109 年 國立成功大學建築學系碩士班乙組《設計理論》
第 第一題 題25 分
BIM(Building Information Model) is becoming a global language for the AEC industry, enabling greater
collaboration and movement of capabilities across borders. The figure below called BIM maturity model
describes levels of maturity with regards to the ability of the AEC supply chain to operate and exchange
information. Please write down your understanding about BIM maturity model in English or Chinese.
🖼️【此處有附圖,請對照原卷】
Figure: BIM maturity model (Source: Bew & Richards, 2008)
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本題主要在探討 Building Information Model (BIM) 的發展層級,也就是 BIM 發展成熟度模型 (BIM Maturity Model)。考生需要理解圖中所示的各個層級 (Level 0 至 Level 3) 代表的意義,以及 BIM 技術在建築、工程、營造 (AEC) 產業中如何促進資訊交換與協作。
BIM 成熟度模型 (BIM Maturity Model) 的理解:
BIM 成熟度模型描述了 AEC 供應鏈在營運和交換資訊方面的成熟度等級。這個模型從最基礎的 2D 圖紙 (CAD) 到高度整合、可互操作的 BIM 環境,呈現了資訊交換與協作能力的提升。
- Level 0 (CAD - Drawings, lines arcs text etc):
這是 BIM 的前身,主要使用傳統的 2D CAD 軟體,以線條、圖塊、文字等方式繪製圖紙。資訊是以非結構化的方式呈現,缺乏模型關聯性,協作與資訊交換效率低下。 - Level 1 (2D/3D - ICCP, AVANTI, AIM, SIM, FIM, BSI M):
開始引入 3D 的概念,但仍以物件為導向,資訊的整合度有限。雖然有基本的模型概念,但資料交換與協作仍存在瓶頸。 - Level 2 (iBIM - IDM, IFC, IFD):
這是 BIM 發展的重要階段,強調資訊模型 (Information Model) 的整合與交換。
第 第二題 題25 分
隨著數位科技的發展,數位製造儼然成為下一代營建的重要手段之一。電腦輔助設計到電腦輔助製造
(CAD/CAM)在其中扮演著重要的關鍵角色,並引出設計為製造(Design to Build)的觀念與實踐。請定義
並討論上述所出現的幾個關鍵字,並將其發展成一段對建築產業創新轉型的簡短論述。
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本題旨在探討數位科技在建築產業中的應用,特別是 CAD/CAM 技術如何推動「設計為製造」(Design to Build) 的觀念,並期望考生能對這些關鍵字進行定義與討論,進而發展成一段關於建築產業創新轉型的論述。
關鍵字定義與討論:
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數位製造 (Digital Manufacturing):
- 定義: 指利用數位技術(如電腦輔助設計、電腦輔助製造、自動化設備、機器人、3D 列印等)來規劃、管理、執行生產製造過程。在建築領域,數位製造意味著將建築構件或整體建築的設計資訊,直接轉化為可被機器執行的指令,實現預製、客製化、精準製造。
- 討論: 相較於傳統的現場施工,數位製造能顯著提升建築的品質、精度、效率,並減少浪費。它使得複雜幾何造型的實現變得可行,並能實現高度客製化和模組化生產,為建築業帶來革命性的變革。
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電腦輔助設計 (CAD - Computer-Aided Design):
- 定義: 利用電腦軟體來創建、修改、分析或優化設計。在建築領域,CAD 是基礎工具,從 2D 圖紙繪製到 3D 模型建立,都屬於 CAD 的範疇。
- 討論: CAD 是數位製造的起點。它將建築師的設計構想數位化,為後續的製造過程提供了必要的幾何資訊和數據。現代 CAD 軟體(如 BIM 軟體)更能整合更多資訊,如材料、成本、結構分析等。
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電腦輔助製造 (CAM - Computer-Aided Manufacturing):
- 定義: 利用電腦軟體將設計資料(通常來自 CAD)轉化為製造設備(如 CNC 機床、雷射切割機、3D 列印機、機器人手臂等)可執行的指令(如 G-code),以自動化執行生產過程。
- 討論: CAM 是連結設計與製造的橋樑。它確保設計意圖能被精確地複製到實體構件上。在建築領域,CAM 可用於預製構件的精準切割、彎折、組裝,甚至直接進行建築列印。
第 第三題 題25 分
「我的建築哲學?就是把群眾帶進來參與建造過程!」這句話是2016年建築普立茲克獎得主,來自
智利的建築師亞歷山大·阿拉維那(Alejandro Aravena)對其建築哲學所下的註解。該建築師以其社
會住宅採用「半成好房子」(Half of a good house)設計著稱,在開始進行設計的那一刻起,參與式設計
(Participatory Design)的概念便被亞歷山大建築師導入到整個專案。國內亦有對於自力營建、協力造屋
等的理念與實踐。請討論說明這些觀念之間的關聯性,並想像該如何將其應用於建築的社會責任。
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本題主要探討參與式設計、自力營建、協力造屋等概念,以及它們與建築師 Alejandro Aravena 的「半成好房子」理念之間的關聯性,並延伸思考如何將這些觀念應用於實踐建築的社會責任。
觀念的關聯性討論:
