引言

随着数字化时代的到来，以环境为切入点，可持续性以及性能化设计的概念，不仅改变了建筑物的形态，也塑造了新的建筑实践模式和建筑设计方法。“数形结合”的设计模式让建筑师更加关注设计逻辑的建立，响应环境的性能化建筑生成式设计将大力推动节能建筑和可持续建筑的发展。城市空间密度的激增带来了愈发严重的室外风热环境的不断恶化，而为了更好地应对这些问题，就需要建筑师从根本上去认识与利用风这一复杂而又不可见的自然现象。其中的一个策略就是建筑师在建筑形体设计初期，便将风这一环境要素作为主要的建筑生形依据。当前，性能化模拟往往被大量的应用于建筑设计后期的环境、能耗以及经济评估，即通过优化和调整建筑的局部构件，提升建筑的性能。然而，这种基于被动式优化的“后评价”范式由于其局限性，正在约束设计师对于建筑环境性能化设计的追求。因此笔者团队近几年持续性探索了物理风洞的定制化设计与改造，并以此为实验平台进行在建筑设计初期就能够开展主动式形体生成的方法研究。

1 建筑学定制型风洞的搭建

1.1 传统风环境分析工具的局限性

建筑形式应成为控制外部自然环境和内部建筑空间的交互界面。这些形式的来源并非偶然和主观的，而是基于环境数据的理性的参数化控制。在传统的建筑设计实践中，对风环境的描述主要是通过计算流体动力学（CFD）软件和物理风洞这两种工具进行模拟。大多数情况下，CFD软件精确化的模拟带来的运算负荷大、耗时长、模型精度要求高、网格划分和参数设置等专业知识门槛高等缺点，使其滞后在建筑设计的后评价阶段；另一方面，尽管物理风洞相对CFD软件模拟速度快且对流体描述准确度高，但由于其造价成本高、维修和能源消耗大、专业性强，也使其无法在设计初期为方案优化带来及时的反馈。

  

图1 风洞1.0（上）与风洞2.0（下）

1.2 国内外定制型风洞的相关研究

然而，在设计初期阶段，性能模拟的目的不在于获取精确的环境性能信息，而是对设计在自然力驱动下发生行为变化的趋势进行观察和操作[1]。正当近年来设计师们醉心于数字科技工具模拟分析的魅力时，一些研究者又开始将目光重新放回到了物理风洞实验上，如基于数字开源的平台空间，研究新型的更适合建筑设计方向的物理风洞实验方法，如华南理工大学2008年研制了热湿气候动态风洞实验台[2]；Ramkissoon和Manohar于2014年讨论了在特定成本，时间和空间限制下开放，低速风洞的设计，构造和校准的一般考虑和原则[3]；同时，过去几年，麻省理工学院（MIT）、伦斯勒理工建筑学院（RPI）和墨尔本皇家理工学院（RMIT）等研究机构开创了一些先进的定制风洞项目，验证了其简单可视化，快速反馈和有效数据收集的优势[4-6]。

尽管数字模拟工具已逐步增强其可信度和操作友好性，但物理风洞仍能够提供更加真实的、具有感知性的模拟体验，它存在的意义并非取代工业级的大气边界层风洞或是计算流体动力学，而是为建筑师提供一种定性的可视化工具，以观察和理解建筑周围的空气流动模式和空气动力学现象[7]。因此，针对建筑设计初期阶段的物理风洞的创新型定制，促成数字工具影响下的物理模拟方式的回归，成为本团队进行风洞研究的缘起。

1.3 同济大学定制型物理风洞设计与搭建

基于坚实的理论基础和前人的实践案例，本团队多年前开始研究适用于建筑学的定制化物理风洞，开发搭建了两个不同规模的风洞——适用于设计初期方案优化的定制化小型物理风洞1.0和大尺度的建筑学实验室级物理风洞2.0（以下分别简称风洞1.0和风洞2.0），如图1所示。

风洞的整体形状为喇叭状，运用文丘里管的作用原理，通过通道内腔形状和形式（Form）的改变，从而控制风速和风的方向等风场的信息。它由稳定段（包括流动矫直机和前部的两个防湍流屏幕）、收缩段、实验段（包括旋转盘和进入舱口）、扩散段以及风机段五个模块依次连接组成[8]。

