Yaya davranışlarının algoritmik yaklaşımla analizi ve tasarıma aktarılması
Analysis of pedestrian behavior and transferring to design by algorithmic approach
- Tez No: 603807
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HİKMET GÖKMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bina Bilgisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 193
Özet
Kentsel mekân gibi girdilerin ve değişkenlerin çok fazla olduğu tasarım alanlarında, tasarımcıların öznel bakış açısı yerine nesnel verilerin karar verme sürecinde etkin rol alması gerekmektedir. Çalışmada temel olarak parametrik tasarım araçları kullanılarak performansa dayalı tasarım yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemde, kentsel mekândaki video görüntülerinden elde edilen yaya hareketlerinin üç boyutlu analiz verileri kullanılarak, sert zeminlerin yoğun olduğu kentsel yaya mekânlarında yumuşak zemin alanları tasarımı için bir yönerge elde edilmektedir. Bu çalışma, tasarımcılara, yaya hareketi ile ilgili veri sağlamak üzere, hesaplamalı tekniklerin nasıl bir tasarım rehberi olabileceğini göstermektedir. Parametrik tasarım yazılımı olan Grasshopper kullanılarak, görsel kodlamaya dayalı analiz yöntemiyle kentsel mekândaki yaya hareketlerinin yoğunluğu elde edilmiş ve bu analiz doğrultusunda tasarım yapan bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritmanın türettiği tasarım, konvansiyonel yöntemlerle profesyonel tasarımcılar tarafından geliştirilen tasarımlar ile performans bakımından kıyaslanmıştır. Sonuç olarak geliştirilen algoritmanın türettiği tasarımın, insan eliyle elde edilen tasarımlardan daha performanslı olduğu saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
In design fields such as urban space, where inputs and variables are high, objective data should play an active role in decision-making rather than subjective perspective of designers. In this study a performance-based design method was developed by using parametric design tools. This method uses three-dimensional data analysis of pedestrian movements obtained from video recordings in urban spaces for softscape design in urban pedestrian spaces where hardscapes are dense. This study shows how computational techniques can be a design guide providing designers with pedestrian movement data. By using the parametric design software Grasshopper, the intensity of pedestrian movements in urban space is analysed based on visual coding and a design algorithm is developed in accordance with this analysis. This algorithm-derived design is then compared to designs developed by professionals by conventional methods. As a result, it is determined that the design which is obtained by the algorithm developed has a higher performance than the designs obtained conventional manual methods.
Benzer Tezler
- The social psychological predictors of pedestrian behaviors
Yaya davranışlarının sosyal psikolojik belirleyicileri
BAŞAR DEMİR
Doktora
İngilizce
2017
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKER ÖZKAN
- Sürücü ve yaya davranışlarının kavşak kapasitesine etkisi
Impact of driver and pedestrian behaviors on junction capacity
ERDAL DEMİRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Trafikİstanbul Ticaret ÜniversitesiKentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ILICALI
- The relation between pedestrian experience and walkability maps: A case study in İzmir
Yürünebilirlik haritaları ve yaya deneyimi arasındaki ilişki: İzmir örneği
BOCHRA MENSI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Şehircilik ve Bölge PlanlamaDokuz Eylül ÜniversitesiŞehir Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU ÇUBUKÇU
- Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi
Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Prediction of the pedestrian crossing intention using deep learning
Yayaların karşıya geçme davranışlarının derin öğrenmeyle tahmini
BERK EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN