Visual representation of adjacencies

eCAADe SIGraDi 2019 - Architecture in the Age of the 4th Industrial Revolution. (paper & talk)
W Lorenz, G. Wurzer. This paper is based on the assumption that a key challenge of good design is spatial organisation as a result of functional requirements. The authors present a new NetLogo application that assists designers to understand the proposed functional relationships (of spaces) by visualizing them graphically. ...

kleines Entwerfen customized bricks

digitales Entwerfen
G. Wurzer, W.E. Lorenz, S. Swoboda. Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage algorithmisch zu Denken. Durch das Präzisieren der Problemstellung sind die Studierenden in der Lage den sinnvollen Einsatz von Algorithmen im Planungsprozess gedanklich zu erfassen. ...

Bridgemagazine Webpage

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Stegreifentwerfen Hot Wood follow up

follow up "Würschtlstand"
W.E. Lorenz, G. Wurzer, S. Swoboda. Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage algorithmisch zu Denken. Konkret erlangen sie die Fähigkeit jene Teile des Entwurfsprozesses zu erkennen, die ausprogrammiert zu schnelleren und allenfalls besseren Lösungen führen. Dabei greifen die Studierenden auf die Ergebnisse des kleinen Entwerfens "Hot Wood" aus dem Sommersemester 2019 zurück. ...

 

How it works

To learn more about 'Virtual Reality Modeling Language' see 'general informations'.

Teil 1 - Rekonstruktion eines eingescannten Objektes

TEIL 1 - Rekonstruktion eines eingescannten Objektes

1. Originaldatenfiles der einzelnen 3D-Laserscanner Aufnahmen (Punktwolken)

 

-) Im ersten Schritt wird das Modells mit Hilfe eines 3D-Laserscanner aufgenommen. Ein Datensatz besteht aus 6 Punktwolken die durch die Verwendung des Drehtellers (Aufnahmen alle 60 Grad) bereits registriert sind. Ein zweiter Datensatz besteht aus einer Dachaufnahme, die Punkte enthalten, die von den vorhergehenden Punktwolken nicht erfasst werden konnte.
-) Die beiden so erhaltenen Punktwolken werden in weiterer Folge mit dem Programm "Geomagic Studio" bearbeitet.

  • Originaldaten im WRP-Format Teil 1 (01_originaldaten/kurve1_cdm.wrp)
  • Originaldaten im OBJ-Format Teil 1 (01_originaldaten/kurve1_cdm.obj)
  • Originaldaten im WRP-Format Teil 2 (01_originaldaten/kurve_cdm.wrp)
  • Originaldaten im OBJ-Format Teil 2 (01_originaldaten/kurve_cdm.obj)

2. Gereinigte Punktwolken

 

-) Die Punktwolken werden nun von Fehlern, d.h. Punkten die nicht zum eigentlichen Objekt gehören und aus dem 3D-Scan resultieren bzw. bereits in der Vorlage, dem Modell enthalten sind, gereinigt.

  • Punktwolke im WRP-Format Teil 1 (02_bereinigt/kurve1_cdm.wrp)
  • Punktwolke im OBJ-Format Teil 1 (02_bereinigt/kurve1_cdm.obj)
  • Punktwolke im WRP-Format Teil 2 (02_bereinigt/kurve_cdm.wrp)
  • Punktwolke im OBJ-Format Teil 2 (02_bereinigt/kurve_cdm.obj)

Beispiel für eine gereinigte Punktwolke:

3. Registrierte, gereinigte und vereinigte Punktwolke

 

