sam koristila v1-5-pruned-emaonly.safetensors [6ce0161689].
Zato sam za naredni test instalirala realisticVisionV60B1_v51HyperVAE (1).safetensors [f47e942ad4], koji se pokazao bolje, jer je on osmišljen baš za arhitektonske rendere sa preciznom geometrijom.Međutim kad je CFG Scale imao nižu vrednost dozvolio je da AI ima više slobode, jer on određuje koliko striktno će AI da prati prompt. Takodje, kada je Denoising Strength imao višu vrednost isto je dopustio da AI ima veću slobodu, jer on služi kako bi odredio koliko slobode ima AI. Tako da mi ti renderi nisu dobro ispali.
Kada sam CFG pomerila na više, a Denoising Strength stavila na niže, AI nije imao mogućnosti da interveniše i doda šta sam mu zadala, pa nije izmenio skoro ništa.
Zatim sam stavila neke srednje vrednosti za oba parametra i primakla se ciljanom izgledu rendera, međutim idalje to nije bilo to, jer je promenio geometriju kuće, a vizuali su bili srednje kvalitetni.
Svoj manuelni render uradila sam u Lumionu. Tu sam namestila materijale, biljke i nebo baš kako sam zamislila, a nakon toga sam u Photoshopu dodala siluete ljudi. Naravno gemoetrija je ostala potpuno ista i nije bilo dodatih stvari i grešaka.
Zaključak:
Na osnovu istraživanja može se uočiti da AI renderi u arhitektonskoj vizuelizaciji imaju određene prednosti, ali i brojna ograničenja. Iako se na prvi pogled stiče utisak da oni značajno štede vreme, praksa pokazuje da to nije uvek slučaj. Potrebno je dosta pokušaja da bi se postigao rezultat koji je kvalitetan i da bude kako smo ga zamislili, jer AI alati rade nepredvidljivo. Čak i kada se zadaju isti promptovi i podešavanja, uz minimalnu izmenu rezultati mogu izgledati potpuno drugačije, bez jasnog logičkog objašnjenja. To dovodi do toga da se deo uštede vremena zapravo gubi pri eksperimentisanju.
Još jedan problem jeste da čak i kada se označe opcije poput Exact Render i Precise, AI često ne ispoštuje zadate parametre. Najveći izazov je pronaći optimalnu sredinu – da render zadrži geometriju, veličine, proporcije i položaj objekta, a istovremeno doda materijale, ljude, biljke i nebo na kvalitetan način. U većini primera ljudi gotovo uopšte nisu ubačeni, dok su materijali, biljke i nebo uglavnom bili solidno prikazani. Upravo pokušaji da se zadovolje oba zahteva – i očuvanje geometrije i kvalitetna vizuelizacija -odneli su najviše vremena, iz razloga što se on koncentriše više na jednan od ta dva zahteva. To se odnosi na to da ako se AI trudi da zadrži skroz istu geometriju neće imati dovoljno prostora i slobode da ostale zahteve vezane za vizuelne detalje uradi na kvalitetan način, ili u obrnutom slučaju, ako se trudi da uklopi meterijale, nebo i biljke smisleno, a za to mu je potrebno više slobode, on će krenuti da menja geometriju, iako mu je u prompt rečeno da to ne radi.
Međutim, prava vrednost AI rendera dolazi do izražaja u ranoj fazi projektovanja, kada još uvek istražujemo mogućnosti, eksperimentišemo sa različitim stilovima fasada, odnosima objekta i okruženja ili proučavamo atmosferu prostora. U tim slučajevima manji su zahtevi za preciznošću, pa eventualne greške poput dodatog ili izostavljenog prozora ne predstavljaju problem. AI tada postaje podrška kreativnom procesu i ubrzava brainstorming, jer u roku od nekoliko minuta može da generiše više varijacija koje bi manuelno zahtevale sate rada.
U kontekstu finalnih rendera, AI ipak nije sasvim pouzdan. Nedostatak kontrole nad geometrijom i proporcijama dovodi do problema, pa pouzdanost ne može da se meri sa manuelnim renderima, gde je preciznost zagarantovana. AI ponekad dodaje nelogične ili nerealne detalje, menja oblike i skale i na taj način kompromituje krajnji rezultat. Međutim, ipak me je pozitivno iznenadilo što je, nakon mnogo pokušaja i upornosti, dosta rendera uspelo da prikaže istu geometriju i zadovolji vizuelizaciju na kvalitetnom nivou, pa se u tom smislu pokazalo bolje nego što sam očekivala.
Poređenje različitih alata dalo je širu sliku:
LookX AI je pokazao veoma dobre rezultate, uspešno zadovoljavajući oba kriterijuma i očuvanje geometrije i kvalitetnu vizuelizaciju.
PromeAI je takođe dao dobre rezultate, ali tek nakon mnogo pokušaja, jer je često uporno dodavao jedan dodatni prozor.
ReRenderAI je uspeo da zadrži geometriju i vizuelni deo, ali se nije izdvojio kvalitetom u odnosu na druge.
mnml.ai se nije pokazao naročito dobro. Ipak, uspela sam da zadržim geometriju, dok je vizuelni deo bio korektan, ali bez posebnog kvaliteta u poređenju sa ostalim alatima.
Stable Diffusion nije ispunio zahteve vezane za geometriju. Vizuelni deo je uradio prosečno, ali je geometriju značajno menjao, što se pokazalo kao veliki nedostatak. Međutim, česti errori mogli su uticati na krajnji rezultat, a moguće je i da je problem nastao zbog toga što je bio jedini lokalno instaliran alat na mom laptopu, što je predstavljalo dodatno opterećenje sistema.
Kada se kriterijumi posmatraju sistematski:
Kvalitet vizuala – AI može da postigne estetski dobre rezultate, ali često uz tehničke nedostatke, za koje je potrebno dosta vremena da se otklone, a nije zagarantovano da će u tome uspeti.
Realističnost prikaza – svetlo, senke i materijali često deluju uverljivo i solidno uklopljeno.
Vreme izrade – u ranim fazama AI značajno štedi vreme, dok u finalnim fazama, zbog ponavljanja i eksperimenata, ta prednost gubi na snazi.
Subjektivna percepcija – AI može da inspiriše i osveži proces, ali frustrira svojom nepredvidljivošću kada je potrebna tačnost.
Mišljenje kolega – potvrđuje da AI može biti atraktivan za konceptualne faze, ali još nije dovoljno pouzdan za završne prezentacije, jer ne garantuje da će postići zamišljene vizuale.
Samim tim, osnovna hipoteza istraživanja -AI renderi ne mogu postići bolji kvalitet od manuelnih rendera, ali ih je moguće izraditi znatno brže- pokazala se samo delimično tačnom. Ono što se pokazalo kao ključni uvid ovog istraživanja jeste da brzina važi gotovo isključivo za idejne i eksperimentalne faze, dok se u finalnoj fazi završavanja projekta i vizuelnog predstavljanja objekta ta prednost gubi. Drugi važan zaključak jeste da AI, ipak može dostići kvalitet manuelnih rendera, što se vidi iz priloženih slika, to čini na veoma nepredvidljiv način i trenutno je još uvek nedovoljno razvijen za profesionalnu upotrebu. Stoga, manuelni render i dalje ostaje sigurniji izbor kada je potrebna preciznost i pouzdanost, jer znamo da ćemo dobiti ono što želimo, dok kod AI alata taj rezultat nikada nije zagarantovan.
Važno je napomenuti i da sam tokom istraživanja sve vreme eksperimentisala samo sa jednim uglom posmatranja objekta. Ako je AI-u bilo potrebno toliko pokušaja da bi uspeo da prikaže zadovoljavajuće rendere iz tog jedinog ugla, jasno je da ne bi bilo moguće dobiti drugi ugao sa istim nivoom konzistencije. Drugim rečima, AI u ovoj fazi razvoja ne može da obezbedi da kuća i okruženje ostanu potpuno isti iz različitih perspektiva.
Ovo istraživanje pokazalo se kao veoma korisno i značajno, jer je potvrdilo određene delove početne hipoteze, dok je istovremeno ukazalo na njene nedostatke.
Nakon teorijskog istraživanja ineraktivnih 360 rendera prelazimo na praktično istraživanje metoda koje smo zaključili u prvoj fazi.
Teorijski okvir ključnih pojmova
ZDepth mapa – mapa grayscale-a koja predstava udaljenosti od kamere
Parralax efekat – bliži objekti se kreću brže od daljih – osećaj dubine
Igrom maski I mapa dubine želim da proizvedem parallax efekat koji zapravo čini pomeranje rendera od strane korisnika realnijim. Odnosno njegovim pomeranjem da se stvori efekat da se bliži objekti pomeraju brže, dok se udaljeniji objekti kreću sporije. Taj efekat bi dodatno naglasila maska gradacije crne I bele boje koja I stvara efekat pomeranja svetla. Istraživanje se za sad odvija u 3ds Maxu/Corona i Photoshopu.
Formiranjem scene u 3ds Maxu I postavljanjem Corona Camera spherical 360 usledilo je ispitivanje Zdepth Geometry maske.
Problem koji je usledio odnosio se na samo jedan crni prikaz koji nije mogao da posluži kao prva maska za stvaranje iluzije dubine.
Iako bi vrednosti Zmin I Zmax skale trebalo da se zadaju po parametrima udaljenosti od kamere, u ovom primeru to nije bio slučaj gde se pretpostavlja da I za veći obuhvat enterijera ovo ne važi.
Skale parametara gde se dobio gradient su :
Dobijena maska:
Nezadovoljavajući kriterijum maske, ali najbolji od svih ostalih izbačenih
Dalja obrada je usledila u Photoshopu/After effects gde se prvo na renderu vršilo ispitivanje. Render sam konvertovala u 8bit px sliku grayscale te sam njega iskoristila kao mapu pomeranja.
Na render sam dodala Displacement mapu kao psd file, a zatim podesavanjem Levels black/white pipettes pravila da scena prelazi iz crnog (daleko) u belo (blizu).
Dodavanjem gradient maske na udaljenije delove slike postavila sam Gaussian Blur kako bi blizi delovi postali oštriji, a dalji zamućeniji što bi simuliralo efkat depth of field.
Dodavanje noise kako bi zamućeniji delovi zadobili istu teksturu I da se ne bi razlikovali previse od oštrog dela.
Isti postupak se odvijao I prilikom iskorišćavanja Zdepth Geometry maske koja se iskoristila kao displacement map. Međutim, efekat je ostao isti.
Vrednosti displacement mapa I noise-a:
Implementiranjem na Kuula platformu se nije uočila velika razlika.
Rezultati primene nisu bili zadovoljavajući. Render je postao mutan zbog noise-a jer se nije uočila primena Gaussian blur-a. Razlozi za to su:
Mala dubina prostora da bi se uopšte primetila promena
Alati Photoshop-a su I dalje jako slabi za proizvodnju nečega što bi trebalo da proizvede tzv. “animaciju” na render
Iako Kuula nudi importovanje maski one ipak ne sarađuju I ne izbacuju zajednički produkt na platformu.
Render i dalje izgleda “pečeno” te se maske uopšte nisu primenile na Kuula platformu.
Zaključak: U trećoj fazi bih mogla probati iste modifikatore jer možda bude drugačije reagovalo na veći prostor I dubinu ili sa nekim AI alatima.
S obzirom da su metode istraživanja u ovom radu višeslojne i obuhvataju različite pristupe evaluaciji energetske efikasnosti i performansi sistema zasene, istraživanje je podeljeno u tri međusobno povezane faze. Ova podela omogućava jasniju segmentaciju i bolje razumevanje postupaka sprovedenih u okviru rada, kao i preciznije praćenje rezultata i njihovog uticaja na ukupnu energetsku efikasnost objekta.
1. Analiza energetske efikasnosti objekta
U okviru ovog dela istraživanja, ispitan jespecifični digitalni alat Microsoft Exel. Microsoft Excel je softverski alat za tabelarne proračune koji omogućava unos, organizaciju i obradu podataka, a u ovom slučaju korišćen je za izradu proračuna ukupne potrošnje energije objekta prema metodologiji propisanoj ovim standardom. Kao studija slučaja izabran je Nastavni blok Fakulteta tehničkih nauka u Novom Sadu, Trg Dositeja Obradovića 6, sa sedam etaža (suteren, prizemlje, 4 sprata i potkrovlje), u kojem se održava nastava i druge akademske aktivnosti. Objekat poseduje učionice, laboratorije, kancelarije, toplotnu podstanicu, klub i kantinu. Lift nosivosti 630 kg, delimična termička izolacija fasadnih zidova (kamena vuna d=8 cm), lučni prohodan krov sa drvenom konstrukcijom i limenom pokrivkom, te PVC i aluminijumska stolarija sa dvostrukim staklom, čine osnovne karakteristike objekta.
Grejanje funkcioniše putem starih tučanih radijatora sa nedovoljnom regulacijom, dok su vodovod, kanalizacija i električne instalacije uglavnom obnovljeni. Sve etaže uključene su u režim grejanja, čime se definiše termički omotač zgrade.
Numeričkom analizom, pomoću Microsoft Excel-a, utvrđeni su osnovni parametri:
Obim: 160 m
Bruto grejana površina: 7,580 m²
Neto grejana površina: 6,970 m²
Bruto zapremina: 28,140 m³
Neto zapremina: 23,940 m³
Površina termičkog omotača: 5,170 m²
Bruto površina zidova: 3,770 m²
Neto površina zidova: 2,235 m²
Dubina podruma: 1,30 m
Klimatski i eksploatacioni parametri: projektna spoljašnja temperatura: -14,8 °C, unutrašnja 20 °C, ΔT=34,8 °C, broj grejnih dana 181, stepen-dani grejanja 2,679, korektivni koeficijent 0,4437, stvarni stepen-dani 1,189.
Koeficijenti prolaska toplote U za postojeće elemente objekta varirali su: krov 0,36 W/°C·m², zidovi 0,67–2,05 W/°C·m², prozori i vrata 1,70–2,30 W/°C·m², zidovi u tlu 0,80 W/°C·m². Ukupni godišnji gubici energije kroz termički omotač: 170,630 kWh (36 %), ventilacioni gubici: 327,554 kWh (64 %), ukupna potrebna energija: 512,933 kWh/godišnje, ukupna potrošnja energije: 666,580 kWh/godišnje.
Uvođenje izolacije zidova u tlu i spoljašnje zasene.
Nakon implementacije, U-vrednosti smanjene su: krov 0,20, zidovi 0,40, prozori i vrata 1,50, zidovi u tlu 0,40 W/°C·m². Rezultati:
Transmisioni gubici: 114,087 kWh/god
Ventilacioni gubici: 193,991 kWh/god
Ukupna potrebna energija: 308,078 kWh/god
Ukupna potrošnja energije: 367,679 kWh/god
Specifična potreba za toplotom (ukupna): 16–54 W/m²
Ukupna efikasnost sistema grejanja: 84 %
Uprkos sprovedenim merama energetske efikasnosti, gde smo našu ukupnu potrošnju energije sada smanjili na 367,679 kWh/godišnje, analiza orijentacije i osunčanja ukazuje na dodatni potencijal za optimizaciju. Terenskim uvidom i konsultacijama sa korisnicima utvrđeno je da su četvrti i peti sprat objekta konstantno izloženi direktnom sunčevom zračenju tokom većeg dela dana, naročito leti, bez prisustva prirodne ili veštačke senke. Ovakva izloženost značajno povećava toplotne dobitke i potrošnju energije za klimatizaciju, što ukazuje na potrebu za implementacijom sistema zasene kao dodatne pasivne mere za poboljšanje energetske efikasnosti i termalnog komfora.
2. Dizajn i karakteristike sistema zasene
Koncept predloženog sistema zasene razvijen je kao odgovor na identifikovana ograničenja postojećih rešenja sa fiksnim ili rotacionim brisolejima, čiji su elementi, usled nepovoljnog odnosa dužine i debljine pojedinačnih lamela, okarakterisani malom savojnom krutošću. Takođe, ovi konvencionalni sistemi, iako funkcionalni u osnovi, često ne omogućavaju precizno upravljanje stepenom zasene, niti adekvatno reagovanje na promene orijentacije, ugla upada zračenja ili sezonske varijacije.
S toga, predloženi sistem (slika dole) uvodi dvostruki rotacioni mehanizam – u gornjoj i donjoj zoni svakog brisoleja – koji omogućava kontrolisano uvijanje elemenata duž njihove vertikalne ose. Sistem funkcioniše tako da se gornji i donji rotacioni mehanizmi za koje su brisoleji pričvršćeni mogu nezavisno zakretati, čime dolazi do kontrolisanog uvijanja lamela duž njihove vertikalne ose. Kada su spojevi precizno izvedeni i lamele izrađene od kvalitetnih materijala sa dobrim elastičnim svojstvima, postiže se kontrolisano savijanje elemenata bez nastanka trajnih deformacija ili narušavanja funkcionalnosti.
(Slika novoprojektovanog sistema zasene)
Kao što je prikazano na prethodnim slikama, sistem omogućava nezavisno zakretanje donje i gornje ivice panela, bilo pojedinačno ili simultano, čime se efikasno kontroliše direktno sunčevo zračenje. Inspirisan biomimetičkim principima, ovaj sistem oponaša način na koji se vrste trave poput Festuce i Stipe uvijaju usled asimetričnog rasta ćelija ili promena vlažnosti, smanjujući površinu izloženu suncu i štiteći tkiva od isušivanja. Osim što štite same biljke, ovakvi uvijeni listovi stvaraju difuznu senku koja reguliše mikroklimu tla i štiti mlade izdanke. Slično tome, dinamički brisoleji uvijanjem tankih lamela po vertikalnoj osi ne služe zaštiti samih brisoleja, već omogućavaju optimalnu kontrolu svetlosti u enterijeru, funkcionišući kao pasivna barijera koja štiti unutrašnjost od direktnog sunčevog zračenja, primenjujući efikasan biomimetički princip.
Takođe, zbog same prirode rešenja, sistem zasene projektovan je tako da može biti izveden u jednoj od tri varijante – kao pasivni sistem koji samostalno reaguje na spoljne uslove, kao aktivni sistem sa električnim napajanjem, ili kao aktivni sistem sa manuelnim upravljanjem, koji funkcioniše isključivo uz fizičku intervenciju korisnika, bez potrebe za električnom energijom. Izbor konkretne varijante zavisi od uslova primene, budžeta i vrste materijala koji se koriste u realizaciji.
Što se tiče same fabrikacije, za izradu sistema predlaže se da se sa gornje i donje strane konstrukcije postave nosači za zupčanike, izvedeni od kvadratnih profila, dodatno ojačanih L-profilima, radi stabilnosti. Materijali ovih elemenata mogu biti plastificirani čelik (otporniji na spoljašnje uticaje, ali skuplji) ili ekstrudirani aluminijum (lakši i jeftiniji, pogodan za manje sisteme), a moguća je i njihova kombinacija. Posebnu pažnju potrebno je obratiti na moguće deformacije i savijanja metala pod uticajem visokih temperatura. Mehanizam rotacije omogućuju zupčanici, za koje su vezane po dve fleksibilne sajle prečnika 2–2.5 mm, tipa inox 7×19 – sastavljene od 7 snopova po 19 žica, koje su izuzetno savitljive i otporne na habanje, UV i vlagu, idealne za krivljenje i zatezanje u laganim konstrukcijama. Između te dve sajle nalazi se lagano platno – poput screen fabric-a, poliesterskog ili PVC obloženog tkanja – koje se pomoću keder trake ili klizača postavlja u žlebove i klizi po sajlama. Rotaciju čitavog platna omogućuju upravo te dve ivične sajle, koje svojim uvijanjem zakreću tkaninu i tako regulišu količinu svetlosti koja ulazi u prostor.
3. Parametarska analiza performansi sistema zasene
Korišćenjem alata Ladybug i Honeybee unutar Grasshopper okruženja izvršena je simulacija performansi sistema zasene na osnovu zadatih kriterijuma. Grasshopper je vizuelni programski dodatak za Rhino 3D softver koji omogućava parametarsko modelovanje kroz kreiranje i manipulaciju logičkih veza. Dakle, umesto klasičnog programiranja, korisnici razvijaju proceduralne modele definišući skup pravila i parametara, čime se omogućava generisanje kompleksnih i varijabilnih geometrija uz visoku kontrolu i fleksibilnost.
Dizajn sistema zasene koncipiran je tako da omogućava kontrolu upada direktnog sunčevog zračenja kroz veliki broj mogućih rotacija lamela, u zavisnosti od određenog dela dana ili perioda godine. Međutim, analiza svih kombinacija položaja tokom cele godine predstavljala bi izuzetno obiman i složen zadatak. Zato će u ovom radu biti razmatrano pet reprezentativnih položaja, a rezultati za svaki od definisanih kriterijuma biće prikazani odvojeno u preglednim tabelama.
Prvi položaj lamela odnosi se na situaciju kada su sve lamele zakrenute upravno na ravan zida. Drugi i treći položaj analiziraju situacije kada je samo gornja, odnosno samo donja zona lamela zakrenuta upravno na zid, dok je druga zona paralelna s njegovom ravni. Četvrti položaj podrazumeva da su gornja i donja zona zakrenute pod uglom od 45° u suprotnim smerovima. Peti položaj definiše scenario u kojem je gornja zona zakrenuta pod uglom od 30°, a donja pod uglom od 60°, pri čemu su obe rotirane u istom smeru.
Prvi kriterijum projektovanja sistema zasene odnosi se na nisku propusnost sunčevog zračenja, pri čemu koeficijent prolaska solarne energije (g-vrednost / SHGC) ne sme da prelazi 0,35 u letnjim uslovima. To znači da maksimalno 35 % sunčeve energije prolazi kroz prozor, dok se 65 % odbija, smanjujući potrebu za klimatizacijom i poboljšavajući termalni komfor.
Analiza je sprovedena u Grasshopper-u korišćenjem dodatka Ladybug, uz EPW fajl za Novi Sad koji sadrži meteorološke podatke, uključujući temperaturu, vlažnost, vetar i solarno zračenje. Za procenu sunčevog dobitka korišćena je komponenta Cumulative Sky Matrix, definisan period od 1. juna do 31. avgusta, što obuhvata letnji period sa najvećim solarnim zračenjem. Dobijeni podaci su povezani sa LB Incident Radiation komponentom, koja kvantifikuje sunčevu energiju na površinama, a zatim su normalizovani deljenjem sa referentnom vrednošću od 500 da bi se dobio SHGC koeficijent za svaku poziciju brisoleja.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
0,197
0,35
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
0,212
0,35
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
0,122
0,35
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
0,086
0,35
Drugi kriterijum projektovanja sistema zasene odnosi se na efikasno blokiranje letnjeg i omogućavanje zimskog solarnog zračenja. Sistem treba da blokira najmanje 70 % sunčevog zračenja na južnim, jugozapadnim i zapadnim fasadama leti, dok zimi omogućava najmanje 60 % prodora svetlosti za pasivno grejanje i osvetljenje. Analiza je sprovedena u Grasshopper-u korišćenjem dodatka Ladybug, sa klimatskim podacima iz EPW fajla za Novi Sad.
Za proračun su definisana dva perioda: letnji (jun–avgust) i zimski (decembar–februar). Komponenta Sky Matrix generiše raspodelu sunčevog zračenja, dok se posebnom funkcijom izračunava procenat blokiranog i propuštenog zračenja, što omogućava proveru da li elementi zasene zadovoljavaju kriterijume ≥70 % blokiranja leti i ≤40 % zimi. Dobijeni rezultati za sve pozicije brisoleja prikazani su u tabeli.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
99,3
13,8
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
99,4
14,9
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
99,5
17,5
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
99
20,4
Treći kriterijum projektovanja sistema zasene odnosi se na maksimalni ukupni kapacitet hlađenja prostora, koji ne bi trebalo da prelazi 2288 W, kako bi se obezbedio adekvatan termalni komfor i efikasno dimenzionisanje klimatizacije. Vrednost je dobijena množenjem površine prostorije (57,19 m²) sa referentnim intenzitetom rashladnog opterećenja od 40 W/m². Ovaj kriterijum osigurava da sistem hlađenja nije predimenzionisan, čime se smanjuje potrošnja energije i poboljšava regulacija temperature i vlažnosti. Analiza je sprovedena u Grasshopper-u korišćenjem Honeybee dodatka. Formiran je HB Room, koji definiše geometriju i fizičke karakteristike prostora, uključujući zidove, podove, plafone i otvore, dok su svojstva termičkog omotača definisana kroz HB Search Construction i Modifier Sets. Komponenta HB Apply Ideal Air Loads simulira potrebnu energiju za hlađenje bez modelovanja stvarnog HVAC sistema. Izlaz iz ove komponente koristi se za kreiranje HB Model-a, koji se potom pretvara u EnergyPlus/OpenStudio fajl radi simulacije energetskih performansi. Rezultati, dobijeni pomoću HB Read Room Energy Result, potvrđuju da ukupni kapacitet hlađenja prostora ostaje ≤2288 W, a vrednosti za sve pozicije brisoleja prikazane su u tabeli.
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijeni ukupni kapacitet hlađenja (≤2288W), W
Maksimalni ukupni kapacitet hlađenja, W
1.
Obe zone upravne na ravan zida
2016
2288
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
2019
2288
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
2019
2288
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
2023
2288
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
2022
2288
Četvrti kriterijum odnosi se na dnevno osvetljenje prostora i nalaže da sistem zasene omogući da najmanje 60 % vremena tokom radnog dana osvetljenost bude u korisnom opsegu (UDI – Useful Daylight Illuminance). Cilj je postići optimalnu osvetljenost koja omogućava udoban rad bez prejakog svetla i zaslepljujućeg efekta.
Analiza je sprovedena u Honeybee dodatku za Grasshopper. Kreiran je HB Room sa definisanim termičkim omotačem (HB Construction i Modifier Sets), dok klimatski podaci za Novi Sad dolaze iz EPW fajla. Geometrija prostora i mreža analiznih tačaka postavljeni su preko HB Sensor Grid, a godišnje vremenske serije osvetljenosti izračunate su komponentom HB Annual Daylight. Rezultati su obrađeni u HB Daylight Metrics, odakle je dobijena vrednost UDI, uz metrike DA i sDA, dok je prostorna raspodela osvetljenosti vizualizovana putem HB Heatmap. Dobijeni podaci potvrđuju da projektovani sistem zasene zadovoljava zahtev od najmanje 60 % vremena osvetljenosti u korisnom opsegu.
Granična vrednost UDI (korisna dnevna osvetljenost), %
1.
Obe zone upravne na ravan zida
85,42
60
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
85,62
60
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
83,56
60
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
83,01
60
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
86,05
60
Poslednji kriterijum odnosi se na prirodnu osvetljenost prostora i nalaže da faktor dnevne svetlosti (Daylight Factor, DF) ne bude manji od 2 %, čime se obezbeđuje adekvatna prirodna osvetljenost i vizuelni komfor. DF predstavlja odnos unutrašnje osvetljenosti u prostoru i spoljašnje osvetljenosti pod oblačnim nebom, pa DF od 2 % znači da prostor prima najmanje 2 % dostupne spoljašnje svetlosti, smanjujući potrebu za veštačkim osvetljenjem.
Analiza je sprovedena u Honeybee dodatku za Grasshopper. Kreiran je HB Room sa definisanim termičkim omotačem (HB Construction i Modifier Sets), dok klimatski podaci za Novi Sad dolaze iz EPW fajla. Mreža analiznih tačaka postavljena je pomoću HB Sensor Grid na visini od 80 cm (približna visina radne površine). Na osnovu toga, komponenta HB Daylight Factor izračunava DF, a rezultati su vizualizovani putem HB Heatmap, potvrđujući da projektovani sistem zasene omogućava zadovoljavajući nivo prirodnog osvetljenja.
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijena vrednost DF (≥2%), %
Maksimalna vrednost DF (Faktor dnevne osvetljenosti), %
1.
Obe zone upravne na ravan zida
4,52
2
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
4,42
2
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
3,41
2
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
3,30
2
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
S obzirom da je analiza vršena za pet zadatih kriterijuma kroz pet različitih položaja brisoleja (obe zone upravne na ravan zida; donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom; gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom; obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima; donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru) rezultati urađenih analiza će takođe biti prikazane posebno za svaki pojedinačni kriterijum:
Parametarskom analizom prvog kriterijuma koji glasi: „Potrebno je da sistem zadovolji nisku propusnost sunčevog zračenja, pri čemu koeficijent prolaska solarne energije (g-vrednost / SHGC – udeo sunčeve energije koja ulazi kroz prozor, izražen kao broj između 0 i 1) ne bi trebalo da prelazi 0,35 u letnjim uslovima,” dobijeni podaci prikazani u sledećoj tebeli:
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijena vrednost SHGC
Max vrednost SHGC
1.
Obe zone upravne na ravan zida
0,172
0,35
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
0,197
0,35
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
0,212
0,35
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
0,122
0,35
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
0,086
0,35
Pokazuju da je vrednost SHGC (Solar Heat Gain Coefficient – Koeficijent solarnog dobitka toplote) za svih pet karakterističnih položaja značajno manja od maksimalne vrednosti 0,35 i kreće se u granicama od 0,086 – 0,212. Dakle iz podataka priloženih u tabeli možemo da vidimo da je za položaj brisoleja gde je donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru vrednost SHGC najmanja dok je za položaj brisoleja gde je gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom ta vrednost najveća (0,212) ali i dalje manja od maksimalne vrednosti. Dobijena vrednost od 0,086 znači da kroz sistem zasene prolazi samo 8,6% sunčeve energije, što pokazuje izuzetnu efikasnost u blokiranju solarnog zračenja dok za vrednost od 0,212 (prolazi 21,2% sunčeve energije), sistem i dalje zadovoljava kriterijum (≤ 0,35), omogućavajući blago povećanu solarnu dobit u prostoru bez ugrožavanja termalne udobnosti.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
99,3
13,8
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
99,4
14,9
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
99,5
17,5
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
99
20,4
Pokazuju da položaj brisoleja gde su obe zone upravne na ravan zida za letnji period blokiraju najviše svetlosti, gotovo 100%, dok za zimski period gotovo u potpunosti propuštaju sunčevo zračenje. Svi analizirani položaji formalno zadovoljavaju kriterijum jer leti blokiraju više od 70% sunčevog zračenja, a zimi ispod 40%. Položaj gde su obe zone upravne na ravan zida (100% leto / 0% zima) najviše zadovoljava postavljen kriterijum, ali se pokazuje kao neadekvatno, budući da gotovo potpuno blokira sunčevo zračenje tokom letnjih meseci, dok u zimskom periodu omogućava njegov potpuni prodor. Takav ekstremni odnos rezultira rizikom od blještanja i narušavanja vizuelnog komfora, kao i pojavom prekomernih toplotnih dobitaka koji utiču na termalni komfor korisnika. Varijante sa jednom zonom postavljenom paralelno a drugom pod uglom od 45° (99,3/99,4% blokiranosti leti i 13,8/14,9% blokiranosti zimi) obezbeđuju umerenu kontrolu tokom zimskog perioda dok pružaju nešto veću blokiranost leti, konfiguracija brisoleja (99,5% blokiranosti leti i 17,5% blokiranosti zimi) omogućavaju povećan prodor direktnog sunčevog zračenja zimi i povoljniju raspodelu dnevne svetlosti dok opet nešto veću blokiranost direktnog sunčevog zračenja u letnjim uslovima. Dakle, sve vrednosti se nalaze unutar poželjnog opsega, jer ostaju značajno ispod gornje granice od 40, ali za najbolji balans najprikladnija je varijanta sa rotiranim zonama, posebno donja zona rotirana za 60°, a gornja za 30° u istom smeru, jer nudi najveći zimski prodor (20,4%) uz očuvanu visoku letnju zaštitu i vizuelni komfor (99%).
Važno je naglasiti da kriterijum prema kojem elementi zasene treba da blokiraju najmanje 70% letnjeg sunčevog zračenja, a istovremeno omoguće minimalno 60% prodora zimi, ne treba tumačiti bukvalno kao fizičko merilo ukupnog zračenja. Ove vrednosti predstavljaju orijentacione pragove za procenu kvaliteta dnevnog osvetljenja, pri čemu je cilj da se tokom leta spreče prekomerni toplotni dobici i blještanje, a da se zimi omogući dovoljan nivo prirodnog osvetljenja i pasivnih dobitaka. U tom smislu, visoke vrednosti blokiranosti u letnjem periodu (oko 99%) ukazuju na efikasnu zaštitu od sunca, dok niske vrednosti blokiranosti u zimskom periodu (13–20%) znače da je količina zračenja koja ulazi u prostor značajna, što doprinosi funkcionalnoj raspodeli dnevne svetlosti i termalnom komforu. Dakle, kriterijum se odnosi na vremensku dostupnost korisne dnevne svetlosti u prostoru, a ne na apsolutni intenzitet sunčevog zračenja koji prolazi kroz otvor.