团队在深圳湾“超级城市”国际竞赛的微风之城项目中，已经利用风洞进行了风热环境下的快速模拟实验，初步建立了环境数据对方案优化的快速回馈循环机制，大幅度提高模拟优化过程的效率[1]。然而，这种方式需要面对的问题是主体模型的不断搭建所耗费的大量人力和财力，形体优化陷入了一个需要人工不断运作的循环中：模拟结果反馈在建筑形体上，人工进行评价，产生改进方法后对建筑模型进行调整或重新制作，再将模型放入风洞中进行模拟。方案模型的更新仍然没能实现在风洞中即时可视，可以说，这种生形逻辑仍未真正跳出“后评价”模式。

风洞1.0由于其安装和拆卸的便捷性，在复制大规模城市环境和提供详细性能数据方面的能力有限，所以为了实现互补优势，团队又构建了密封可调速度的大尺度风洞2.0，其特征在于考虑了其他的风环境参数如湍流强度或大气边界层效应，通过均匀排列布置相同大小的摩擦块即粗糙元模拟地表摩擦系数对风环境的影响，并讨论了不同地面情况粗糙元的大小和分布，实现了较为准确的城市风速梯度模拟[8]。其试验段宽1.8m、高1.2m，气流条件稳定且流速均匀，最大速度可达到25m / s。

定制型风洞低成本且易于制造，省去了数字模拟所需要的大量参数设置以及网格划分知识，为建筑师建立了一个快速模拟风环境的平台。同时，还可以根据设计师的需求进行不同的改造，如下文将提及的结合动态模型进行生形探索而改进开发的定制型风洞3.0。

广西社会工作服务机构参与城市社区治理，通过与政府、街道、社区居委会、社区社会组织、社区共建单位、社区居民等不同主体之间的合作互动，发挥其关系与资源协调的作用，通过共同参与、沟通协商、利益调节、协同合作来解决社会问题、处理社区事务、服务居民生活和促进社区发展，达到培育社区社会组织、发展志愿者力量、推动居民参与、培养公民意识、扭转政府服务角色、促进社区能力发展，实现社区善治的目的。因此，广西社会工作服务机构与各社区治理多元主体间是一种合作共赢、互惠互利的关系，在共同参与社会治理过程中，彼此进行深度合作和协力支持，从而互通有无并形成合力，共同推进社区发展与社区建设。

2 风洞可视化分析方法

国务院扶贫办、中国人民银行等部门有关负责同志在论坛上发言。全国脱贫攻坚奖获奖者代表，以及中国热带农业科学院、湖南省永顺县等有关负责人介绍了产业扶贫的经验做法。

绍圣四年（1097），山谷《跋自作草后》：“余寓居开元寺之怡偲堂，坐见江山，每于此中作草，似得江山之助。然颠长史、狂僧皆倚酒而通神入妙。余不饮酒忽十五年，虽欲善其事，而器不利，行笔处时时蹇蹶，计遂不得复如醉时书也。”元丰七年（1092）三月，山谷作《发愿文》曰“愿从今日尽未来世，不复饮酒”，至绍圣四年（1097），已十五年。张旭、怀素作草皆以醉酒而忘我迷狂，纵横挥洒，变幻莫测，出神入化。山谷不饮酒，行笔处时时蹇蹶。山谷此时追求“通神入妙”，故而感慨。

为了更好地再现风场条件并收集风环境数据，以此作为建筑生形实验中形体评价和迭代筛选的依据，本团队在物理风洞可视化方法的研究中主要进行了烟雾可视化实验、冲刷实验及测量实验，分别用于观察建筑立面、平面周围的气流运动轨迹，以及粗略地测量风速和风压数据，辅助建筑设计初期的形体生成和方案优化。

住院医师规范化培训的培训医师的课堂授课时间紧张，由于临床医师的工作繁忙，对培训医师的理论授课时间一般是小时段集中教学，不会像在校学习的专职教师那样大学时授课教学，所以授课时间有限，而所需要教授的内容却非常多，很多培训医师想要学习和解决的问题没有充足的时间完成。

2.1 定性化实验

用于风洞中气流可视化的方法，从简单到复杂，从可达性强到高技、昂贵，主要分为以下三大类：壁面流场可视化；粒子示踪法；光学方式[7]。其中，粒子示踪法中的烟雾可视化技术成本低、易于实施、可重复性高，因此被选作本团队风洞研究的可视化方法之一，利用的是热线发烟和连续油滴装置（图2）。该方法的技术特点是能够简便、有效、迅速地在风洞中呈现复杂的空间流态，使建筑师直观地了解流体绕过模型表面发生分离的位置、分离方式和特点以及旋涡的空间演化过程。

我知道我正在生气/委屈/自卑……谢谢你用这种方式让我知道我的感觉。不要批判、否定，就只是简简单单地描述。当你觉察到，并心平气和地接受了自己的负面情绪时，就会发现，你的情绪已经平稳了许多，可以开始冷静地思考了。因为觉察本身，就是一种疗愈。

