Analiza nasłonecznienia

Projektanci Broadcasting Place w Leeds, zabudowy mieszkaniowej przy ulicy Krańcowej w Warszawie oraz stacji metra "Maria Del Pianto" w Mediolanie udowodnili, że bez względu na skalę czy budżet opracowywanego projektu, programy do analizy nasłoneczniania mogą stać się użytecznym narzędziem w pracy projektanta i skutecznie służyć realizacji jego wizji.

Broadcasting Place w Leeds

Uhonorowany w 2010 roku nagrodą Europe's Best Tall Building Award budynek Broadcasting Tower intryguje swoją dynamiczną bryłą oraz ciekawą, wpisującą się w kontekst miejsca fasadą. Wykonana z charakterystycznych czerwono-brązowych paneli elewacja jest wspólną cechą wszystkich nowych budynków zaprojektowanych przez Feilden Clegg Bradley Studio w zespole Broadcasting Place w miasteczku akademickim Leeds Metropolitan University.

Kluczem do sukcesu inwestycji było innowacyjne podejście do projektu elewacji. Projektantom zależało na zagwarantowaniu właściwego oświetlenia przy jednoczesnym uniknięciu przegrzania pomieszczeń. W tym celu, opierając się na komputerowych narzędziach do analizy nasłoneczniania, przeprowadzono szczegółowe studium fasady. Do pomocy w projekcie zatrudniona została UK's Building Research Establishment (BRE) – organizacja zajmująca się między innymi tworzeniem standardów (BREEAM) oraz popularyzacją budownictwa energooszczędnego.

Tworząc pierwszą koncepcję architekci bazowali wyłącznie na swojej intuicji. Zaproponowali większą ilość przeszkleń u podstawy budynku, w zmniejszającej się ku górze na rzecz paneli. Niestety, pierwsze wyniki analiz wykonanych przez BRE, zmusiły projektantów do rewizji takiego założenia. Obliczenia wykazały, że większe zróżnicowanie ilości przeszkleń powinno występować w układzie poziomym - wokół budynku. Pionowa gradacja była wyraźna tylko na powierzchni fasad, w bliskim sąsiedztwie innych budynków.

Architekci w swej pracy, oprócz wykożystania danych mówiących o ilości światła dziennego, użyli również analizę energii promieniowania słonecznego. Dane te otrzymali od BRE w postaci tabelki programu Excel. W celu ich lepszego zrozumienia i wykorzystania naniesiono je na makietę w skali 1:500.

Biorąc pod uwagę te analizy, architekci przystąpili do optymalizacji fasady. Pracując w środowisku Excela napisali skrypt, który miał pomóc wykorzystać wyniki analiz przy projektowaniu fasad budynków. Algorytm, bazując na danych liczbowych dotyczących ilości światła i energii promieniowania słonecznego, wygenerował propozycję układu paneli. Czynność ta odbywała się w dwóch fazach: analizy danych i rozmieszczania paneli. Najpierw algorytm podzielił każdą fasadę na grupy (składające się z czterech modułów o szerokości 1,5 metra) i przypisał im średnie wartości nasłonecznienia. Następnie, na podstawie wyniku analizy, wyliczył odpowiednią liczbę przeszklonych paneli, a na koniec rozmieścił je przypadkowo w obrębie grupy.

Niestety, przypadkowe rozmieszczenie paneli nie spełniało podstawowego założenia projektu, jakim było uzyskanie efektu „spływania” paneli po elewacji. Aby uzyskać żądany efekt projektanci użyli kolejnego skryptu, tym razem funkcjonującego na zasadzie algorytmu rekurencyjnego. Jego zadaniem było zwiększenie prawdopodobieństwa pojawienia się pełnego panelu bezpośrednio poniżej poprzedniego lub poniżej, po jego przekątnej. Nowe rozmieszczenie paneli w danej części elewacji powstawało w oparciu o układ paneli w częściach sąsiednich, dane dotyczące nasłonecznienia i układ wyjściowy.

Architekci wybrali najciekawsze elewacje wygenerowane przez komputer i dopracowali je przestawiając niektóre z paneli w obrębie grup. W pomieszczeniach, w których pozostawał problem przegrzania nasunięto panele z góry lub użyto szyb o zmniejszonej przepuszczalności ciepła słonecznego. W miejscach, gdzie pozostawał problem przegrzania oraz w tych, które były niewystarczająco nasłonecznione zaprojektowano pomieszczenia techniczne i komunikację. Projekt sprawdzono z oryginalnymi wartościami tak, aby potwierdzić czy zaprojektowana powierzchnia przeszkleń jest właściwa.

Zespół zabudowy mieszkaniowej przy ulicy Krańcowej w Warszawie

W Polsce kwestia dostępu do światła dziennego jest regulowana przez „warunki techniczne”.  Nakłada to na architektów obowiązek sporządzania analizy zacieniania, którą należy dołączyć do wniosku o pozwolenie na budowę. Ze względu na pracochłonność tworzenia takiej analizy, architekci z APA Wojciechowski poszukiwali sposobu na automatyzację tego procesu. Ważnym było również to, aby umożliwić wykonanie obliczeń w oparciu o model bryłowy. Dzięki temu analizę zacienienia można wykonać jako część studium chłonności. Pozwala to skrócić czas potrzebny na przygotowanie kolejnych etapów projektu (poprzez uniknięcie wprowadzania czasochłonnych poprawek). Zapotrzebowanie na tego typu oprogramowanie było powodem przyłączenia się do beta-testów Shadow Analysis. Projekt  osiedla czterech budynków mieszkaniowych przy ulicy Krańcowej był pierwszą okazją do wypróbowania programu w praktyce.

Celem projektu było stworzenie zespołu zabudowy mieszkaniowej połączonego z dużą przestrzenią rekreacyjną, placem zabaw, alejkami spacerowymi oraz urokliwym oczkiem wodnym. W wyniku przyjętego założenia działka została podzielona na dwie części: od strony ulic zaplanowano zwartą zabudowę mieszkaniową, a w zacisznej, wewnętrznej części - funkcje rekreacyjne. Stworzenie komfortowych warunków do życia w intensywnie zabudowanym kwartale mieszkaniowym wymagało optymalizacji bryły budynków pod względem nasłonecznienia mieszkań.

Pierwszym krokiem optymalizacji było wymodelowanie bryły projektowanego budynku w SketchUp-ie. Bazując na tak przygotowanym modelu wykonywano analizę zacienienia w programie Shadow Analysis. Następnie, na podstawie wniosków z analizy, architekci dokonywali modyfikacji bryły projektowanego budynku, po czym po raz kolejny zweryfikowali koncepcję za pomocą programu do analizy. Czynności modyfikowania modelu oraz analizy zacienienia były wykonywane kilkukrotnie, aż do uzyskania satysfakcjonującego rezultatu. Cały proces optymalizacji bryły nie trwał dłużej niż kilka godzin. Dzięki współpracy architekta i komputera przy projektowaniu formy budynku udało się pogodzić wymóg dużej intensywności zabudowy z komfortem projektowanych mieszkań.

Integracja optymalizacji z procesem tworzenia koncepcji bryły budynku jest przykładem nowoczesnej organizacji procesu projektowania. Dzięki temu możliwe staje się sprostanie wysokim wymaganiom w krótkim czasie. Zmiana ta polega na odejściu od tradycyjnego schematu pracy ( koncepcja bryły => rzuty, przekroje i elewacje budynku => analiza zacienienia) w kierunku rozwiązań bazujących na wykorzystaniu mocy obliczeniowej komputera (koncepcja bryły => analiza zacienienia => rzuty, przekroje i elewacje budynku).  Zaletą takiej organizacji pracy jest rozwiązanie wielu problemów już na początku projektowania, co wyraźnie usprawnia prace nad kolejnymi etapami projektu.

Stacja metra "Maria Del Pianto" w Mediolanie

Architekci z londyńskiego biura Rogers Stirk Harbour & Partners oraz inżynierowie z  Expedition Engineering projektując dach stacji metra "Maria Del Pianto" w Mediolanie, zastosowali nowatorski sposób optymalizacji przekrycia pod względem nasłonecznienia. Bazując na zastosowaniu programu automatyzującego analizę nasłonecznienia, wykorzystali algorytm genetyczny w celu wyszukania przekrycia o żądanych parametrach. Dzięki temu proces optymalizacji dachu mógł być wykonany niemal w całości przez komputer.

Zastosowanie takiego rozwiązania nie byłoby możliwe bez wykorzystania plug-inu do programu Rhino, napisanego specjalnie w tym celu przez Freda Labbe, inżyniera z Expedition Engineering. Jak tłumaczy Labbe, algorytmy ewolucyjne wykonują operacje na populacjach możliwych rozwiązań i naśladują proces ewolucji – poprzez stosowanie zasady przetrwania najsilniejszych – w celu tworzenia coraz lepszych przybliżeń rozwiązania w każdej następnej generacji.

Przed przystąpieniem do optymalizacji przekrycia architekci musieli określić jego formę. Zdecydowali się na podwójnie zakrzywioną paraboloidę hiperboliczną. Zaproponowano konstrukcję z cienkich stalowych elementów, których układ przypominał plaster miodu, przykrytą membraną ETFE. Dach miał zapewniać maksymalny dostęp światła i widoku nieba dla platformy znajdującej się u podstawy szachtu stacji na głębokości 40-tu metrów. Ponadto, celem projektantów było zacienienie poziomu parteru oraz uniknięcie przegrzania pomieszczeń stacji. Duże znaczenie miało również ekonomiczne wykorzystanie materiałów.

Spełnienie tych wszystkich celów jednocześnie wymagało nowatorskiego podejścia do optymalizacji przekrycia. W tym celu posłużono się algorytmem genetycznym, ponieważ jest on szczególnie skuteczny w poszukiwaniu równowagi pomiędzy przeciwstawnymi wymogami. Przy jego pomocy dokonano zamiany układu elementów konstrukcji w taki sposób, aby zoptymalizowana forma zapewniała spełnienie wszystkich wyżej wymienionych warunków.

Optymalizację zadaszenia wykonano bazując na grupie 400 potencjalnych rozwiązań. W wyniku krzyżowania się i mutacji tych propozycji (potencjalnych rozwiązań) na przestrzeni 70 generacji uzyskano satysfakcjonujące rozwiązanie. Jednorazowe wykonanie tych obliczeń zajmowało około tygodnia, gdyż wymagało wygenerowania i przeanalizowania 28 000 różnych wersji projektu. Wszystkie te czynności były wykonywane wyłącznie przez komputer, bez  ingerencji człowieka w ten proces.

Całość procesu optymalizacji zadaszenia zają cztery miesiące. W porównaniu do pierwotnego regularnego układu siatki typu „plaster miodu” udało się poprawić o ok. 30% oświetlenie światłem dziennym dolnej części stacji. W przypadku pomieszczeń na parterze, które wymagały zacienienia nastąpiła poprawa o 15%. Wszystko to osiągnięto przy jednoczesnym zmniejszeniu masy konstrukcji stalowej o 2,5% (12 ton).

Zakończenie

Zastosowanie w fazie  koncepcji programów do analiz pozwala projektantom na tworzenie bardziej zoptymalizowanych form. Wpływa to na zwiększenie jakości projektów oraz zminimalizowanie ewentualnych modyfikacji w późniejszych etapach realizacji. Ma to bezpośredni wpływ na oszczędność czasu i kosztów przygotowania dokumentacji projektowej.