Parametarskom analizom trećeg kriterijuma koji glasi: „Potreban maksimalni ukupni kapacitet hlađenja (Maximum Total Cooling Capacity) ne bi trebalo da prelazi 2288 W, čime se obezbeđuje adekvatan nivo termalnog komfora i efikasno dimenzionisanje sistema klimatizacije,” dobijeni podaci prikazani u sledećoj tebeli:
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijeni ukupni kapacitet hlađenja (≤2288W), W
Maksimalni ukupni kapacitet hlađenja, W
1.
Obe zone upravne na ravan zida
2016
2288
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
2019
2288
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
2019
2288
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
2023
2288
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
2022
2288
Pokazuju da sve ispitane konfiguracije zadovoljavaju ovaj zahtev. Vrednosti se kreću u rasponu od 2016 W do 2023 W, što znači da ni u jednom slučaju ne dolazi do prekoračenja zadate granice. Najniži kapacitet hlađenja ostvaren je kod konfiguracije sa obe zone postavljene upravno na ravan zida (2016 W), dok su gotovo identične vrednosti (2019 W) dobijene za položaje u kojima je jedna zona upravna, a druga paralelna sa zidom. Blago povećanje se javlja kod rotiranih varijanti odnosno položaja kada su obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima i donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru (2022–2023 W), što ukazuje na nešto veće toplotne dobitke u ovim položajima. Ipak, sve konfiguracije ostaju unutar dozvoljenog opsega, pa se može zaključiti da je položaj sa obe zone upravne na ravan zida najefikasniji u pogledu smanjenja rashladnog opterećenja, dok rotirane varijante (redni brojevi 4. i 5.), iako ukazuju na nešto veće toplotne dobitke, nude bolje uslove osvetljenja i stoga mogu predstavljati uravnoteženije rešenje.
Što se tiče četvrtog kriterijuma u okviru urađene analize, a koji glasi: „U pogledu dnevnog osvetljenja, sistem bi trebalo da omogući da najmanje 60 % vremena tokom radnog dana osvetljenost prostora bude u korisnom opsegu, odnosno u nivou osvetljenja koji je dovoljno visok da zadovolji potrebe korisnika, ali ne previše jak da stvara zaslepljujući efekat (UDI – Useful Daylight Illuminance (Korisna dnevna osvetljenost)),” dobijeni podaci prikazani u sledećoj tabeli:
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijena vrednost UDI (≥60%), %
Granična vrednost UDI (korisna dnevna osvetljenost), %
1.
Obe zone upravne na ravan zida
85,42
60
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
85,62
60
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
83,56
60
4.
Obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima
83,01
60
5.
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
86,05
60
Pokazuju da sve ispitane konfiguracije značajno premašuju zadati prag. Dobijene vrednosti kreću se između 83,01% i 86,05%, što ukazuje na visok kvalitet osvetljenja u svim varijantama. Najpovoljniji rezultat ostvaren je kod konfiguracije sa donjom zonom rotiranom za 60° i gornjom za 30° u istom smeru (86,05%), dok su nešto niže, ali i dalje veoma dobre vrednosti dobijene za varijante sa zonama postavljenim upravno (85,42%) i kombinovano upravno–paralelno (85,62% i 83,56%). Najniža vrednost uočena je kod konfiguracije sa obe zone rotirane za 45° u suprotnim smerovima (83,01%), ali i ona u potpunosti zadovoljava kriterijum. Može se zaključiti da je optimalan položaj onaj sa donjom zonom rotiranom za 60°, a gornjom za 30° u istom smeru, jer pruža najbolji balans između osvetljenosti i vizuelnog komfora.
Analizom poslednjeg kriterijuma koji glasi: „Faktor dnevne svetlosti (Daylight Factor – procenat unutrašnje u odnosu na spoljašnju osvetljenost, izražen u procentima) ne bi trebalo da bude manji od 2%, kako bi se obezbedila adekvatna prirodna osvetljenost i vizuelni komfor,” dobijeni podaci prikazani u sledećoj tabeli:
Br.
DEFINISAN POLOŽAJ BRISOLEJA
Dobijena vrednost DF (≥2%), %
Maksimalna vrednost DF (Faktor dnevne osvetljenosti), %
1.
Obe zone upravne na ravan zida
4,52
2
2.
Donja zona – upravna na ravan zida, gornja zona – paralelna sa njom
4,42
2
3.
Gornja zona – upravna na ravan zida, donja zona – paralelna sa njom
Donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru
3,71
2
Ukazuju na to da se dobijene vrednosti kreću u opsegu od 3,30% do 4,52%, što ukazuje na stabilan i dovoljan nivo prirodnog osvetljenja u svim analiziranim položajima brisoleja. Najviši DF (Daylight Factor – Faktor dnevne svetlosti) postignut je kod položaja sa obe zone postavljene upravno na ravan zida (4,52%), dok su nešto niže, ali i dalje povoljne vrednosti ostvarene kod kombinovanih konfiguracija gde je jedna zona upravna na ravan zida a druga paralelna sa njom (4,42% i 3,41%) i rotiranih varijanti gde su obe zone rotirane za 45° – u suprotnim smerovima (3,30%) ili gde je donja zona rotirana za 60° a gornja zona za 30°, u istom smeru (3,71%). Prema EN 17037:2018 (evropski standard za procenu dnevnog svetla u zgradama), optimalan opseg faktora dnevne svetlosti kreće se između 2% i 5%, jer obezbeđuje ravnotežu između dovoljne količine prirodne svetlosti i izbegavanja prekomerne osvetljenosti prostora. Na osnovu sprovedene analize može se zaključiti da konfiguracija sa obe zone upravne na ravan zida, sa ostvarenim faktorom dnevne svetlosti od 4,52%, predstavlja najpovoljnije rešenje u pogledu ovog kriterijuma.
(Slika analiziranog HB Room)
Iako su ovo samo neki od bezbroj mogućih položaja lamela predloženog sistema zasene, analiza pet karakterističnih konfiguracija pokazuje da svaki položaj ima svoje prednosti i mane – neki pružaju bolju zaštitu od sunca leti, drugi omogućavaju veći prodor svetla zimi ili bolji vizuelni komfor, pa je izbor optimalnog položaja uslovljen željenim performansama u određenom periodu i funkcionalnim zahtevima prostora. Položaji sa obe zone upravne na ravan zida odlikuju se visokom efikasnošću u blokiranju sunčevog zračenja leti i minimalnim kapacitetom hlađenja, što značajno utiče na uštedu energije ali istovremeno ograničavaju prodor dnevne svetlosti zimi. Konfiguracije sa jednom zonom paralelnom i jednom upravnom na ravan zida omogućavaju veći prodor svetlosti tokom zimskih meseci i blago povećavaju UDI (korisna dnevna osvetljenost), ali smanjuju efikasnost u blokiranju sunčevih dobitaka. Rotirane varijante (45° u suprotnim smerovima ili donja zona 60° / gornja 30° u istom smeru) pružaju uravnoteženiji odnos između osvetljenja i kontrole toplote, povećavajući faktor dnevne svetlosti i korisnu dnevnu osvetljenost, ali uz nešto veće vrednosti maksimalnog kapaciteta hlađenja.
Što se tiče SHGC vrednosti, niske vrednosti kod rotiranih i kombinovanih varijanti efikasno blokiraju solarnu energiju, dok položaji sa obe zone upravne omogućavaju bolju ravnotežu između sprečavanja toplotnih dobitaka i prodora svetlosti. Sve analizirane konfiguracije zadovoljavaju postavljene pragove za vizuelni komfor i dnevno osvetljenje, pri čemu svaka varijanta omogućava određeni balans između blokiranja direktnog sunčevog zračenja i prodora prirodne svetlosti. Neke konfiguracije efikasnije blokiraju direktno sunčevo zračenje i smanjuju rizik od blještanja i pregrevanja, dok druge omogućavaju nešto veći prodor svetlosti, ali i blago povećane toplotne dobitke. Dakle, svaki položaj lamela pruža specifične prednosti za određene uslove i periode u odnosu na doba dana ili godine, što potvrđuje fleksibilnost modularnog sistema i njegovu sposobnost da se projektantski prilagodi potrebama prostora, bez potrebe za univerzalno „najboljim“ rešenjem.
Evaluacija o ispunjavanju projektantskih kriterijuma
Predloženi sistem zasene, zasnovan na dvostrukom rotacionom mehanizmu gornje i donje zone lamela, omogućava preciznu kontrolu upada svetlosti kroz prostor. Fleksibilnost pojedinačnih elemenata, kombinovana sa kontrolisanim uvijanjem po vertikalnoj osi, omogućava potpuno otvaranje i zatvaranje sistema, čime se postiže maksimalna regulacija direktnog sunčevog zračenja i optimizuje vizuelni komfor. Tanak profil lamela i modularna konstrukcija smanjuju vizuelnu obstrukciju i omogućavaju očuvanje pogleda ka spoljašnjoj okolini, dok istovremeno pružaju efikasnu zaštitu od blještanja i prekomernih solarnih dobitaka.
Iako to nije predmet ovog istraživanja, sistem je dizajniran tako da bude pouzdan i izdržljiv, sposoban da podnese višestruko otvaranje i zatvaranje bez gubitka funkcionalnosti, dok modularni elementi omogućavaju brzu i jednostavnu montažu – za standardni prozorski otvor dovoljno je do dva sata i najviše pet sastavnih elemenata. Ovo olakšava implementaciju kako u novogradnji, tako i na postojećim objektima, čineći sistem adaptabilnim i praktičnim za različite primene.
Dodatno, predviđena je mogućnost manuelnog i automatskog upravljanja, što pruža fleksibilnost u korišćenju bez potrebe za naprednom tehnologijom, dok bi korišćenje materijala otpornih na UV zračenje, vlagu i habanje obezbedili dugotrajnost i ekonomsku isplativost sistema. Na ovaj način predloženi sistem zasene uspešno ispunjava sve projektantske kriterijume.
Oblast istraživanja obuhvata energetsku efikasnost postojećih objekata (konkretno objekata izgrađenih pre uvođenja savremenih standarda energetske efikasnosti 2011. godine), sa posebnim fokusom na optimizaciju termalnog komfora u objektima kroz postavljanje novoprojektovanog sistema spoljnje zasene. U savremenoj arhitekturi, sistemi zasene imaju ključnu ulogu u kontroli prirodnog osvetljenja i smanjenju toplotnih dobitaka, čime direktno utiču na potrošnju energije (konkretno za potrošnju energije za grejanje, hlađenje, ovsvetljenje i ventilaciju) i kvalitet boravka u prostoru. Istorijski gledano, sistemi zasene razvijali su se od tradicionalnih rešenja, poput šalukatri i venecijanera, do savremenih parametarskih, inteligentnih i biomimetičkih sistema.
Tema istraživanja
S toga, tema ovog istraživanja je unapređenje energetske efikasnosti postojećih objekata kroz kombinovanu primenu pasivnih i aktivnih mera, sa posebnim fokusom na smanjenje toplotnih dobitaka i pregrevanja unutrašnjih prostora. Pasivne mere obuhvataju optimizaciju termičkog omotača zgrade (zidovi, prozori, vrata, krov i podovi — koji razdvajaju grejani prostor od spoljne sredine/negrejanog prostora), uključujući toplotnu izolaciju zidova, krovova i podova, kvalitetno zastakljenje prozora i vrata, kao i funkcionalno rešenje prostora, dok aktivne mere podrazumevaju savremene instalacione sisteme koji koriste energiju iz obnovljivih i neobnovljivih izvora. Poseban akcenat stavljen je na primenu spoljnog sistema zasene, koji blokira direktno sunčevo zračenje pre nego što dospe do staklenih površina i time značajno smanjuje letnje toplotne dobitke, dok unutrašnji sistemi zasene imaju ograničen učinak u ovom pogledu. Na ovaj način, istraživanje analizira kako kombinacija pasivnih i aktivnih mera, uz efikasnu upotrebu spoljnog sistema zasene, može doprineti unapređenju energetskih performansi postojećih objekata.
Stanje u oblasti
Postojeći sistemi zasene evoluirali su tokom vremena, prelazeći od tradicionalnih rešenja ka savremenim, visokotehnološkim pristupima. U istraživanju su analizirani primeri poput šupljih brisoleja, venecijanera, roletni, SageGlass reaktivnih fasada, ETFE membranskih sistema i Solskin PV fasada. Svako rešenje ima svoje prednosti i mane — dok tradicionalni sistemi nude jednostavnost i pristupačnost, savremeni modeli donose bolju kontrolu svetlosti i energetske dobitke, ali zahtevaju visoka početna ulaganja i redovno održavanje. Analizom su identifikovani ključni faktori koji utiču na funkcionalnost sistema: materijal, konstrukcija, adaptivnost, cena i integracija sa postojećim objektima. Ova kritička analiza poslužila je kao osnova za definisanje problema i dalji razvoj sopstvenog sistema.
Problemi
Analizom postojećih primera uočeni su brojni izazovi u projektovanju efikasnih sistema zasene. Kod fiksnih sistema, poput roletni i klasičnih brisoleja, kontrola svetlosti je ograničena i često dovodi do prekomerne upotrebe veštačkog osvetljenja. Kod reaktivnih sistema, kao što je SageGlass, problem predstavljaju visoki početni troškovi i složeno održavanje. Membranski sistemi, poput ETFE folija, nude vizuelnu lakoću, ali zahtevaju dodatne ventilacione sisteme. Čak i najnapredniji sistemi, poput Solskin PV fasada, nisu pogodni za sve klimatske zone i takođe su veoma skupi. Svi ovi izazovi ukazuju na potrebu za efikasnim, prilagodljivim i ekonomičnim sistemom koji balansira energetske, funkcionalne i estetske zahteve.
Cilj
Dakle, jasno izraženi problemi prekomernih dobitaka toplote izazvanih neadekvatnim ili nepostojećim sistemima zasene, uz izražen nedostatak primene drigih pasivnih mera, su evidentni. Stoga, potrebno je unaprediti energetsku efikasnost i omogućiti unutrašnji termalni komfor postojećih objekata, izgrađenih pre uvođenja Pravilnika o energetskoj efikasnosti zgrada 2011. godine, kroz efikasan dizajn spoljnog sistema zasene koji se postavlja sa spoljne strane prozorskih otvora. Cilj istraživanja je razvoj adaptivnog sistema spoljnje zasene koji će efikasno kontrolisati upad sunčevog zračenja, smanjiti toplotne dobitke i doprineti energetskoj efikasnosti objekta.
Polazna hipoteza istraživanja zasniva se na pretpostavci da parametarski dizajn u kombinaciji sa biomimetičkim principima može dovesti do razvoja sistema zasene koji će značajno unaprediti termalni i vizuelni komfor u objektima. Ako se elementi sistema projektuju tako da reaguju na spoljne uslove poput biljnog tkiva određenih vrsta trave poput Festuce i Stipe koje se uvijaju usled asimetričnog rasta ćelija ili promena vlažnosti, smanjujući površinu izloženu suncu i štiteći tkiva od isušivanja, moguće je smanjiti toplotne dobitke i povećati energetsku efikasnost objekta bez potrebe za dodatnom potrošnjom energije za grejanje, hlađenje, ovsvetljenje i ventilaciju.
Kriterijumi
Takođe, kako bismo ustanovili da je zadati cilj ispunjen, rešenje treba da ispunjava sledeće kriterijume:
• Potrebno je da sistem zadovolji nisku propusnost sunčevog zračenja, pri čemu koeficijent prolaska solarne energije (g-vrednost / SHGC – udeo sunčeve energije koja ulazi kroz prozor, izražen kao broj između 0 i 1) ne bi trebalo da prelazi 0,35 u letnjim uslovima.
• Elementi zasene moraju biti dizajnirani tako da blokiraju najmanje 70% letnjeg sunčevog zračenja na južnim, jugozapadnim i zapadnim stranama, dok istovremeno omogućavaju minimalno 60% prodora sunčeve svetlosti zimi.
• Potreban maksimalni ukupni kapacitet hlađenja (Maximum Total Cooling Capacity) ne bi trebalo da prelazi 2288 W, čime se obezbeđuje adekvatan nivo termalnog komfora i efikasno dimenzionisanje sistema klimatizacije.
• U pogledu dnevnog osvetljenja, sistem bi trebalo da omogući da najmanje 60 % vremena tokom radnog dana osvetljenost prostora bude u korisnom opsegu, odnosno u nivou osvetljenja koji je dovoljno visok da zadovolji potrebe korisnika, ali ne previše jak da stvara zaslepljujući efekat (UDI – Useful Daylight Illuminance (Korisna dnevna osvetljenost)).
• Faktor dnevne svetlosti (Daylight Factor – procenat unutrašnje u odnosu na spoljašnju osvetljenost, izražen u procentima) ne bi trebalo da bude manji od 2%, kako bi se obezbedila adekvatna prirodna osvetljenost i vizuelni komfor.
Takođe, sistem treba da zadovolji sledeće projektanstske kriterijume:
• Sistem treba da omogući potpuno otvaranje i zatvaranje, pružajući maksimalnu kontrolu nad upadom svetlosti.
• Konstrukcija sistema treba da bude što tanja, minimizirajući obstrukciju pogleda ka spoljašnjoj okolini i pritom pružajući maksimalni vizuelni komfor.
• Sistem mora biti pouzdan i izdržljiv, sa sposobnošću da podnese repetitivno otvaranje i zatvaranje bez gubitka funkcionalnosti.
• Zasena mora biti modularna i jednostavna za montažu, pri čemu vreme postavljanja na standardni prozorski otvor ne bi trebalo da prelazi 2 sata, uz maksimalno pet sastavnih elemenata po otvoru.
• Sistem treba da bude primenljiv kao adaptabilna struktura na postojećim objektima.
• Potrebna je mogućnost manuelnog i automatskog upravljanja, kako bi sistem bio fleksibilan i lak za implementaciju bez potrebe za naprednom tehnologijom.
• Materijali koji se koriste za izradu spoljnog sistema zasene moraju biti otporni na spoljne uticaje i ekonomski isplativi.
Ispunjenjem ovih zahteva, razvija se univerzalno rešenje sistema zasene koje omogućava preciznu regulaciju svetlosnih i termalnih dobitaka u postojećim objektima koji ne ispunjavaju savremene zahteve energetske efikasnosti propisane regulativom iz 2011. godine. Pored toga, cilj istraživanja jeste i stvaranje tehnički i ekonomski održivog sistema koji se može jednostavno implementirati u navedene objekte, uz visok stepen prilagodljivosti različitim funkcionalnim, klimatskim i prostornim uslovima.
Metode
Metode istraživanja obuhvataju identifikaciju postojećeg objekta i sprovođenje energetske analize pomoću namenski izrađenog Excel fajla, u kojem se unose relevantni podaci o termičkom omotaču, sistemima grejanja, hlađenja i ventilacije. Softver automatski proračunava ukupnu potrošnju energije prema standardu SRPS EN ISO 13790, omogućavajući procenu trenutnog stanja i simulaciju poboljšanih parametara prolaska toplote. Posebna pažnja posvećuje se transparentnim površinama i uvođenju spoljnog sistema zasene, pri čemu se analiziraju različite konfiguracije segmenata i njihove pozicije u prostoriji. Rezultati omogućavaju identifikaciju optimalnih rešenja za efikasno smanjenje toplotnih dobitaka i unapređenje termalnog komfora, uzimajući u obzir kompletno stanje objekta.
Na osnovu svega gore navedenog, zbog potrebe boljeg segmentisanja i razumevanja ovog rada istraživanje je podeljeno u 3 faze:
Analiza energetske efikasnosti objekta – način sprovođenja kvantifikacije trenutne i projektovane potrošnje energije (procena potrošnje energije nakon sprovođenja određenih mera unapređenja ili poboljšanja) u Microsoft Exel softveru uz identifikovan značaj implementacije zasene.
Dizajn i karakteristike sistema zasene – analiza odabranog sistema zasene, uključujući konstruktivne karakteristike, izbor i svojstva materijala, tehnologiju izrade, kao i funkcionalne mogućnosti i principe rada.
Parametarska analiza performansi sistema zasene – korišćenjem alata Ladybug i Honeybee unutar Grasshopper okruženja, izvršena je simulacija performansi sistema zasene na konkretnoj prostoriji unutar identifikovanog postojećeg objekta, u odnosu na kriterijume propusnosti sunčevog zračenja, termalnog komfora i dnevnog osvetljenja.
U ovom istraživanju primenjena je metodologija parametarskog modelovanja koristeći Rhinoceros 3D i Grasshopper.
Cilj je bio razvoj digitalnog modela kupole sa rombastim (diamond) panelima, čija geometrija i podela mogu da se kontrolišu i menjaju u realnom vremenu.
Proces je započet definisanjem osnovne krive luka (Arc) koja određuje profil kupole.
Parametri poput radijusa i visine luka kontrolisani su pomoću slidera, čime se omogućava generisanje različitih proporcija i oblika. Na osnovu ovog profila kreirana je rotaciona površina kupole korišćenjem komponente Revolution Surface (RevSrf), pri čemu je Z-osa poslužila kao osa rotacije.
Nakon formiranja kupole, površina je parametarski podeljena na mrežu segmenata korišćenjem komandi Divide Domain² i IsoTrim, čime je dobijena osnovna mreža panela.
Za formiranje rombastih panela korišćen je dodatak LunchBox, koji omogućava automatsko generisanje dijamantnih šema preko postojeće mreže, koji kreću od temena i dobija se efekat ‘cveta’ koji je estetski zanimljiv za dalje ispitivanje date teme. Svi parametri, uključujući broj podela u U i V pravcu, ostali su dinamički povezani na slider vrednosti, čime se dobila visoka fleksibilnost modela.
Kroz dodatne komponente za kontrolu boja, debljine i spajanja panela, model je optimizovan za vizuelnu prezentaciju i potencijalnu izradu. Parametarski pristup omogućio je brzu iteraciju različitih formi kupole i kreiranje mreže panela.
Prednosti ovakvog pristupa su:
Dinamička kontrola svih geometrijskih parametara;
Automatizacija panelizacije i smanjenje manuelnog rada;
Laka prilagodljivost različitim projektnim zahtevima;
Direktna priprema geometrije za proizvodne tehnologije.
U nastavku istraživanja se treba posvetiti optimizaciji forme i razradi tehničkih detalja kako bi kupola izgledala manje kao idealna sfera i više kao specifičan dizajnerski ili strukturni element :
Promena osnovne generišuće krive
Podela površine prema drugačijoj mreži (npr. trouglovi, Voronoi, …).
Dodavanje modula koji deformišu površinu po visini ili širini (“push/pull” efekti i slično).
Nakon definisanja finalne forme i finalizacije paviljona, dalji korak bi bio vizuelni prikaz i efekti iz ugla posmatrača u enterijeru, kao i sama vizura kroz površinske elemente, panele.
Svaka ploča treba da bude četvorougaona i treba da bude ravanska, dok rekonstruisana mreža mora verno pratiti originalnu zakrivljenu površinu.
Metod: Rhno I grasshopper
Prvobitno se panelizacija radila na modelu torusa koji je dao ravanske elemente koji su bili jednaki i pravilni četvorugaonici.
Proces modelovanja:
Primenjeni algoritam
Prikaz panelizovanog torusa
Međutim, kada se algoritam primeni ne neku drug zakrivljenu površinu, do panelizacije nije dolazilo na adekvatan način, jer su pojedini paneli imali veoma različite dimenzije svojih stranica.
Time zaključujemo da torus nije bio adekvatan primer za ispitivanje.
U nastavku istraživanja se bavimo na koji način je potrebno modifikovati algoritam da dobijemo najadekvatniju panelizaciju gore navedenog primera.
Problematika izrade ergonomskih proteza za pse, posebno za vrste kao što je jazavičar, zahteva precizan balans između funkcionalnosti, udobnosti i jednostavnosti izrade. Jazavičari, zbog svojih dugih leđa i niskog rasta, često razvijaju probleme sa zadnjim nogama, što nameće potrebu za odgovarajućim ortopedskim rešenjem. Nakon konsultacija i analize postojećih primera, pristupila sam razvoju pojednostavljenog prototipa proteze koji polazi od osnovnog, apstraktnog oblika, ali omogućava dalju razradu u smeru primenljivog dizajna.
Metodologija rada
Za osnovni oblik proteze uzet je oblik koji podseća na miša od kompjutera, kao jednostavan volumen koji se lako transformiše u ergonomsku površinu. Proces je realizovan u softveru Rhinoceros 3D, uz korišćenje dodatka Grasshopper.
Kreiranje osnovne forme
U Rhino okruženju konstruisana su tri kružna profila različitih dimenzija.
Ovi kružni oblici su povezani komandom Loft, čime je formirana osnovna zapremina proteze.
Generisanje pomoćnih krivih
Pomoću opcije InterpCrvOnSrf (Interpolated Curve on Surface) kreirane su krive direktno na dobijenoj površini.
Dobijene krive izdvojene su iz površine i iskorišćene kao referenca za dalje modelovanje.
Formiranje precizne površine
Na osnovu izdvojenih krivih generisana je nova površina koja bolje prati zamišljeni oblik proteze i omogućava kontrolu debljine i zakrivljenosti.
Upotreba Grasshopper dodatka – NGon
U dodatku NGon spojene su potrebne komponente, što je omogućilo konverziju 3D površine u razvijenu 2D formu.
Dobijena razvijena površ omogućava lakšu izradu fizičkog prototipa, jer može da se koristi kao šablon za sečenje materijala ili kontrolu proporcija pre 3D štampe.
Rezultat
Opisani postupak omogućio je da se od jednostavne početne geometrije dođe do kontrolisanog i razvijenog oblika proteze, koji može poslužiti kao osnova za dalja istraživanja ergonomije i prilagođavanja individualnim merama psa. Ovakav pristup je posebno važan jer omogućava brzu iteraciju oblika, kao i prelazak iz digitalnog u fizički model putem 2D razvijenih površina.
Uključivanje realnih mera u model
Pored rada sa apstraktnim oblikom, u sledećoj fazi procesa uključene su i realne mere psa Betty, kako bi model bio prilagođen stvarnoj anatomiji jazavičara. Na osnovu izmerenih dimenzija grudnog koša (obim grudi, širina u ramenima i dužina tela) konstruisana je površ koja verno prikazuje oblik njenog grudnog koša.
Ova površ je formirana tako što su unete ključne vrednosti u Rhino okruženje, a zatim je kroz seriju krivih definisana kontura torakalnog dela tela psa. Dobijena geometrija omogućava da se proteza ne posmatra samo kao generički oblik, već kao personalizovano rešenje za konkretnog psa.
Sledeći koraci
Na osnovu modela grudnog koša u narednom koraku planirano je korišćenje krivih za definisanje poželjnog oblika proteze. Krive će služiti kao vodiči za kreiranje ergonomskih površina koje prate telo psa, ali istovremeno ostavljaju dovoljno prostora za slobodno kretanje i komfor. Na taj način će se oblik proteze razvijati izravno iz anatomskih parametara, čime se osigurava maksimalna udobnost i funkcionalnost.
Motion sickness naočare se pre svega koriste kako bi se suzbili simptomi mučnine koja nastaje u automobilu, autobusu i sličnim prevoznim sredstvima. Mučnina prilikom vožnje se pogoršava prilikom čitanja, gledanja u telefon ili kada na bilo koji način gledamo u nešto statično prilikom vožnje. Razlog nastanka su pomešani signali koje naš mozak dobija, jer telo ima osećaj da je u pokretu, ukoliko se pogleda kroz prozor, telo registruje kao da se kreće, ali dok se čita ili gleda u telefon, oči gledaju u nešto što se ne pomera i šalju signal telu da ono ipak miruje. To šalje pomešane signale mozgu i receptitorima i on usled toga što ne može da oceni u kom je stanju, dovodi do zbunjenosti, vrtoglavice i mučnine.
Način na koji funkcionišu naočare je da stvaraju veštački horizont pogleda koji omogućava mozgu da prima i registruje ujednačene signale. One sa svojom tečnošću u okviru daju utisak prividog kretanja i pokreta našim očima, čime usklađuju samo kretanje sa telom i tako omogućavaju mozgu da razazna da li se nalazi u stanju kretanja ili mirovanja. Okvir je sačinjen od rama koji ima po četiri kruga umesto klasična 2, gde 2 sa strane pomažu pri perifernom vidu i sprečavaju da mozak na taj način registruje pogrešno stanje. Okviri su cevasti i ispunjeni jarko obojenom tečnošću (plavom ili crvenom). Uputstvo ukazuje da korisnici treba da ih stave na prvi znak mučnine u kretanju i nose ih 10 minuta, dok se simptomi ne ublaže, a jedna studija sprovedena 1998. godine otkrila je da je neočekivani sporedni efekat prizmatičnih naočara bio taj što se deca, koja su obično osetljiva na pokret, nisu osećala toliko loše i manje su povraćala kada su nosila naočare. Simptomi kod dece su se vratili čim su prestali da nose naočare.
Istraživanje: princip modelovanja originalnog klasičnog modela-za dalju razradu finalnog modela
Kao početnu poziciju u kreiranju novog modela naočara, uzima se analiza i princip odnosno postupak modelovanja originalnog modela, na nekoliko načina, te utvrđivanje koji je najefikasniji.
Za izradu modela korišćen je 3DsMax kao glavno sredstvo, u koji smo prvo uneli osnovne parametre u vidu standardnih dimenzija kroz osnovne geometrijske oblike i postavljanje šeme za dalji model, u vidu cilindara, plane-ova i linija.
Tačne dimenzije su: – prednja ukupna dužina okvira 15cm – dužina okvira sa strana 15cm – prečnik pojedinačnog kruga sa okvirom 5,2cm – razmak između krugova 1,55cm – udaljenost krugova od krajnje ivice rama 1,5cm
Zatim se razrađuje jedan krug naočara, koji kasnije samo kopiramo po principu Instance, da bismo dobili jednake modele. Krug je sačinjen od plastičnog dela koji je ispunjen tečnošću, koji predstavlja zaseban model rađen preko Edit Poly- Extrude i promenom dimenzija poligona kako bi se stvorio šuplji prostor u koji kasnije ubacujemo model koji će predstavljati pokretnu tečnost.
Okvir naočara rađen je pojedinačno tj postepeno, sa polaznom tačkom modela samog kruga, koji se služio kao Sourcemodel odnosno model koji je služio kao referenca. Prvobitno je urađen Scale na datu dimenziju okvira, a zatim izmodelovan tako da krug sa tečnošću uleže u kalup okvira. Pomoću alakti Chamfer, Proobolean, Connect i Fillet, urađeni su delovi koji spajaju sve krugove, dok je zadnji deo koji naleže na uši iscrtan direktno po originalnom modelu, a zatim prebacem iz Editable Spline pomoću Extrude u Editable Poly.
Slika 1: Model naočara u 3DsMax interfejsu, autorska fotografija
Slika 2: Model naočara u 3DsMax interfejsu- Edged faces, autorska fotografija
Rezime modelovanja: efikasnost izabrane metode i pristupa
Postupak je bio relativno efikasan, sa alatkama i tehnikama koje se ponavljaju, lako primenjuju i koriste, a sam proces trajao je oko 2.5 sata, uz ubacivanje materijala i postavljanje scene za potrebe daljeg renderovanja koje će koristiti u daljem razvoju projekta.
Dalja razrada projekta: korigovanje modela i 3D štampa
Za dalji rad bilo bi poželjno uvesti metod modelovanja koji podrazumeva da iz jednog elemta izvučemo kompletan model okvira, kako bi on bio kontinualna, ne prekinuta celina, a ne napravljena iz parcijalnih delova. To je ključno za proces 3D štampe, gde bi takav postupak ubrzao postupak štampanja, gde štampač ne bi prelazio preko svakog spoja, već sve štampao kao celo, uz naravno dodatne mehanizme za otvaranje i zatvaranje naočara sa strana. Primenjeni principi su se svakako dobro pokazali u izvedbi konačnog rezultata, ali bi biti mogli još dodatno unapređeni, a zatim i iskorišćeni za nov model naočara, koji je i krajnji rezultat i cilj istraživanja.
Slika 1: rezultati istražvanja modelovanja origami struktura
Cilj istraživanja je bio da se dobije zakrivljena origami struktura korišćenjem Rhinoceros-a i Grasshoppera.
Počinje se sa postavljanjem heksagonalne mreže (HexGrid) u željenoj ravni i ograničavanjem iste na polovinu kružnice kako bi rezultat bio primenjiv u stvaranju cilindrične saksije.
Nakon toga proces modelovanja se razdvaja na dva dela:
1. Deljenje heksagonalne mreže na jednake trouglove i stvaranje mreže po kojoj će se ravan savijati- nakon postavljanja dve Flow operacije, kako bi mreža i središnje tačke heksagona bile postavljene na polukružnu liniju, mrežu rasčlanjujemo kako bi sve tačke mogle da se spoje i pri tom podele heksagone na jednake trouglove
Izdvajanjem svakog drugog trougla u mreži i izmeštanjem njihovih tačaka stvaramo mrežu koja pokazuje gde će se ravan prelamati:
Slika 2: mreža prelamanja ravni koja može da se menja na osnovu ulaznih parametara
Dobijenu mrežu pretavaramo u SimpleMesh.