起初修儒学究其真理五年，乃知儒学未足为完美的真理。当时洋学通行于近邻乡村，有友人已修之，对我推荐其学。我以为，洋学为以有形事物为对象的实验学，并不足以究无形的真理。故此一时无答应其推荐，但退一步想，佛教既非真理，儒教亦非真理，何知真理却存在于耶稣教中？然而要知耶稣教，不可不依据洋学。于是弃儒归洋，是在明治六年。

2.1.1 烟雾可视化

2.1.2 冲刷实验

基于定性化的可视化方法，团队研究了不同截面形态的单体建筑周围的气流运动模式，并对将这两种可视化结果与CFD模拟结果进行了比较（图4），得出结论：尖锐棱角将急剧地偏转气流，建筑边界越圆润，边角强风的影响程度也越小。对于柱状建筑来说，迎风面面积越大，对周围环境所产生的影响也越大。同时也验证了定制化风洞的有效性和可靠性[9]。

酒店服务业市场的持续开拓发展，酒店管理专业迈向“专业化、国际化、企业化”的趋势都在激励着酒管专业试行新的人才培养模式以顺应市场。基于双证融通双相融合下的现代学徒制在试点过程中取得了不错的成果，为酒店业乃至社会培养了一批精英人才，同时也为培养体系探明了一条可行之路。还需要不断总结经验，分析当前现代学徒制面临的困难，不断探索完善现代学徒制，为高职院校人才的培育提供支持。

2.1.3 定性实验案例

为了更好地观察水平面的建筑形态、朝向与排布方式对风的引导和阻碍作用，团队又增加了冲刷装置，在更多视角可视化风环境，使建筑师获取对风影区的基本理解。冲刷实验系统和原理，主要是通过风去拖动盐粒、滑石粉等颗粒状物质，进而描绘出模型周围风的偏转轨迹。利用冲刷试验，团队研究了平面九宫格下不同建筑排布组合对风环境的影响（图3）。

2.2 定量化实验

定性化的实验带来了直接、便捷和可感知的可视化体验，但定量化的可视化分析对于利用风洞进行更具体的比较研究仍具备更高的准确性和必要性，它主要依赖于风洞中的数据获取和后处理。传统的工业级风洞配备有完整的测量系统，但其测量设备十分昂贵，且专业性较强、操作不易，更适合对科学性要求比较高的设计研究及后验证。而在设计初期阶段，我们所需要的测量系统只要提供相对准确的测量数据，更强调的是与建筑设计平台良好的交互性。测量实验的数据采集系统将由Arduino平台和电子传感器（压力传感器、速度传感器）组成，并经由读取脚本在Rhino插件Grasshopper中实现数据可视化。

传感器所接收到的数据通过Arduino板更新在Arduino的串口视图中，接着通过Grasshopper的Firefly插件实现与Arduino板之间的通信，将数据转换为对建筑师友好界面中的图形，实现更清晰、全面且多样化的数据三维可视化，实时获取设计反馈，针对特定设计情境发展出适合的设计策略。

由于建筑师的传统教育被视觉和图解化的思维所主导，且风环境的不可见性也使得风环境设计理论难以运用到设计初期阶段。风环境的可视化将束缚建筑师思维的有形物质（墙体、屋顶、窗户等）从视线中淡化，呈现出背后不可见的现象，即空气在物质之间的流动状态，包括峡谷效应、紊流、气流加速和偏转等，而这些现象都与建筑周围的行人舒适度息息相关。因此，将知识和图像化的思维结合的风环境可视化方法，在连接设计和空气动力学知识方面具有强烈的必要性。

由于在环境性能方面主要采用风速作为人行高度风环境舒适度的评价标准，风压则与建筑的自然通风潜力相关，而笔者团队近期研究的建筑形态主要是针对室外风环境，因此实验中更多采用风速传感器来收集风环境数据，如图5所示。

Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台，其硬件可以用作电路连接的Arduino电路板，而软件部分则可在电脑中的程序开发环境。选择Arduino平台作为可视化迷你风洞的测量系统，一方面成本低、易于学习和使用；另一方面，它可以实现物理与数字平台的交互，将收集到的数据传递到建模软件中进行下一步的数据可视化。

利用定量的可视化方法，团队测量了建筑底部的风速值和立面的风压值并实时反馈到模型中形成可视化图解，如图6的风速气泡图[10]和风压伪色图[7]。风速气泡图中，每个球的位置代表了风速传感器的位置，球的大小反映了该测点的风速大小。而风压伪色图中，建筑表面的风压则由大到小反映为红色到蓝色。

