公开课 | 数据驱动新技术对传统建筑设计方法的影响！

北京时间11月3日 (周五) 下午19:00,数据驱动的设计能耗分析与优化

「RAC STUDIO 原创背景提升 • 国际会议论文写作」

先导讲座

数据驱动，是通过相关软件为手段采集与建筑建造相关的数据，将数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说，就是以数据为中心依据进行决策和行动。

北京时间11月3日 (周五) 下午19:00，我们邀请到QS GLOBAL TOP 50的专业老师带领大家思考新的技术如何对传统的设计方法提供更多可能性。

并全方位解答「数据驱动的设计能耗分析与优化」主题论文如何辅助不同专业背景的同学们完成申请/就业。本次讲座也是数据驱动论文课程的先导LECTURE，诚意十足干货满满！对论文课题和本次讲座感兴趣的小伙伴快来咨询报名吧~

讲座主题

数据驱动技术对传统建筑设计方法的影响

Impact of Data-driven Design on Traditional Architecture Design

讲座背景和概要

LECTURE BACKGROUND & BRIEF

随着科技的发展，思考新的技术会对传统的设计方法提供更多可能性。在建筑实践中，使用算法设计与建筑设计相结合，提供更多的选择并提高设计效率；在建造阶段，运用数字建造相关的技术，以减少资源的消耗和减低复杂形态建造的难度。

该讲座将为大家介绍同学们如何从数据驱动的学习中获益，数据驱动论文如何辅助不同专业背景的同学们完成申请/就业以及论文课程的基本内容。

讲座大纲

LECTURE OUTLINE

PART 1 - 设计背景同学如何从数据驱动的学习中获益

高中生：申请本科会用到很多writing competition冲刺藤校及TOP 50 。

本科生：

1/ 对应学校保研加分需求；

2/ 申请硕士背景提升，提升软实力，提高申请成功率；

3/ 通过和其他申请材料结合，提升CV, PS等材料的硬核程度；

4/ 转专业，research的master，Mphil方向的申请，需要提交论文。

研究生：

1/ 对应学校毕业刚需；

2/ 申请海外博士过程中，提升比如cv, ps等材料的硬核程度。3/ 在与教授套辞过程中，增加学术理解和对话题的熟悉度，增加套辞成功率。

就业：了解相关领域的研究方向和趋势，为将来选择职业方向提供参考，作为职业上升的凭证（评职称）。

PART 2 - 会议论文适合哪些学生参加

规划背景:

优先选择规划作为辅申方向，因此需要论文作为补充/背提（往年RAC武大/中山大学/天津大学/东南大学/同济大学/华中科技本科学生均会产出论文和参加WUPEN竞赛）

建筑/景观/城设/环设/室内/视觉传达背景：

申请可持续设计/保护/历史建筑/空间规划/数据分析/交通规划/生态保护/智慧城市/环境心理学

申请HCI/人工智能/机器学习/computational design相关专业，大多项目在计算机学院下设，申请非常卷，因此论文很关键，会议论文可以作为期刊发表的前提准备

PART 3 - 数据驱动论文课程介绍

该课程将从建景规的实际应用需求出发，融入数据驱动新技术，帮助学员建立数据思维，助力设计实践或科学研究。

论文课题

数据驱动的设计能耗分析与优化

Data-driven design performance optimization

△ 点击图片查看详情

论文成果可申专业

英欧

建筑联盟AA - 建筑与城市主义（Architecture and Urbanism (DRL)）

建筑联盟AA - 设计制造（Design and Make MSc）

建筑联盟AA - 新兴技术与设计（Emergent Technologies and Design）

伦敦大学学院 - 建筑制造设计（Design for Manufacture MArch）

伦敦大学学院 - 建筑参数化（Architectural Computation MRes ）

诺丁汉大学 - 高级建筑设计（Advanced Architecture Design MArch）

诺丁汉大学 - 可持续性建造技术（Sustainable Building Technology MSc）

谢菲尔德大学 - 建筑工程设计（MSc Architectural Engineering Design）

爱丁堡大学 - 高级可持续设计（Advanced Sustainable Design MSc)

代尔夫特理工大学 - 建筑技术理学硕士（MAUBS in Building Technology）

苏黎世联邦理工 - 建筑和数字制造（Master of Advanced Studies ETH in Architecture and Digital Fabrication）

港新澳

香港大学 - 高级建筑设计理学硕士（Advanced Architectural Design MSc）2023新增专业

香港大学 - 创新设计与技术（Innovative Design and Technology MSc）

新加坡国立大学 - 技术与创新管理（Management of Technology and Innovation MSc）

新加坡国立大学 - 工程设计与创新（MSc in Engineering Design & Innovation）

悉尼大学 - 可持续设计（Master of Architectural Science (Sustainable Design））

悉尼大学 - 高性能建筑（Master of Architectural Science (High Performance Building））

墨尔本大学 - 建筑工程（Master of Architecture Engineering ）

美国

麻省理工学院 - 建筑技术（Master of Science in Architecture Studies - Building Technology）

华盛顿大学 - 技术创新硕士（MS in Technology Innovation）

华盛顿大学 - 设计技术（MS Arch in Design Technology ）

康奈尔大学 - 设计技术（Design Technology MSC）

南加州大学 - 高级建筑研究（Master of Advanced Architectural Research Studies）

卡内基梅隆 - 高级建筑设计（Master of Advanced Architectural Design）

卡内基梅隆 - 可持续设计（Sustainable Design (Advanced/Applied) MSC）

卡内基梅隆 - 可持续设计（Computational Design MSC）

...

导师介绍

Introduction for Tutor

曾在多家设计院或工作室参加各类型的

建筑与数据相结合的研究性项目

擅长于在设计中融入算法和数学逻辑解决实际问题。

研究方向包括材料编程，机器学习，数字化设计及建造

参与项目曾获得

AEC(Autodesk Excellence Awards)

建筑类全球第二名

信息学奥林匹克竞赛一等奖

A8建筑竞赛入围奖

适合报名专业背景

Suitable background

建筑，景观，规划，交互专业

课程安排

Course Arrangement

会议论文课程共10课时。

全程由本期导师进行课上讲授与课下答疑、带领学员完成研究项目与学术论文。

课程时间：

十一月中旬 - 十二月底

◇ 课时1-2：理论部分

• 数据驱动的设计分析与优化工作坊介绍与整体安排说明

• GH软件操作基础

Li, Yuanyuan & Huang, Chenyu & Yao, Jiawei. (2023). Optimising the Control Strategies for Performance-Driven Dynamic Building Facades Using Machine Learning. 199-208. 10.52842/conf.caadria.2023.1.199.

◇ 课时3-4：能耗分析建模与评估

• 能耗分析插件基础介绍

Shinohara, Hiroyuki. (2023). Rethinking Breeze Blocks – A Study of Form and Performance Complexity in Hong Kong's Building Designs. 633-642. 10.52842/conf.caadria.2023.2.633.

◇ 课时5-7：案例分析，论文复现

Ladybug建筑能耗模拟、实操和原理解读

• 小尺度-立面遮阳

评估室内热舒适度和自然通风

• 中尺度-建筑形体

评估形体的遮阳，日光和能耗模拟以及对周边影响

• 大尺度-景观分析

地形分析以及评估环境对于设计地区的影响

◇ 课时8-9：学术论文写作 & 论文案例讲解与操作

Shinohara, Hiroyuki. (2023). Rethinking Breeze Blocks – A Study of Form and Performance Complexity in Hong Kong's Building Designs. 633-642. 10.52842/conf.caadria.2023.2.633.

◇ 课时10：答疑

集中解决学生在授课与实际操作中遇到的问题

学生成果展示

课程成果意向图

Project Outcomes

Xu, Y., Lin, J., Shi, J., Zhang, G., Wang, X. and Li, H. (2022). Robust Self-Supervised LiDAR Odometry Via Representative Structure Discovery and 3D Inherent Error Modeling. IEEE Robotics and Automation Letters, 7(2), pp.1651–1658. doi:https://doi.org/10.1109/lra.2022.3140794.

www.youtube.com. (n.d.). Sunlight Hours Analysis in Dynamo. [online] Available at: https://www.youtube.com/watch?v=6aD9U9Een3c&list=PLkjfDmSc5OryQ0FD9vUVNU6dQaIM4RPDD [Accessed 23 Oct. 2023].

Shinohara, Hiroyuki. (2023). Rethinking Breeze Blocks – A Study of Form and Performance Complexity in Hong Kong's Building Designs. 633-642. 10.52842/conf.caadria.2023.2.633.

更多RAC学术论文课程

（点击图片可查看详情）

▼ 可持续论文营（正在报名中）