2. Stvaranje mreže tačaka koje će postaviti pravac savijanja ravni i koje će pomoći pri stvaranju novih ravni preloma.
Tačke dobijene iz prošlog postupka pomeramo za određenu daljinu i koristimo funkciju Extrude sa prošlo dobijenom mrežom.
Slika 3: prikaz savijenih ravni origami strukture
Primenom funkcije iz Weavebird plugin-a, Join meshes and weld, spajamo rezultate dva procesa modelovanja i stvaramo zakrivljenu origami strukturu koja predstavlja polovinu finalnog cilindra.
Slika 4: rezultat istraživanjaSlika 5: rezultat istraživanja- drugi ugao sagledanja
Posle dobijanja željene strukture traži se način da se prelomljena ravan razvije i vrati nazad u savijeni oblik pomoću Kangaroo Solver-a.
Zaključak istraživanja je da je moguće napraviti zakrivljenu origami strukturu ali da njeno razvijanje i ponovno savijanje kao i stvaranje punog cilindra zahteva više istraživanja i pokušaja kako bi došlo do pozitivnog razultata.
U ovom radu prikazan je proces modelovanja torbe Coperni Air u softveru Autodesk 3ds Max. Modelovanje je zasnovano na poligonalnom pristupu uz pažljivo vođenje topologije kroz kvadove i korišćenje modifikatora radi postizanja realistične forme i glatke površine. Cilj je bio oblikovati torbu verno referentnoj fotografiji, uz zadržavanje efikasnog mrežnog modela pogodnog za dalju vizuelizaciju i renderovanje.
Na početku rada korišćen je front view u koji je postavljena fotografija torbe u vidu plane objekta. Preko nje je iscrtana osnovna kontura uz pomoć Line alata, kako bi se definisao spoljašnji obris modela. Nakon toga dodavani su dodatni verteksi radi preciznijeg oblikovanja forme, a od tih segmenata su postepeno formirani kvadovi koji su činili osnovnu mrežu površine. U sledećoj fazi upotrebljen je plane koji je pomoću Shift + Move komande umnožavan i oblikovan, čime je dobijena površina koju je bilo moguće dalje prilagođavati translacijom pojedinačnih verteksa.
Unutrašnji borderi modela dodatno su povezani komandom Connect, što je omogućilo formiranje novih ivica. Podizanjem unutrašnjih verteksa u visinu postignut je volumen, a zatim je model dodatno definisan korišćenjem modifikatora TurboSmooth koji je omekšao ivice i zaokružio formu. Na kraju je primenjen modifikator Symmetry.
Rezultat ovog procesa jeste digitalni model torbe Coperni koji verno prati njenu realnu geometriju.
Oblast istrazivanja – Arhitektura i kulturno nasleđe predstavljeno kroz makete i modele od LEGO kockica.
Tema istrazivanja – Prebacivanje već postojećih zgrada u LEGO modele
Stanje u oblasti – LEGO Architecture kolekcija pruža veliki izbor znamenitosti za sklapanje, kao na primer: Piramide, Noterdam, Kip slobode i moge druge. Nažalost, ni jedan objekat sa naših područja.
Problemi – Preciznost modela u zavisnosti od razmere i korištenih delova
Cilj – Napraviti što precizniji model od LEGO kockica gradske kuće u Subotici
Hipoteza – Model većih ramera će biti precizniji i detaljniji od istog u manjoj razmeri
Kriterijumi – Sastaviti dva modela, veći i manji. Veči što detaljnije, manji što jednostavnije.
Počela sam testiranje AI rendera koristeći jednostavan oblik kocke. Cilj je bio da proverim kako različiti renderi funkcionišu sa jednostavnim zadacima, kako bih znala sa kojima je najbolje da nastavim rad u narednoj fazi.
Prvo sam počela sa programom Look X AI. Zadala sam mu da doda materijal drveta na kocku, pri čemu je sve ostalo trebalo da ostane nepromenjeno, uključujući geometriju, oblik, veličinu, poziciju i ugao slikanja. Na početku, program nije uspevao da zadrži zadatu geometriju kocke i dodavao je dodatne elemente, ali je uspešno primenio drveni materijal. Prvobitno sam koristila Generate Model Gen2, a prelaskom na Gen3 rezultati su se značajno poboljšali, što se može videti na priloženim slikama. Takođe, bilo je važno da u opciji Base Image Similarity postavim što viši faktor kako bi se geometrija zadržala. Ispitivala sam više verzija prompta kako bih postigla optimalne rezultate. Nakon više pokušaja, uspela sam da zadržim oblik kocke, ali materijal drveta nije bio primenjen.
Sledeći pokušaj je uključivao manju izmenu prompta, što je dovelo do postizanja željenog rezultata.
Zatim sam se konsultovala sa profesorom i zaključili smo da će biti korisno da nastavim testiranje sa složenijom kompozicijom kako bih preciznije procenila rad AI rendera. Odlučila sam da isprobam sa tri tela: cilindrom, kockom i konusom, pri čemu bih svakom dodelila različite materijale. Ovako je izledao početan linijski crtež:
Nastavila sam rad u istom programu, ali je materijal metala pravio poteškoće, pa sam više puta prilagođavala promptove kako bih se približila željenim rezultatima. Za prvi slučaj prompt je glasio: Photorealistic rendering of three separate objects: a cube made entirely of wood, a cylinder made entirely of glass, and a cone made entirely of metal. Keep exact geometry, dimensions, position, and camera angle for each object. Tada je konus, umesto metala, primio materijal stakla. Za drugi slučaj prompt je glasio : Photorealistic rendering: a cube made of glass, a cylinder made of wood, and a cone made of gray metal. Keep exact geometry, dimensions, position, and camera angle for each object. Tu je konus dobio tamniju nijansu, koja je i dalje podsećala na staklo. Za treći slučaj prompt je glasio: Photorealistic rendering: a cube made of glass, a cylinder made of wood, and a cone made of dark gray metal. Keep exact geometry, dimensions, position, and camera angle for each object. Tada je siva boja greškom prešla na drveni materijal, iako to nije bilo zadato.
Nastavila sam sa eksperimentisanjem sa različitim formulacijama u promptu i uspela sam da dođem do željenog rezultata. Iako su u pitanju bile samo nijanse, istraživanje je pokazalo da čak i male promene u promtu značajno utiču na to da li AI uspešno generiše željeni rezultat, što proces renderovanja čini veoma nepredvidljivim. Ovako je glasio taj prompt: Photorealistic rendering: a cube made of glass, a cylinder made of wood, and a cone made of aluminum metal. Keep exact geometry, dimensions, position, and camera angle for each object.
Sledeći program koji sam ispitala bio je Prome AI. Od tri generisane slike, jedna je bila približno tačna, osim što je na staklenoj kocki neprirodno prikazao refleksiju drvenog cilindra. Ovde je bilo važno da smanjim parametar Creativity na niže vrednosti, kako AI ne bi imao previše slobode da menja ili dodaje elemente. To je bilo ključno, jer sam želela da zadržim geometriju, oblike, dimenzije i pozicijefigura. Takođe, parametar Artistry podešava koliko AI dodaje stilizovane ili umetničke elemente; veća vrednost može promeniti izgled i strukturu objekata, dok manja vrednost zadržava realističniji i precizniji rezultat. Za moj zadatak, manja vrednost Artistry-ja bila je pogodnija, jer je omogućila da geometrija ostane ista.
Zatim sam testirala Rerender AI, koji se pokazao kao veoma kvalitetan alat, ali nije uspevao da ukloni pozadinu koju je automatski dodavao, i pored stalnih instrukcija da to ne čini. Ovde je bilo važno koristiti opciju Precise, kako bi geometrija, oblici, dimenzije i pozicije objekata ostale nepromenjene. Ipak, bilo je neophodno veoma dobro naglasiti ove zahteve i u promptu, jer, za razliku od nekih drugih rendera, ovaj nema dodatne parametre koji to mogu kontrolisati. Kod Prome AI to su bili Creativity i Artistry, dok je kod LookX AI to funkcionisalo kroz Base Image Similarity.
Sledeći program koji sam ispitala bio je mnml ai, koji je vrlo precizno generisao kocku, ali nije uspeo da pravilno izvrši zadatak sa tri različita oblika. Ovde je bilo važno odabrati opciju Exact Render i postaviti skalu bliže Precise, kako bi geometrija objekata bila sačuvana. Takođe, bilo je neophodno selektovati opciju za realističan prikaz materijala. Pored samog prompta, ovi parametri bili su ključni za ostvarenje željenog rezultata.
Zatim sam testirala Stable Diffusion, koji sam prethodno instalirala da radi lokalno na mom laptopu. Međutim, nije se pokazao dobro za zadatak sa tri objekta, jer nije uspevao da generiše ništa ni približno tačno, iako sam pokušavala da menjam parametre i promptove.
Isprobala sam i Inpaint i Image2Image funkcije:
Inpaint – služi za izmenu ili popravku određenog dela slike bez menjanja ostatka.
Image2Image – koristi postojeću sliku kao osnovu i generiše novu verziju prema promptu, zadržavajući osnovne oblike i strukturu, ali menja stil, materijal ili detalje.
Kod parametara najviše sam menjala vrednosti sledećih:
CFG Scale – određuje koliko striktno AI prati zadati prompt; veća vrednost znači da AI više prati uputstvo, manja vrednost mu daje više slobode.
Denoising Strength – reguliše koliko AI ima slobode da menja originalnu sliku; veća vrednost daje više slobode, dok manja zadržava više originalnih oblika, dimenzija i pozicija. Za moj slučaj je bilo bolje koristiti manju vrednost kako AI ne bi menjao oblike, dimenzije i pozicije.
Sampling Steps – broj koraka u procesu generisanja slike; veći broj koraka povećava preciznost rendera i kvalitet detalja.
I pored podešavanja svih ovih parametara, Stable Diffusion nije uspeo da zadatak sa tri objekta ispuni kako je trebalo.
Prethodna dva, iznad navedena, rendera; Stable Diffusion i mnml ai, pokazala su se slabije u odnosu na ostale alate. To je mogućeiz razloga što su ovi modeli prvenstveno osmišljeni i trenirani za generisanje poznatih objekata, kao što su kuće i slične realistične scene. Na zadatku sa geometrijskim oblicima, poput kocke, cilindra i konusa, AI modeli se suočavaju sa većom složenošću, jer nisu dovoljno trenirani na takvim zadacima. Zbog toga i pored preciznog prompta i podešavanja parametara, generisanje željenih rezultata postaje nepredvidljivo i često neuspešno.
Ovo istraživanje mi je omogućilo da detaljnije razumem način na koji ovi AI programi funkcionišu, koje su njihove snage i slabosti, kao i šta mogu realno očekivati u narednoj fazi istraživanja kada budem dalje testirala njihove mogućnosti i granice u arhitektonskoj vizualizaciji.
– Ovaj model je napredna verzija Realistic Vision 6.0 B1, optimizovana za fotorealističnu generaciju slika. Koristi HyperVAE, naprednu varijantu VAE (Variational Autoencoder), koja poboljšava detalje, dubinu i teksture u generisanim slikama.
-razlog upotrebe ovog modela je jer generiše slike sa visokim stepenom realizma, uključujući detalje kao što su senke, teksture i osvetljenje. Takođe omogućava stabilnost– pruža dosledne rezultate bez prekomernih distorzija ili “umetničkih” efekata.
Opcije generisanja u Stable Diffusion-u:
Text-to-Image: Generiše sliku od samog prompta.
Image-to-Image (img2img): Uzima postojeću sliku i menja je prema promptu.
Inpaint: Menja samo obojeni/maskirani deo slike, ostalo ostaje isto.
*Koristila sam inpaint upload opciju tako što sam izvezla maske iz 3ds Max-a i ubacivala ih u Stable Diffusion radi preciznijeg obeležavanja delova rendera koje sam želela da menjam.
Ključni parametri:
Koristila sam iste promptove za sve iteracije, jer parametri u Stable Diffusion-u su ključni za postizanje željenog efekta.
Prikaz promt-a i Negative promt-a
*CFG Scale je parametar koji kontroliše koliko će generisana slika pratiti tekstualni prompt. Što je veća vrednost, slika će se više pridržavati opisa u promptu, dok niže vrednosti omogućavaju veću kreativnost modela. To ne znači da vrednost treba uvek da bude podešena na maksimum, jer veće navođenje znači manje raznolikosti i kvaliteta.
Prvo sam postavila podlogu (pomoću inpaint opcije obojila sam deo sa kamenom teksturom na kojoj sam želela da unapredim teksturu kamena), dodavajući nepravilsnoti, senke za efekat displacement-a kako material ne bi bio previse “flat”, nemenjajuci previse originalan materijal.
Kada sam stavila CFG Scale = 1, model je imao potpunu slobodu i promenio je kamen na način koji nisam želela, tako da rezultat nije odgovarao mom promptu. Sa CFG Scale = 8, model je najbolje pratio moj prompt: senke i sitne nepravilnosti kamena su se jasno istakle, a originalni materijal je ostao netaknut. Kada sam povećala na CFG Scale = 15, model je previše striktno pratio prompt – za neke detalje je bio precizan, ali je u isto vreme menjao boju kamena, što nisam želela, pa rezultat nije bio idealan.
Preporuka: Koristititi vrednost skale smernica od 7-9. Povećati je kada generisana slika ne prati upit. Kloniti se ekstrema od 1 i 20.
*Sampling Steps u suštini kontroliše “dubinu i preciznost iterativnog procesiranja latentnog prikaza”, odnosno koliko temeljno model razvija strukturu, senke, teksture i mikrodetalje slike. Više koraka = veća preciznost i detaljnost, manje koraka = brža, ali grublja generacija
*Latentni prikaz je unutrašnja matematička reprezentacija slike koju model koristi dok je generiše ili obrađuje. Tokom Sampling Steps, model iterativno menja ovaj latentni prikaz, postepeno uklanjajući šum i razvijajući detalje, dok se konačno “dekodira” u vidljivu, fotorealističnu sliku.
Kada sam stavila Sampling Steps = 1, model je tek počeo proces generisanja, pa se kamen uopšte nije video. Jasno je da jedan korak definitivno nije dovoljan da bismo videli željeni efekat.
Preporuka: Oko 25 koraka je obično dovoljno da se postignu slike visokog kvaliteta. Korišćenje više koraka može proizvesti malo drugačiju sliku, ali ne nužno i bolji kvalitet. Pored toga, iterativna priroda procesa usporava generisanje; što više koraka, to će biti duže vreme za generisanje slike. U većini slučajeva, ne isplati se dodatno vreme čekanja.
*Denoising Strength je ključni parametar u Stable Diffusion-u koji kontroliše koliko model može da menja početnu sliku tokom generisanja. Ovaj parametar je posebno važan u img2img i inpainting režimima rada.
-To je proces uklanjanja šuma iz latentnog prikaza slike, a taj šum predstavlja nasumične promene koje model dodaje kako bi generisao nove detalje i strukture prema tekstualnom promptu.
-Niže vrednosti zadržavaju osnovnu strukturu i boju materijala, dok više vrednosti omogućavaju drastičnije transformacije latentnog prikaza u skladu sa promptom.
Kada je postavljeno 20, gotovo da se nije videla razlika u odnosu na početnu sliku koja je služila kao podloga. Pri vrednosti 50, uvedene su izmene koje nisam želela. Sa vrednošću 80, rezultat je potpuno odstupio od željenog efekta i stvorio neželjene promene.
Preporuka: koristiti vrednosti između 0.25–0.35 za optimalan rezultat.
Za potrebe istraživanja postavila sam vertikalne brisoleje na otvor prostorije dimenzija 6 metara širine i 2,8 metara visine. Širina svake lamele je 50cm , takođe je toliki i razmak između lamela. Odlučila sam se za ovaj razmak kako bi dobili 50% otvorenosti za dovoljno svetlosti i 50% zatvorenu površinu za dovoljno privatnosti korisnika. Ovaj odnos postignut je sa sest jednakih brisoleja koji su rotirani za 15 stepeni. Ako bi brisoleje rotirali za još 15 stepeni, odnosno za 30 stepeni, odnos osvetljenosti i privatnosti bi se promenio .
Posmatranje sam sprovodila pomoću 3D rendera gde sam istu prostoriju, u isto doba dana , orijentisala na različite strane sveta i beležila ponašanje svetlosti u enterijeru.
Poznata i kao cvetni put, ikebana predstavlja tradicionalnu japansku umetnost aranžiranja cveća. Za uspešno izvođenje ove tehnike često se koristi kenzan, metalna ili keramička pločica sa iglicama ili rupicama, koja se postavlja na dno vaze i služi za precizno fiksiranje stabljika ili neka druga dodatna oprema.
Glavne odlike ikebane uključuju asimetriju, koja simbolizuje prirodnu nesavršenost, minimalizam, zasnovan na malom broju pažljivo odabranih elemenata, i linijsku strukturu, gde je pažnja više usmerena na pojedinačne stabljike nego na masu. Pored ovih karakteristika, ključna estetska i filozofska odlika je ma. U ikebani, „ma“ nije samo nepopunjen prostor, već namerno ostavljena praznina koja daje ravnotežu celokupanom aranžmanu. Upravo zbog ovog praznog prostora često je neophodana dodatna oprema koji omogućava precizno postavljanje stabljika i održavanje kompozicije.
Kako bi se stvorila forma koja poštuje glavne odlike ikebane, a gde je centralna vodilja prostor ispunjen prazninom, gornja površina vaze je osmišljena kaoniz malih rupicanamenjenih aranžiranju biljaka. Rupice su oblikovanevijugavim putem, inspirisane složenom strukturom cveta, koja stvara male šuplje delove. Ostatak vaze je oblikovan pod uticajem vihora na vetru, simbolizujući opuštenost i mir koje vaza treba da unese u prostor.
Hipoteza glasi da je moguće stvoriti vazu pogodnu za ikebanu kojoj nije potreban kenzan niti bilo kakva dodatna oprema, već koja sama omogućava pozicioniranje biljaka. (Ova slika je korišćena kao inspiracija).
Polazište u istraživanju je primena fraktalne geometrije po uzoru na Sierpinski trougao, pri čemu se definišu jasna pravila rada. Prvo pravilo jeste izbor osnovnog geometrijskog oblika, u ovom slučaju trougla kao jedinice koja se dalje transformiše. Drugo pravilo je iterativnost: svaka površina se deli na manje segmente, a iz središta se uklanja jedan deo (npr. centralni trougao), čime nastaje perforacija. Treće pravilo odnosi se na princip perceptivne dvoslojnosti: iz daljine oblik deluje kao jedinstvena celina, dok pri približavanju otkriva veću složenost i detaljnost. Četvrto pravilo jeste varijabilnost da fraktali ne moraju biti potpuno jednaki u svakoj iteraciji. Odstupanja u veličini ili rasporedu otvora mogu doprineti i estetskoj dinamici i akustičkim performansama, jer različite perforacije utiču na različite frekvencije.
Metod rada
Osnovna forma: počinje se od kvadrata ili pravougaonika (panel).
Podela na trouglove: kvadrat se deli dijagonalom na dva trougla, a zatim svaki trougao dalje na manje trouglove (npr. četiri).
Iteracije: u svakom trouglu uklanja se centralni deo (manji trougao), dok se ostali zadržavaju i opet dele.
Pravila:
Iteracija može da se ponavlja proizvoljan broj puta.
Nije neophodno da svi fraktali budu isti – moguće je menjati dubinu iteracije (npr. neki trouglovi imaju 2 nivoa, neki 3 nivoa).
Perforacija: trouglovi koji su „uklonjeni“ postaju otvori (rupe u panelu).
Metoda kojom sam došla do fraktalnih panela zasniva se na principima fraktalne geometrije primenjene kroz parametarsko modelovanje u programu Grasshopper. Proces započinje formiranjem osnovne površine u vidu pravougaonika, koji se dalje deli na trouglaste panele. Svaki trougao prolazi kroz proceduru nasumične selekcije i uklanjanja, čime se simulira pravilo fraktalne iteracije, deo elemenata se briše dok drugi ostaju aktivni. Preostali paneli zatim se dalje dele na manje podjedinice kroz dodatne iteracije, pri čemu se svaka nova subdivizija oslanja na prethodnu. Ovim pristupom dobijena je hijerarhijska mreža trouglastih otvora i punih površina, koja generiše vizuelno dinamičan i kompleksan uzorak. Konačan rezultat je panel čiji oblik proizilazi iz kombinacije unapred definisanih pravila (podele i brisanja) i slučajnih varijacija (nasumično uklanjanje elemenata), što omogućava jedinstvenu estetsku vrednost i potencijal za dalju primenu u arhitektonskom dizajnu fasada sa naglaskom na vizuelni identitet i akustička svojstva.
Druga faza projekta obuhvatila je parametarsko modelovanje Voronoi strukture lampe, kreirajući mrežu ćelija koje formiraju osnovni oblik objekta. Sledeći korak je ubacivanje izabrane slike u Grasshopper, čime će se tonalne vrednosti piksela koristiti za definisanje veličine i rasporeda otvora na Voronoi strukturi. Na taj način, senke koje lampa stvara u prostoru biće oblikovane prema motivu sa slike.
Uvodni deo istraživanja parametarske simulacije principa fluidne arhitekture Zahe Hadid podrazumeva fazu 1 – Analiza postojećih objekata. U okviru prve faze, potrebno je odabrati 3-5 reprezentativnih projekata opusa Zahe Hadid i dokumentovati zajedničke elemente, tok linija, volumena i površina. Takođe, važan korak je identifikacija ključnih principa komponovanja; fluidnost, kontinuitet površina, organski tok volumena eksterijera…
Parametarska arhitektura sa fokusom na geometriju i digitalnu fabrikaciju
Tema istraživanja
Principi panelizacije sfernih paviljona i kupola u kontekstu oblika panela, vizure i prostorne percepcije enterijera
Stanje u oblasti
Istraživanje se oslanja na bogatu tradiciju eksperimentisanja s formom kupole kao prostorne i konstruktivne jedinice, s posebnim osvrtom na sledeće istorijske i savremene reference:
Geodetske kupole Buckminstera Fullera – paradigma efikasne modularne konstrukcije koja koristi minimalne materijale za pokrivanje maksimalne površine.
Paviljoni i sajamske strukture (npr. Expo 1967, Montreal) – primeri arhitekture visokih tehnoloških ambicija i eksperimentalnih oblika.
Sportske hale, biosfere i druge strukture velikih raspona – demonstracija potencijala kupola za različite funkcionalne namene.
Alternativna stanovanja 1970-ih – naročito u SAD-u u okviru off-grid pokreta, gde su kupole korišćene kao samoodržive stambene jedinice.
Savremena održiva arhitektura – kupole u kulturnim naseljima i turističkim kompleksima, često izvedene kao modularne, prenosive i energetski efikasne.
Problemi identifikovani u postojećim rešenjima
Veliki broj spojeva i detalja povećava rizik od grešaka u izvođenju.
Kompleksnost izrade i visoki troškovi zbog složenosti dizajna.
Nepraktičnost unutrašnjeg uređenja usled zakrivljenih zidova.
Akustički problemi – refleksija zvuka i neželjene rezonance.
Ciljevi istraživanja
Istražiti kako različiti oblici i rasporedi panela na sfernim površinama utiču na vizuelnu percepciju, prostornu dinamiku i funkcionalnost enterijera.
Razviti sistem modularnih elemenata (npr. podovi, otvori, nameštaj) koji se optimalno uklapaju u zakrivljene prostore i omogućavaju fleksibilan enterijer.
Hipoteza
Parametarski pristup panelizaciji sfernih paviljona omogućava optimizaciju vizuelne i funkcionalne percepcije prostora kroz pažljiv odabir geometrijskih mreža i oblika panela. Kombinovanjem naprednih materijala i digitalnih metoda izrade moguće je prevazići ključne tehničke i prostorne izazove tradicionalnih kupola.
Kriterijumi
Vizuelni identitet i estetski kvalitet– način na koji raspored i oblik panela definišu vizuru kupole (iznutra i spolja).
Efikasnost materijala i konstrukcije– broj i složenost spojeva, ukupna masa i logika sklapanja.
Funkcionalnost enterijera – mogućnost organizacije prostora i prilagođenost svakodnevnim aktivnostima.
Tehnička izvodljivost – pogodnost za digitalnu fabrikaciju i lakoća montaže/demontaže.
Održivost i održavanje – energetska efikasnost, otpornost na spoljašnje uticaje i lakoća zamene pojedinačnih panela.
Metodologija istraživanja
Digitalni alati poput Rhinoceros-a i Grasshopper-a biće osnovna platforma za generisanje i testiranje različitih sistema panelizacije. Panelizacija sfernih površina biće sprovedena kroz sledeće pristupe:
Geodetske mreže – triangulacija sfere na osnovu pravilne ili nepravilne razmere.
Poligonalne mreže – kombinacija šesterougaonih i petougaonih panela koji se prate po pravilima geometrije sfere.
Voronoi dijagrami – parametarski generisane mreže koje omogućavaju nepravilne, organski raspoređene panele s potencijalom za visoku personalizaciju i estetski izraz.
Eksperimentalne hibridne mreže – kombinovanje više geometrijskih pristupa u cilju optimizacije formi i performansi.
Digitalna analiza obuhvataće i simulacije:
Svetlosna analiza (prirodna i veštačka svetlost kroz panele),
Vizuelne studije enterijera (parametarski generisane vizure, promena percepcije u odnosu na raspored panela).
Metod istraživanja zasniva se na ispitivanju kvaliteta akustike u prostorijama različitih oblika. Tako možemo utvrditi raznolikost ponašanja zvuka i načina boljeg kontrolisanja istog.
Kriterijumi koje predlaže standard ISO 3382 su:
Early decay time (s)
Reverberation time (s)
Clarity (dB)
Ovi parametri nam daju jasne rezultate prema kojima određujemo da li prostor ima dobre akustičke osobine i da li su potrebni akustički paneli.
Ispitivanje je izvršeno na primjeru najjednostavnijeg pozorišta. Govornik i slušalac su predstavljeni kroz tačke a na drugoj slici vidimo grafički prikaz simulacije zvuka. Utvrđeno je da su rezultati reverberacije 2 sekunde što je za ovaj tip prostorije zadovoljavajuće, stoga će dalja metoda, kao što je već rečeno, biti izvršena na više modela prostorija.
Cilj ovog dela istraživanja je da kroz različite forme objekta istražimo alate koje bi smo koristili tokom ispitivanja. Programi koji su korišćeni podelio bi na dve kategorije
Programi za modelovanje – U ovom delu su se koristili Autodesk Alias Autostudio i 3dsmax.
Programi za simulaciju vetra – Ovde smo koristili CFD program (Computational Fluid Dynamic) tačnije Autodesk CFD Ulimate.
Izabrao sam tri različite forme. Prvo sam testirao pravougaonik, zatim loptu i nakon toga uprošćeni model Tesla cubertruck koji ima tačno definisan Cd (koeficijent otpora). Ovim testiranjem proučavamo preciznost i količinu podataka koje nam program daje.
Prvi test – Forma pravougaonika ( dimenzije: D-2m ; Š-1m ; V-1m). Rezultati ukazuju da prednji panel koji je prvi na udaru vetra i upravan na njega, stvara veliki otpor i stvara se polje niskog pritiska u prednjem delu forme. Dodatno opažanje je da oštre ivice koje učestvuju u prelazu vazduha sa prednjeg panela na bočne panele stvara prevelik radijus prelaza vazduha što dovodi do odvajanja vazduha od objekta i stvaranje mini turbulencija što dodatno povećava otpor vazduha. Opšti zaključak je da ovaj objekat ima nisku aerodinamičnost.
Drugi test – Forma sfere ( dimenzije: fi-1m). Rezultati ukazuju da je forma sa jako visokom aerodinamičnošću. Kada uporedimo prvi i drugi test vidimo da se u drugom testu otpor vazduza u prednjem delu znatno smanjio. Pošto je forma zakrivljena rezultat nam ukazuje da nema prelaznih radijus i da vazduh prolazi uz objekat.
Treći test – Forma automobila( uzet pojednostavljen model Tesla cubertruck). Rezultati koji su dobijeni simulacijom ukazuje da se vazduh merodavno kreće oko modela. Dok je rezultat za koeficijent otpora se znatno razlikuje od fabičkih vrednosti (naš vrednost: 0,05227Cd do je fabrička vrednost: 0,34Cd).
Uvidom u ove rezultate, uvideli smo da model nije dovoljno precizno obrađen i da treba ponoviti testiranje sa unapređenim modelom kako bi simulacije bile usklađenije sa fabričkim simulacijama.
Ideja zadatka je redizajn postojećih akustičnih kućica za pse, koje služe kao zaštita od buke. Cilj je da se klasičan oblik kućice transformiše u funkcionalan i estetski element koji se uklapa u enterijer stana. Umesto jednostavnog kružnog oblika, predlog je razvijanje spiralnih i kružnih formi koje donose savremeniji dizajn. Poseban akcenat stavlja se na upotrebu kvalitetnijih materijala sa boljim svojstvima zvučne apsorpcije, kako bi kućica psu pružila veću udobnost i sigurnost, a prostoru dodatnu upotrebnu vrednost.
Primena veštačke inteligencije značajno je unapredila i optimizovala proces istraživanja u oblasti arhitektonske vizualizacije.
Korišćenje AI omogućava dodavanje sitnih nepravilnosti, poboljšanje tekstura i povećanje refleksije u našem renderu zahvaljujući inpaint opcijama, čime se unapređuju detalji koje nismo uspeli da postignemo ručno.
Predmet istraživanja jeste da kroz eksperimentisanje pronađem najefikasnija podešavanja u Stable Diffusion-u pomoću kojih se render enterijera može unaprediti uz minimalne izmene, spajajući tehničku tačnost arhitektonskog modela i vizuelnu uverljivost koju pruža AI.
Stanje u oblasti:
Jedna od najnaprednijih tehnologija u oblasti generisanja slika pomoću veštačke inteligencije je Stable Diffusion, koja je sve prisutnija u arhitektonskoj vizualizaciji. Stable Diffusion kombinuje language model, diffusion model i decoder kako bi transformisao ulazne podatke u visoko kvalitetne i verodostojne slike. Pored generisanja novih vizuala, tehnologija omogućava i image-to-image obradu i inpainting, što omogućava preciznu kontrolu nad arhitektonskim detaljima i selektivnu doradu postojećih rendera. Ove funkcije omogućavaju dizajnerima da prilagode i poboljšaju kompoziciju, teksture i osvetljenje, što ubrzava proces i olakšava istraživanje različitih stilova i vizuelnih rešenja.
*U sledećem primeru korišćen je Stable Diffusion za dodavanje ljudskih figura u postojeće arhitektonske rendere. AI je omogućio da se ljudi prirodno uklapaju u prostor, sa prilagođenim proporcijama, pozama i senkama, čime je scena dobila veći realizam i osećaj živosti. Prikazani su različiti primeri scena sa ljudima, demonstrirajući kako AI može obogatiti vizuelni doživljaj enterijera bez potrebe za ručnim modelovanjem ili dodatnim 3D elementima.
Prednost je da AI omogućava brzu doradu scena, poboljšava vizuelnu privlačnost rendera i štedi vreme u poređenju sa manuelnim dodavanjem likova. Dok su mane da ponekad dolazi do neprirodnih poza ili nesklada figura sa prostorom, a za optimalne rezultate potrebna je dodatna provera i korekcija, takodje i veliko iskustvo u izradi promtova.
Unapređenje realističnosti rendera kroz dodavanje ljudi i iterativne dorade scena pomoću Stable Diffusion. (slika preuzeta sa curvedaxis.com)
*Jedan od značajnih primera primene generativnih AI modela u arhitektonskim vizualizacijama predstavlja model Freedom.Redmond, baziran na Stable Diffusion 2.1. Ovaj model je generalist i nije specifično treniran za jednu kategoriju slika, što omogućava generisanje širokog spektra stilova. U praktičnoj primeni, istraživači i dizajneri su koristili Freedom. Za potrebe uporedne analize, korišćeni su isti promptovi koji su ranije primenjivani u modelima MidJourney i Realistic Vision V2.0. Rezultati su pokazali visok kvalitet slika, sa realističnim osvetljenjem, mekim senkama, skladnim tonovima boja i uverljivim osećajem dubine, ponekad čak nadmašujući rezultate MidJourney-a.
Posebno je zanimljivo što model omogućava eksperimentisanje kroz pozitivne i negativne promptove. Ova fleksibilnost omogućava brzo iteriranje i doradu sitnih detalja, što je naročito korisno u arhitektonskim vizualizacijama gde je potrebno poboljšati materijale, teksture, refleksije i sitne nepravilnosti koje doprinose verodostojnosti rendera. Ipak, važno je napomenuti da rezultati zavise od preciznosti prompta.
Realistic Vision v2.0 VS Freedom.Redmond
(slike preuzete sa designinputstudio.com)
Rezultati jako zavise od iskustva korisnika i preciznosti promptova, generalist karakter modela ponekad stvara elemente koji nisu u potpunosti arhitektonski precizni. Takođe, za punu kontrolu potrebno je tehničko znanje i lokalna instalacija, dok ponekad dolazi do neželjenih artefakata, neusklađenosti stilova ili materijala koji izgledaju manje verodostojno.
