en

Стаття

Систематичний репертуар правил трансформації форм у архітектурному дизайні: концептуальне доведення

Валід Бухеліс Абдельмалек Арруф
Анотація

Метою цього дослідження було виявлення, структуризація та емпірична перевірка систематичного репертуару елементарних правил трансформації форм, що точно відображають процеси архітектурного дизайну на основі ескізів та можуть бути безпосередньо впроваджені в обчислювальні середовища. Для вирішення проблеми відсутності систематизованого та детального репертуару операцій трансформації форм у дослідженнях архітектурного дизайну було розроблено 48 правил трансформації форм через огляд літератури та уточнено за допомогою емпіричних спостережень за сесіями малювання, проведеними двома досвідченими архітекторами. Правила були розподілені на дві операційні категорії (пластичні, структурні), одну мета-категорію (фігуративні) та 14 класів правил. Протокольний аналіз підтвердив, що репертуар охоплював увесь спектр спостережуваних маніпуляцій з формами через 23 ескізи та 267 закодованих трансформацій, з високою внутрішньою узгодженістю кодерів (Каппа Когена: 0.85-0.87), що підтвердило надійність та чіткість запропонованої класифікації. Структурні правила становили 74 % спостережуваних трансформацій, підкреслюючи домінування конфігураційного дослідження на ранніх етапах проєктування, тоді як пластичні та фігуративні правила складали 15 % і 11 % відповідно. Статистичні аналізи, включаючи аналіз головних компонент та ієрархічний кластерний аналіз, показали послідовну дводольну структуру у обох дизайнерів: структурні правила утворювали окремий кластер, в той час як пластичні та фігуративні правила групувалися, при цьому PC1 пояснював 97-99 % загальної дисперсії. Практичне значення цього дослідження полягає в наданні прозорої та багаторазової платформи трансформацій, який підтримує аналіз поведінки при архітектурному малюванні та сприяє розвитку засобів обчислювального проєктування на основі правил 

Ключові слова

архітектурне малювання; маніпуляція формами; граматика форм; протокольний аналіз; пізнання в дизайні

Завантажити статтю

Отримано 14.10.2025, Доопрацьовано 14.10.2025, Прийнято 24.02.2026 Опубліковано 26.03.2026

Взято з Том 12, № 1, 2026

ЦИТУВАТИ

Bouhelis, W., & Arrouf, A. (2026). A systematic shape rules repertoire in architectural design: A proof-of-concept. Architectural Studies, 12(1), 55-66. https://doi.org/10.56318/as/1.2026.55

