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2019
DigitalFUTURES 2019 国际暑期工作营以“Architectural Intelligence建筑智能”为题，面向全球招募了12组共计194名优秀学员，总体录取率仅为29.7%。怎样的学员会备受导师青睐？他们又有哪些过人之处？本期FabUnion将带你走进入选DigitalFUTURES Shanghai 2019 工作营的三位学员，他们分别在工业设计，机器人建造，城市数据采集方面各有所长，让我们一起走进他们的世界~
崔强，清华大学设计学——计算设计方向博士，录取于工作营第一组：数字张拉模具混凝土薄壳设计。在读期间除了基本专业课程外，辅修大量计算机图形学相关课程，同时对美术概念设计、3维建模、渲染、编程等都有理论与实践基础。本人也爱好学习不同领域的知识，善于从自然系统中提取灵感，借助智能数字技术总结复杂的自然规律然后用于设计中。
杜超瑜来自ETH（苏黎世联邦理工），录取于工作营第一组：数字张拉模具混凝土薄壳设计。在获得同济大学获得土木工程学士，建筑学硕士学历后，前往ETH进修建筑数字建造领域。在机械臂陶土喷射建造，机械臂木构搭建等方面都有研究。
周珍琦——对城市充满好奇的数据感知者，研究生就读于南京林业大学，录取于工作营第八组：智慧城市决策。他以目标为导向，对城乡规划和风景园林等问题开展综合分析。在此背景下，本着对数字化、编程的热爱，学习了大量城市数据课程。并结合城市大数据，利用Python、GIS，进行城市公园步行可达性相关研究。并希望在将来，能用数据感知人群，做温暖的设计。
DigitalFUTURES 2019录取情况请单击此处
各组详细预热介绍请详见文末
清华大学，设计学博士在读；
北京理工大学，工业设计硕士
十分荣幸能够有机会参加DigitalFUTURES的数字张拉模具混凝土薄壳设计工作坊。
随着信息技术、大数据和数据采集硬件设备的发展，数据对现阶段的产品设计具有重要的价值。特别是对于穿戴产品，数据作为参数化的核心，可以为不同用户的运动习惯实现个性化定制服务。
在此我们通过采集用户足部的几何数据的主要方法是使用三维扫描设备，通过压力板采集压力分布。在本项目中，数据采集主要包括足部几何数据、足底压力数据、足底热分布图和足部完成一次运动中各位置的形变量。
通过诸多数据，我们使用不同密度、不同结构的晶状体单元，针对缓震、支撑、回弹等多目标，对鞋体进行分区一体打印。
足底压力数据获取：压力分布以RGB色彩显示出来。在分析压力数据之前，需要搭建压力测试网来确保分析结果的准确性；网格越密集，提取的数据越多，精度越高。
压力数据通过对应于网格的中心点：R值越大（红色），压力越大，B值越大（蓝色），压力越小。当各点均获得力数据时，可根据压力值建立高程分析。压力越大，高程图上的点越高。
鞋底结构性能优化设计：鞋底结构优秀的鞋子在受压缩时相对柔软，在回弹阶段足够有弹性。根据足部在在一个完整运动周期的表现，足底不同部位需要相应的功能满足。（图4）对于需要回弹的区域，应采用弹性较好的空间打印结构；对于需要缓冲的区域，会产生减震性能好的打印结构；对于需要支撑的区域，会使用稳定性好的打印结构，从而使鞋底的性能优势最大化。
鞋底细分选型：鞋底作为一块实体，需要细分为可打印的框架。设计一个单独的框架有两种方法：一种是用点云填充鞋底，根据点的位置创建三维细胞i结构（类似水立方）。二是将鞋底由扭曲后的正交空间网格填充，扭曲的格子会随着鞋底形状的改变而改变形状。
此设计的构架是基于扭曲空间网格而非点云。选择网格填充的原因是该方法具有较好的形态成形性能，并且该方法有进一步网格优化的潜力。图案的网格结构将沿鞋底结构线分布，不同的网格面布线将影响整体结构的性能和外观。
单元网格选型：网格单元是鞋底体块均匀分解后的每个小模块，单元模块有两种类型：网格结构和壳结构。