*Autor je na osnovu već gotovih 3D rendera, koji su mu služili kao podloga, koristio Stable Diffusion da unapredi vizualni kvalitet scena. AI je omogućio dodavanje ljudi u prvom planu, poboljšanje tekstura materijala poput drveta i betona, kao i doradu osvetljenja i senki, čime su renderi postali realističniji i vizuelno zanimljiviji.
Iako je pristup efikasan i štedi vreme, on ima i svoja ograničenja. Rezultati zavise od kvaliteta početnog rendera i promptova koje korisnik kreira, a ponekad su potrebne dodatne korekcije da bi ljudi i materijali bili potpuno u skladu sa prostorom i perspektivom.
Unapređenje 3D rendera enterijera pomoću Stable Diffusion – AI je doradio teksture i osvetljenje, prikazujući iterativni proces poboljšanja vizualnog doživljaja scene. (slika je skinuta sa https://cgaward.com.ua/)
*Antoine Vidal u svom članku istražuje kako integracija AI alata u 3D renderovanje može značajno ubrzati proces dizajniranja i omogućiti brže iteracije u ranim fazama razvoja proizvoda. On prikazuje korišćenje jednostavnih 3D modela u kombinaciji sa ControlNet i Stable Diffusion, gde AI dodaje detalje poput svetla, tekstura i refleksija direktno na postojeće modele. Ovakav pristup omogućava dizajnerima da brzo istraže različite vizuelne pravce i prilagode dizajn, što olakšava kreativno eksperimentisanje i štedi vreme, ali istovremeno zahteva da početni model bude kvalitetan i da promptovi budu precizno oblikovani, jer loš osnovni model ili neadekvatni upiti mogu dovesti do nezadovoljavajućih rezultata.
Vidal ističe da ovakav način rada povećava dostupnost vizualizacija i dizajnerima koji nemaju duboko znanje u 3D modelovanju, jer AI automatski dodaje detalje i stilizuje scenu. Istovremeno, ograničenje je što AI ne može u potpunosti zameniti ljudsku procenu i stručnost, te krajnji rezultat uvek zahteva kritički pregled.
AI može značajno ubrzati proces i olakšati eksperimentisanje, krajnji kvalitet vizualizacije i dalje zavisi od ljudske procene, posebno u pogledu kompozicije, proporcija i detalja koji zahtevaju stručnost i pažljivo prilagođavanje.
Primeri varijacije u stilu ali dosledne kompozicije (slika preuzeta sa https://uxdesign.cc/)
* Jedan od uočenih problema u radu sa Stable Diffusion-om je pojava mutnih delova i artefakata u generisanim slikama. Korisnici su izveštavali da slike mogu biti izuzetno mutne i da sadrže brojne artefakte, do tačke da izgledaju kao potpuni nered.
Ovaj problem može biti izazvan različitim faktorima, uključujući neodgovarajuće podešene parametre modela, loš kvalitet ulaznih podataka ili tehničke greške u samom softveru.
Problemi:
Analizom prethodnih primera jasno je da, iako AI alati poput Stable Diffusion-a značajno ubrzavaju proces vizualizacije i omogućavaju kreativno eksperimentisanje, postoje brojni izazovi i ograničenja:
Zavisnost od preciznosti promptova i iskustva korisnika – Nejasno ili loše formulisano tekstualno upućivanje može dovesti do neželjenih rezultata, poput neprirodnih proporcija objekata, pogrešno postavljenih figura ili elemenata koji ne prate perspektivu scene.
Ograničena rezolucija generisanih slika – Standardna rezolucija od 768×768 piksela kod mnogih modela može ograničiti kvalitet detalja i tekstura, naročito kod većih scena ili kompleksnih enterijera, što često zahteva dodatne korekcije ili upscaling alate.
Mutni i nedosledni delovi – AI ponekad stvara delove slika koji nisu jasno definisani ili su mutni, naročito kada pokušava da kombinuje više elemenata, što otežava postizanje potpune verodostojnosti rendera.
Osetljivost na denoising parametre – previsok denoising može promeniti geometriju i koncept scene.
Cilj:
Cilj je ispitati i razviti postupak korišćenja Stable Diffusion-a za unapređivanje postojećih rendera enterijera, poboljšavajući teksture, refleksije, osvetljenje i sitne nepravilnosti radi veće realističnosti, uz očuvanje osnovnog koncepta i forme scene, bez deformacija, mutnih delova ili neželjenih promena geometrije.
Hipoteza:
Korišćenjem Stable Diffusion-a za selektivno unapređivanje postojećih rendera enterijera moguće je poboljšati detalje, teksture bez zamagljenja ili promena oblika elemenata, tako da konačni render izgleda realističnije od originalnog.
Kriterijujmi uspešnosti:
Očuvana je geometrija i oblik svih elemenata iz originalnog rendera.
Dodate nepravilnosti i detalji poboljšavaju realističnost scene.
Render je čist bez zamućenja, mutnih delova ili neželjenih artefakata u ključnim elementima scene.
Metode:
– Eksperiment na kocki – Pre primene na enterijer, testira se Stable Diffusion inpainting na jednostavnoj kocki sa osnovnim materijalima (kamen, drvo, parket, metal, tkanina), kako bi se jasno uočili efekti poboljšanja detalja, refleksija i tekstura.
– Analiza i planiranje – Render enterijera se koristi kao podloga, na kojoj se primenjuju prethodno testirani postupci za doradu odabranih delova scene.
– AI inpainting – Koristiće se Stable Diffusion da se selektivno dorade odabrani delovi scene, dodaju detalji i nepravilnosti, i poboljša osvetljenje, pri čemu osnovni koncept i oblik scene ostaje isti.
– Upoređivanje pre i posle – Razlike između originalnog i dorađenog rendera se analiziraju kako bi se videlo koliko su poboljšani detalji i realističnost.
Popločavanje i panelizacija dvostruko zakrivljenih površina u arhitekturi
Tema istrazivanja
Planarna četvorougaona panelizacija dvostruko zakrivljene površine, odnos gustine mreže i tačnosti aproksimacije pomoću ravnih 2D elemenata.
Stanje u oblasti
Značajni primeri uključuju geodezijske kupole Buckminstera Fullera, koje su lagane i čvrste zahvaljujući trouglastim panelima, ali zahtevaju preciznu proizvodnju i daju fragmentisan vizuelni efekat. Membranske konstrukcije Frei Otta nude elegantne i ekonomične oblike, ali njihovi neplanarni paneli i kablovi zahtevaju složenu izvedbu i održavanje. Quad grid panelizacija dvostruko zakrivljenih formi omogućava modularnu i jednostavniju proizvodnju, ali kod jakih zakrivljenja dolazi do uvrtanja panela i potrebe za gustom mrežom za vernu reprezentaciju forme.
Geodezijska kupola Buckminstera Fullera
Membranske konstrukcije Frei Otta
Problemi
Glavni problemi su očuvanje planarnosti pločica i njihovo precizno prilagođavanje formi, sprečavanje uvrtanja panela, određivanje optimalne gustine mreže za vernu reprezentaciju površine, te balansiranje između estetskog kvaliteta i racionalnosti proizvodnje.
Cilj
Ispitati mogućnosti popločavanja dvostruko zakrivljenih formi planarnim četvorougaonim pločicama, analizirati različite gustine mreže i proceniti koliko tačno takva panelizacija može da prenese željenu formu uz što manji broj panela i bez narušavanja geometrije.
Hipoteza
Što je veća gustina mreže planarnim četvorougaonim pločicama, to je preciznije moguće aproksimirati dvostruko zakrivljenu površinu, ali se istovremeno povećava složenost i cena izrade.
Kriterijumi
Svaka pločica treba da bude što bliža ravnoj formi, dok rekonstruisana mreža mora verno pratiti originalnu NURBS površinu.
Metode
Primena Grasshopper + Kangaroo za postizanje planarnosti panela na modelu torusa.
Step 1-Construction form Definition of the basic box (booknook body) with dimensions corresponding to a standard bookshelf. Method: creating geometry with the Box command and dividing walls for adding details. Dimensions: 18.4 cm in height, 9.8 cm in width, and 25 cm in depth.
Step 2-Facade form Designing the Gothic arch as the main decorative element of the facade. Method: drawing curves (Curve/Polyline) and extruding them (ExtrudeCrv).
Step 3-Interior detailing Adding columns and decorative elements (torches, runes, shields). Method: using Revolve for columns and ExtrudeCrv for imported 2D symbols. Boolean operations are applied for openings and ornamental cutouts.
Step 4 – Background and depth Creating the portal effect with the help of a background. Method: generating a surface with Revolve and applying a starry sky texture.
With a regular rectangular background, the immersion effect is lost. Solution: use a semi-circular background shape to achieve stronger immersion. As a result, adjust the box size and increase its depth by 5 cm.
Step 5 – Materialization
Option 1 — stone masonry for the walls and tile texture for the floor (UV-mapped)
Option 2 — use of LED lighting along the columns to enhance atmosphere
Step 6 – Application The model can be produced either as manual assembly (cutting and painting). Modularity allows the composition to be adapted with:
different backgrounds (castle, sky, galaxy)
different lighting (with/without).
Conclusion of second phase The modeling results show that a semi-circular background creates a stronger illusion of depth and provides a more realistic immersive effect than a rectangular one. In addition, interchangeable backgrounds—such as a starry sky, a castle, or a forest—allow the atmosphere of the booknook to shift according to mood, making the model both versatile and customizable.
Prilikom modelovanja rama/vođice za cevi vodenog hlađenja krenuo sam od definisanja optimalne putanje između tačaka na hladnjaku koje je trebalo povezati. Na osnovu te putanje formiran je osnovni volumen cevi, kojem sam zatim dao potrebnu debljinu kako bi funkcionisao u prostoru.
Zatim sam radio na oblikovanju spoljne konture, dodajući projektovane linije koje su mi omogućile da oblik razdvojim i otvorim, tako da cev ostane vidljiva i dostupna, a ujedno da se formira i prostor za smeštanje ARGB trake. Na taj način vođica je dobila dvostruku funkciju – tehničku i estetsku.
Nakon što je definisan osnovni oblik rama, dodata mu je debljina i stabilnost, a posebna vođica za ARGB traku izvedena je iz osnovne linije i uklopljena u celinu. Konačno, problem spajanja dva rama rešen je kroz dodatni element koji omogućava precizno povezivanje i održava kontinuitet forme i funkcije.
Metoda – Pikselizacija zasnovana na homogenosti bloka/poligona
Metodologija rada na istraživanju se bazira na upotrebi iste logike u dva različita alata: Grasshopper i Python. Grasshopper se bazira na geometriji i poligonima, dok se Python bazira na matrici brojeva i matričnom računu.
Metodologija:
Zadata fotografija se dijeli načelno na četiri kvadranta.
U svakom kvadrantu se uzima skup od devet piksela (određeni u U i V pravcu) i računa se njihova prosječna RGB vrijednost.
Određuje se RGB vrijednost centralnog piksela kvadranta.
Poredi se prosječna boja uzorka sa centralnim pikselom:
ako je razlika ispod zadatog praga (threshold) onda se kvadrat homogenizuje jednom prosječnom bojom,
ako je razlika iznad praga onda se kvadrat dijeli na nova četiri kvadranta i proces se ponavlja rekurzivno dok se ne dostigne određeni broj iteracija, odnosno homogenost.
Grasshopper kodRezultati dobijeni u Grasshopper-uPython kodRezultati dobijeni u Python-u
Dalji tok istraživanja će se bazirati na poređenju rezultata pikselizacije dobijenih korišćenjem Grasshopper-a i Python-a, pronalaženju granice prepoznatljivosti, a potom i definisanju tačnog broja podjela za prepoznatljivu sliku.
U okviru izrade našeg zajedničkog projekta, činija sa pregradama modelovana je na dva načina: ručno, kroz standardni interfejs Rhinoceros-a, i programski, pomoću Python skriptovanja unutar Rhino okruženja. Ovakav dvostruki pristup omogućio nam je da sagledamo prednosti i mane obe metode i da ih uporedimo u kontekstu praktične i kreativne primene.
Ručni rad u Rhino interfejsu podrazumeva modelovanje kroz alate za crtanje, NURBS površine, boolean operacije i direktnu manipulaciju formama. Ovaj pristup je intuitivan i omogućava stalnu vizuelnu kontrolu, što ga čini pogodnim za brze kreativne eksperimente i estetske korekcije tokom rada. Ipak, nedostatak mu je manja ponovljivost i otežano pravljenje većeg broja varijanti istog modela, jer svaka izmena zahteva dodatni manuelni rad.
Programski rad u Python-u za Rhino zasniva se na parametarskom definisanju geometrije. Osnovni elementi činije (osnova, zidovi, pregrade) opisani su kroz promenljive, dok se finalna forma dobija izvršavanjem skripte. Ovaj način rada pruža visok nivo preciznosti i ponovljivosti, jer je moguće lako menjati parametre (npr. dimenzije činije, broj i raspored pregrada) i automatski generisati nove varijante. Njegova prednost je u preciznosti, dokumentovanom procesu i mogućnosti optimizacije, dok je glavna mana nešto sporiji razvoj prve verzije i manja intuitivnost za vizuelne, umetničke izmene.
Kombinovanjem ovih pristupa postigli smo balans između kreativnosti i funkcionalnosti. Ručno modelovanje pokazalo se korisnim u ranim fazama projekta, kada je važno brzo testirati estetske mogućnosti i vizuelno sagledati formu, dok je Python skriptovanje omogućilo precizno definisanje i generisanje parametarskih varijanti modela. Na taj način, oba procesa se nadopunjuju i zajedno pružaju kompletniji i savremeniji pristup u dizajnu činije sa pregradama.
Dva načina modelovana:
NURBS pristup (klasičan – precizniji za 3D štampu)
1. Crtanje profila (polukrug) pomoću `Curve` → `Arc` ili `InterpCrv`.
Rotiranje oko ose pomoću `Revolve`
Dodavanje malog prstenastog postolja pomoću `Circle` + `ExtrudeCrv`.
2. U pogledu „Top“ napraviti krug iste veličine kao otvor činije.
Iscrtati linije koje dele krug na 3 dela (`Polyline` ili `Line`)
Koristiti `ExtrudeCrv` za izvlačenje linija
Trimovanje da stanu tačno u činiju pomoću `BooleanSplit`.
3. Koristiti `FilletEdge` ili `BlendEdge` na gornjim ivicama činije i pregrada da se dobije zaobljen prelaz
SubD pristup (za slobodniju formu)
1. Napraviti `Sphere` ili `SubD Cylinder`
Odseći gornji deo (`Trim`) da se dobije činija
Dodati debljinu pomoću `OffsetSubD`.
2. U „Top“ pogledu, iscrtati linije koje dele krug na 3 dela
Pretvoriti te linije u SubD ivice pomoću `InsertEdge` ili napraviti nove SubD „zidove“ pomoću `Bridge`.
Podesiti visinu i debljinu pregrada ručno (`Gumball` za pomeranje).
Korišćenje Python-a za poboljšanje modelovanja:
Za NURBS pristup:
Automatsko crtanje profila i rotacije – umesto manuelnog kreiranja krivih i Revolve, Python može generisati polukružni profil i automatski napraviti revoluciju sa željenim radijusima i visinom.
Primer: koristiti rs.AddArc i rs.RevolveCurve iz RhinoScriptSyntax.
Precizno pozicioniranje pregrada – linije koje dele krug mogu se generisati programatski,
tako da budu tačno u 120° razmaku (ili koliko treba).
rs.AddLine i petlja za pozicioniranje linija.
Automatsko trimovanje – Python može pozvati BooleanSplit za sve pregrade i unutrašnjost činije, bez manuelnog odabira krivih.
Zaobljavanje ivica – automatsko korišćenje FilletEdge ili BlendEdge za sve gornje ivice pomoću skripte.
Za SubD pristup:
Generisanje osnovne forme – Python može kreirati osnovnu SubD sferu ili cilindar i odmah podesiti dimenzije i debljinu zida (OffsetSubD).
Automatsko dodavanje pregrada – linije iz „Top“ pogleda mogu se pretvoriti u SubD ivice ili zidove pomoću skripte, i sve pregrade mogu biti uniformno raspoređene.
Parametarsko podešavanje – visinu i debljinu pregrada možeš kontrolisati kroz promenljive u Python-u, tako da možeš lako eksperimentisati sa dimenzijama i proporcijama bez ručnog podešavanja.
Iterativna optimizacija – može se napraviti skripta koja testira više varijanti oblika i visine pregrada da bi se našao najbolji izgled i funkcionalnost pre 3D štampe.
U okviru izrade našeg zajedničkog projekta, činija sa pregradama modelovana je na dva načina: ručno, kroz standardni interfejs Rhinoceros-a, i programski, pomoću Python skriptovanja unutar Rhino okruženja. Ovakav dvostruki pristup omogućio nam je da sagledamo prednosti i mane obe metode i da ih uporedimo u kontekstu praktične i kreativne primene.
Ručni rad u Rhino interfejsu podrazumeva modelovanje kroz alate za crtanje, NURBS površine, boolean operacije i direktnu manipulaciju formama. Ovaj pristup je intuitivan i omogućava stalnu vizuelnu kontrolu, što ga čini pogodnim za brze kreativne eksperimente i estetske korekcije tokom rada. Ipak, nedostatak mu je manja ponovljivost i otežano pravljenje većeg broja varijanti istog modela, jer svaka izmena zahteva dodatni manuelni rad.
Programski rad u Python-u za Rhino zasniva se na parametarskom definisanju geometrije. Osnovni elementi činije (osnova, zidovi, pregrade) opisani su kroz promenljive, dok se finalna forma dobija izvršavanjem skripte. Ovaj način rada pruža visok nivo preciznosti i ponovljivosti, jer je moguće lako menjati parametre (npr. dimenzije činije, broj i raspored pregrada) i automatski generisati nove varijante. Njegova prednost je u preciznosti, dokumentovanom procesu i mogućnosti optimizacije, dok je glavna mana nešto sporiji razvoj prve verzije i manja intuitivnost za vizuelne, umetničke izmene.
Kombinovanjem ovih pristupa postigli smo balans između kreativnosti i funkcionalnosti. Ručno modelovanje pokazalo se korisnim u ranim fazama projekta, kada je važno brzo testirati estetske mogućnosti i vizuelno sagledati formu, dok je Python skriptovanje omogućilo precizno definisanje i generisanje parametarskih varijanti modela. Na taj način, oba procesa se nadopunjuju i zajedno pružaju kompletniji i savremeniji pristup u dizajnu činije sa pregradama.
Dva načina modelovana:
NURBS pristup (klasičan – precizniji za 3D štampu)
1. Crtanje profila (polukrug) pomoću `Curve` → `Arc` ili `InterpCrv`.
Rotiranje oko ose pomoću `Revolve`
Dodavanje malog prstenastog postolja pomoću `Circle` + `ExtrudeCrv`.
2. U pogledu „Top“ napraviti krug iste veličine kao otvor činije.
Iscrtati linije koje dele krug na 3 dela (`Polyline` ili `Line`)
Koristiti `ExtrudeCrv` za izvlačenje linija
Trimovanje da stanu tačno u činiju pomoću `BooleanSplit`.
3. Koristiti `FilletEdge` ili `BlendEdge` na gornjim ivicama činije i pregrada da se dobije zaobljen prelaz
SubD pristup (za slobodniju formu)
1. Napraviti `Sphere` ili `SubD Cylinder`
Odseći gornji deo (`Trim`) da se dobije činija
Dodati debljinu pomoću `OffsetSubD`.
2. U „Top“ pogledu, iscrtati linije koje dele krug na 3 dela
Pretvoriti te linije u SubD ivice pomoću `InsertEdge` ili napraviti nove SubD „zidove“ pomoću `Bridge`.
Podesiti visinu i debljinu pregrada ručno (`Gumball` za pomeranje).
Korišćenje Python-a za poboljšanje modelovanja:
Za NURBS pristup:
Automatsko crtanje profila i rotacije – umesto manuelnog kreiranja krivih i Revolve, Python može generisati polukružni profil i automatski napraviti revoluciju sa željenim radijusima i visinom.
Primer: koristiti rs.AddArc i rs.RevolveCurve iz RhinoScriptSyntax.
Precizno pozicioniranje pregrada – linije koje dele krug mogu se generisati programatski,
tako da budu tačno u 120° razmaku (ili koliko treba).
rs.AddLine i petlja za pozicioniranje linija.
Automatsko trimovanje – Python može pozvati BooleanSplit za sve pregrade i unutrašnjost činije, bez manuelnog odabira krivih.
Zaobljavanje ivica – automatsko korišćenje FilletEdge ili BlendEdge za sve gornje ivice pomoću skripte.
Za SubD pristup:
Generisanje osnovne forme – Python može kreirati osnovnu SubD sferu ili cilindar i odmah podesiti dimenzije i debljinu zida (OffsetSubD).
Automatsko dodavanje pregrada – linije iz „Top“ pogleda mogu se pretvoriti u SubD ivice ili zidove pomoću skripte, i sve pregrade mogu biti uniformno raspoređene.
Parametarsko podešavanje – visinu i debljinu pregrada možeš kontrolisati kroz promenljive u Python-u, tako da možeš lako eksperimentisati sa dimenzijama i proporcijama bez ručnog podešavanja.
Iterativna optimizacija – može se napraviti skripta koja testira više varijanti oblika i visine pregrada da bi se našao najbolji izgled i funkcionalnost pre 3D štampe.
Prvo istraživanje je započeto principom analize gustine rasporeda kanapa i kako bi se jasno smanjila vidljivost unutar prostora određene tačke unutar prostora.
Da bi se postiglo odgovarajuće rešenje kriterijumi su sledeći:
Neophodno je napraviti jedan segment koji bi predstavljao otvor (ulaz u prostor)
Neophodno je da se unutrašnji prostor iz nekih uglova ne vidi ili slabo vidi
Visina objekta bi trebala biti između 3 do 4 metra
Ukoliko se limitira količina kanapa na 1km, mora se paziti na količinu upotrebljenog kanapa
Početak analize:
Upotrebljen program za analizu je Grasshopper. Princip upotrebe programa baziran je na mogućnosti upotrebe vektora za pomoć pri analizi, kao i upotreba funkcija koje bi pomogle pri lakšoj manipulaciji dimenzijama.
Analiza 1:
Grasshopper kod br. 1Analiza vidljivosti iz različitih tačaka br 1.
Analiza je započeta sa određenim dimenzijama kanapa, određenom količinom i rasporedom. Testirana je gustina rasporeda, kao i vidljivost kanapa. Na osnovu prve analize nastavljeno je dalje istraživanje sa testiranjem ostalih faktora.
Analiza 2:
Analiza vidljivosti br. 2
Grasshopper kod br. 2
Analizom 2 promenjene su dimenzije kanapa (smanjen je radijus), a povećan je količina kanapa. Ovim je postignut ulazni deo u prostor koji je jedan od kriterijuma i iz nekih uglova je vidljivost smanjena. Visina i količina su postignuti, ali estetski izgled bi mogao biti bolji.
3d izgled gustine rasporeda kanapa
Analiza 3:
Dodat segment grasshopper koda iz analize 23d model dobijen analizom 3
3d model dobijen analizom 3
U ovoj analizi dodat je još jedan red kanapa. Ovim rešenjem moguće je smanjiti količinu kanapa u jednom redom, a da se privatnost ne kompromituje. Takođe moguće je dalje manipulisanje dimenzijama pojedinačnih kanapa.
Zaključak:
Sa trenutno odrađenim varijantama, analiza 3 bi bila najpogodnija. Dodavanjem dva reda kanapa, sa različitim pozicijama jednog reda u odnosu na drugi, dobilo bi se estetski prihvatljivije rešenje. Daljim analizama bi trebalo dobiti poboljšaniju verziju projekta.
Druga faza zasnovana je na istraživanju pristupa za stvaranje low poly struktura primenom softvera Rhino i Grasshopper uz pomoć dve metode – MeshMachine i QuadRemesh. Ceo proces je izvršen, na zakrivljenoj površi, definisanjem parametara koji su ključni za postizanje dobrog rezultata.
Metodologija:
Prvi korak istraživanja svodio se na formiranje površi, računanje njene površine i postavljanje određenog broja poligona za dobijanje low poly modela. Kako pomoću Mesh Machine dobijamo modele sa poligonima približno jednakih dimenzija, a QuadRemesh radi sa optimalnim brojem poligona nezavisno od odnosa njihovh dimenzija, bilo je potrebno uz pomoć površine figure odrediti dužinu ivice jednog trougla koji ulazi u sastav mesh-a. Zahvaljujući toj vrednosti možemo da formiramo isti low poly model primenom oba pristupa i uporedimo rezultate.
Pristupi:
Da bi konačan rezultat bio precizniji, kada se algoritam pokrene i započne svođenje broja poligona na manje vrednosti, određene tačke i ivice će se fiksirati kako se ne bi pomerale prilikom remeshing-a. Uz pomoć tih parametara se kontroliše mera u kojoj će se neka struktura izobličiti.
Površina figure na kojoj je izvršeno istraživanje: 19 162 mm; površina trougla: 383,24 mm dužina ivice: 29,74 mm; broj poligona: 1536
Mesh Machine
Slučaj 1 – željeni broj poligona: 50 faktor korekcije: 1.000
Dobijeni broj poligona nakon redukcije: 41
Uz pomoć parametra Gradient vidimo koliko ovakva struktura odstupa od originalne (crvena boja pokazuje najveće od stupanje, a zelena najmanje).
Grasshopper kodRezultat 1
Slučaj 2 – željeni broj poligona: 150 faktor korekcije: 1.000
Dobijeni broj poligona nakon redukcije: 117
Rezultat 2
Quad Remesh
Slučaj 1 – optimalan broj poligona: 50
Dobijeni broj poligona nakon redukcije: 51
Grasshopper kodRezultat 1
Slučaj 2 – optimalan broj poligona: 150
Dobijeni broj poligona nakon redukcije: 146
Rezultat 2
Nastavak istraživanja će biti baziran na upotrebi ova dva pristupa na složenijim strukturama i poređenju načina rada, brzini izrade, kvalitetu dobijene strukture u odnosu na originalnu figuru i prepoznavanju iste.
U ovom delu istraživanja cilj mi je bio da na jednostavnom primeru isporbam alate koji bi trebalo da mi daju rezultate solarne analize (koliko energije Sunca objekat prima u toku godine kroz krovne ravni) ukoliko je ceo u staklu i ne postoji nikakvo zasenčanje i kako se rezultati menjaju ukoliko se stave fasadni paneli koji bi ujedno bili i solarni. Takođe sam se bavila osvetljenošću objekta u periodu od 9h do 14h, kako bih videla koliko direktnog svetla uazi kroz zid zavesu, prvo bez zasenčanja, a potom i uz fasadne panele, takođe postavljene u nekoliko različitih uglova. Lokacija objekta za koji radim analizu je Bulevar Oslobođenja 81, Novi Sad.
SOLARNA ANALIZA
Alati: Revit + Energy Analysis Solar
Ovom analizom dobijam podatke koliko kWh solarne enrgije objekat dobija u toku godine korz krovnu ravan i panele na fasadi. Zatim razmatram slučaj da na korvu postoje oslarni panlei sa efikasnošću od 18% i da su paneli na fasadi takođe solarni i da imaju istu efikasnost i koliko bi u tom slučaju objekat uspeo da proizvede električne enrgije u toku jedne godine.
Rezultati dobijeni ovom analizom:
Objekat čiji bi se samo korv koristio za solarne panele
Na osnovu ove analize vidimo da je solarna energija na krovnoj ravni za godinu dana 16 064 kWh, ukoliko to pomnožimo efikasnošću solarnih panela, dobićemo koliko bi električne energije mogao da proizvede ovaj objekat u toku jedne godine.
16 064 x 0.18 = 2 891.52 kWh
Takođe možemo dobijenu vrednost pomnožiti sa cenom kWh u Srbiji, što iznosi 23dinara i time dobiti koliko novca bi objekat uštedeo u toku godine za električnu energiju.
2 891.52 x 23 = 66 504.96 rsd
2. Objekat čiji bi se krov i južna i istočna fasada koristile za solarne panele, u ovom slučaju paneli su postavljeni pod uglom od 30 °
Na ovom primeru sam htela da proverim šta bi se desilo ukoliko bih na fasadu objekta stavila panele koji bi mogli biti solarni, koliko bi onda energije objekat uspeo da proizvede u toku godine. Na dijagramu iznad paneli su postavljeni da stoje pod uglom od 30 °. Po istom principu kao i u prethodnom primeru, solarnu energiju 24 703 kWh ću pomnožiti sa efikasnošću panle 0.18 da dobijem koliko je to električne energije.
24 703 x 0.18 = 4 446.54 kWh
I u ovom primeru dobijenu vrednost ću da ponožim cenom kWh da dobijem kolliko novca bi se uštedelo u toku godine
4 446.54 x 23 = 102 270.42 rsd
3. Objekat čiji bi se krov i južna i istočna fasada koristile za solarne panele, u ovom slučaju paneli su postavljeni pod uglom od 60 °
U ovom slučaju solarni paneli postoje i na korvu i opet na fasadi, ali sam promenila ugao pod kojim stoje da bih videla koliko ugao utiče na razultate koje ću dobiti. Na dijagramu iznad paneli su postavljeni pod uglom od 60 °. I na ovom primeru primenjujem isti princip, godišnju solarnu energiju 22 934 kWh množim sa efikasnošću panela 0.18 i dobijam koliko električne energije objekat proizvede u toku jedne godine.
22 934 x 0.18 = 4 128.12 kWh
I u ovom primeru dobijenu vrednost ću da ponožim cenom kWh da dobijem kolliko novca bi se uštedelo u toku godine
4 128.12 x 23 = 94 946.76 rsd
4. Objekat čiji bi se krov i južna i istočna fasada koristile za solarne panele, u ovom slučaju paneli su postavljeni pod uglom od 45 °
U ovom slučaju solarni paneli postoje i na korvu i opet na fasadi, ali sam promenila ugao pod kojim stoje da bih videla koliko ugao utiče na razultate koje ću dobiti. Na dijagramu iznad paneli su postavljeni pod uglom od 45 °. I na ovom primeru primenjujem isti princip, godišnju solarnu energiju 23 916 kWh množim sa efikasnošću panela 0.18 i dobijam koliko električne energije objekat proizvede u toku jedne godine.
23 916 x 0.18 = 4 304.88 kWh
I u ovom primeru dobijenu vrednost ću da ponožim cenom kWh da dobijem kolliko novca bi se uštedelo u toku godine
4 304.88 x 23 = 99 012.24 rsd
Na osnovu gore priloženih analiza dolazi se do zaključka da bi za objekat bilo najisplativije ukoliko bi solarni paneli bili postavljeni na krov i na fasadu pod uglom od 30 °. Problem ovih panela je njihova ispaltivost što se tiče troškova ugradnje. Prema rezultatima koje sam dobila ovom analizom paneli bi se isplatili tek posle 16 do 20 godina, što nije povoljno, jer je uglavnom “radni vek” panela 10 godina.
LIGHTING ANALYSIS
Alati: Revit + Energy Analysis Lighting
Rezultati dobijeni ovom analizom:
Objekat ima sve 4 fasade zid zavsu i nema zasenčanja
2. Objekat ima sve 4 fasade zid zavsu, ali na južnoj i istočnoj postoje fasadni paneli postavljeni pod uglom od 30°
3. Objekat ima sve 4 fasade zid zavsu, ali na južnoj i istočnoj postoje fasadni paneli postavljeni pod uglom od 45°
Na osnovu prethodnih rezultata, može se zaključiti da postoji razlika u količini svetlosti koja ulazi u prostoriju kada na fasadi postoje paneli za zasenčenje i kada njih nema. Ali ne postoji jasna razlika u rezultatima kada se paneli postavljaju pod različitim uglom.
Kao cilj druge faze rada na projektu postavila sam oblikovanje pokretnih fasadnih panela, njihovo kretanje prilagođeno kretanju Sunca, kao i optimalan položaj ose oko koje ovi paneli rotiraju u zavisnosti od njihovog oblika.
Početno istraživanje je sprovedeno na panelu kvadratnog oblika. Uzet je pravilan oblik radi uspostavljanja pravilne teselacije i popunjavanja fasade panelima bez praznina i preklapanja.
Kao prvi korak uzet je kvadratni panel. Uspostavljena je probna površina dimenzija 100×100 cm i razvijen je početni kod u Grasshopperu koji kontroliše rotaciju svakog panela oko sopstvene ose (z-osa kroz sredinu panela), bez ikakvog uticaja Sunca.
Ekstremna pozicija fasadnih panela (0° i 180°) u kojima se ostvaruje potpuna pokrivenost i kontinuitet fasadne ravni
Pozicija fasadnih panela ukoliko im je zadati ugao rotacije oko svoje ose 70°
Sledeći korak bilo je uvođenje EPW fajla za konkretnu lokaciju u Novom Sadu i testiranje kretanja panela. Pri tom koraku uočena je greška – paneli su nestajali kada Sunce zađe za horizont, a početni panel (u List Item-u pod oznakom 1) nije rotirao oko svoje ose, već je nezavisno od ostalih zadržavao svoju početnu poziciju.
U narednoj iteraciji ispravljen je problem s panelom koji nije rotirao, ali se problem nestajanja panela i dalje zadržao. Međutim, poređenjem prethodne dve iteracije problem je prepoznat.
U sledećoj iteraciji primenjena je vrednost Null i stvoren novi referentni vektor za slučaj kada Sunce zađe za horizont, čime je problem nestajanja panela rešen. Uvedeno je ograničenje da ukoliko je Sunce zašlo za horizont (ovo postižemo poređenjem izlaznog vektora iz Sunpath-a i vektora upravnog na panele) paneli budu postavljeni upravno na fasadu do ponovnog izlaska Sunca.
Stanje pre
Stanje posle
Nakon toga usledilo je testiranje položaja panela u različitim periodima godine, dana i minuta, kao i promena oblika panela u drugi pravilni oblik. U tom slučaju bilo je dovoljno izmeniti samo deo koda sa označenom osom rotacije, što je omogućilo primenu različitih osa rotacije.
Ovim istraživanjem obuhvaćena je priprema za treću, finalnu fazu rada, kada će paneli biti postavljeni na fasadu objekta i kada će biti testiran i estetski aspekt rešenja.
Oblast istraživanja: Dizajniranje i modelovanje šnale za kosu
Tema istraživanja: Modelovanje šnale u obliku cveta za kosu manje gustine
Stanje u oblasti: Šnala u obliku cveta plumerije postala je popularna 2024. godine u celom svetu. Postoji do 4 veličine šnale u različitim bojama. Pored ovog modela postoji i varijacija veće šnale sa 3 cveta.
Screenshot
Problemi: Na našim prostorima dostupne su samo 2 veličine te šnale, što ne odgovara svačijim potrebama jer neko ima kraću i retku kosu. Pored toga, problem je sam dizajn šnale, jer je glomazna, unutrašnji prostor iste je previše veliki, na kratkom delu šnale se nalazi mali broj zubaca, samim tim ne stoji čvrsto na glavi i ne drži dobro kosu
Cilj: Izmodelovati šnalu srednje veličine sa modifikovanim dizajnom koji je podjednako atraktivan kao i originalni a koji bolje prati oblik glave i čvrsto drži kosu.
Hipoteza: Moguće je izmodelovati takvu šnalu.
Kriterijumi: zadržan cvet plumerije kao oblik, dobar zahvat zubaca, stabilnost prilikom svakodnevnog funkcionisanja. Ne sme lomiti i čupati kosu
Metode: analiziranje različitih modela šnale da bi se izdvojile karakteristike koje šnalju čine kvalitetnom i udobnom za korišćenje, izrada modela u 3ds Maxu i ispitivanje koji je najbolji dizajn koji ispunjava zadate kriterijume.
Konstrukcija sačinjena od primarnih i sekundarniuh šupljikavih cevi među kojima bi formirali organsku formu paviljona, čija bi obloga bila od zaklinjenih dodekaedarskih ploča koji bi se rotirali oko dve ose, formirajući optimalnu hladovinu i time ostvarili mogućnost za modularno sklapanje više struktura.
korak 1 – forma konstrukcije
Definisanje optimalne organske forme paviljona
korak 2 – forma obloge
definisanje optimalne forme obloge – predlog: zaklinjeni dodekaedar, jer odabirom ovog oblika može da se obezbedi potpuna ispuna
korak 3 – detalj spoja
Analizirati zglobne sisteme radi omogućavanja rotacije zasebnih panela obloge.
korak 4 – materijalizacija
opcija 1 – premaz od titanium dioksida koji služe za razgradnjau NOx i VOC zagađivača pod UV svetlom
opcija 2 – radi energetske efikasnosti, postavljanje obloge od solarnih panelskih ploča koje bi same sebe napajanje tokom rotacije
korak 5 – upotreba
Zbog svoje modulranosti moguće je formirati korisnički prostor kao tačkasti, linearni ili površinski skup, spajanjem više tipskih jedinica. Time se postiže prilagođavanje nameni, odnosno događajima koji bi se odvijali pod konstukcijom.
Daljim istraživanjem definisala sam grasshopper kod za modelovanje panela. Na početku kod se bazirao na rotaciji jedne linije i pomeranjem pravca kretanja iste, te kopiranjem i postavljanjem duž prave linije.
Zatim sam taj sistem postavila duž kruga, ali nije se moglo tačno odrediti dužina luka koja nam je zapravo potrebna kao ni ugao savijanja.
Kada je kod naišao na luk došlo je do problema kod početne tačke kao i kod tangenti i vektora koji su odstupali od linije kretanja.
Zbog toga sam promenila pristup modelovanju. Novi način je sačijavao modelovanje držača a tek kasnije i membrana koji su povezani sa istim. Time se automatizovala bilo koja promena u modelu. Držači su rotiranjem, rotirali i membrane, a stepen zakrivljenosti panela se sam određivao.
Sada postoji problem pojave rupa na membranama. Pokušaj spajanja membrana u jednu se pokazao neuspešan jer dolazi do cepanja i preklapanja.
Sledeći korak istraživanja je nalaženje načina da se rupe na membranama ukinu ili postanu minimalne, kao i sam način izvođenja panela.
Parametarsko i algoritamsko 3D modelovanje struktura inspirisano japanskom umetnošću savijanja papira- origami i primena datih struktura u svakodnevnom životu. Parametarsko projektovanje omogućava stvaranje kompleksnih formi na osnovu ulaznih parametara, dok algoritamsko projektivanje daje fleksibilnost i prilagodljivost strukturama. Takav način modelovanja je savršen za stvaranje struktura i predmeta čije dimenzije mogu da se menjaju po potrebi i funkciji predmeta.
Tema istraživanja
Primena principa origami savijanja u 3d modelovanju saksije koja ima mogućnost skupljanja i širenja kako bi se prilagodila rastu biljke koja se nalazi u njoj
Stanje u oblasti
Primena parametarskog i algoritamskog projektovanja u fabrikaciji saksija za cveće uglavnom ima samo estetsku prirodu, vrlo retko funkcionalnu.
Postoji samo jedan primer koji koristi ovaj princip modelovanja sa namerom da se saksija širi kako biljka u njoj raste: Saksija “GROWTH” studia Ayaskan. Nažalost u izvorima ne postoji obrazloženje procesa stvaranja pomenutih saksija, ali se lako može zaključiti da je u pitanju parametarski dizajn. Growth saksije su napravljene od ravnih listova polipropilena koji su toplotno zavareni po ivicama kako bi posle CNC obrade došlo do cilindričnog oblika.
Ograničen broj materijala sa mehaničkim sposobnostima koje su potrebne za namenjenu funkciju saksije
Adekvatnost primene ograničenih materijala u fabrikaciji saksija za cveće- upitno je koliko su materijali dobri za održavanja bilje u životu; koliko zadržavaju/propuštaju vlagu, otpornost na spoljašnje uticaje, razlaganje materijala…
Funkcionalnost same saksije- koncept ne uzima u obzir dodavanje supstrata pri širenju saksije i uticaj toga na život biljke kao i moguće gubljenje nutritivne vrednosti supstrata kroz kontinualnu upotrebu
Cilj
Cilj istraživanja je ispitivanje celog procesa modelovanja, fabrikacije i primene origami saksije kao i njene realne funkcionalnosti. Istraživanje treba da dobije rešenja za pristup parametarskog i algoritamskog projektovanja forme saksije i da pronađe izbor primenjivih materijala za njenu fabrikaciju.
Hipoteza
Parametarsko i algoritamsko modelovanje omogućava stvaranje origami saksije koja ispunjava svoju namenjenu funkciju i primenjiva je kao svakodnevni predmet
Kriterijumi
Uspešnost istraživanja se meri po tome koliko je origami saksija jednostavna za modelovanje, koliko je funkcionalna i koliko uspešno može da se izvede na osnovu koncepta.
Moja oblast istraživanja fokusira se na rendere i njihovu primenu u arhitektonskoj vizualizaciji. Tema istraživanja biće ispitivanje problema koji se javljaju kod AI rendera, poput nerealnih detalja i nedostatka kontrole nad preciznošću, i njihovo poređenje sa manuelnim renderima koje sama izrađujem. Poseban akcenat stavila bih na pokušaj da rešim ovaj problem, kroz poređenje kvaliteta prikazaivremena potrebnog za izradu. Cilj mi je da utvrdim da li AI alati mogu postati jednako pouzdani ili čak efikasniji od manuelnog rada, kao i da identifikujem okolnosti u kojima je svrsishodno koristiti AI umesto klasičnih tehnika renderovanja.
Stanje u oblastu –primeri i kritički osvrt:
1. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekt:
–Previše generički izgled – često se ponavljaju isti motivi i „AI estetika“
–Zavisnost od prompta – rezultat mnogo zavisi od tačno sročenog teksta, pa je potrebno puno pokušaja.
Pozitivni apsekt:
–Podrška kreativnom procesu – ubrzava ranu fazu projektovanja i brainstorming.
2. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekt:
–Nema funkcionalnu garanciju– ono što izgleda lepo ne znači da može biti sagrađeno.
Pozitivni aspekti:
-Brzina – za par minuta može da se dobije kvalitetan vizual.
–Atmosfera – često jako dobro prenosi atmosferu.
3. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekti:
–Problem s tehničkim elementima – AI loše prikazuje rukohvate, stepenike, instalacije…
–Nelogični elementi– čudni elementi, mutne ivice ili nelogične senke.
Pozitivni aspekt:
–Brzi koncepti za klijente – lakše je objasniti ideju vizuelno nego rečima.
4. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekt:
–Nedostatak tačne skale – dimenzije i odnosi nisu uvek realni.
Pozitivni aspekt:
-Inspiracija – AI generiše ideje na koje dizajner možda ne bi pomislio.
5. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekti:
–Slaba kontrola – teško je precizno reći AI-ju „pomeri ovo 2 metra levo“.
–Nerealni detalji – proporcije, materijali ili konstrukcije često nisu izvodljivi.
Pozitivni aspekti:
-Iteracije – lako isprobavanje više verzija jedne ideje.
-Eksperimentisanje sa stilovima – može da prikaže objekat u modernom, futurističkom ili tradicionalnom stilu jednim promptom.
6. Primer: slika preuzeta sa PromeAI
Negativni aspekti:
-Nekonzistentnost – teško je ponoviti isti render dva puta identično.
–Autorska prava – AI uči iz postojećih slika, pa može kopirati bez dozvole.
Pozitivni aspekti:
-Dostupnost – mogu ga koristiti i oni koji nisu 3D stručnjaci.
-Vizuelna uverljivost – ponekad slike izgledaju kao prave fotografije.
U istraživanju ću se fokusirati na poređenje AI rendera imanuelno izrađenih rendera kroz sledeće kriterijume:
Kvalitet vizuala – koliko je render estetski uverljiv i tehnički čist.
Realističnost prikaza – verodostojnost svetla, senki, materijala i proporcija.
Vreme izrade – trajanje procesa do dobijanja konačnog rendera.
Mišljenje kolega – povratna informacija od drugih, kako bi se dobila objektivnija procena.
Hipoteza istraživanja
“AI renderi ne mogu postići bolji kvalitet od manuelnih rendera, ali ih je moguće izraditi znatno brže.”
Na osnovu trenutnog iskustva nisam stekla utisak da AI može postići bolji kvalitet rendera u poređenju sa manuelnim, međutim u pogledu vremena izrade rendera pokazao se bolje. Međutim do sada nisam imala dovoljno vremena da se detaljno posvetim ovoj temi, tako da će mi ovo istraživanje biti veoma zanimljivo, ali pre svega od velikog značaja kako bih proverila te pretpostavke.
Oblast ovog istraživanja obuhvata parametarski i algoritamski dizajn u modi, sa fokusom na primenu savremenih digitalnih alata za kreiranje fleksibilnih, modularnih i prilagodljivih oblika. Parametarski dizajn omogućava generisanje geometrijskih formi koje se mogu kontrolisati promenom parametara, čime se postiže visoka preciznost i eksperimentalna sloboda u kreiranju inovativnih modnih predmeta.
Tema istraživanja
Ovo istraživanje se bavi analizom i konceptualnom reinterpretacijom torbe Coperni Air kroz parametarski dizajn. Posebna pažnja posvećena je eksperimentalnom pristupu koji uključuje korišćenje lako dostupnih i savremenih materijala kako bi se ispitala sposobnost ovih materijala da podrže kompleksne geometrijske forme i estetske karakteristike dizajna.
Stanje u oblasti
U oblasti primene parametarskog dizajna i 3D štampe u modnoj industriji postoji veliki broj primera za odeću, obuću i modne dodatke, međutim, praktičnih i dokumentovanih primera vezanih za torbe je još uvek relativno malo. Jedan od retkih poznatih primera je torba Coperni Air, koja je izrađena korišćenjem tehnologije aerogela. Ovaj nedostatak primera naglašava važnost istraživanja u ovoj oblasti, jer otvara mogućnost za razvoj novih metodologija i eksperimentalnih pristupa u dizajniranju torbi pomoću savremenih materijala i digitalnih alata.
Primer parametarskog dizajna u torbama prikazan je kroz SVEINS TPU Bag Series FALL25.
Jedan od glavnih izazova predstavlja pronalaženje materijala koji je istovremeno dovoljno lagan, ali i dovoljno stabilan da podrži složene geometrijske forme. Tekstil i materijali za 3D štampu mogu imati ograničenja u pogledu fleksibilnosti, otpornosti i vizuelnog efekta, što zahteva eksperimentalni pristup i prilagođavanje parametara dizajna svakom materijalu. Dodatni problem predstavlja tehnička realizacija, budući da 3D štampa može biti ograničena dimenzijama i preciznošću. Pored toga, kombinacija različitih materijala u jednom dizajnu može izazvati nepredviđene interakcije.
Cilj
Cilj istraživanja je ispitati kako se parametarski dizajn može primeniti na oblikovanje torbe Coperni Air koristeći lako dostupne materijale. Proučava se interakcija između forme, funkcionalnosti i estetskog izraza torbe kroz eksperimentalni pristup. Takođe, istraživanje ima za cilj da identifikuje mogućnosti i ograničenja različitih materijala u realizaciji kompleksnih geometrijskih struktura.
Hipoteza
Parametarski dizajn omogućava kreiranje torbe nalik Coperni Air koja zadržava formu i funkcionalnost čak i kada se koristi sa lako dostupnim materijalima.
Kriterijum
Kriterijum uspešnosti istraživanja je razvoj torbe koja je funkcionalna, lagana i estetski prepoznatljiva, sa formom inspirisanom torbom Coperni Air.
Metoda
Metoda izrade zasniva se na poređenju dva pristupa: izrada podkonstrukcije koja bi se oblagala laganim materijalom i direktna realizacija torbe putem 3D štampe. Ovi postupci analiziraju se u odnosu na lakoću, funkcionalnost i estetsku sličnost sa torbom Coperni Air.
Oblast istraživanja obuhvata parametarsku i algoritamsku arhitekturu, sa posebnim naglaskom na projektovanje mostova i drugih infrastrukturnih elemenata. Parametarsko projektovanje omogućava generisanje kompleksnih formi na osnovu skupa ulaznih parametara, pri čemu krajnji rezultat nije unaprijed fiksiran već proizilazi iz algoritamskih pravila. U savremenoj arhitekturi, ovakav pristup omogućava veću fleksibilnost, inovativnost i prilagođenost formi kontekstu. Mostovi su posebno interesantni u ovoj oblasti jer predstavljaju funkcionalne objekte koji moraju da kombinuju konstruktivnu stabilnost i vizuelnu prepoznatljivost, što ih čini pogodnim za istraživanje u polju generativnog dizajna.
Tema istraživanja
Tema ovog rada jeste primjena Voronoi algoritma u projektovanju parametarskog pješačkog mosta. Voronoi dijagrami su matematičke strukture koje dijele prostor na ćelije, pri čemu svaka ćelija pripada jednom od zadatih generatora (tački). Njihova primjena u arhitekturi i dizajnu omogućava stvaranje organskih, mrežastih formi koje mogu imati i estetsku i konstruktivnu ulogu. U okviru ovog istraživanja akcenat će biti na konceptualnom oblikovanju mosta koji odgovara na potrebe korisnika i urbano okruženje, koristeći Voronoi strukturu kao osnovni princip.
Stanje u oblasti
Postoji više primjera u savremenoj arhitekturi i inženjerstvu koji ukazuju na potencijal parametarskih mostova:
MX3D most u Amsterdamu (2021) – prvi čelični most u potpunosti izrađen 3D štampom, zasnovan na algoritamskom modelu i optimizaciji materijala.
Pedestrian Bridge u Šangaju (NEXT Architects) – most oblikovan zakrivljenim linijama i parametrima ljudskog kretanja, pokazuje kako generativni dizajn utiče na formu.
Ovi primjeri ukazuju da parametarski pristup omogućava novu generaciju infrastrukturnih i javnih objekata u kojima granica između inženjeringa i umjetnosti postaje fluidna.
Problemi
Iako Voronoi mreže i parametarski modeli imaju veliki potencijal, njihova primjena u projektovanju mostova nailazi na određene prepreke:
Konstruktivna izvodljivost: nepravilne mrežaste strukture zahtijevaju složene proračune i često specijalne tehnologije gradnje.
Optimizacija materijala: Nepravilne ćelije Voronoi dijagrama mogu dovesti do neravnomjerne raspodjele opterećenja i povećane potrošnje materijala.
Funkcionalnost: ponekad se fokus stavlja na vizuelnu atraktivnost, dok su bezbednost i udobnost korisnika potisnuti u drugi plan.
Ograničena primjena u realnim projektima: većina primjera Voronoi arhitekture vezana je za paviljone i instalacije, dok u mostogradnji takvi pristupi još nisu dovoljno prisutni.
Cilj
Cilj istraživanja jeste da kroz razvoj koncepta parametarskog Voronoi pješačkog mosta ponudi odgovor na identifikovane probleme u postojećoj praksi. Konkretno, rad nastoji da:
Prevaziđe konstruktivne izazove kroz racionalnu organizaciju Voronoi mreže i njeno prilagođavanje opterećenjima,
Riješi problem optimizacije materijala kroz algoritamski pristup koji omogućava kontrolu veličine i rasporeda ćelija,
Unaprijedi funkcionalnost mosta tako da istovremeno zadovolji kriterijume bezbednosti, udobnosti i vizuelne preglednosti za korisnike,
Doprinese većoj primjenljivosti Voronoi struktura u infrastrukturnim projektima, koji do sada uglavnom ostaju na nivou paviljona i eksperimentalnih instalacija.
Oblast istraživanja vizuelizacija enterijera sa naglaskom na modelovanje u 3ds Maxu i Corona Rendereru
Tema istraživanja jeste unapređenje Corona 360° rendera primenom mapa za dobijanje dubinske percepcije prostora čime bi se stvorio utisak bržeg pomeranja bližih elemenata i daljih sporije, kao i promena svetla prilikom pomeranja rendera. Ovaj postupak bi se radio u Corona Rendereru i Photoshopu i napravio bi se takozvani fake efekat realnog pomeranja. Takođe u toku rada je moguće i istraživanje hibridnih rendera uz pomoć AI alata i njihovo integrisanje na Kuula platformu koje bi podrazumevalo menjanje svetla dan/noć, upaljena svetla, promenu boja…
Postojeća praksa
Studio Recent Spaces, u saradnji sa platformom theViewer, razvio je inovativan način kreiranja interaktivnih VR tura koje kombinuju pre-renderovanu fotorealističku grafiku s animiranim elementima poput vatre, vode, ventilatora ili otvaranja vrata—all uz korišćenje Corona Renderer i Phoenix FD za animacije
Britanski studio Curved Axis specijalizuje se za interaktivne “virtual showhome” ture koje povezuju fotorealistične 360° panorame po principu prelaska između tačaka (“hotspots”)
Ono što su nedostaci ovakvog vida rendera koji se kasnije prebacuje na online platforme jeste nepostojanje interaktivne svetlosti prilikom kretanja, kao I limitirana percepcija dubine.
Problemi
Tehnička ograničenja – kvalitet slike u odnosu na veličinu fajla, razlike u osvetljenju i materijalima koji u 360° renderu nekad izgledaju drugačije nego u standardnom renderu
Interaktivnost – ograničene mogućnosti unutar Kuula platforme (npr. nema uvek potpunu slobodu kretanja, već je fokus na panoramskim tačkama), nemogućnost detaljnog prikaza malih elemenata
Nemogućnost promene svetlosti u renderu – izbacivanjem rendera dobijemo takozvane “pečene” senke i izvor svetlosti
Nemogućnost realnog prikaza pomeranja elemenata prilikom kretanja u renderu
Cilj istraživanja jeste kako klijentima omogućiti bolju percepsijsku dubinu prostora umesto spljoštenih izgleda. Takođe, dodatni zadatak jeste postizanje interaktivne svetlosti u odnosu na kretanje kroz prostor kao I interakciju klikom na polja (hotspotove). Istraživanje bi se vršilo u Photoshopu i Corona renderu, a drugi zadatak kroz AI alate.
HIPOTEZA / Primena Corona Renderera u generisanju 360° vizuelizacija u kombinaciji sa Kuula platformom, unapređenje prezentacije arhitektonskog enterijera, čineći ga interaktivnijim i razumljivijim za krajnjeg korisnika
Kriterijumi
Postizanje dubinske percepcije – ostvarenje bolje 3D atmosfere u renderu
Vizuelni kvalitet – realističnost osvetljenja, materijala i prostora u 360° prikazu
Tehnička optimizacija – odnos između rezolucije rendera i performansi učitavanja na Kuula platformi
Iskustvo korisnika – da li panoramska vizuelizacija daje bolji utisak sagledavanja prostora korisniku za razliku od statičnog rendera
Tema: Redizajniranje motion sickness naočara po estetskim i funkcionalnim aspektima
Uvod: Motion sickness naočare se pre koriste kako bi se suzbili simptomi mučnine koja nastaje prilikom vožnje, koji se pogoršavaju prilikom čitanja, gledanja u telefon. Razlog nastanka su pomešani signali koje naš mozak dobija, jer telo ima osećaj da je u pokretu, ali ukoliko se oči fokusiraju na nešto što se ne kreće (knjiga, telefon) i šalju informaciju telu da ono ipak miruje. Receptitori primaju neusklađene signale i mozak usled toga što ne može da oceni u kom je stanju, što dovodi do zbunjenosti, vrtoglavice i mučnine.
Kako funkcionišu: Naočare stvaraju veštački horizont pogleda koji omogućava mozgu da prima i registruje ujednačene signale. One sa svojom tečnošću u okviru daju utisak prividog kretanja i pokreta našim očima, čime usklađuju samo kretanje sa telom i tako omogućavaju mozgu da razazna da li se nalazi u stanju kretanja ili mirovanja. Okvir je sačinjen od rama koji ima po četiri kruga umesto klasična 2, gde 2 sa strane pomažu pri perifernom vidu i sprečavaju da mozak na taj način registruje pogrešno stanje. Okviri su cevasti i ispunjeni jarko obojenom tečnošću (plavom ili crvenom).
Stanje u oblasti: Originalan model je dobro razrađen, ali se ne nalazi mnoggo razvorisnijih modela na tržištu, te je tako sam izbor sužen. Naučno je utvrđeno da naočare pomažu u 95% slučajeva suzbijanja mučnine prilikom čitanja u roku od 10 minuta.
Problem: Manjak raznovrsnih dizajnova motion sickness naočara na tržištu i jednoličnost modela
Cilj: Konačan 3D odštampan proizvod novog modela motion sickness naočara koji je po svom izgledu pristupačniji i privlačniji, potpuno upotrebljiv
Pristup: Istraživanje zdravstvenih benefita i prednosti, kao i načina kako nastaje mučnina tokom čitanja u vožnji, do kreiranja novog dizajna naočara koje će i sa modnog i sa funkcionalnog gledišta biti korisnije
Način realizacije: Modelovanje u 3DsMaxu i renderovanje modela u Vrayu, uz probnu 3D štampu
Kriterijum: Jednostavan a opet sofisticiran modni izgled naočara uz zadržavanje osnovne forme naočara, bez koje one ne funkcionišu
Parametarsko modelovanje i vizuelna analiza savremene arhitekture, sa fokusom na fluidne i kontinuirane forme u radovima Zahе Hadid.
Tema istraživanja
Generisanje originalnih “Hadid-like” objekata kroz parametarsko modelovanje: analiza i simulacija principa fluidne arhitekture Zahе Hadid za stvaranje vizuelno prepoznatljivih, ali originalnih formi. Istraživanje uključuje analizu principa nastanka ovih oblika, analizu njenih elemenata i karakteristika i logiku transformacije površina i njihovu digitalnu reprezentaciju kroz Grasshopper i Rhino.
Stanje u oblasti
Postojeći pristupi analize objekata uključuju studije slučaja, digitalne rekonstrukcije u Rhino/Grasshopperu, i primenu parametarskog modelovanja za reprodukciju formi. Radovi poput “Parametric Modeling in Architecture on the Example of Creativity of Zaha Hadid” (ResearchGate, 2021) i “The Parametric Design Genealogy of Zaha Hadid” (Youngjin Lee, 2015) pokazuju da se kroz parametre i algoritamsku logiku mogu identifikovati tokovi linija, deformacije površina i osnovni principi komponovanja volumena.
Ipak, izazov u oblasti ostaje kako dekonstruktovati ove principe da bi se razvili algoritmi za generisanje novih objekata koji vizuelno podsećaju na Hadid, ali su potpuno originalni. Postoji prostor za sistematsko istraživanje koje povezuje analizu njenog stila sa parametarskim modelovanjem i evaluacijom vizuelne sličnosti.
Problemi
Savremena arhitektura sve više koristi parametarsko modelovanje za kreiranje složenih i fluidnih formi. Radovi Zahе Hadid posebno ističu ovaj pristup kroz objekte kao što su:
Koji parametri (krive, loft, twist, attractor points) zaista definišu fluidne Hadid-like forme? Kako se od linija ili tačaka dolazi do volumena koji izgleda organski? Može li se uniformisati algoritam Hadid arhitekture?
Parametarski objekti mogu postati previše uniformni ili generički ako se koristi isti set pravila. Kako kreirati dovoljno varijacija da objekti izgledaju organski, a da i dalje prate prepoznatljiv princip?
Ciljevi po koracima
Analizirati ključne objekte kako bi se identifikovali principi komponovanja, tok linija i površina koji stvaraju njen prepoznatljivi stil.
Proučiti parametarske tehnike korišćene za modelovanje fluidnih formi i mapirati logiku transformacije krivih u volumene.
Na osnovu identifikovanih principa, razviti novi objekat koji koristi iste principe komponovanja, generišući vizuelno “Hadid-like” formu, ali potpuno originalnu.
Hipoteza
Moguće je analizom i dekonstrukcijom ključnih principa komponovanja Zahinih objekata identifikovati logiku i tok linija, kontinuitet površina i karakteristike volumena koje čine njen prepoznatljiv stil. Na osnovu ove analize moguće je razviti parametarski algoritam koji omogućava generisanje novih, originalnih formi koje vizuelno podsećaju na Zahine, a pri čemu se oblik stvara kroz jednostavan i kontrolisan proces modelovanja.
Kriterijumi
Kriterijumi za analizu i evaluaciju Hadid-like objekata
Kontinuitet i organski tok linija
Glatkoća prelaza između površina, spajanje više površina u jedinstveni volumen
Proporcije i međusobna interakcija delova objekta
Mogućnost promene forme promenom parametara
Jednostavnost algoritma u Grasshopperu (bez komplikovanih koraka)
Stepen prepoznatljivosti Hadid stila (procena kvalitativno (stručnim ili vizuelnim pregledom) i kvantitativno (npr. analizom krivih ili površina))
Da li generisani objekat stvara novi oblik, a ne direktnu kopiju (očuvanje principa stila bez reprodukcije postojećih projekata)
Metoda istraživanja
Metoda istraživanja parametarske simulacije principa fluidne arhitekture Zahе Hadid, podeljena je u 5 faza:
Analiza postojećih objekata
Odabir 3–5 reprezentativnih projekata
Dokumentovanje toka linija, volumena i površina kroz crteže, fotografije i 3D modele
Identifikacija ključnih principa komponovanja, kao što su fluidnost, kontinuitet površina i organski tok volumena
Parametarska dekonstrukcija
Analiza oblika kroz Rhino i Grasshopper kako bi se razložili glavni principi modelovanja objekata
Uočavanje sličnosti između dobijenih algoritama
Generisanje novih objekata
Formiranje jednostavnog algoritma koji može reprodukovati sličan vizuelni jezik kroz parametarsku logiku
Primena razvijenog algoritma za kreiranje novog objekta
Kontrolisanje forme kroz parametre (visina, širina, zakrivljenost, twist, attractor points)
Eksperimentisanje sa različitim kombinacijama parametara da bi se dobile fluidne i vizuelno prepoznatljive forme
Analiza sličnosti
Kvantitativna analiza: upoređivanje tokova linija, konture površina i volumena sa originalnim projektima
Kvalitativna analiza: vizuelna procena prepoznatljivosti Hadid stila
Provera da li su objekti originalni i da li se postiže željena fluidnost i kontinuitet površina
Vizualizacija i prezentacija
Renderovanje generisanih objekata u Rhino/Enscape za evaluaciju vizuelnog efekta
Prikaz različitih parametarskih varijacija kako bi se demonstrirala fleksibilnost algoritma
Tema istraživanja: Kreiranje koncepta automobila zasnovano na aerodinamičkoj efikasnošću
Stanje u oblasti:
Iako se rad bavi optimizacijom aerodinamike, nedostaje detaljna analiza kako spojevi panela utiču na ukupnu aerodinamičnost vozila. Spojevi mogu izazvati turbulentne struje koje povećavaju koeficijent otpora. 1
Rad jasno pokazuje kako dataset može da se koristi za optimizaciju oblika vozila i ubrzanje iterativnog dizajna. Modeli predviđaju aerodinamične karakteristike i omogućavaju istraživanje različitih konfiguracija bez fizičkog prototipa. Predikcije modela zavise od ograničenja dataset-a, pa stvarni dizajn i dalje zahteva CFD simulacije i testove u vetro-tunelu. 2
DragSolver omogućava brzu i efikasnu procenu aerodinamičkog otpora, što je korisno u ranom dizajnu vozila i optimizaciji oblika. Bez fizičke validacije ili CFD simulacija, predikcije su ograničene u preciznosti, posebno za složene spojeve panela ili specifične oblike karoserije 3
Ploblemi:
Pojava spojeva i krajnjih prekida na karoseriji stvara lokalne turbulencije i utiče na sve ukupni koeficijent otpora (Cd)
Negativan aerodinamički uticaj točkova na celokupni dizajn vozila.
Oblik karoserije, tj. njegova asimetričnost bočnog profila dovodi do nejednakosti pozitivnog i negativnog koeficijenta uzgona, i kao posledica toga se javlja nestabilnost vozila pri kretanju.
Cilj:
Napraviti koncept automobila sa što boljom aerodinamičkom efikasnošću, uz primenu CFD simulacija i primena podataka iz simulacije za unapređenje dizajna
Hipoteza:
Oblikovanje razmaka između panela automobila, posebno obrada krajnjih ivica, utiče na aerodinamičke karakteristike vozila, pri čemu zaobljene ivice smanjuju turbulencije i otpor vazduha, čime se poboljšava aerodinamička efikasnost.
Kriterijumi:
Koeficijent otpora (Cd) bude manji od 0.17
Koeficijent uzgona (Cl) bude uravnotežen, negativni i pozitivni uzgon budu jednaki
Smanjiti broj spojeva na karoseriji i smanjiti uticaj lokalnih turbulencija na celokupni dizajn.
Metode istraživanja:
Metoda modelovanja: za ispitivanje koristićemo 3d modele kreirane isključivo za ovo istraživanje. To nam pruža visoki nivo detaljnosti i veliki broj promena prilikom istraživanja.
Numeričke simulacije: Rađenjem simulacije u CFD softverima dobijamo numeričke pokazatelje koji nam ukazuju dali je dizajn dobar ili ne.
Naš novi koncept činija osmišljen je s ciljem da maksimalno iskoristi prostor, olakša upotrebu i unapredi estetski doživljaj serviranja. Inspirisani modernim pristupom ergonomiji i vizuelnoj harmoniji, razvile smo varijantu činija koja kombinuje funkcionalnost i eleganciju.
Dizajn za razdvajanje ukusa – činija sa integrisanim pregradama koje omogućavaju odvajanje različitih sastojaka ili ukusa, što je posebno pogodno za obroke kao što su sladoledi. Ova funkcija štedi prostor jer eliminiše potrebu za više manjih činija.
Naša ideja je omogućila jasnu podelu ukusa i jednostavno serviranje, što je posebno korisno u profesionalnim okruženjima poput kafića ili restorana. Glavne prednosti ovog rešenja su: očuvanje ukusa, preglednost i mogućnost kombinovanja različitih ukusa u jednoj činiji.
S druge strane, postoje i određene mane: posuda sa pregradama može biti teža za čišćenje i proizvodnja takvih činija može biti skuplja u poređenju sa standardnim modelima. Ipak, smatramo da prednosti, posebno u estetskom i funkcionalnom smislu, značajno nadmašuju ove nedostatke.
Projekt smo podelile u dva pristupa kako bismo istražile prednosti i mane različitih metoda: jedna od nas će raditi ručno u programu Rhino, modelujući činiju precizno i detaljno, dok će druga koristiti Python skripting preko Rhina, što omogućava automatizaciju i brzo generisanje varijacija modela. Ovim pristupom možemo uporediti vreme izrade, fleksibilnost i preciznost oba metoda.
Na kraju, ovo istraživanje će nam omogućiti da u praktičnom smislu procenimo koji pristup je pogodniji za brzu produkciju, a koji za detaljne, prilagođene modele, što može biti korisno i za buduće projekte u vizualizaciji i industrijskom dizajnu.
Naš novi koncept činija osmišljen je s ciljem da maksimalno iskoristi prostor, olakša upotrebu i unapredi estetski doživljaj serviranja. Inspirisani modernim pristupom ergonomiji i vizuelnoj harmoniji, razvile smo varijantu činija koja kombinuje funkcionalnost i eleganciju.
Dizajn za razdvajanje ukusa – činija sa integrisanim pregradama koje omogućavaju odvajanje različitih sastojaka ili ukusa, što je posebno pogodno za obroke kao što su sladoledi. Ova funkcija štedi prostor jer eliminiše potrebu za više manjih činija.
Naša ideja je omogućila jasnu podelu ukusa i jednostavno serviranje, što je posebno korisno u profesionalnim okruženjima poput kafića ili restorana. Glavne prednosti ovog rešenja su: očuvanje ukusa, preglednost i mogućnost kombinovanja različitih ukusa u jednoj činiji.
S druge strane, postoje i određene mane: posuda sa pregradama može biti teža za čišćenje i proizvodnja takvih činija može biti skuplja u poređenju sa standardnim modelima. Ipak, smatramo da prednosti, posebno u estetskom i funkcionalnom smislu, značajno nadmašuju ove nedostatke.
Projekt smo podelile u dva pristupa kako bismo istražile prednosti i mane različitih metoda: jedna od nas će raditi ručno u programu Rhino, modelujući činiju precizno i detaljno, dok će druga koristiti Python skripting preko Rhina, što omogućava automatizaciju i brzo generisanje varijacija modela. Ovim pristupom možemo uporediti vreme izrade, fleksibilnost i preciznost oba metoda.
Na kraju, ovo istraživanje će nam omogućiti da u praktičnom smislu procenimo koji pristup je pogodniji za brzu produkciju, a koji za detaljne, prilagođene modele, što može biti korisno i za buduće projekte u vizualizaciji i industrijskom dizajnu.
Istraživanje se zasniva na pretvaranju algoritama slaganja Rubikove kocke u geometrijske, slobodne forme koje postaju vizuelni zapis procesa. Svaki potez se prevodi u element forme, tako da se niz poteza gradi kao apstraktna struktura. Time se dobija novi „jezik“ – geometrijski oblik kao kodirani algoritam, koji drugi korisnik može da „čita“ i rekonstruiše kroz kretanje kocke.
Stanje u oblasti –
Rubikova kocka je dugo prisutna u:
Matematici – kao model kombinatorike i simetrije.
Informatci – za proučavanje algoritama i optimizacije.
Umetnosti i dizajnu – inspiracija za obrasce, interaktivne sisteme i vizuelne kodove.
Dosadašnja istraživanja i vizuelizacije uglavnom se fokusiraju na animacije stanja kocke ili grafičke prikaze algoritama. Manje je istraživano kako se kretanja kocke mogu transformisati u apstraktne, trodimenzionalne forme koje funkcionišu i kao vizuelni zapis i kao potencijalna instrukcija. Upravo taj prostor otvara mogućnost stvaranja novog vizuelnog jezika koji je istovremeno estetski i funkcionalan.
Problemi –
Kako razviti sistem pravila kojim se potezi prevode u geometrijske forme?
Na koji način slobodna forma može zadržati informaciju o sekvenci poteza?
Kako balansirati između estetske apstrakcije i čitljivosti forme kao „koda“?
Može li vizuelna forma postati dovoljno jasna da drugi korisnik može rekonstruisati makar deo algoritma?
Cilj problema –
Definisati metod prevođenja poteza Rubikove kocke u apstraktne geometrijske forme koje funkcionišu kao vizuelni zapis algoritma. Krajnji cilj je da druga osoba, posmatrajući formu, može rekonstruisati zadati niz poteza i ponoviti deo algoritma slaganja.
Ako se potezi Rubikove kocke prevedu u jasno definisane geometrijske elemente koji formiraju slobodnu formu, drugi korisnik može da prepozna i rekonstruiše niz poteza, dok forma istovremeno ima umetničku i estetsku vrednost.
Kriterijumi –
Jasnoća – da li forma nosi dovoljno informacija da korisnik razume sekvencu?
Estetika – da li oblik funkcioniše i kao umetnički rad?
Jednostavnost – koliko je lako razumeti elemente forme?
Funkcionalnost – da li drugi korisnik može da izvede poteze samo na osnovu forme?
Metode –
Definisanje sistema prevođenja – povezivanje poteza kocke sa osnovnim geometrijskim transformacijama (linija, kriva, povšina, mreža).
Generisanje slobodnih formi – korišćenjem parametarskog softvera (Grasshopper) da se niz poteza prevodi u 3D strukturu.
Testiranje – dati formu drugom korisniku i proveriti može li rekonstruisati deo algoritma.
Analiza rezultata – prema kriterijumima jasnoće, estetike i funkcionalnosti.
Uticaj oblika i strukture rasvetnih tela na formiranje specifičnih svetlosno-senčnih obrazaca i vizuelnih projekcija u prostoru.
Tema istrazivanja
Voronoi lampa sa custom-made oblikom ćelija, dizajnirana tako da projektuje određeni vizuelni motiv ili sliku na zid, kontrolom rasporeda ćelija, ugla svetla i udaljenosti lampe od zida.
Stanje u oblasti
Dekorativne Voronoi lampe – fokus na estetskim, organskim šarama bez kontrole projekcije.
Parametarske lampe – omogućavaju kontrolu gustine i veličine perforacija, ali ne i precizno oblikovanje senki u zadati motiv.
Interaktivna rasveta – menja boju i intenzitet, ali retko strukturu senki i njihovu projekciju u oblik slike.
Prednosti:
Omogućava stvaranje unikatnih svetlosno-senčnih slika u enterijeru.
Kombinuje funkcionalnu i dekorativnu ulogu lampe.
Mane:
Zahteva preciznu simulaciju položaja svetla, ugla i razdaljine lampe.
Projekcija zavisi od tačnog pozicioniranja lampe u prostoru (ograničena fleksibilnost).
Problem (projektantski zadatak)
Kako osmisliti i projektovati Voronoi lampu čije će ćelije i ukupna forma biti generisani tako da, pod određenim uslovima osvetljenja i pozicioniranja, projektuju željeni vizuelni motiv (sliku) na zid?
Cilj
Razviti parametarski model Voronoi lampe koja kroz raspored ćelija i kontrolu izvora svetla stvara čitljiv vizuelni motiv na površini zida, kombinujući estetsku i funkcionalnu dimenziju rasvete.
Hipoteza
Custom-made Voronoi lampa, optimizovana za projekciju slike putem senki, može da generiše jasne i prepoznatljive svetlosne obrasce, što omogućava da rasveta dobije ulogu i prostornog narativa, a ne samo dekorativnog elementa.
Kriterijumi
Kvalitativni: čitljivost i estetski doživljaj projektovane slike, vizuelna atraktivnost u prostoru.
Kvantitativni: oštrina kontura senki, homogenost osvetljenja, preciznost podudaranja senki i ciljne slike.
Metode
Parametarsko modelovanje podrazumeva korišćenje slike kao ulaznog podatka za generisanje Voronoi ćelija na površini lampe u Rhino-u i Grasshopper-u. Slika se prevodi u tonalne vrednosti (svetlo–tamno), koje kontrolišu gustinu i veličinu ćelija: tamni delovi dobijaju gušće i manje otvore (više senke), a svetli delovi ređe i veće otvore (više svetla). Te ćelije se zatim mapiraju na formu lampe, pretvaraju u perforacije i povezuju sa izvorom svetla unutar lampe. Pomoću simulacije svetla proverava se da li senke na zidu formiraju željeni motiv, a proces se iterativno optimizuje menjom rasporeda ćelija, pozicije lampe i jačine svetla.
Simulacija: testiranje projekcije svetla u Rhino/Grasshopper-u ili Blender-u, za različite uglove i razdaljine lampe.
Optimizacija: podešavanje pozicije izvora svetla i razdaljine lampe do zida radi postizanja najjasnije vizuelne slike.
Oblast istraživanja: Dizajn cevi/ramova za prenos rashladne tečnosti u računarima, u odnosu na postojeće industrijske prakse
Tema istraživanja: Razvoj i 3D modelovanje ramova/vođica za meka creva u sistemima vodenog hlađenja u računarima, sa integracijom ARGB LED traka i slobodnih formi koje je teško postići savijanjem standardnih cevi.
Stanje u oblasti (kritički pregled primera):
AIO sistemi (All-in-One): lako dostupni, jednostavni za ugradnju; mana: ograničene performanse i estetika, mali potencijal za prilagođavanje. Cena sistema – 150€
Custom hard tube sistemi (akril/PETG cevi): estetski upečatljivi i efikasni; mane: skupi, zahtevaju precizno rezanje i grejanje cevi, teško za ponavljanje kod kuće. Cena sistema – 1500€
3D štampa tvrdih cevi (FDM): dostupna i jeftina tehnologija; mane: površina nije dovoljno glatka, materijal se deformiše na visokim temperaturama. Cena sistema – 300€
Resin 3D štampa: kvalitetnija površina i veća preciznost; mane: skupa oprema, materijali otporni na temperaturu su vrlo skupi. Cena sistema – 1300€
Epoxy premaz unutrašnjosti cevi: daje glatkoću i otpornost; mana: skupo i vremenski zahtevno, neefikasno za širu primenu. Cena sistema – 3D štampa plus premazi – 400€
Zaključak: Postojeće metode ili su preskupe ili tehnički komplikovane, pa šira zajednica teško može da ih koristi. Nedostaje pristupačan, vizuelno zanimljiv i ponovljiv način da se sistemi vodenog hlađenja prilagode i estetski unaprede.
Problemi uočeni nakon analize:
Neponovljivost i visoka cena custom hard tube sistema.
Ograničena otpornost i površinski kvalitet klasične 3D štampe.
Nedostatak fleksibilnog i estetskog rešenja dostupnog široj zajednici.
Cilj istraživanja: Kreirati 3D-modelovane ramove/vođice slobodnih formi za meke cevi koji:
omogućavaju precizno i estetski vođenje mekih creva u vodenom hlađenju,
integrišu prostor za ARGB LED trake radi vizuelnog efekta,
pružaju oblike koji nisu mogući klasičnim savijanjem cevi.
Povoljni za izvođenje, jeftiniji u odnosu na postojeće industrijske prakse
Hipoteza: Upotrebom 3D-štampanih ramova slobodnih formi moguće je obezbediti funkcionalno, pristupačno i estetski atraktivno rešenje za vodeno hlađenje, dostupno široj zajednici modera.
Kriterijumi uspeha:
Funkcionalno: ram drži meko crevo u stabilnoj poziciji bez prelamanja protoka. Protok je isti kao I kod slobodnih mekih cevi.
Estetsko: LED traka u kanalu pruža ravnomerno osvetljenje i naglašava slobodnu formu rama, bez sasencavanja ostalij komponenti
Praktično: ram se može lako modelovati i 3D štampati na standardnim FDM štampačima.
Kvalitet 3D štampe (slojevi horizontalni ili pod uglom)
Metode:
Analiza postojećih rešenja: poređenje AIO, custom hard tube i 3D štampanih rešenja.
modelovanje u Rhino (multipipe alat): kreiranje slobodnih formi koje simuliraju tok cevi.
Dodatno modelovanje ramova: oblikovanje nosača i kanala za LED u odnosu na cevi.
3D štampa prototipova: testiranje praktičnosti, stabilnosti i vizuelnog dojma.
Empirijsko poređenje: uporediti izgled i funkcionalnost sa običnim sistemom mekih cevi bez ramova.
Oblast: Parametrijski akustički dizajn u arhitekturi
Tema istraživanja: Analiza i unapređenje akustike postojećeg pozorišnog prostora pomoću 3D simulacije i parametrijskog dizajna
Stanje u oblasti:
https://www.scribd.com/document/488854638/184761366-Akustika-u-Arhitekturi-pdf– Definiše osnovne pojmove akustike i zvuka, istražuje značaj zvučnih pojava za čovjeka, kao i fiziološke i estetske aspekte zvuka. Takođe, uvodi pojam arhitektonske akustike i njen značaj u širem kontekstu. Pruža uvod u principe akustičkog dizajna, razmatra materijale i konstrukcije u akustičkom dizajnu i pruža praktične primere akustičkog dizajna u različitim vrstama objekata.
Izmjeriti ili simulirati reverberaciono vreme (RT60) i druge parametre (C80, STI, D50…)
Primjeniti parametrijski dizajn za generisanje i testiranje mogućih akustičkih elemenata
Porediti različite varijante rješenja i dokazati njihovu efikasnost
Hipoteza:
Parametarski alati omogućavaju da kontrolišemo difuziju, refleksiju i apsorpciju zvuka u različitim dijelovima sale, tako da publika svuda dobije sličan doživljaj.
Kriterijumi:
Subjektivni doživljaj publike
Vizuelna integracija akustičkih elemenata
Fleksibilnost prostora
Metode:
Izrada 3D modela prostora Rhino I Grasshopper
Parametrijsko modelovanje akustičkih panela ili drugih elemenata
Problemi – analizom ličnog projekta i poređenjem sa primerima nailazi se na problem sa privatnošću unutar instalacije. Problem se javlja u gustini raspoređenih kanapa i načinom raspoređivanja istih u segmentima gde je neophodna privatnost
Cilj – poboljšanje privatnosti povećanjem gustine rasporeda kanapa na mestima gde je nephodno, dok u ostalim segmentima gde je bitno da se vidi šta se nalazi unutra konopac je ređi
Hipoteza – postoji više različitih načina kako rešiti ovaj problem
primena principa rasporeda brisoleja sa kanapom – ukoliko bi se kanapi grupisali u vezu od tri ili više kanapa i raspoređivali se pod različitim uglovima, postigao bi se efekat privatnosti iz različitih uglova
limitiranje količine kanapa – kao i primeru broj 2, ukoliko bi se limitirala dužina kanapa omogućilo bi se smotrenije raspoređivanje materijala i kontrolu upotrebe kanapa, time bi na neophodnim mestima bilo upotrebljeno više materijala
postavljanje kanapa u dva reda – dodavanjem još jednog reda kanapa došlo bi do promene gustine ukoliko bi se pomerao novi red za neku vrednost u odnosu na prvi red kanapa
Kriterijumi – gledanjem instalacije iz različitih uglova privatnost u delovima za koje je ona ključna ostaje ne promenjena, dok su ostali segmenti i dalje jasno vidljivi i van instalacije
Savremena arhitektura sve više istražuje slobodne i kompleksne forme kako bi objekti postali vizuelno atraktivniji i funkcionalniji u urbanom okruženju. U ovom istraživanju, oblast istraživanja je modelovanje i fabrikacija slobodnih formi, dok je predmet primena fraktalne geometrije u dizajnu fasada, sa posebnim naglaskom na vizuelni identitet, modularnost i akustička svojstva.
Primer Hilbertove krive
Problem koji se istražuje odnosi se na povećanu buku u urbanim sredinama, koja negativno utiče na kvalitet života i komfor stanovnika. Tradicionalne fasade često ne pružaju adekvatno rešenje za smanjenje širenja buke, dok istovremeno mogu delovati monotono iz daljine i nedovoljno detaljno iz blizine.
U urbanim sredinama buka predstavlja jedan od glavnih faktora degradacije kvaliteta života. Povećan intenzitet saobraćaja, gustina stanovanja, industrijski pogoni i svakodnevne gradske aktivnosti doprinose konstantnoj izloženosti visokim nivoima zvučnog zagađenja. Prema podacima Svetske zdravstvene organizacije, produžena izloženost buci može imati ozbiljne posledice po zdravlje, uključujući poremećaje sna, stres, kardiovaskularne bolesti i smanjenu koncentraciju. Uprkos tome, arhitektonska rešenja često ne uzimaju u obzir akustičke aspekte kao prioritetnu komponentu dizajna, posebno kada je reč o fasadnim sistemima.
Kao rešenje, predlaže se primena fraktalnih obrazaca na fasadama, gde jedan primarni motiv ostaje prepoznatljiv iz daleka, dok se detalji ponavljanja otkrivaju pri približavanju. Paneli su dizajnirani tako da razbijaju zvučne talase i smanjuju odjek, čime se poboljšava akustički komfor u okolini, a istovremeno se postiže modularna fleksibilnost i vizuelna čitkost.
Smartfower sistem je „pametni solarni sistem“, koji radi po principu helitropizma. Heliotropizam je prirodna pojava koja podrazumeva da se biljka okreće prema izvoru svtelosti, Suncu. Ovaj sistem je prvi put primenjen 2014. godine i postoji više principa po kojima funkcioniše. Jedan je otvaranje i zatvaranje panela, a drugo je praćenje pomeranja Sunca u toku dana. Ja bih pokušala da princip praćenja svetlosti primenim na fasadu i tako omogućim celodnevno zasenčanje prostorije i smanjenje prekomernog zagrevanja. Problem je potrošnja električne energije koja je potrebna za pokretanje panela i potencijalno za dodatno osvetljenje.
Bloom, Doris Kim Sung, Los Anđeles je instalacija koja je napravljena od bimetalnih panela koji reaguju na temperaturu. Na toplom se otvaraju, na hladnom zatvaraju – bez električne energije, koristeći samo fiziku materijala. U ovom slučaju nemam kontrolu kako će koji panel da se pokreće i on se samostalno ne može rotirati kako bi pratio kretanje Sunca. Prednost je što se ne troši električna energija za funkcionisanje i ne može doći do kvara na mehanizmu za pokretanje.
Institut du Monde Arabe, Pariz, Jean Nouvel – fasada je sačinjena od preko 200 mehaničkih otvora koji funkcionišu poput dijafragme fotoaparata. Otvori se automatski prilagođavaju intenzitetu svetlosti, stvarajući igru svetla u enterijeru kontrolišući osvetljenje. Ovo je još jedan sistem koji bi se mogao primenit, ali na osnovu fotografija iz enterijera, stičem utisak da je previše mračno i da se ne bi opravdala ovakva fasda, jer se ne bi smanjila potrošnja električne enrgije.
Al Bahar Towers, Aedas, Abu Dhabi – njihova fasada je poznata po dinamičkom mashrabiya sistemu – preko 1.000 geometrijskih panela koji se otvaraju i zatvaraju u zavisnosti od položaja sunca, čime se smanjuje solarno opterećenje i do 50%.
Media-TIC Building, Enric Ruiz-Geli, Barselona – fasada je obložena ETFE jastucima koji se mogu naduvavati i izduvavati u zavisnosti od sunca i spoljne temperature. Time se reguliše toplotna izolacija i smanjuje potrošnja energije. Prednost ove fasade je što se dobija još jedan izolacioni sloj vazduha unutar jastuka. Prema mom mišljenju paneli koji uvek stoje u istom položaju prave senke i čine enterijer dosta mračnijim.
PROBLEM: Potencijalni problem je da li bi se postavka pokretnih panela isplatila i da li bi smanjenje utroška električne energije za hlađenje objekta bilo dovoljno da opravda cenu panela. Drugi problem je da li bi se u slučaju postavke panela povećala potrošnja električne energije za dodatno osvetljenje prostorija, kao i koliko bi koštalo održavanje tog sistema fasade.
CILJ: Postizanje celodnevnog zasenčenja i samim tim smanjeno zagrevanje unutar objekta, pomoću pokretnih panela. Takođe težim ka tome da energija koja je potrebna za pokretanje panela i osvetljavanje prostorija bude manja od energije potrebne za rashlađivanje.
HIPOTEZA: Postavljanjem panela dobija se energetski efikasniji objekat.
KRITERIJUM: Manji utrošak energije za pokretanje panela i osvetljenje nego za hlađenje objekta.
METODE: Revit + Insight Simulacija zagrevanja i energetske efikasnosti objekta pre i posle postavljanja pokretnih fasadnih panela.
TEMA ISTRAŽIVANJA: Uticaj pokretnih fasadnih panela na estetiku objekta
STANJE U OBLASTI: Neki od uglednih primera
Media-TIC building – iako predstavlja odličnu polaznu tačku zbog svojih jednokrakih trougaonih panela, nailazimo na problem u vidu slabije mogućnosti promene izgleda fasade. Ovi paneli imaju samo dve varijante u kojima se pojavljuju na fasadi – naduvani i izduvani.
Kiefer Technic showroom – način na koji svako od korisnika može zasebno da učestvuje u izmeni fasade kontrolisanjem panela se izdvaja kao vrlo interesantan fenomen. Ono što se uviđa kao potencijalni problem je što se zbog svoje suštinske jednostavnosti panela i kolorita, kao i same veličine fasadnog panela, vizuelno ne razlikuje mnogo od tradicionalne roletne.
Institut du Monde Arabe – najinteresantniji među primerima upravo zbog vizuelnog dojma spolja. I pored uvođenja panela koji funkcionišu po principu blende fotoaparata ovaj objekat uspeo je da zadrži lagan, vazdušast, klasični izgled zid zavese u eksterijeru. Ipak, ovaj primer nailazi na osudu zbog svoje komplikovanosti izrade, održavanje i ne tako primamljive cene, pogotovo za naše prostore.
Oblast istraživanja: Primena veštačke inteligencije u obradi i optimizaciji rendera enterijera.
Tema istraživanja: Uticaj dodatnih render passova na kvalitet i realističnost AI generisanih izmena na već postojećim renderima.
Stanje u oblasti:
AI alati (Photoshop Generative Fill, Topaz, Luminar, Runway, Stable Diffusion plug-inovi) već se koriste za brze izmene slika i rendera.
AI može uspešno da ukloni, doda ili promeni elemente na 2D prikazu, međutim nastaju problemi sa perspektivom, materijalima, osvetljenjem, skaliranjem…
Problemi: AI često ne prepoznaje granice objekata ili dubinu prostora i to dovodi do lošijih rezultata koji su nepredvidivi.
Cilj: Ispitati u kojoj meri korišćenje dodatnih render passova (Z-Depth, Material ID, Object ID, Lighting) poboljšava kvalitet AI editovanja arhitektonskih enterijera, posebno kod uklanjanja ili zamene već prisutnih objekata na tom renderu.
Hipoteza: Dodavanje render passova značajno povećava tačnost i realističnost AI izmena, jer softver dobija bolju informaciju o prostoru i materijalima.
Kriterijumi: Promenjeni element rendera je vizuelno realan i usklađen sa ostatkom rendera. Metode: Korišćenje istog rendera sa i bez render passova, izvođenje istog AI editovanja u različitim softverima, sprovođenje ankete gde bi ispitanici ocenili rezultate dobijenih rezultata.
Tema istraživanja: Istraživanje različitih pristupa pikselizaciji koristeći se logikom quadtree data strukture
Stanje u oblasti: Pikselizacija podrazumijeva metod digitalne obrade fotografije, tako što grupe piksela mijenja većim, smanjujući rezoluciju slike. Ona se koristi u raznim sferama poput (a što su ujedno i prednosti): anonimizacije – zaštita lica i privatnosti; kompresovanja – optimizacija memorije koju određeni fajl zauzima što je direktno povezano sa brojem piksela određene fotografije, s obzirom na to da svaki piksel zauzima 24 bita odnosno 3 bajta za RGB; skrivanje – prilikom gubljenja određenih informacija tokom transporta podataka; arhitektura – objekti poput: Etnografskog muzeja u Budimpešti čiju fasadu čine pikseli koji predstavljaju etografske motive iz kolekcije muzeja; Downtown One u Tirani, čija je fasada koncipirana kao „pikselizovana mapa Albanije; umjetnost – instalacije poput Pixel Cloud Instalation koja je bila izložena Rejkjaviku; mnogobrojne pikselizovane street art umjetničke strukture; video igre – minecraft kao najpoznatija igrica zasnovana baš na pikselima; princip quadtree data strukture se koristi takođe u video igrama gdje su objekti u pozadini prikazani sa manjim brojem piksela; urbanizam – dizajn popločanja.
Kao jedan od metoda koji se koristi za pikselizaciju je quadtree struktura podataka. Struktura podataka u obliku stabla u kojoj svaki unutrašnji čvor ima tačno četvoro djece i koja se koristi za podjelu dvodimenzionalnog prostora rekurzivnim dijeljem na četiri kvadranta. („Simplified quadtree image segmentation for image annotation” Hugo Jair Escalante, Luis Enrique Sucar ) U ovom radu je precizno objašnjeno na kojim način quadtree struktura funkcioniše, što bi se na primjeru fotografije primjenilo ovako: dovoljno slične piksele (čiji nivo sličnosti se zadaje) spojiti u zajednički kvadrat „average“ boje, dok različite rekurzivno nastavljaju da se dijele dok se ne postigne dovoljan – odnosno zadat nivo preciznosti. Od parametara se zadaju: MQS – minimalna veličina kvadrata koji nastaje rekurzivnim dijeljem; MOS – minimalna veličina objekta koju objekat treba da ima da bio bio prepoznat kao zaseban segment; HI – prag homogenosti pokazuje koliko dva susjedna segmenta moraju biti slična da bi bila spojena. (Pixelization approach for façade integrated coloured photovoltaics-with architectural proposals in city context of Trondheim, Norway – Changying Xiang, Barbara Szybinska Matusiak, Arne Røyset, Tore Kolås) – Upotreba pikselizacije na nivou arhitekture: Integrisanje fotonaponskih panela, koje su nastale pikselizovanjem fasade u koje su uklopljene lokalne palate boja pokazuje da pikselizacija u arhitekturi može spojiti estetiku, energetske zahtjeve i urbanističku inetpolaciju. Međutim, postavlja se pitanje ekonomske efikasnosti samih panela, i ne samo to nego i načina održavanja istih, refleksije i da li se boje panela moraju biti jedini vizuelni aspekt koji će se čitati sa fasade? Cilj je da pikselizacijom (quadtree metod) možemo bilo koju fotografiju podijeliti na određeni broj piksela, pri čemu je suština da se sa što manje panela, napravi željena fasada, umjetnička street art struktura, interfejs za određenu video igru i slično. I naravno, da sve to bude vizuelno vjerodostojno i prepoznatljivo. Vrste quadtree strukture su: point quadtree – struktura koja se bazira na pojedinačne tačke gdje svaki čvor za centar ima jednu tačku i dijeli se na četvoro djece; region quadtree – struktura dijeli prostor na kvadrante prema zadatim uslovima; edge quadtree – struktura koja se fokusira na ivice i rubove fotografije; PR (polyigonal/pruned) quadtree – kvadranti se prilagođavaju broju objekata ili boji piksela. Prednosti quadtree stabla: ove strukture vrlo brzo vrše promjenu i ažuriranje određene regije; adaptivna rezolucija; intuitivnost prilikom upotrebe, široka primjena -obrada i kompresovanje slika -dovoljno slične regione spaja u jedan čvor i samim tim smanjuje memoriju fotografije; koristi se u geografsko-informacionim sistemima za pretraživanje prostornih podataka; računarska grafika i video igre; moguća primjena je i na nivou arhitekture – fasade koje iz daljine čine smislenu cjelinu, a iz blizine djeluje kao besmisleni segment, slično tome je moguća primjenjivost i na umjetnost. /https://opensourcegisdata.com/quad-tree-geospatial-data-structure-functionality-benefits-and-limitations.htmlhttps://en.wikipedia.org/wiki/Quadtreehttps://www.youtube.com/watch?v=jxbDYxm-pXghttps://www.gradnja.rs/mvrdv-tirana-albania-downtown-one-zgrada/https://www.gradnja.rs/etnografski-muzej-budimpesta-ferencz-marcel-napur-architect/ “Quadtrees and Image Processing” – CS 151- Introduction to Data Structures Assignment 9- due Friday 5/5
Problemi: Ukoliko se neadekvatno unesu kriterijumi izazivaju previše ili premalo podjela i gubitak efikasnosti ove strukture; potencijalni problem se može javiti kada su u pitanju neki dinamički podaci – dodavanje i uklanjanje tačaka može uticati na raspored unutar strukture stabla; quadtree se koristi za dvodimenzionalne podatke, kako rastu dimenzije broj djece svakog čvora eksponencijalno raste što može dovesti do neefikasnosti stabla.
Cilj: Analizirati na koji način različiti načini pikselizacije, primjenom logike quadtree strukture, utiču na vizualne informacije odabrane fotografije.
Hipoteza: Minimalna veličina objekta treba da bude 16×16 piksela, kako bi elementi fotografije bili dovoljno prepoznatljivi.
Kriterijumi: Slika mora biti prepoznatljiva nakon pikselizacije; slika mora biti optimizovana; pikselizovana forma mora biti primjenjiva kao fasada sa panelima.
Metode: Analiza i sinteza koje su zasnovane na komparaciji dobijenih rezultata pri pikselizaciji određene fotografije.
Oblast istraživanja: 3D modelovanje i vizuelna percepcija modelovanih struktura
Tema istraživanja: Optimizacija poligonalnih modela i njen uticaj na vizuelnu jasnoću istih
Stanje u oblasti: Pojednostavljenje poligona je način transformisanja poligonalne 3D strukture u jednostavniju verziju. Poligoni su najpopularnija osnova za crtanje u računarskoj grafici. Specijalizovani grafički hardveri mogu ih renderovati prilično brzo zbog njihove matematičke jednostavnosti, dok poligoni mogu približno predstaviti bilo koji model. Prilikom modelovanja takve 3D strukture treba voditi računa o geometriji modela tako da ne dođe do deformacija (preklapanje poligona i slično). Tokom redukovanja broja poligona složene figure, a u cilju njene prepoznatljivosti, neophodno je utvrditi optimalan broj poligona za svaki deo strukture posebno. Ukoliko se ta figura posmatra kao jedno telo, određeni delovi mogu u potpunosti da se izgube ili deformišu pošto ne podržavaju redukciju istog broja poligona kao ostatak figure.
Tradicionalne metode pojednostavljenja imaju tri nedostatka. Prvo, ne mogu precizno locirati delove koje treba pojednostaviti. Drugo, ograničene su na pojednostavljivanje jednog 3D objekta sa kontinuiranom površinskom mrežom, a ne skupom mreža, pri čemu se javlja prethodno navedeni problem. Treće, te metode ne koriste informacije o ljudskoj percepciji da bi pokrenule operacije pojednostavljenja, tako da rezultati ne mogu da budu u skladu sa pravilom ljudske percepcije, a modeli izvedeni tim metodama teško obezbeđuju kontinuitet vizuelnog efekta.
Polje koje je usko povezano sa pojednostavljenjem poligonalnog MESH-a, jeste geometrijska kompresija. Umesto pokušaja da se proizvedu jednostavniji prikazi poligonalnog modela, geometrijska kompresija se fokusira na minimiziranje zahteva za skladištenje datog MESH-a, budući da ono predstavlja problem kod složenijih modela.
slika 1 – Level of Detail for 3D Graphics knjiga
Reference:
Level of Detail for 3D Graphics – by David Luebke, Martin Reddy, Jonathan D. Cohen, Amitabh Varshney, Benjamin Watson, Robert Huebner
Problemi: Kako postići minimalan broj poligona tako da renderovanje bude brže i da modelovana struktura bude prepoznatljiva posmatraču? Ako je model sastavljen iz više delova, kako utvrditi optimalan broj poligona za svaki pojedinačno?
Cilj: Uspostaviti pristup koji omogućava optimalnu redukciju broja poligona, uz očuvanje vizuelne prepoznatljivosti modela
Hipoteza: Postoji određeni prag broja poligona ispod kog model gubi vizuelne karakteristike po kojima ga posmatrač razaznaje
Kriterijumi: Vizuelna jasnoća modela ocenjena od strane posmatrača; poređenje između različitih nivoa poligonalne kompleksnosti i poređenje tog modela sa originalnim, glatkim;
Metode: Metoda modelovanja 3D objekata sa različitim brojem poligona; uporedna vizuelna analiza; anketiranje posmatrača; statistička obrada rezultata
Razvoj veterinarske protetike poslednjih godina postao je značajan segment u unapređenju kvaliteta života pasa. Poseban izazov predstavljaju rase kao što je jazavičar, koje su anatomski predisponirane ka problemima sa kičmom i ekstremitetima. Ova rasa spada među 10–12 puta rizičnije za pojavu intervertebralne diskus hernije (IVDD), a procenjuje se da 19–24% jazavičara tokom života razvije određeni oblik ove bolesti . Pored toga, kod pasa koji izgube deo ekstremiteta ili imaju deformitete, adekvatno dizajnirana proteza može omogućiti vraćanje funkcionalnosti i poboljšati opšte zdravstveno stanje.
U ovom radu istražuje se kako bi se digitalnim alatima – Rhino (sa Grasshopper dodatkom) i 3ds Max-om – mogla razviti ergonomska proteza za jazavičara, sa ciljevima udobnosti, čvrstoće i očuvanja prirodnog kretanja.
Cilj rada je da:
Analizira specifične anatomske i biomehaničke potrebe jazavičara.
Istraži mogućnosti softverskih alata za oblikovanje veterinarskih proteza.
Poredi prednosti i ograničenja Rhino-a i 3ds Max-a u procesu dizajna.
Predloži konkretna tehnička rešenja i metodologiju proizvodnje.
Razradi preporuke za validaciju udobnosti i funkcionalnosti proteze.
Analiza potreba jazavičara
Anatomske specifičnosti: duga leđa, kratki ekstremiteti, predispozicija za IVDD.
Biomehanika hoda: kod pasa posle hirurških intervencija primećuju se odstupanja u simetriji i peak vertical force (PVF), što može poslužiti kao metrika za validaciju proteze .
Antropometrija: istraživanja daju podatke o opsegu pokreta i dimenzijama ekstremiteta kod jazavičara, što je osnova za oblikovanje socket-a .
Kriterijumi za dobru protezu
Na osnovu literature i prakse, dobra proteza za psa treba da ispuni sledeće kriterijume:
Udobnost: pravilna raspodela pritiska i kvalitetni materijali.
Čvrstoća i trajnost: višeslojna konstrukcija sa tvrdom školjkom i elastičnim slojevima .
Mala masa: PA12 ili CF-PA12 daju odličan odnos čvrstoće i težine .
Prilagodljivost: podesivi socket-i i zamjenjivi tabani omogućavaju korekcije tokom upotrebe .
Estetika i funkcionalnost: vlasnicima i veterinarima važno je da proteza bude prihvatljiva i vizuelno i praktično.
Softverska komparacija
Rhino + Grasshopper
Prednosti:
Parametarsko modelovanje i precizna kontrola debljina.
Mogućnost kreiranja rešetkastih struktura (lattice) i lokalnih rasterećenja.
Osnovne FEA analize (Karamba3D) i simulacije pritisaka.
Brza iteracija više varijanti socket-a.
Ograničenja:
Slabija mogućnost fotorealističnog prikaza.
Veća kriva učenja u radu sa parametarskim definicijama.
3ds Max
Prednosti:
Organsko modelovanje i brze forme.
Retopology i Shell modifikatori za jednostavno kreiranje socket-a.
Vizuelizacija i animacija hoda (renderi za prezentaciju).
Cloth simulacije za testiranje kaiševa.
Ograničenja:
Nedostatak parametarske preciznosti.
Manje pogodnosti za tehničke proračune i inženjerske validacije.
Predloženi radni tok
Snimanje anatomije: 3D sken ili fotogrametrija uda psa.
Digitalno modelovanje:
U Rhino-u: parametarski socket, rasterećenja i perforacije.
U 3ds Max-u: organsko oblikovanje i vizualizacija.
Validacija: analiza hoda i mapiranje.
Na osnovu analize, Rhino se pokazuje pogodnijim za inženjerski deo posla (preciznost, parametarsko podešavanje, validacija), dok 3ds Max pruža prednost u komunikaciji i prezentaciji projekta (realistični prikazi i simulacije). Optimalno rešenje je kombinovanje oba alata: Rhino za tehničku obradu i generisanje STL fajla, 3ds Max za vizualizaciju i evaluaciju dizajna zajedno sa veterinarom i vlasnikom.
Zaključak
Kombinovanjem naprednih digitalnih alata moguće je razviti ergonomske, udobne i funkcionalne proteze za jazavičare, uzimajući u obzir njihove anatomske specifičnosti i biomehaničke potrebe. Rhino omogućava parametarsku kontrolu i inženjersku preciznost, dok 3ds Max olakšava vizualizaciju i komunikaciju. Predloženi radni tok zasnovan na skeniranju, digitalnom modelovanju, 3D štampi i validaciji može predstavljati model za buduće projekte veterinarske protetike, sa potencijalom primene i kod drugih rasa pasa.
Tema: Fabrikacija pokretnih panela za kontrolu svetlosti u zatvorenim prostorima
Uvod: Projekat je prvobitno razvijen za američko tržište, ali savremeni trend porasta visokih zgrada i otvorenih prostora sa velikim prozorskim površinama i zidnim zavesama ukazuje na potrebu njegove primene i u našem okruženju. Upravo iz tog razloga, cilj ovog rada jeste da se definiše najefikasniji i najekonomičniji način fabrikacije, prilagođen lokalnim uslovima i zahtevima tržišta.
Problem: Glavni problem projekta je kako na jednostavan i efikasan nacin fabrikovati pokretne panele za kontrolu svetlosti, uz izbor odgovarajuceg materijala, kao i određivanje pouzdanog mehanickog sistema za pomeranje panela koji omogucava glatku i preciznu kontrolu svetla.
Cilj: Cilj projekta je izrada i implementacija pokretnih panela koji omogućavaju jednostavnu, pouzdanu i preciznu kontrolu svetlosti u prostorima, uz izbor odgovarajućih materijala i mehaničkog ili elektronskog sistema pomeranja, kako bi se poboljšala funkcionalnost, estetika i energetska efikasnost prostora.
Hipoteza: Polazi se od pretpostavke da je koncept snapping fasade moguće uspešno prilagoditi domaćem tržištu kroz izbor lokalno dostupnih materijala i tehnologija obrade, pri čemu se može postići balans između funkcionalnosti, estetskih zahteva i ekonomske isplativosti. Ukoliko se primeni odgovarajući konstruktivni sistem i izvrši optimizacija procesa fabrikacije, fasada ovog tipa može predstavljati inovativno, energetski efikasno i održivo rešenje za savremene objekte u urbanim sredinama.
Kriterijumi: Potrebno je naći najekonomičniju, a najefikasniju opciju izbora materijala i nacina fabrikovanja.
Research Area-decorative bookshelf accessories – booknook (miniature scenes placed between books)
Research Topic-creation of a fantasy-style portal in the form of a “window” booknook
State of the Field-at the moment there are numerous prefabricated and custom-made booknooks, most commonly in the form of street scenes, small towns, and libraries, while fantasy-themed booknooks are less frequent
By studying available literature and online resources, one can conclude that although a large number of such examples exist, the amount of functional and aesthetic variation remains limited
Problems-selection of suitable materials, determination of appropriate dimensions, and creation of a convincing depth effect
Goal-to develop a 3D model of a booknook portal that combines:
-aesthetic value
-the sense of immersion through depth illusion
-the possibility of manual assembly
Hypothesis-if structural planning is combined with the addition of mirrored surfaces, background elements, and lighting, it is possible to achieve the effect of immersion into a fantasy world
Criteria:
-Size matches the standard bookshelf dimensions,
-Visually perceived as a portal into another world
-Fantasy atmosphere is instantly recognizable without explanation
-Printout capability and assemble as a modular structure
Methods: -Analysis of existing solutions (Pinterest, Etsy)
-3D modeling in Rhino
-Creation of modules (arch, portal, background)
-Variation testing: with and without lighting
-Prototyping: assembling details into printable sheets for manual cutting and assembly
U savremenim gradskim blokovima, gde su zgrade sve češće blizu jedna druge, pitanje privatnosti i prirodne osvetljenosti postaje posebno važno. Fasada, granica između unutrašnjeg i spoljašnjeg prostora, igra ključnu ulogu u kreiranju ambijenta, ne samo kroz kontrolu svetlosti i pogleda, već i kroz atmosferu koju stvara u enterijeru.
Tema ovog istraživanja fokusira se na oblikovanje fasade koja korisnicima u unutarblokovskim prostorima omogućava osećaj privatnosti, a da pritom ne kvari kvalitet prirodne svetlosti u prostoru. Istražuje se i stvaranje dinamične igre svetlosti i senke koja doprinosi karakteru enterijera.
Cilj je da se analizira kako dimenzije, raspored i oblik otvora na fasadi mogu doprineti balansu između osvetljenosti i privatnosti, uzimajući u obzir prostorni kontekst, orijentaciju, kao i specifične potrebe korisnika.
Kroz teorijsku analizu i primere iz prakse, rad će obuhvatiti njihove prednosti i nedostatke, uz predloge mogućih unapređenja i primenljivih rešenja. Poseban akcenat stavlja se na pronalaženje optimalnog odnosa veličine i pozicije otvora u uslovima ograničenog svetla i bliskog susedstva.
Stanje u oblasti– u ikebani su se razvijali različiti načini fiksiranja stabljika, počevši od kubarija, drvenih ili bambusovih letvica, zatim džumonji-dome metode, gde se grančice i stabljike ukrštaju i same sebe drže. Sledeći pristup je suiban, plitka posuda često kombinovana sa peskom ili kamenjem. Zatim dolazi kenzan, metalna ploča sa iglama koja je omogućila preciznije i slobodnije komponovanje aranžmana i postala vrlo popularna. U savremenoj praksi kako ne bi bili potrebni dodatni elementi koput peska, kenzana ili drvenoh štapića javila se i 3D štampa. 3D štampa se još razvija i otvara nove vidike i mogućnosti izražavanja u ovom umetničkom obliku.
KubariKenzanSuiban
Problemi– prevazilaženje upotrebe vaza koje zahtevaju kenzan.
Cilj– kreirati vazu idealnu za ikebanu, bez potrebe za dodatnom opremom.
Hipoteza– moguće je stvoriti vazu pogodnu za ikebanu kojoj nije potreban kenzan niti bilo kakva dodatna oprema.
Kriterijumi– ispunjavanje estetskih i kompozicionih karakteristika ikebane, lakoća aranžiranja biljaka i održivost vaze.
Metode– analiza, metoda modelovanja, procena zadovoljenja kriterijuma,- analiza faktora koji utiču na oblik i funkciju vaze, modelovanje, 3D štampanje i ocena zadovoljenosti kriterijuma, kao i potvrda ili odbacivanje hipoteze.
Problem nedovoljnog zelenila koja pružaju zaklon od sunca u gradskim sredinama sve više otežava zivot građanima tokom toplih letnjih dana. Zbog klimatskih promena koje sa sobom nose duge sušne periode, vegetacija sve teže opstaje i napreduje među betonskim kulama. Predlog rešenja ovog problema je definisanje generičnog modela koji bi doprineo kvalitetnijem boravku u gradskim sredinama, odnosno modela koji bi pored hladovine koju bi pružao praćenjem kretanja sunca, potencijalno mogao da samnjuje emisiju CO2, kolektujući ga iz neporednog okruženja.
Oblast istraživanja
Analizom procenta zelenila na teritoriji gradova dobijamo uvid u kritične tačke na kojima je intervencija poželjna. Uporedo vođena analizu insolacije tokom jedne kalendarske godine, je neophodna kako bi izmodelovana struktura mogla da prati pomeranje sunca, te formira hladovinu, dok ujedno smanjuje zagađenje vazduha.
Istraživanjem rotacije elemenata koji pokrivaju strukturu (tkanina ili panelska struktura), dobija se adekvatna forma koja zadovoljava korisnička iskustva. Uzori prilikom oblikovanja forme, jesu principi iz prirode – fibonačijeva spirala, princip rotacije lišća biljaka itd.
Alati poput Rhino+Grasshopper+LadyBug tools su put ka modelovanju optimalne forme, kroz istraživanje sunčeve putanje i pada senke. Dostupni radovi na temu novih materijala i njihove upotrebe su potencijalna rešenja za oblogu koja bi ispunila estetsku i ekološku funkciju.
Konstrukcija sačinjena od primarnih i sekundarniuh šupljikavih cevi među kojima bi formirali organsku formu paviljona, čija bi obloga bila od zaklinjenih dodekaedarskih ploča koji bi se rotirali oko dve ose, formirajući optimalnu hladovinu i time ostvarili mogućnost za modularno sklapanje više struktura.
korak 1 – forma konstrukcije
Definisanje optimalne organske forme paviljona
korak 2 – forma obloge
definisanje optimalne forme obloge – predlog: zaklinjeni dodekaedar, jer odabirom ovog oblika može da se obezbedi potpuna ispuna
korak 3 – detalj spoja
Analizirati zglobne sisteme radi omogućavanja rotacije zasebnih panela obloge.
korak 4 – materijalizacija
opcija 1 – premaz od titanium dioksida koji služe za razgradnjau NOx i VOC zagađivača pod UV svetlom
opcija 2 – radi energetske efikasnosti, postavljanje obloge od solarnih panelskih ploča koje bi same sebe napajanje tokom rotacije
korak 5 – upotreba
Zbog svoje modulranosti moguće je formirati korisnički prostor kao tačkasti, linearni ili površinski skup, spajanjem više tipskih jedinica. Time se postiže prilagođavanje nameni, odnosno događajima koji bi se odvijali pod konstukcijom.
Tema istraživanja: Od jednostavne geometrije do dekonstuktivističke forme – istraživanje generativnih procesa koji transformišu osnovne geometrijske oblike u kompleksne arhitektonske forme koristeći parametarske metode i algoritme
Kako se jezik dekonstruktivizma može ponovo osmisliti kroz parametarske metode koje počinju od jednostavne forme i transformišu se u kompleksnu.
Stanje u oblasti:
Osnovni dekonstruktivistički principi fragmentacije i manipulacije forme koje evoluiraju u digitalni kontekst i parametarski dizajn (link1)
Veza između parametarske arhitekture i dekonstruktivizma; Schumacher objašnjava kako je dekonstruktivizam postavio temelje za parametarski pristup, ali da je parametarski dizajn nastavio tamo gde je dekonstruktivizam stao, nudeći koherentniji i funkcionalniji jezik za arhitekturu (link2 i link3)
Branko Kolarević istraživanje fokusira na primenu računarskih tehnika i algoritama za generisanje i istraživanje složenih arhitektonskih formi i struktura, uzimajući inspiraciju iz biologije; Ovaj pristup omogućava detaljniju konstrukciju i analizu struktura nego što bi to bilo moguće ručno, sa strukturom definisanom iterativnim algoritmima (link4)
Popis primera dekonstruktivističkih objekata i primena parametarskih alata (link8)
Primeri arhitektonskih objekata koji služe kao referenca: Denver Art Museum, Michael Lee-Chin Crystal – Daniel Libeskind; Embryological House – Greg Lynn; Hindustan Lever Pavilion – Correa, Charles and Mahendra Raj; Luxe Lake Gateway and Art Cente – Predock, Antoine
Problemi:
Ručno modelovanje i iterativni procesi dekonstruktivičke arhitekture su vremenski zahtevni i tehnički složeni
Ograničena kontrola i manipulacija kompleksnim formama
Teškoća u ispitivanju velikog broja varijacija i adaptaciji prema funkcionalnim i estetskim kriterijumima
Nedostatak efikasnosti i ponovljivosti dizajnerskog procesa
Cilj:
Razviti metodologiju za transformaciju jednostavnih geometrijskih oblika u kompleksne, dekonstruktivističke forme koristeći parametarske alate
Povezati estetski jezik dekonstruktivizma sa digitalnim algoritamskim pristupom
Unaprediti efikasnost, preciznost i ponovljivost dizajnerskog procesa u stvaranju kompleksnih arhitektonskih formi, čime se prevazilaze ograničenja tradicionalnog ručnog modelovanja
workflow: od osnovne kocke/ploče → algoritamske distorzije (random/field/attractors) → rezultat koji ima karakteristike dekonstuktivizma
Hipoteza:
Parametarski dizajn omogućava sistematsko istraživanje dekonstruktivističkih formi, pri čemu se kompleksne arhitektonske strukture mogu generisati iz jednostavnih geometrijskih oblika kroz kontrolisane transformacije i algoritamske modifikatore
Kriterijumi:
Kompleksnost formi (broj i vrsta transformacija primenjenih na osnovni oblik)
Estetska koherencija u kontekstu dekonstruktivizma
Parametarska kontrola i modularnost dizajna
Efikasnost u digitalnoj simulaciji i manipulaciji
Metode:
Parametarsko modelovanje u Grasshopperu i Rhino3D
Generativni algoritmi i digitalna morfogeneza (kontrola deformacija kroz modifikatore)
Istraživanje i razvoj potencijalnih varijacija izrade 3D LIGHT BOX-a kao slojevite vizuelne reprezentacije digitalnih alata u 3D programu. Ovaj rad bavi se analizom mogućnosti izrade 3D LIGHT BOX-a, koji funkcioniše kao višeslojna slika. Cilj je da se ispita koliko je takav proizvod moguće izraditi samostalno, korišćenjem softverskog alata SketchUp. Istraživanjem dostupne literature i online resursa, dolazi se do zaključka da, iako postoji veliki broj sličnih primera, broj funkcionalnih i estetskih varijacija ostaje ograničen. Ciljevi istraživanja:
Ispitati mogućnost samostalne izrade 3D LIGHT BOX-a u 3D programu
Utvrditi mogućnosti za brzo prilagođavanje i kreiranje više varijanti uz minimalne izmene.
Predložiti tehničko i estetsko rešenje koje omogućava efikasnu proizvodnju varijacija.
Metodologija: Proces izrade podrazumeva upotrebu programa AutoCad za digitalnu pripremu slojeva i njihovu kasniju realizaciju kroz SketchUp i Vray za digitalnu ananalizu. Varijacije se formiraju kroz promene slojeva u prvom planu, dok se pozadinski slojevi mogu reciklirati radi uštede vremena. Eksperimentisanje sa brojem slojeva, bojom i intenzitetom pozadinskog osvetljenja, omogućava dobijanje različitih vizuelnih rezultata. Vizuelna dubina i izražajnost scene direktno zavise od pravilnog rasporeda slojeva, što predstavlja poseban izazov u procesu dizajna.
Očekivani izazovi: Jedan od glavnih problema u procesu kreiranja može biti pravilna segmentacija slike i njeno pretvaranje u višeslojnu strukturu koja će na efektan način prikazati dubinu prostora i ključne vizuelne karakteristike.
U skladu sa prethodnim istraživačkim koracima, fokus ovog rada usmeren je na ispitivanje efikasnosti i uspešnosti brze izrade 3D light box-a koji funkcioniše kao slojevita vizuelna reprezentacija odabrane slike. Projekat je realizovan kroz integraciju softverskih alata SketchUp i V-Ray,a celokupan proces podeljen je u tri jasno definisane faze.
I faza – Odabir fotografije i segmentacija slojeva slike ,iscrtavanje slojeva
II faza –Model je pravljen u SketchUp-u a renderovan u V-Ray-u uz korišćenje različitih svetlosnih postavki (najčešće Rectangular Light i Emissive Materials) kako bi se ispitali prostorni odnosi i uticaj osvetljenja na dubinu kompozicije.
III faza –Ispitivanje razdaljine “slojeva” I pronalaženje najidealnijeg razmaka “slojeva” I tačke sa koje će se sagledati Light Box.
Tokom eksperimentisanja testirane su tri različite distance između slojeva kako bi se postigao optimalan vizuelni rezultat: 5 cm – prevelika dubina, neefikasna za manji format, slabi svetlosni efekti i senke. 2 cm – bolja svetlosna dinamika, ali još uvek nepraktično za krajnji proizvod. 1 cm – idealan balans između dubine prostora i dimenzije box-a.
Ova vrednost je odabrana kao konačna jer obezbeđuje jasnoću slojeva i kvalitetnu igru svetla i senke. Osim pozadinskog LED osvetljenja, testirana je i kombinacija sa direktnim osvetljenjem, što je dodatno pojačalo percepciju dubine.
Takođe je ispitano sagledavanje slike u paralelnoj projekciji, ali se to ne može uzeti za validnim pogledom iz razloga što ljudsko oko prirodno percipira svet kroz perspektivu, a ne kroz paralelne linije. U paralelnoj projekciji se dobija da su svi objekti istih dimenzija bez obzira na udaljenost, pa se dobija 2D prikaz bez osećaja dubine.
Zaključak: Na osnovu rendera, može se zaključiti da su svi ciljevi projekta uspešno realizovani. Početna hipoteza, da se brza, precizna i vizuelno efektna izrada 3D light box-a može postići korišćenjem digitalnih alata kao što su SketchUp i V-Ray, potvrđena je kao tačna. Metodologija zasnovana na digitalnom prototipisanju omogućila je kreiranje jedinstvenog, slojevitog objekta koji funkcioniše kao spoj dizajna, modelovanja i svetla – i kao takav ima potencijal za dalju primenu u vizuelnim umetnostima ili enterijerima.
Polazni korak u radu podrazumeva izbor konkretne slike,po mogućnosti uprošćene slike radi lakšeg iscrtavanja silueta.
U AutoCad-u treba kreirati više slojeva, raspoređenih po značaju – sa najvažnijim elementima u prvom planu, dok se pozadinski slojevi mogu koristiti u različitim verzijama.
Svaki sloj zapravo predstavlja jedan list papira koji će se “seći” i postavljati ispred prethodnog, čime se dobija višeslojna struktura i osećaj prostorne dubine. Iza poslednjeg sloja planira se postavljanje LED osvetljenja kako bi se kreirao efekat light box-a. Poželjno je pre konačne izrade sagledati celokupnu kompoziciju pre renderovanja, kako bi se dobio uvid u konačni vizuelni rezultat.
Der Erfolg von Astronaut in deutschen Online-Casinos ist kein Zufall. Das Spiel vereint alle Elemente, die moderne Slot-Enthusiasten schätzen: spannende Thematik, faire Gewinnchancen und hochwertige technische Umsetzung. Astronaut slot steht für Qualität und Unterhaltung auf höchstem Niveau, was sich in der wachsenden Beliebtheit bei deutschen Spielern widerspiegelt.
Besonders bemerkenswert ist die Tatsache, dass Astronaut sowohl für Gelegenheitsspieler als auch für High-Roller geeignet ist. Die flexiblen Einsatzmöglichkeiten und die ausgewogene Volatilität machen das Spiel zu einer attraktiven Option für unterschiedlichste Spielertypen im deutschen Markt.
Astronaut – Überblick und Grundlagen
Astronaut präsentiert sich als moderner Videoslot, der die klassischen Elemente des Glücksspiels mit innovativer Technologie verbindet. Das Spiel verfügt über eine standard 5×3 Walzen-Konfiguration mit multiplen Gewinnlinien, die den Spielern vielfältige Möglichkeiten für erfolgreiche Kombinationen bietet.
Die Spielmechanik basiert auf bewährten Prinzipien, wurde aber durch moderne Features erweitert, die das Gameplay deutlich aufwerten. Spieler können ihre Einsätze flexibel anpassen und dabei von verschiedenen Bonusfunktionen profitieren, die das Gewinnpotenzial erheblich steigern.
Technische Spezifikationen
Besonders hervorzuheben ist die Volatilität des Spiels, die so konzipiert wurde, dass sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen häufigeren kleineren Gewinnen und seltenen, aber größeren Auszahlungen schafft. Diese Balance macht Astronaut für verschiedene Spielertypen gleichermaßen attraktiv.
Die Gewinnlinien sind klar definiert und transparent nachvollziehbar. Spieler erhalten jederzeit vollständige Informationen über alle aktiven Linien und möglichen Gewinnkombinationen, was für Vertrauen und Klarheit sorgt.
RTP und Volatilitätsanalyse
Das Bonussystem von Astronaut zeichnet sich durch seine Vielfältigkeit und faire Aktivierungsbedingungen aus. Freispiele werden durch das Erscheinen spezifischer Scatter-Symbole ausgelöst und bieten den Spielern die Möglichkeit, ohne zusätzlichen Einsatz weitere Gewinne zu erzielen.
Ein besonderes Highlight ist die Bonus-Runde, die durch eine Kombination spezifischer Symbole aktiviert wird. In dieser Phase können Spieler von erhöhten Multiplikatoren profitieren und ihre Gewinne deutlich steigern.
Symbolik und Auszahlungstabelle
Für deutsche Spieler bietet Astronaut eine ideale Mischung aus Unterhaltung und Gewinnpotenzial. Die Verfügbarkeit in seriösen Online-Casinos garantiert dabei sichere und faire Spielbedingungen.
Ob als Gelegenheitsspiel für zwischendurch oder als ernsthafte Gaming-Session – Astronaut bietet für jeden Spielertyp das passende Erlebnis. Die kontinuierlichen Updates und Verbesserungen zeigen das Engagement der Entwickler für Qualität und Spielerzufriedenheit.
Bonus-Features im Detail
Wild-Symbole spielen eine zentrale Rolle im Bonuskonzept und können andere Symbole ersetzen, um Gewinnkombinationen zu vervollständigen. Expandierende Wilds und Multi-Wilds erhöhen das Gewinnpotenzial zusätzlich und sorgen für spannende Gameplay-Momente.
Ein besonderes Highlight ist die Bonus-Runde, die durch eine Kombination spezifischer Symbole aktiviert wird. In dieser Phase können Spieler von erhöhten Multiplikatoren profitieren und ihre Gewinne deutlich steigern.
Das Bonussystem von Astronaut zeichnet sich durch seine Vielfältigkeit und faire Aktivierungsbedingungen aus. Freispiele werden durch das Erscheinen spezifischer Scatter-Symbole ausgelöst und bieten den Spielern die Möglichkeit, ohne zusätzlichen Einsatz weitere Gewinne zu erzielen.
Spielerfahrung auf verschiedenen Geräten
Ob als Gelegenheitsspiel für zwischendurch oder als ernsthafte Gaming-Session – Astronaut bietet für jeden Spielertyp das passende Erlebnis. Die kontinuierlichen Updates und Verbesserungen zeigen das Engagement der Entwickler für Qualität und Spielerzufriedenheit.
Für deutsche Spieler bietet Astronaut eine ideale Mischung aus Unterhaltung und Gewinnpotenzial. Die Verfügbarkeit in seriösen Online-Casinos garantiert dabei sichere und faire Spielbedingungen.
Sicherheit und Fairness
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Astronaut alle Voraussetzungen für einen erstklassigen Online-Slot erfüllt. Die Kombination aus ansprechender Optik, fairem Gameplay und attraktiven Bonusfeatures macht das Spiel zu einer lohnenden Investition für Casino-Enthusiasten.
Ob als Gelegenheitsspiel für zwischendurch oder als ernsthafte Gaming-Session – Astronaut bietet für jeden Spielertyp das passende Erlebnis. Die kontinuierlichen Updates und Verbesserungen zeigen das Engagement der Entwickler für Qualität und Spielerzufriedenheit.
Empfehlungen für deutsche Spieler
Erfolgreiche Astronaut-Spieler empfehlen, sich zunächst mit den Spielregeln und Paytables vertraut zu machen. Ein gründliches Verständnis der Symbolwerte und Bonusbedingungen ist die Grundlage für strategisches Spielen.
Das Bankroll-Management spielt eine entscheidende Rolle für langfristigen Spielspaß. Setzen Sie nur Beträge ein, deren Verlust Sie verkraften können, und teilen Sie Ihr Budget sinnvoll auf mehrere Spielsessions auf.
Nutzen Sie Bonusangebote der Casinos strategisch, um Ihr Spielkapital zu erweitern. Achten Sie dabei auf die Umsatzbedingungen und wählen Sie Boni, die zu Ihrem Spielstil passen.
Zusammenfassung der Vorteile
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Astronaut alle Voraussetzungen für einen erstklassigen Online-Slot erfüllt. Die Kombination aus ansprechender Optik, fairem Gameplay und attraktiven Bonusfeatures macht das Spiel zu einer lohnenden Investition für Casino-Enthusiasten.
Ob als Gelegenheitsspiel für zwischendurch oder als ernsthafte Gaming-Session – Astronaut bietet für jeden Spielertyp das passende Erlebnis. Die kontinuierlichen Updates und Verbesserungen zeigen das Engagement der Entwickler für Qualität und Spielerzufriedenheit.
Für deutsche Spieler bietet Astronaut eine ideale Mischung aus Unterhaltung und Gewinnpotenzial. Die Verfügbarkeit in seriösen Online-Casinos garantiert dabei sichere und faire Spielbedingungen.
The transformation of mobile gaming has revolutionized how players access and enjoy online casino entertainment, creating unprecedented opportunities for gaming on-the-go without compromising quality or functionality. SkyCrown Casino has embraced this mobile revolution through sophisticated optimization strategies that deliver console-quality gaming experiences across smartphones and tablets of all configurations.
Modern players expect seamless transitions between devices while maintaining full access to gaming features and account functionality. A simple SkyCrown casino login from any mobile device opens the door to a comprehensive gaming ecosystem optimized specifically for touch-screen interaction and mobile connectivity requirements.
Responsive Design and Cross-Platform Optimization
The foundation of exceptional mobile gaming lies in responsive design technologies that automatically adapt interface elements and gaming content to optimize performance across various screen sizes and device orientations. SkyCrown’s mobile optimization ensures that games retain their visual appeal and functional integrity whether accessed through compact smartphone screens or larger tablet displays.
Advanced scaling algorithms maintain game proportions and visual clarity across different resolution configurations while preserving the detailed graphics and animations that define premium casino gaming experiences. This technical sophistication ensures that mobile players never experience compromised visual quality compared to desktop gaming sessions.
Cross-platform synchronization maintains consistent gaming experiences and account functionality regardless of the device used for platform access. Players can seamlessly switch between mobile and desktop gaming while preserving their session progress, bonus accumulations, and account preferences without interruption or data loss.
Touch-Screen Interface Innovation
Mobile gaming requires sophisticated interface design that takes advantage of touch-screen capabilities while maintaining the precision and control necessary for strategic gaming decisions. SkyCrown’s touch interface optimization demonstrates how mobile gaming can enhance rather than compromise the traditional casino gaming experience.
Intuitive gesture controls and customizable interface elements allow players to personalize their mobile gaming environments according to individual preferences and playing styles. These customization options ensure that frequent mobile players can create optimized gaming setups that enhance their comfort and effectiveness during extended gaming sessions.
Haptic feedback integration provides tactile responses that enhance the sensory experience of mobile gaming while providing confirmation of gaming actions and decisions. This sophisticated feedback system creates more immersive gaming experiences that engage multiple senses beyond visual and auditory elements.
Performance Optimization and Battery Management
Mobile gaming must balance graphical quality and gaming functionality with device performance limitations and battery life considerations. SkyCrown’s mobile optimization strategies ensure that gaming sessions can continue for extended periods without overwhelming device resources or creating excessive battery drain that limits gaming accessibility.
Intelligent resource management systems monitor device capabilities and automatically adjust gaming settings to optimize performance while maintaining visual quality appropriate for each device’s specifications. This adaptive approach ensures that older devices can still access high-quality gaming experiences while newer devices can take advantage of enhanced features and graphics.
Efficient data usage optimization reduces bandwidth requirements for mobile gaming while maintaining real-time connectivity necessary for live gaming experiences and account synchronization. These optimizations are particularly important for players with limited data plans or those gaming in areas with restricted internet connectivity.
Progressive Web Application Technology
Modern mobile gaming increasingly utilizes progressive web application technologies that provide app-like functionality through mobile browsers while avoiding the limitations and update requirements associated with traditional mobile applications. SkyCrown’s PWA implementation demonstrates how this technology can enhance mobile gaming accessibility and convenience.
Offline gaming capabilities allow certain gaming functions to continue even during temporary connectivity interruptions, ensuring that players can maintain gaming momentum despite network fluctuations. This offline functionality demonstrates how advanced mobile optimization can overcome common connectivity challenges that affect mobile gaming experiences.
Automatic updates and feature improvements deploy seamlessly without requiring manual application updates or app store approvals. This streamlined update process ensures that mobile players always access the latest gaming features and security improvements without inconvenience or delays.
Mobile-Exclusive Features and Functionality
Advanced mobile gaming platforms often include features and functionality designed specifically for mobile devices that take advantage of unique smartphone and tablet capabilities. SkyCrown’s mobile-exclusive features demonstrate how platforms can enhance gaming experiences through mobile-specific innovations.
Location-based gaming features and geo-targeted promotions provide mobile players with unique opportunities and offers based on their geographic location while respecting privacy preferences and regulatory requirements. These location-aware features create personalized gaming experiences that reflect regional preferences and opportunities.
Camera integration and augmented reality experiments represent emerging mobile gaming technologies that could transform how players interact with casino games and gaming environments. These innovative features demonstrate SkyCrown’s commitment to exploring cutting-edge mobile gaming possibilities.
Mobile Security and Privacy Protection
Mobile gaming security requires specialized approaches that address the unique vulnerabilities and risks associated with smartphone and tablet usage patterns. SkyCrown’s mobile security infrastructure provides comprehensive protection while maintaining the convenience and accessibility that define exceptional mobile gaming experiences.
Biometric authentication options utilize fingerprint and facial recognition technologies available on modern mobile devices to provide secure yet convenient account access methods. These advanced authentication systems provide superior security while eliminating the need for complex password entry on mobile keyboards.
Mobile-specific encryption and security protocols protect gaming sessions and financial transactions conducted through mobile networks, including public Wi-Fi connections that may present additional security risks. These specialized protections ensure that mobile gaming remains secure regardless of network conditions or connectivity methods.