  

图2 烟雾可视化实验装置

  

图3 九宫格建筑组群冲刷实验

  

图4 圆形截面形态下的横向烟雾可视化（a）CFD模拟的平面速度矢量图（b）冲刷实验过程（c）

  

图5 风速传感器

  

图6 建筑底部的风速气泡图和建筑立面的风压伪色图

  

图7 以旋转为主要运动方式的形态生成图解

3 基于风洞与动态模型的建筑生形方法

3.1 采用静态模型的生形局限性

风洞1.0是最为直接的开放式直流风洞，总长3m，试验段宽0.6m，高0.45m，采用铝箔厚0.06mm的六边形蜂窝网和3层阻尼网对气流进行整流，利用增加大角度扩散段的方法提高收缩比，以获得相对稳定均匀的流场。试验段内部气流均匀性和稳定性较好，边界层厚度约为0.7cm，流场稳定部分占占其截面积82%左右，满足实验设计要求。空气流量由轴向吸风机控制，最大速度达到5m / s。它是由激光切割胶合板和有机玻璃构成开路部分。此外，风洞1.0主要纳入了可移动式的概念，作为一种简单和快速的定性风环境可视化工具，使得风洞可以依据功能分段拆卸、搬运和组装，方便多地点、多样化的教学和实验研究，如笔者团队已在DIGITAL FUTURE2016/2017 WORKSHOP和CAADRIA WORKSHOP中利用风洞1.0进行了多次建筑生形实验研究。

因此，为了解决上述问题，使得基于风洞的建筑生形过程更加智能化，团队引入了动态模型机制。其原理是主体建筑模型可以通过机械传动装置等硬件和程序的编写，实现自我调节，并在不断的变化过程中采集每种建筑形态所对应的环境数据，根据数据的不断获取和比较，判断出环境数据最优解所对应的形体。

3.2 动态模型运动方式的选择

在动态模型的运动方式选择中，一方面，考虑到近年来扭曲的建筑形式逐渐成为地标性建筑的形态选择：目前有28座扭曲的高层建筑，包括上海塔、卡延塔（Cayan Tower）、瑞典的扭转大厦(Turning Torso)等正在建设或建成[11]，都开始在竖直维度上追求更多的自由；另一方面，在团队前期对不同建筑形态对风环境影响的试验研究中已发现，扭转的建筑形态可以缓和由侧向风荷载带来的涡旋脱落效应，并最大化地减少来自主导风向的风荷载[7]。但是，这些扭曲形式的建筑形态对室外建筑风环境的影响如何随着建筑的扭转角度、缩放程度以及朝向等因素变化，并没有理论性的规律，具体形态的作用仍需要在实验及模拟中进行可视化研究分析。

各大权威机构最新出台的政策已经指出：添加辅食不必按照固定顺序，大可放心地翻着花样来。（当然主流意见还是建议第一口辅食选择强化铁米粉，因为6个月之后母乳中的铁成分不能满足宝宝身体的需求。）

为了使扭曲形式的建筑形体设计更加合理化，团队选取了扭曲作为动态模型的主要运动方式进行生形探索（图7），并在风洞1.0的基础上对试验段底板进行了优化改装，预留出传感器的测点以及机械传动模型的移动范围，同时进行了相关的密封处理，开发了定制化小型风洞3.0。结合动态找形的原理，运用编程技术，将复杂的建筑与环境的关系转化为计算机语言及可动机械模型装置。

  

图8 基于扭曲形式的生形逻辑图解

3.3 基于扭曲形式的生形方法

基于扭曲形式的生形逻辑（图8）主要是：（1）通过移动杆控制三个主体模型的排布；（2）Arduino平台调用程序控制舵机旋转，进而通过齿轮旋转和连接模型各层有机玻璃板的弹力线带动模型产生不同的扭曲形态；（3）感应器采集不同扭曲形态所对应的建筑周围行人高度的风速，选取有效数据经过程序中的评价逻辑转换，自动求得舒适温度的偏差值、产生不舒适风速值的概率以及测点风速的离散值；（4）对以上三种不同评价标准下的数据进行权重分配求得每个形体对应的环境性能评分，并进行比较排序。其中权重系数可根据主体建筑周围的不同功能需求进行设定；（5）多次重复旋转与测速后选取环境评分最高值所对应的形体并重现之。