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參與式設計 (Participatory Design):
- 定義: 指在設計過程中,讓所有利益相關者(包括使用者、社區居民、專業人士等)積極參與決策、規劃與實施的過程。其核心是賦予使用者話語權,確保設計能真正回應其需求與期望。
- 關聯性: Alejandro Aravena 的「半成好房子」理念正是參與式設計的體現。他不是一次性提供完成的房屋,而是與未來住戶共同設計,由住戶在獲得的基礎框架上,根據自身需求和能力進行後續的擴建和完善。這種方式將「使用者」轉變為「共同建造者」。
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半成好房子 (Half of a good house):
- 定義: 這是 Alejandro Aravena 的一個社會住宅設計概念,即建築師僅提供房屋的基礎結構(如牆體、屋頂、衛浴、廚房基礎),其餘空間和細節由住戶自行完成。這是一種「由下而上」的設計與建造模式。
- 關聯性: 「半成好房子」是參與式設計在社會住宅領域的具體實踐。它透過提供一個可擴展的基礎,讓住戶能夠在經濟和能力範圍內,逐步實現更完善的居住空間,同時也培養了住戶的歸屬感與自主性。
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自力營建 (Self-help Housing):
- 定義: 指居民透過自身的勞力、資源和組織能力,自行建造或改善居住環境的模式。這通常發生在資源匱乏的地區,居民透過集體努力來解決居住問題。
- 關聯性: 自力營建是參與式設計和 D2B 理念的早期實踐形式,尤其是在發展中國家。它強調居民的主動性與參與性,是解決社會住宅問題的一種傳統方式。Aravena 的「半成好房子」概念,可以視為將自力營建的理念,透過專業建築師的介入,進行系統化、標準化,並提升其品質與可居性。
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協力造屋 (Cooperative Housing / Collaborative Construction):
- 定義: 指一群人(通常是未來住戶)透過合作組織,共同規劃、集資、設計、建造或管理住宅的模式。強調集體決策、資源共享、互助合作。
- 關聯性: 協力造屋與參與式設計、自力營建都有緊密的聯繫。它將參與的範圍擴大到組織層面,透過集體力量來達成共同的居住目標。
第 第四題 題25 分
何謂資料驅動的設計(Data-driven Design)?它與參數式設計(Parametric Design)有何異同之處?請論述
兩者之間的關係。再者,請延伸討論它們該如何被應用到建築設計的過程或真實的空間使用當中。
(註:可以列舉實例或使用 Diagram 圖文並茂呈現之)。
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本題要求考生闡述「資料驅動設計」與「參數式設計」的定義、異同與關係,並討論它們在建築設計與空間使用中的應用。
1. 資料驅動的設計 (Data-driven Design, DDD) 的定義:
- 定義: 資料驅動設計是一種設計方法論,它強調在設計決策過程中,系統性地收集、分析和利用各種數據來指導設計方向、優化設計方案。這些數據可以來自使用者行為、環境監測、性能模擬、市場趨勢等多個方面。
- 核心思想: 以數據為依據,減少主觀臆測,使設計決策更具客觀性、科學性和有效性。
2. 參數式設計 (Parametric Design, PD) 的定義:
- 定義: 參數式設計是一種設計方法,它透過定義一系列參數(變數)及其之間的關係(規則或邏輯),來生成和控制設計的幾何形式。設計師透過調整這些參數,可以快速生成多種設計變體,並探索設計空間。
- 核心思想: 以參數和規則為基礎,實現設計的靈活性、適應性和自動化生成。
3. DDD 與 PD 的異同之處:
- 相同之處:
- 目的: 兩者都旨在優化設計過程,提高設計效率和設計成果的品質。
- 工具性: 兩者都依賴於技術工具(軟體)來實現。
- 探索性: 兩者都能幫助設計師探索多種設計可能性。
- 不同之處:
- 核心驅動力:
- DDD 的核心驅動力是「數據」(Data),即真實世界或模擬的資訊。
- PD 的核心驅動力是「參數」(Parameters)和「規則」(Rules),即設計師定義的邏輯關係。
- 應用階段:
- DDD 更側重於「決策」的數據支持,可以用於概念設計、方案評估、使用者需求分析等早期階段,也可應用於後期優化。
- PD 更側重於「形式生成」與「變體探索」,通常用於複雜幾何造型的創建、設計空間的探索、客製化設計等。
- 數據來源:
- DDD 的數據來源廣泛,包括使用者行為、環境數據、性能模擬結果、市場調研等。
- PD 的「參數」通常由設計師主動設定,雖然這些參數的設定可能受到數據的啟發,但參數本身是設計師定義的邏輯。
- 核心驅動力:
4. DDD 與 PD 的關係:
- 相互啟發與結合: DDD 可以為 PD 提供數據支持。例如,透過 DDD 分析使用者在空間中的行為熱點數據,然後將這些數據轉化為 PD 中的參數(如人流密度決定空間大小),進而生成優化的空間佈局。
- PD 是 DDD 的實現工具之一: 在某些情況下,參數式設計是實現資料驅動設計的一種有效工具。當 DDD 分析得出某種設計趨勢或優化指標時,可以利用 PD 來快速生成符合這些指標的設計變體。
- 獨立存在但可互補: 兩者也可以獨立存在。例如,一個建築師可能僅使用 PD 來生成複雜的立面造型,而無需大量外部數據;或者,一個設計師可能基於簡單的數據分析,做出傳統設計決策,而未用到參數化工具。但當兩者結合時,能產生更強大的設計能力。
5. 在建築設計過程中的應用:
- 概念設計階段:
- DDD: 分析基地環境數據(日照、風、噪音)、使用者行為模式、城市規劃要求等,為初步概念提供依據。
- PD: 根據 DDD 的分析結果,設定參數(如遮陽角度與日照模擬結果的關聯),快速生成不同遮陽系統的設計變體。
- 方案設計階段:
- DDD: 透過模擬軟體(如 CFD、能源模擬),分析不同方案的性能表現(通風、採光、能耗),並根據數據進行評估和優化。
- PD: 建立建築形態與性能參數的關聯,透過調整參數來優化建築的體積、開窗率、立面細節,以達到最佳的能源效率或採光效果。