Social Gaming and Mobile Community Features
Mobile gaming platforms can leverage smartphone and tablet capabilities to enhance social gaming experiences and community interactions that extend beyond traditional casino gaming formats. SkyCrown’s mobile community features demonstrate how social elements can enrich mobile gaming through enhanced connectivity and communication options.
Mobile chat integration and social sharing capabilities allow players to communicate with fellow gamers and share gaming achievements through their preferred social media platforms. These social features create community connections that enhance the entertainment value of individual gaming sessions.
Mobile tournament notifications and real-time competition updates keep players informed about gaming opportunities and competitive events even when they are not actively gaming. These communication features ensure that mobile players remain connected to the gaming community and competitive opportunities.
Mobile Payment Integration and Financial Management
Mobile gaming requires sophisticated financial management tools that accommodate various mobile payment methods while maintaining security and convenience appropriate for on-the-go gaming activities. SkyCrown’s mobile payment integration demonstrates how platforms can streamline financial operations for mobile users.
Mobile wallet integration and contactless payment support provide convenient deposit and withdrawal methods that take advantage of modern smartphone payment capabilities. These advanced payment options eliminate the need for manual entry of banking information while maintaining secure transaction processing.
Real-time balance monitoring and spending alerts help mobile players maintain awareness of their gaming expenditures and account status while engaged in mobile gaming sessions. These financial awareness tools support responsible gaming practices while providing convenient account management capabilities.
Future Mobile Gaming Innovation
The rapid evolution of mobile technology creates ongoing opportunities for gaming innovation that could transform how players access and enjoy online casino entertainment. SkyCrown’s mobile development strategies position the platform to embrace emerging technologies while maintaining compatibility with current gaming preferences and device capabilities.
5G network integration and edge computing technologies promise to eliminate latency issues and enable more sophisticated mobile gaming experiences that rival or exceed desktop gaming quality. These technological advances will enable new forms of mobile gaming that were previously impossible due to connectivity limitations.
Artificial intelligence integration and personalized mobile gaming experiences will provide customized entertainment that adapts to individual player preferences, gaming patterns, and mobile usage habits. These AI-enhanced features represent the future of personalized mobile gaming entertainment.
Conclusion: Mobile Gaming Excellence Redefined
SkyCrown Casino’s comprehensive approach to mobile gaming optimization demonstrates how online casino platforms can successfully adapt to the mobile-first preferences of modern players while maintaining the quality and sophistication that define premium gaming experiences. The mobile gaming revolution has transformed player expectations and created new possibilities for gaming entertainment.
The integration of responsive design, performance optimization, security enhancement, and mobile-specific features creates a gaming ecosystem that recognizes and embraces the unique advantages of mobile gaming while addressing the challenges and limitations that mobile platforms must overcome.
For players who prioritize mobile gaming flexibility and convenience, SkyCrown’s mobile optimization strategies provide a model of how online casinos can deliver exceptional gaming experiences that take full advantage of modern smartphone and tablet capabilities while maintaining the security and fairness that define trustworthy gaming platforms.
Posle sprovedene ankete u kojoj su ispitanici imali priliku da vide 360° vizualizaciju objekta i odgovore na pitanja o dimenzijama određenih elemenata sa vizuala uvideo sam da su svi odgovori bili netačni, a samo dva ili tri su bili približino tačnom rešenju. Ovi rezultati pokazuju koliko ljudi, čak i uz pomoć 360° vizuala, nisu svesni koliki bi objekat bio ogroman da je zaista bio projektovan.
Filtriranjem ideja iz prethodnih postova i iz međuperioda, eliminišući sve što je nepraktično ili previše dizajnerski kompleksno da bi na njemu koncepti bili testirani, došla sam do sljedećeg:
– 3D isprintovan rezultat
-Mesh model korseta
Iz već postojećih 3D mesh modela proiciranjem dizajna sam isjekla korset u 3D-u. Plan je bio da pojeinačne komade razmotam i dobijem nešto slično šablonu za šivenje na koji bi dodala 3D izvučene elemente i štampala. Međutim, taj proces se pokazao isuviše dug za moje senzibilitete.
-Grasshopper koraci za razmotavanje šablona
Kad se već pojavljuje tema šablona za šivenje odlučila sam da iskoristim već postojeće kao bazu i modifikujem ih po svom ukusu.
-Šabloni za šivenje i za printanje (usvojeni)
Pošto sam usvojila šablone, pretvorila ih u površine. Kroz Grasshopper kod sam površinu podijelila na izvučene (ekstrudovane) trouglove. Problematika izvučenih trouglova jeste što svi ne bi trebali biti iste visine jer će to da ograniči korsetovu fukcionalnost u smislu da će se sudarati pri savijanju.
Definisala sam krive u zoni savijanja i duž njih smanjila visinu prizmi.
-Šablon sa eksrudovanim trouglovima
-Grasshopper finalni kod
-Šabloni premni za print
Pri 3d štampi nakon prvog sloja je postavljana mrežica koja drži prizme a time što je postavljana tek nakon prvog sloja omogućeno je da se ona ne razdvaja od prizmi.
-Proces štampe
-Prikaz šavova
Dijelovi su spajani koncem za zube s obzirom da najviše odgovara mrežici prema nijansi bijele boje i materijalizaciji. Spajanje je vršeno šivenjem sa periodičnim čvorovima zbog proklizavanja niti s obzirom da su od glatke plastike.
-Konačan rezultat
Zaključak:
Dizajn je testni te nije na zadovoljavajućem estetičkom nivou
Završni sloj štampanja je isuviše hrapav
Veličina ne odgovara korisniku (mjere nisu dobro uzete)
Same prizme nisu dovoljno zanimljive
Proces je isuviše dug
Dati dizaj se moze uvećati/umanjiti da odgovara širokoj grupi korisnika
Dizajn ne ograničava pokrete korisnika, vrlo je fleksibilan
Cilj istraživanja je bio pronaći na koji način je najbolje pozicionirati tačke na fotografiji i koliki će biti njihov najmanji broj kako bi se postiglo uspješno prepoznavanje ličnosti.
1. korak
Komponente koda u grashopperu gdje se podešava rastojanje najtamnijih i najsvjetlijih tačaka fotografije i njihova dispozicija, što predstavlja bazu za dalje istraživanje.
2. korak
Izabrali smo 4 portreta poznatih ličnosti i napravili 4 različita inicijalna rasporeda tačaka u kodu. Zatim smo povezivali prvih 1000 tačaka koje se povezuju u strune, i tako nastavljali povezivati tačke u grupama po 1000 sve do konačnih 5000, da bi vidjeli sa koliko povezanih tačaka dolazimo do cilja, odnosno do prepoznavanja ličnosti.
3. korak
Za inicijalni raspored tačaka prvog portreta izabrali smo da rastojanje između svijetlih tačaka fotografije bude minimalno, dok rastojanje tamnijih tačaka bude srednje i dobili smo sledeći rezultat:
referentna fotografija
Sa ovih fotografija zaključujemo da na ovaj način smo sa 3000 tačaka povezanih u strune mogli donekle prepoznati portret, dok dalje povezivanje ne pravi drastičnu razliku.
4. korak
Za inicijalni raspored drugog portreta izabrali smo da rastojanje tačaka između svjetlijih tačaka bude jednako kao kod prethodnog portreta, dok da rastojanje kod tamnijih malo povećamo, i dobili smo sledeći rezultat:
referentna fotografija
Sa ovih fotografija zaključujemo da već sa 2000 spojenih tačaka je moguće prepoznati portret, i da dalje spajanje neće napraviti drastičnu razliku.
5. korak
Za ovaj korak uzeli smo istu fotografiju kao što je fotografija iz koraka 3, samo smo promijenili dispoziciju tačaka, gotovo smo izjednačili razmak između svijetlih i tamnih tačaka i dobili smo sledeći rezultat:
referentna fotografija
Dobili smo rezultat gdje u odnosu na prethodna podešavanja dispozicije tačaka, sa 2000 tačaka u ovom slučaju dobijamo jasniju sliku portreta.
6. korak
Za inicijalan početak tačaka ovog portreta smo povećali rastojanje tamnijih tačaka, dok smo rastojanje svijetlih tačaka ostavili da bude srednje i dobili sledeći rezulat:
referentna fotografija
U ovom slučaju zaključujemo da već sa 1000 spojenih tačaka imamo gotovo identičan rezultat kao što smo u prethodnim koracima imali sa 2000 spojenih tačaka. I na ovaj način brže dolazimo do prepoznavanja portreta.
ZAKLJUČAK:
Iz ovog istraživanja možemo zaključiti da sa manjim brojem tamnijih tačaka, odnosno njihovim većim razmakom na fotografiji, i sa srednjim brojem svjetlijih tačaka možemo doći do najoptimalnijeg rješenja.
U trećoj fazi istraživanja, prelazi se na kombinaciju manuelnog i parametarskog modelovanja.
Bake-ovala sam geodezijske krive iz drugog metoga do kojih sam došla u fazi 2 i obrisala višak. Kako bih dobila dodatne krive koje će na bolji način oformiti otvor liniju spoljašnjeg oboda i liniju otvora sam podelila tako da dobijem tačke koje sam zatim bake-ovala. Jednu po jednu tačku sam uvodila ponovo u grasshoper i spajala ih koristeći MeshPaths plug-in tako da dobijem željene krive.
ZAKLJUČAK
Iako je postupak potpuno parametarskog modelovanja znatno brži, forma se lako menja i brzo nam može dati više varijacija rešenja, rezultat koji dobijemo nije odgovarajuć. Zbog toga kombinacija parametarskog i manuelnog modelovanja predstavlja bolje rešenje ovog zadatka jer je još uvek znatno brži od potpuno manuelnog modelovanja, a imamo veću slobodu manipulacije forme u odnosu na potpuno parametarski pristup.
Treća faza rada ističe uspešnost primenjenog algoritma.
Uz pomoć postavljenog algoritma parametarskom metodom su ostvareni kriterijumi i cilj istraživanja. Tok različitih veličina heksagonalnih otvora na fasadi je projektovan tako da poravna tok najvećih rupa sa površinama najvećeg senčenja od drveća, čime je postignut pravilan raspored otvora i adekvatno osvetljen enterijer.
Rezultati istraživanja pokazuju da je problem adekvatne osvetljenosti enterijera moguće rešiti generičkim pristupom pomoću algoritma koji omogućava različita rešenja u kratkom vremenskom periodu. Promenom broja ili rasporeda drveća, na brz način, dolazi i do promene veličine i rasporeda otvora na fasadi.
Prilikom dobijanja forme senke dolazimo do zaključka da nisko postavljeno osvetljenje stvara manje jasnu senku.
Jasniju konturu stvara senka od svetlosti iz većeg ugla u odnosu na površ pomoću broja površina koji nama odgovara.
Na kraju izdelimo površi tako da izmedju njih ne prolazi svetlost koja bi izdeformisala senku. Problem prilikom daljeg istraživanja predstavljaju izdeljene površi koje su zbog izvora svetlosti postavljene relativno visoko, tako da bi se morale pričvrstiti za podlogu transparentnim materijalima kako ne bi remetili senku.
Poslednji korak ovog ispitivanja, jeste primena prethodnog na sada, složenijem primeru: holu FTN-a.
1. Prvo ćemo geomteriju prostora svesti sa ove:
Na ovu:
2. Nakon toga primenićemo prethodni kod za simulaciju zvuka na ovaj primer. I uporediti kretanje čestica sa i bez akustičnih panela na plafonu prostorije kod čitaonice.
sa panelima:
primećujemo malu,ali razliku u prostiranju čestica zvuka.
ZAKLJUČAK: Kod za simulaciju zvuka funkcioniše i prikazuje nam prostiranje čestica zvuka u prostoru, a primena akustičnih panela ima uticaj na upijanje čestica i smanjenje reverberacije. Primena adekvatnog materiijala za akustične panele dodeliće im smisao. Kod koda za kalkulaciju zvuka i vremena reverberacije postoji odredjeni problem i ne funkcioniše na komplikovanijem primeru tj.geometriji.
Nastavkom istraživanja iz prethodne faze i isprobavanjem različitih oblika željene senke, odlučujem se da nastavim da radim sa konturnom linijom sata na Petrovaradinskoj tvrđavi. Ovaj oblik se ispostavio kao ne previše komplikovan, a ni previše jednostavan.
Izvor svetlosti:
Probala sam da koristim dva ili tri izvora svetlosti, krajnjim rezultatima zaključujem da se jasnija senka formira kada se koriste samo dve lampe, dodavanjem treće sa strane gde već postoji jedna lampa dolazi do zamućenja linije koja čini oblik sata na fasadi jer susedni izvori svetla sa istim geometrijama formiraju dve senke.
Na desnoj strani izvor svetlosti je bliži geometriji na koju svetlost pada, nego na levoj strani, samim tim vidimo malu razliku u oštrini dobijene senke. Zaključak je da je senke jasnija ukoliko je izvor svetla bliži.
Problem:
Krajnja linija senke nije potpuno jasna i ravna jer da bi postigli taj efekat trebalo bi gušće postaviti cilindričnu geometriju koja senku formira, ili sam izvor svetla mnogo bliže svoj geometriji, samim tim fasada ne bi izgledala kao zamisljena. Takođe, kada bi želeli da dobijemo komplikovaniji oblik presečeni cilindri umaju jako neravne završetke na gorenjem delu koji pravi senku, što bi otežalo fabrikaciju. U ovom slucaju postoje takvi završeci takođe, ali je njihov broj smanjen.
Ovako izgleda krajnje dobijeni rezultat fasade noću, dodala sam kazaljke sata kako bih postigla bolji efekat.
Fasada preko dana izgleda samo kao geometrija različite dužine raspoređena duž fasade sa satom u sredini.
Postavkom istih parametara stvarne i virtuelne kamere, ne dobija se potpuno realističan render, kao ni potpuna simulacija fotografije koja je zabeležena. Za njega su potrebna dodatna podešavanja, kako kamere, tako i adekvatnog osvetljenja, materijalizacije i drugih detalja, eventualna postprodukcija…
Ključno je da potpuno istim postavkama, odnosno upoređivanjem istih parametara ove dve kamere, neće biti postignut željeni fotorealizam, stoga,
Izdvojla bih da, pored svih parametara i podešavanja u programu, za postizanje i poboljšavanje fotorealističnosti rendera značajno doprinosi dubina polja (Depth of Field, DOF).
I to na nekoliko načina:
1. Realističan fokus: DOF pomaže u stvaranju efekta realističnog fokusa, gde su objekti blizu jasni i oštri, dok su objekti izvan te tačke zamagljeni. To simulira način na koji stvarne kamere rade i dodaje realizam sceni.
2. Dodavanje dubine: Uključivanje DOF-a može pomoći u kreiranju osećaja dubine u slici, čineći scenu trodimenzionalnijom i vizuelno interesantnijom.
3. Usmeravanje pažnje: DOF može usmeriti pažnju gledaoca na određene delove scene, naglašavajući ključne elemente.
4. Estetski efekat: Zamućenje pozadine može dodati estetski prijatan efekat slici, često korišćen u portretnoj i makro fotografiji da bi se istakli glavni objekti.
5. Simulacija stvarne fotografije: Koristeći DOF, renderi mogu izgledati kao fotografije snimljene stvarnim kamerama, što dodatno povećava nivo realizma.
Primer uporednog podešavanja istih parametara na stvarnoj ( Canon 1200D 80-55mm ) kameri i 3Ds Max virtuelnoj kameri.
4. Štampa, praktična primena i poredjenje modela u praksi
Poređenje modela u teoriji
Prilikom istraživanja i modelovanja u prethodnoj fazi istraživanja, kreirana su dva modela kocke koristeći različite pristupe i šablone.
Prednost prvog modela: Jednostavnost u dizajnu i stabilnost strukture.
Mane: Velika potrošnja materijala i kompleksnost u postizanju željene fleksibilnosti i stabilnosti.
Prednosti drugog modela: Veća čvrstoća i stabilnost uz smanjenje materijalnih troškova i težine modela.
Mane: Složenost proizvodnje i potencijalna krhkost na spojevima, što može povećati vreme za razvoj. Takodje prilikom 3d štampe potrebna je izrada podkonstrukcije ili držača.
Štampa, praktična primena i poredjenje u praksi
Priprema modela za štampu:
-Pripremljena su dva modela za štampu dimenzija 5.6cmx5.6cmx5.6cm, dok je debljina ćelija kod rešetkaste strukture 0.2cm.
Planirano je da materijal za štampu bude fleksibilna plastika – ukazano je na to da guma ili neki veoma elastičan materijal ne može da se koristi za 3d štampu ovako komplesnih modela.
Nažalost, proces 3D štampanja nije uspeo kako je planirano, jer su modeli štampani od čvrste plastike umesto fleksibilne koja je predvidjena da se koristi, što nije omogućilo željenu funkcionalnost iako je njihova struktura i izgled estetski vrlo zadovoljavajući.
Samim tim onemogućeno je i testiranje modela.
Modeli dobijeni 3d štampom
Došlo je do sledećih problema:
Male dimenzije i krhkost modela, naročito rešetke. Jedina mogućnost za 3D štampu u ovom slučaju je upotreba podkonstrukcije ili držača, kao i povećanje debljine osnovne jedinice na više od 0.2cm kako ne bi došlo do kidanja i pucanja. U suprotnom, nije moguće koristiti savitljive materijale.
Kod prve kocke, glavni problem su dimenzije. Da bi se omogućilo štampanje od fleksibilnijih materijala, poput gume ili specijalnih plastika, potrebno je prilagoditi dimenzije kako bi se sprečilo pucanje i kidanje strukture.
Smatram da nisam uspela da potvrdim hipotezu sa početka, zato što proces štampe nije bio uspešan odnosno zbog materijala ne može se potvrditi teorijski zaključak, samim tim nemam potvrdu da ovi modeli pružaju satisfakciju korisniku, dok je potvrdjena teza o potrošnji materijala. Ali bez obzira na poteškoće, istraživanje je pružilo uvide u mogućnosti auxetic struktura i njihov potencijal za stvaranje inovativnih rešenja u modelovanju stress release predmeta.
Modeli se mogu sagledati i uporediti teorijski, medjutim potreban je nastavak istraživanja i eksperimentisanja kako bi se hipoteza smatrala potpuno tačnom. Buduće istraživanje uključuje korišćenje fleksibilnijih materijala uz rešavanje problema koji predstavljaju prepreku za process 3d štampe.
Prvo moramo obratiti pažnju na oblik abažura, da li je cilindar, konus, zarubljeni konus, sfera ili neki drugi geometrijski oblik. Potom se traži razvijena forma datog geometrijskog tela. Svako geometrijsko telo ima drugačiju razvijenu formu, pa tako cilindar postaje pravougaonik, a konus isečak kruga.
Primetićemo da su kod cilindra izvodnice prave paralelne linije dok se kod konusa izvodnice seku u jednoj tački odnosno centru kružnice.
Kako se ploča ne bi lomila ili listala tokom formiranja datog geometrijskog tela mora se zasecati po izvodnicama razvijene forme. Međutim, ukoliko zasecamo isključivo po izvodnicama nećemo dobiti željene otvore a ukoliko potpuno presečemo izvodnice ploča će se raspasti. Shdno tome na ivicama ploče pratimo izvodnice a na sredini ploče imamo potpunu slobodu da osmislimo oblik zasecanja kakav želimo. Pre nego što nacrtamo novi oblik potrebno je razmotriti dužinu razvijene forme i podeliti je na jednake delove kako bi nove pločice bile jednake i kako bi dobili konkretne dimenzije novih pločica.
Kada nacrtamo novi oblik izdvojimo ga, dodamo mu debljinu 2mm (lepenka, 2mm) i postavimo ga u položaj izvodnica originalnog geometrijskog tela. U slučaju cilindra izvodnica je paralelna z-osi dok su kod konusa izvodnice pod određenim uglom.
Alatkom ArrayPolar rasporedimo novu pločicu po kružnici istih dimenzija kao gornje baze cilindra ili zarubljenog konusa. Voditi računa o opcijama unutar alatke (postavljanju kružnice, broju ponavljanja i uglu delovanja).
Proces fabrikacije
Priprema za lasersko sečenje
Kako ne bi došlo do neadekvatnih spojeva prilikom fabrikacije abažura, dati oblik pločice treba umnožiti po razvojnoj formi tako da se linije paralelne izvodnici poslednje pločice poklapaju sa krajnjom ivicom razvojne forme.
Potrebno je modifikovati razvijenu površ, odsecanjem viška i dodavanjem ga sa desne strane.
Šablon sečenja ploče, crvene linije laser seče a plave gravira.
Kao što je već nagovješteno u predhodnim postovima, istraživanje se usmjerava na uspješnost i efikasnost brze izrade 3D light boxa kao slojevite slike nekog grada.
Sam rad podijeljen je u nekolike faze:
I Faza: Pomenuta u predhodnoj objavi jeste razvrstavanje odabranih dijelova u slojeve, te potencijalno isprobavanje kroz renderovanje dobijenog modela;
II Faza: iscrtavanje i sječenje – gdje je zbog nivoa detaljnosti, kao i preciznosti izrade, odabrano lasersko sjećenje slojeva. Svaki sloj prvobitno je iscrtan pomoću programa, te laserski sječen na hamer papiru (190g):
III Završna Faza: izrada light boxa: neophodni materijali: bijeli papir – slojevi, forex od koga će se praviti box i distanceri između slojeva, LED traka za pozadinsko osvjetljenje, ljepilo…
U ovoj fazi rada isprobane su različite varijacije – te je najoptimalnije rješenje odabrano kao konačno:
Pošto je neophodno svaki sloj distancirati za određenu vrijednost od drugog ( stvarajući tako efekat dubine prostora) uzimale su se sljedeće varijacije:
Distance od 4cm– Box je velikih dimenzija, pa kao takav nije isplativ za praviti jer je veliki utrošak materijala za „okolicu“ koja ne bi trebala da bude u fokusu. Slojevi papira na ovoj distanci ne daju lijepe sjenke – ni pri direktnom ni pri pozadinskom osvjetljenju, te je neophodno smanjiti distance između slojeva kako bi se poboljšali nedostaci.
Distance od 2cm– pri ovom rastojanju među slojevima dobija se kvalitetnija varijanta od predohne.
Olako se sagledava zamišljena dubina prostora, bolja je igra svjetla i sjenke, ali idalje je debljina boxa neracionalna i nepraktična, pa se rastojanja među slojevima dodatno smanjuju.
Distance od 1cm – upotrebom ovog rastojanja među slojevima debljina boxa smanjuje se za još nekolika cm. Ova distanca uzeta je kao minimalna – jer se pri svakoj manjoj gubi efekat dubine prostora i slojevi izgledaju kao potpuno spojeni – što se protivi početnoj ideji.
Pošto se ova distanca pokazala kao najoptimalnije rješenje ujedno se uzima i za konačno. Različiti efekti i doživljaj prostora mogu se još postići dodatnom upotrebom svjetlosti, te se u prilogu mogu vidjeti te varijante saa pozadinskim (ugrađenim LED svjetlom) + direktnim osvjetljenjem (u ovom slučaju korišćenom lampom).
Iz rezultata rada prikazanih kroz priloge dolazi se do zaključka da su ispunjeni ciljevi istraživanja, i da se početna hipoteza ispostavila kao tačna. Dakle, moguće je i isplativo je samostalno izraditi ovakvu vrstu unikatnog predmeta.
Na početku treće faze bilo je potrebno 3d ištampati model za kalup:
Kada smo ištampali model potrebno je obložiti ga silikonom, kada se silikon ossuši treba napraviti najmanji otvor kroz koji možemo izvaditi model. Posle kroz kalup provlacimo fitilj za sveću, nakon čega možemo sipati vosak.
Finalni rezultat:
Zaključak: Primenom ovih softvera moguće je napraviti interesantna foma sveće, sa koje se kalup može lako uloniti i koristiti više puta.
Prilikom praktičnog dela rada u prethodnom postu uočeni su nedostaci, u vidu lošeg kvaliteta i previše utrošenog vremena prilikom korišćenja metode 1, dok sam metodom 2 dobila dobre rezultate prilikom oduzimanja dela geometrije. Samim tim odlučeno je da će se na finalnom modelu koristiti drugi metod kako bi se dobio kvalitetan i efikasan rezultat urušenog zida, što sličniji referentnim ugradnim lampama.
Za finalni model izabrala sam manastir koji je od velikog značaja za srpsku istoriju i koji je danas uvršten na listu svetske kulturne baštine, manastir Sopoćani.
Na internetu ne postoji 3d model ovog manastira, tako da sam prvo izmodelovala osnovnu geometriju u 3dsMax-u, koju sam zatim ubacila u okvir lampe.
Prikaz osnovne geometrije modela:
Primena metode 2 na geometriji manastira Sopoćani:
Modelovanje kamena je urađeno po istom principu kao i u prethodnom postu, s tim da su u ovom slučaju, kako bi se dobio željeni oblik kamena, menjani sledeći parametri: strenght i decay u displacement-u, i size, fractal iterations i roughness u mapi (cell characteristics).
Isecanje osnovne geometrije urađeno je bulovom operacijom, rotacijom i pozicioniranjem tri kamena različitih dimenzija i neravnina, kako bi se dobio realističan (kvalitetan) izgled urušenog zida.
Dolazi se brže do željenih rezultata, veći je kvalitet dobijene geometrije i bolja detaljnost.
Ne utiče na okolnu geometriju i lako se koristi. Jednom izmodelovan kamen može se koristiti više puta i u više projekata (modelovanja lampi).
Prikaz primene metode 2 na gotovom modelu manastira sopoćani:
Primećujemo jasnu razliku u kvalitetu izrade urušenih zidova na prvoj i drugor fotografiji u odnosu na poslednju referentnu. Na osnovu mog i mišljenja kolega smatram da sam na drugom modelu uspešno izmodelovala urušene zidove korišćenjem proboolean operacije i isecanja geometrije kamenom, metodom 2.
Primeri dobrog nivoa detaljnosti ali loše kompozicije i lošeg modelovanja urušenog zida (metoda 1):
Primeri dobrog modelovanja urušenog zida (metodom 2), dobrog nivoa detaljnosti i dobre kompozicije:
Zaključak:
Estetika i kvalitet integracije lampe u zid direktno su povezani sa kompozicijom i kvalitetom 3d modela, dok efikasnost izrade zavisi isključivo od načina modelovanja.
Na osnovu konačnog modela, integrisane zidne lampe, zaključujem da je hipoteza bila tačna i da je primenom prethodno objašnjene metode, modelovanja kamena i proboolean operacija, moguće kvalitetno i efikasno izmodelovati novu verziju lampe,u vidu manastira Sopoćani, koja izgleda kao da proizilazi iz zida zahvaljujući elementima, detaljima urušenog zida.
Veličine modela u odnosu na zid i čoveka:
Visina lampe je 24cm, dok je širina 20x18cm. Nalazi se na visini od 140cm.
Ugradnja
Moguće dimenzije lampe:
Zid od gipsanih ploca 12.5cm -lampa širine do 10x10cm- visina je proizvoljna.
Zid od cigli 25 cm –lampa širine do 22x22cm- visina je proizvoljna.
Način ugradnje u zid od gipsanih ploča:
Način ugradnje u zid od cigle:
Princip je isti kao i u prethodnom primeru, samo što je isecanje zida zbog svojstva materijala teže i u određenim situacijama može iziskivati stručnu pomoć ili posebne alate.
Kako bi se u ovom slučaju ubrzao i olakšao proces, moguće je lampu ugraditi u stub (koji bi imao istu strukturu kao zid od gipsanih ploča) koji bi se pričvrstio za masivni zid od cigle.
Pretpostavka je bila da je lakše i brže doći do rendera preko AI programa nego da modelujemo sami i renderujemo u nekim od programa za to.
Isprobavanjem besplatnih programa vezanih za AI renderovanje, imamo par koji su ušli u uži izbor a to su:
-Fabrie AI
-ReRender AI
-mnml.ai
-LookX AI
Kriterijumi za odabir programa jeste da su besplatni, svima dostupni i laki za korišćenje.
U svaki od ovih programa uneseni u isti podaci i testirano je kakve rezultate koji program daje, testirani su renderi dobijeni iz svakog programa i vrednovani bodovima na osnovu kriterijuma i podkrterijuma. Kriterijumi se odnose na verodostojnost rendera osnosno integritet geometrije, broj besplatnih kredita, količina informacija potrebna da bi se postigao rezultat, sličnost originalu, svi neophodni elementi i kvalitet boja i tekstura.
Rezultati su u rasponu od 35 do 75 bodova. Najveći problem predstavlja nedovoljan broj kredita da bi se uradio kvalitetan render i to što je potrebno ubaciti već gotovu skicu da bi program adekvatno prepoznao strukture.
Neki od rendera dobijenih preko AI.
Zaključak:
AI tehnologuje su zaista uzele puno maha, od svakodnevnih aktivnosti, gde na primer možemo da postavimo pitanje bilo kakve prirode i iste sekunde dobijemo odgovor pa sve do toga da je pretpostavka da će neka zanimanja potpuno izumretni razvitkom AI tehnologija. Ta činjenica zvuči zaista zastrašujuće uzimajući u obzir da se ljudi školuju godinama u nadi da ih na kraju tog puta čeka posao, da li AI trenutno predstavlja pretnju ili ne? Odgovor nije jednostavan jer postoji mnoštvo faktora koji utiču na to, na primer sama veštost arhitekte u izradi rendera i njegova brzina i učinkovitost, sa druge strane imamo AI online besplatne programe koji za mnogo manje vremena mogu da izbace render. Ali istina je ipak da koliko god AI bio “pametan” ipak nemamo potpunu kontrolu nad njim i ne možemo uvek predvideti kakav ćemo rezultat dobiti. Za sad je AI vezan za renderovanje i dalje malo “neposlušan” ali može nam poslužiti kao ideja ili kao neki početni render koji ćemo kasnije razraditi, Programi najbolje shvataju scenu u kojoj su prisutni svi neophodni elementi, stoga je pogodno recimo iz SketchUp-a ubaciti skice ili model i na osnovu njega dobiti render. Tako da je ipak potrebno prethodno izmodelovati ali možemo sebi ipak uštedeti vreme.
U trećoj fazi modelovanja nadstrešnica postavljaju se krovne konstrukcije i završava proces projektovanja. Na samom kraju pomoću situacionog rendera izvedena je mini anketa.
Dvodimenzionalni nosač se duplira i postavlja se jednostavna, ručno projektovana krovna konstrukcija koja prati kosinu tačaka oslanjanja.
Trodimenzionalnom nosaču se dodaje proizvoljna krovna konstrukcija, koja se zatim deli na manje povrsine putem opcije Quad Remesh/Quad Remesh Settings, njima se dodaju ivice – Mesh Edges i daje im se visina – Extrude. Kako bi se nosač uklopio u oblik krova, dodaju se nastavci. Oni dobijaju debljinu funkcijom Tube.
Postavljanjem dobijenih struktura u odgovarajuću izrenderovanu situaciju, dobijamo da su one drastično drugačije biomimetičke strukture.
Kroz anketu većina ispitanika se izjasnila da je nadstrešnica dvodimenzionalnih nosača poželjnija zbog svoje jednostavnosti i boljeg prostora koji pruža, dok druga suviše blokira slobodu prostora. Takođe, izjašnjeno je da prva iako manje kompleksna, dovoljno imitira prirodne strukture i funkcioniše bolje.
U trećoj fazi istraživanja, različite varijante šablona su testirane na papiru kako bi se odredili optimalni parametri za postizanje željenog 3D oblika. Proces je uključivao štampanje, sečenje skalpelom i isprobavanje različitih dužina zglobova kako bi se postigla optimalna fleksibilnost i stabilnost strukture.
2. Priprema i testiranje uzoraka
Štampanje šablona:
Šabloni su štampani na A4 papir debljine 1mm.
Sečenje skalpelom:
Nakon štampanja, šabloni su pažljivo sečeni skalpelom kako bi se formirali potrebni zglobovi.
Testiranje dužine zglobova:
Testiranje je započeto šablonima koji ostaju ravni nakon širenja. Cilj je bio videti kako se papir ponaša sa različitim dužinama zglobova:
Zglob od 1mm: Uzorak se najlakše širio, ali je brzo pucao.
Zglob od 3mm: Najteže je bilo raširiti uzorak, manje je dolazilo do pucanja, ali je struktura bila kruta.
Zglob od 2mm: Pokazao se kao najoptimalnije rešenje.
3. Optimizacija za 3D oblik
Primena optimalnih parametara:
Na osnovu prethodnih testova, zglob od 2mm je primenjen na uzorak koji treba da formira kupolu prilikom širenja.
Formiranje kupole:
Uzorak je pažljivo raširen kako bi formirao kupolu. Posebna pažnja je posvećena zoni manjeg širenja (zbog sitnih elemenata) kako bi se izbeglo pucanje.
Za postizanje oble forme, bilo je korisno razvlačiti uzorak preko oble površi (npr. balona ili lopte).
4. Zaključak
Po završetku ove faze, razvijeni šablon uspešno je formirao željeni 3D oblik kupole, u dovoljnoj meri ispunjavajući postavljene ciljeve istraživanja.