以“2017 DigitalFUTURE风洞可视化”工作营成果为例，传感器在风洞中以矩阵的方式排列在主体建筑模型周围；建筑模型由多层有机玻璃板叠加而成，其中三个主动旋转板分别由三个不同的舵机所控制，舵机通过齿轮的传动，带动嵌套在一起的三个旋转轴旋转（动态模型爆炸（图9）；另外，建筑主体模型部分位于风洞里，而下方的机械传动装置和轨道位于风洞外（图10），将整个装置固定在水平滑动杆上以后，模型的相对位置也得以调节；最后选取对应得到了几组不同建筑形体的排列组合（图11）。

该方法具有多样化的设计可能性：首先，在标准层平面的设计上可以较为自由的发挥、弹性线的位置调整、中心轴相对标准层的改变，都能成为主体建筑模型变化的因素；其次，可以调整主动旋转板或舵机的数量，从而产生多变的方案形态；另外，舵机的旋转可以衍生出不同运动状态的建筑形式，齿轮的旋转带动杆件或是其他零件运动从而完成主体模型的不断变化。因此，除了扭曲的建筑形态，这种生形逻辑同样适用于更复杂的建筑形态研究。

动态模型的引入，摈弃了传统静态模型模拟分析的功能定义，真正改变了“后评价”模式，可以让建筑形体自身在风洞中通过感应风速进行实时调整，“性能评估”与“设计优化”得到紧密耦合，方案优化速度得到了质的飞跃，实现了瞬时的环境性能交互生形。

结语

在数字技术急速发展的前沿时代，未来的趋势在于将学科重新定位为一个复杂关系的动态系统。从视觉驱动到性能驱动，建筑与环境之间的对话关系从主动系统的消极应对回归到了形态生成的动态响应。环境性能在建筑设计中的作用也脱离了理论主导的设计方法，走向了依靠模拟和分析数据的、回归设计本身的、自下而上的生成方式。

  

图9 动态模型爆炸图

  

图10 基于风洞可视化与互动模型的找形实验

  

图11 不同建筑形体的排列组合图

可视化的定制型物理风洞发展成为可以在建筑设计初期阶段，利用量化的环境因素来控制建筑形体的设计工具，使风环境模拟从沦为后置的设计验证转向前端的设计探索。同时，基于物理风洞和动态模型的建筑生形方法，解决了多个以风为主要环境影响因素生形的难题，改变了现有风环境生形研究的“后评价”模式，并具有极大的衍生和设计潜力。建筑形式将不再局限于单纯的美学化或空间感受，同样可以理性的分析、判断让建筑具有实际的意义和价值。

图、表来源

文中所有图片均由作者团队拍摄或绘制。

齐波夫定律是美国哈佛大学教授齐波夫于1949年提出的离散型概率分布数学模型。后来，人们发现这种分布规律广泛存在于自然科学和社会科学中，且该方法简单、有效，很快在世界各地被推广使用［2］。

参考文献

[1]袁烽．从图解思维到数字建造[M]．上海：同济大学出版社，2016.

[2]张玉，孟庆林，陈渊睿. 动态热湿气候风洞实验台的研制[J].华南理工大学学报 (自然科学版)，2008，36(3)：99-103.

[3] Ramkissoon R, Manohar K. Design and Calibration of a Low Speed Wind Tunnel[J]. British Journal of Applied Science & Technology, 2014, 4(20): 2878.

[4] Menicovich D, Gallardo D, Bevilaqua R, et al.Generation and Integration of an Aerodynamic Performance Database within the Concept Design Phase of Tall Buildings[J]. Building Research & Information, 2012,31(6): 427-54.

[5] Salim F, Moya R. Parallel analysis of urban aerodynamic phenomena using high and low-tech tools[J].Procedings of Education and research in Computer Aided Architectural Design in Europe, Prague, 2012.pp. 621-629.

[6] Alexander D K, Jenkins H G, Jones P J. A comparison of wind tunnel and CFD methods applied to natural ventilation design[C]. Proceedings of Building Simulation. 1997，97：321-326.

[7]黄舒怡. 基于物理风洞与数字模拟的建筑室外风环境可视化设计方法研究[D].上海：同济大学，2017.

[8]肖彤. 基于环境性能模拟的物理风洞与数字分析的比较研究[D].上海：同济大学，2016.

[9] Yuan F, Huang S Y and Xiao T. Physical and Numerical Simulation as A Generative Design Tool, Proceedings of The Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia, 2016：353–362.

[10] Zheng J Y, Yao J W and Yuan F. Architectural generation approach with wind tunnel and simulation:Environmental Performance-driven design approach for morphology analysis in the early design stage,Proceedings of The Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia: Short Papers,2017：13-18.

[11] CTBUH, Council on Tall Buildings and Urban Habitat,Tall Buildings in Numbers Twisting Tall Buildings, CTBUH Journal, 2016, issue. 3：46-47.