-) Bei der sogenannten Registrierung der Daten werden die verschiedenen Punktwolken auf einander abgestimmt. Im vorliegenden Fall liegen zwei verschieden orientierte Datensätze vor - jene 6 Punktwolken die bereits durch die Benutzung des Drehtellers eine Einheit bilden und die Punktwolke der Dachfläche. Nachdem einer der beiden Datensätze fixiert wurde, können beide Datensätze über die "3-Point-Registration" - durch die Wahl von drei Punkten die sowohl auf dem einen wie auch auf dem anderen Objekt zu sehen sind - zur Übereinstimmung gebracht werden.
-) Durch die "Global Registration" wird nun eine weitere Verfeinerung der Übereinstimmung vorgenommen.
-) Zusätzliche Bereinigung, d.h. Verbesserungen der vorliegenden Daten werden mit die Befehle "Reduce Noise" - bewirkt eine glattere Oberfläche - und den Befehl "Uniform Sample" - reduziert die Anzahl der Punkte durch die Definition eines Zwischenabstandes - erreicht.
-) Nachdem die Grundplatte nicht zum eigentlichen Objekt gehört, wird sie gelöscht.

  • Punktwolke im WRP-Format (03_registriert/kurve_cdm2.wrp)
  • Punktwolke im OBJ-Format (03_registriert/kurve_cdm2.obj)

4. Triangulierter Datensatz

 

-) Der gereinigte Datensatz wird durch die Funktion "Wrap" in einen triangulierten Datensatz umgewandelt.
-) Regionale Unebenheiten in der Oberfläche - die bereits im Modell vorhanden waren - werden durch die Anpassung an die lokale Umgebung geglättet und der unebene untere Abschluss durch eine Ebene abgeschnitten.
-) Nun werden auch eventuell vorhandene Löcher im Datensatz geschlossen.
-) Die unterschiedliche Anzahl der Punkte zeigt ab wann der vorhandene Datensatz zu abstrakt wird. 

  • Triangulierter Datensatz im WRP-Format (04_trianguliert/triang/kurve_cdm3.wrp)
  • Triangulierter Datensatz im OBJ-Format (04_trianguliert/triang/kurve_cdm3.obj)

4.a 100.000

 

  • Auflösung ca. 100.000 Punkte (kurve_cdm100000.wrp)
  • "100.000 Punkte" im OBJ-Format (kurve_cdm100000.obj)
  • "100.000 Punkte" im VRML-Format (kurve_cdm100000.vrml)
  • "100.000 Punkte" im Viewpoint-Format (kurve_cdm100000.html)

4.b 10.000

 

  • Auflösung ca. 10.000 Punkte
  • "10.000 Punkte" im WRP-Format (kurve_cdm10000.wrp)
  • "10.000 Punkte" im OBJ-Format (kurve_cdm10000.obj)
  • "10.000 Punkte" im VRML-Format (kurve_cdm10000.vrml)
  • "10.000 Punkte" im Viewpoint-Format (kurve_cdm10000.html)

4.c 1.000

 

  • Auflösung ca. 1.000 Punkte (kurve_cdm1000.wrp)
  • "1.000 Punkte" im OBJ-Format (kurve_cdm1000.obj)
  • "1.000 Punkte" im VRML-Format (kurve_cdm1000.vrml)
  • "1.000 Punkte" im Viewpoint-Format (kurve_cdm1000.html)

5. Rekonstruiertes Flächenmodell (CAD-Modell)

 

-) Aus dem vorliegende Datensatz wird nun eine "Nurbs" Oberfläche kreiert.

  • im WRP-Format: (05_CAD/kurve_CAD.wrp)
  • im IGS-Format: (05_CAD/kurve_CAD.igs)
  • im DWG-Format: (05_CAD/kurve_CAD.dwg)

6. STL File des Objektes für Rapid Prototyping

 

  • STL-Format: (06_STL_und_07_Plot_File/kurve_CAD.stl)

7. 3D-Plot File und Dokumentation

 

  • Plot-File für 3D-Plot: (kurve_cad.sjb)

Dokumentation (Skalierung, Druckzeit: ssys_kurve cad/log.txt)

STL units: Millimeters;
STL scale: 0.5;
rotation about X: 90.0;
about Y: 0.0;
about Z: 0.0;

STL size: ~141.5/84.0/57.9mm
Estimated build time: 4 hr 16 min