https://doi.org/10.56318/as/1.2026.55

Сторінки 55-66

Використані джерела

  1. Al-Hashim, A.A.S., & Alalouch, C. (2025). Structured creativity: Shape grammar as a pedagogical tool for early design learning. Archnet-IJAR: International Journal of Architectural Research, 1-21. doi: 10.1108/ARCH-07-2025-0309.
  2. Berčič, T. (2024). The gradual process of change: Integrating shape grammars in parametric tools. Creativity Game, 12, 46-54. doi: 10.15292/IU-CG.2024.12.046-054.
  3. Borie, A., Micheloni, P., & Pinon, P. (2006). Form and deformation of architectural and urban objects. Marseille: Editions Parenthèses.
  4. Bouhelis, W., & Arrouf, A. (2023). Ethical approval – LEMPAU-2023-HRP-037. doi: 10.5281/zenodo.18822677.
  5. Bouhelis, W., & Arrouf, A. (2024). Excerpt of the design protocol of Architect 2 (H.A.): 10-minute video excerpt and selected sketches from a 45-minute experimental design session. doi: 10.5281/zenodo.18841255.
  6. Çelik, T., & Şahin Çağli, Z. (2024). Productive facade studies with rule-based design: Ankara Çınar Street sampling. Tasarım + Kuram, 20, 76-88. doi: 10.59215/tasarimkuram.dtj431.
  7. Chen, L., Zhang, Y., & Zheng, Y. (2025). A performance-based generative design framework based on a design grammar for high-rise office towers during early design stage. Frontiers of Architectural Research, 14(1), 145-171. doi: 10.1016/j.foar.2024.07.001.
  8. Ching, F.D.K. (2007). Architecture. Form, space & order (3rd ed.). Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.
  9. De Biasi, P-M. (2000). For a genetic approach to architecture. Genesis, 14, 13-65.
  10. Elgohary, S.M., Abdin, A.R., & Mohamed, R.M. (2023). Performative driven form finding in the early design stage. Journal of Engineering and Applied Science, 70, article number 73. doi: 10.1186/s44147-023-00225-5.
  11. El-Mahdy, D. (2022). Learning by doing: Integrating shape grammar as a visual coding tool in architectural curricula. Nexus Network Journal, 24, 701-716. doi: 10.1007/s00004-022-00608-w.
  12. Huang, Y., Zhang, Z., Su, P., Li, T., Zhang, Y., He, X., & Li, H. (2025). Performance-driven generative design in buildings: A systematic review. Buildings, 15(24), article number 4556. doi: 10.3390/buildings15244556.
  13. Jang, S., Roh, H., & Lee, G. (2025). Generative AI in architectural design: Application, data, and evaluation methods. Automation in Construction, 174, article number 106174. doi: 10.1016/j.autcon.2025.106174.
  14. Kleiss, M., Mokhtarimousavi, S., Dai, S., & Alani, M. (2025). Bio-generative design morphology with Radiolaria: An application of a nature-based generative shape grammar for geometrical design of space frames. In SIGraDi 2024 (pp. 2479-2490). Barcelona: UIC Barcelona International University of Catalonia. doi: 10.48550/arXiv.2508.08572.
  15. Landis, J.R., & Koch, G.G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159-174. doi: 10.2307/2529310.
  16. Linas, F.A., & Chithra, K. (2024). A comprehensive literature review and bibliometric analysis on shape grammar theory and applications in architecture. International Journal of Architectural Computing, 24(1), 7-34. doi: 10.1177/14780771241281809.
  17. Plocharski, A., Swidzinski, J., & Musialski, P. (2025). Pro-DG: Procedural diffusion guidance for architectural facade generation. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2504.01571.
  18. Prats, M., Lim, S., Jowers, I., Garner, S.W., & Chase, S. (2009). Transforming shape in design: Observations from studies of sketching. Design Studies, 30(5), 503-520. doi: 10.1016/j.destud.2009.04.002.
  19. Rodgers, P.A., Green, G., & McGowan, A. (2000). Using concept sketches to track design progress. Design Studies, 21(5), 451-464. doi: 10.1016/S0142-694X(00)00018-1.
  20. Sondakh, A.F.P., & Indraprastha, A. (2023). Spatial configuration by rules: An experimental parametric shape rules by shape grammar method. ARTEKS: Jurnal Teknik Arsitektur, 8(2), 205-218. doi: 10.30822/arteks.v8i2.1626.
  21. The Declaration of Helsinki. (2013). Retrieved from https://www.wma.net/what-we-do/medical-ethics/ declaration-of-helsinki/
  22. Wetzel, J.-P., Bignon, J-C., & Belblidia, S. (2006). Use of morphological operators to assist architectural design in early stage. In Joint international conference on computing and decision making in civil and building engineering (pp. 3511-3518). Montréal, Canada.
  23. Xie, X.-H., Guo, S., Yan, H., Xu, Y., Zhu, H., Hong, P., & Chen, Y. (2025). Parametric landscape facilities aesthetic design method based on SOR model and Hybrid Kansei engineering: A case of landscape corridors. Buildings, 15(17), article number 3065. doi: 10.3390/buildings15173065.
  24. Yiannoudes, S. (2025). Shaping architecture with generative Artificial Intelligence: Deep learning models in architectural design workflow. Architecture, 5(4), article number 94. doi: 10.3390/architecture5040094.
  25. Zhuang, X., Zhu, P., Yang, A., & Caldas, L. (2025). Machine learning for generative architectural design: Advancements, opportunities, and challenges. Automation in Construction, 174, article number 106129. doi: 10.1016/j.autcon.2025.106129.
ISSN 2411-801X e-ISSN 2786-7374  УДК 71;72
DOI: 10.56318/as