壳结构单元如极小曲面，它可以满足轻量化的要求，并在自身基础上可以无限迭代再分解。
网格是由晶状体结构线组成的空间桁架，并将这些线变成管道（pipe）。网格结构鞋底与普通鞋底相比，当达到相同强度时，可将重量减少40%。与壳结构相比，晶格结构可以很好地应用于选择性激光烧结（SLS）。因此在此设计中我们运用网格结构单元填充。
在本研究中，我们制作了不同的单元模组进行实验测试，发现不同空间结构模块具有不同性能。从理论上讲，立方体单元具有高弹性模量和低剪切模量，而八面体单元具有高剪切模量和表面体积比，低渗透性的特点。
单元格从“线”到“体”：
骨架线的粗化有两种方法：1.FRep法，2.BRep法。
Brep法建圆管的方法是在每一条线的任意一端构造两个圆环，并将环连接起来形成圆柱体。对于每个杆件交汇的节点，收集该点圆环数据，求解凸壳多面体，并将圆柱体之间的面嵌入到网格中。这在许多情况下当两条连接线之间的夹角很小时，会导致模型曲面的自相交。
FRep法建圆管的方法是将增厚过程视为多个圆柱函数的联合，然后使用行进立方体算法获得最终实体。由于Frep的构造方法具有良好的拓扑性能，本研究采用此方法来粗化骨架线。根据施加的压力值，使骨架线加厚，形成固体结构。
反应扩散算法：
在鞋面的设计中，需要考虑其相应的功能，如弯曲、透气、支撑等。不同的生物纹理带来了相应的功能，如垂直纹理以确保良好的支撑，而开孔纹理则确保了透气性，
鞋底结构与鞋帮纹理同时计算，通过算法可以自然地将两者结合在一起。形态的设计理念主要是有机的，与自然形态相似，与棱角分明的人造形态大不相同。最后，我们采用网格平滑算法来降低网格噪声，使形状平滑。
鞋底结构有限元分析：
在建立有限元模型时，选择合适的算法是非常重要的。不同的算法对应不同的分析结果。Karamba为解析结构模型提供了几种不同的算法。为了计算鞋底模型在使用者鞋底压力下的形变量，我们采用分析算法。该算法不仅计算模型的变形量，而且输出应变势能。应变势能是结构变形后产生的不稳定性。这些参数也可以用来优化模型的结构。在满足具体要求的前提下，鞋底的重量与所形成的结构的可靠性有关，其质量越轻，意味着结构高效。
生产、测试、比对：
在模型输出之前，必须检查模型的开放边缘和破面。此外，在激光烧结技术（SLS）打印也保证模型打印的准确性。此外，材料选择的是TPU，该材料质地柔软，具有优良的亲肤性能，非常适合运动鞋。
产品生产完成后，在北京体育大学运动生物力学实验室对鞋体进行了性能测试。3D打印定制运动鞋通过动态稳定性数据、静态稳定性数据和运动压力数据的对比，符合专业运动鞋的标准（与亚瑟士品牌专业运动鞋GT2000的实验数据对比）
同济大学建筑学工学学士，建筑学硕士，柏林工业大学城市设计硕士
苏黎世联邦理工智能建造高级硕士在读
具有多元化背景与国际视野，她的研究涵盖数字设计、计算机图形学、机器人通讯、数字建造、混凝土打印，熟悉混凝土的材料特性。希望在工作营期间探索使用轻巧模板的混凝土壳体结构及compas平台在数字设计、结构优化和数字建造间的应用。
打印过程，照片: Gramazio Kohler Research
苏黎世联邦理工智能建造高级硕士项目研发了一系列机械臂与气动装置发射陶土颗粒的方法。基于上述研究，本项目通过射击的方法，在材料、工具和几何造型方面探索机器人对陶土材料建造的可能性。
陶土是一种可塑的天然材料。当陶土颗粒收到挤压、碰撞时，它们会相互粘合，联结在一起。但由于颗粒间的附着强度、材料的含水量和蒸发收缩变形，这种连接并不牢固，很有可能形成小缝隙，并导致整个几何体的变形和破坏。
因此，两种直径分别为6毫米与12毫米的陶土颗粒在本项目中被组合使用。较大颗粒间的间隙被小颗粒填充，从而提高整体的强度和稳定性。与较大的颗粒相比，较小的颗粒在射击时产生的压力较小，这避免了潜在的失稳变形并可对一定的形变进行自我矫正。与此同时，大小颗粒创造了诗意的陶土美学表达。
为拾取并射击大小不一的陶土颗粒，本项目设计了一个由两个活塞组成的末端作用器，用于拾取并发射陶土粒。两活塞间呈45度夹角的，由压缩空气提供动力。外壳由塑料3D打印而成，并连接于UR5机械臂上。拾取陶土颗粒时，机械臂工具坐标移动至15毫米厚的陶土泥饼上方，并竖直向下移动。颗粒因陶土与管壁内侧的摩擦力而被黏在管壁内。随后，机械臂移动至射击位置，释放0.3秒6.5巴（94.2磅）的压缩空气3次，迫使陶土颗粒以5米/秒的速度射出。此装置可同时拾取两颗陶土颗粒，节约建造耗时。
几何造型的探索始于原型的研究，通过不断叠加旨在探索其高度限制、结构性能和美学表达。经实验表明，大小陶土颗粒距离整体几何中心的距离分别为12毫米与6毫米时，其稳定性最好。而在悬挑测试中，在竖向上饶截面中心旋转可增加稳定性。
最终的设计将三根由原型累加而成的柱子通过正弦函数弯曲而成，它们分离、融合，彼此支撑。在保持稳定性的前提下，整体高度可达到90厘米。陶土颗粒相互挤压、编织、粘结，肌理诗意而具有表现力。但在整个实验的过程中，一系列的失败皆由剪切力引起的失稳，或整体屈曲。反观陶土的特性、设计及基于射击方法的陶土增材制造方法，陶土在建造过程中是一相对柔软的材料，能承受更多竖向的压力，故并不适合细长的几何形，但此原型可拓展运用于如墙体设计中。
南京林业大学风景园林学院，风景园林学学硕
浙江农林大学园林学院，园林学士
对数字未来看法:
由大数据和开放数据构成的新数据环境，可以对城市的物质空间和社会空间进行更为精细和深入的刻画，但与此同时也面临着巨大的挑战。非常感谢DigitalFUTURES提供这个交流平台，我很希望在这里能和大家一起感知数据魅力，让数据辅助城市决策。
随着WHO提出健康城市概念后，中国相继制定了《“健康中国2030”规划纲要》等政策，提出实现人人享有健康的目标，强调了公园绿地的公平性。其中，步行作为居民日常休闲活动的基本方式，以步行公平为参考的规划设计是充分实现绿地效应及公平性的重要手段。
在此背景下，我在研一期间对南京市主城区综合公园的步行可达性进行探究，为公园的绿地公平性评估和促进健康城市提供参考。运用python爬取百度地图住宅区POI，运用GIS网络分析获得其距离，并通过python数据分析方法，分析了南京市主城区40个综合公园（公园面积大于10hm2）的服务范围，步行可达性等相关指标。研究结果表明，首先，以1000m为步行区间，网络分析所确定的总服务面积为49.71平方公里，小于传统简单缓冲区分析服务区面积的一半。其次，根据步行可达性指标（服务面积比、服务人口比等）对南京市的综合公园空间分布进行了评价，发现南京市主城区的综合公园在空间、人口等方面分布不足。本研究不同于传统的简单缓冲区法，其分析方法更加准确，为理解和管理城市综合公园的空间分布提供了实用的方法。
在实验中，我将服务面积比和服务人口比与公园面积比和人均公园绿地面积进行比对，结果发现，服务面积比和服务人口比有相似的趋势，但与公园面积比和人均公园绿地面积不同。这些结果可以看作是传统指标和根据公园的空间位置考虑周围人口的服务指标之间的差异。
在进行城市数据学习过程中，针对上海房价做了一个影响因素分析。发现离市中心距离与房价每平米均价相关性最强，人口密度及路网密度和房屋每平米均价为中等相关，餐饮价格与房屋每平米均价为弱相关。房屋每平米均价数据的离散程度却和空间距离有关，房屋每平米均价越靠近市中心越离散。
在城市数据研究学习中，利用python，爬取百度街景地图，并利用OpenCV计算机视觉库，计算其街景地图的绿视率。
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“上海数字未来”工作营
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