LunchBox – 最多人下載的Grasshopper外掛程式

 

我們愛死了 Proving Ground 創辦人 Nate 的故事，他講述了這款 Rhino/Grasshopper 下載次數最多外掛程式的起步階段。

 Lunchbox 最初於 2010 年推出，最初只是一套幫助 Nate（他自己說的）維持生計的工具，如今已發展成為一個功能強大的工具庫，因此名 Lunchbox。

最近新增了一些功能：

• Massing ：一套使用面積和樓層條件來發展基本建築量體的工具。這些工具最初是為了支援快速總體規劃研究而開發的。

• Shell Breps：這個簡單的實用程式展示 RhinoCommon從實體開發實體 Brep 殼的方法。這個組件證實在3D列印非常有用。

• String Distance：比較兩個字串的「接近度」。距離值可對標籤清單與標準清單進行評分。這對於支援修復標記不良的數據集非常有用。

點擊此處 閱讀（或收聽）Proving Ground 部落格上的完整故事。

巴塞隆納科技大學MPDA(建築參數化設計研究所)參數化設計碩士第八屆將於10月開課

巴塞隆納科技大學建築參數化設計碩士課程將於十月推出新課程版本，請出席並參考9月19日的招生說明會。

在過去的七年裡，mpda.upc.edu 自豪地培訓了一代又一代的計算設計師，探索科技效率。 透過深入使用Grasshopper作為教育工具，MPDA引導計算工具及數位製造技術在建築系統及建築設計的整合。 在此碩士課程，我們使用Grasshopper生態系統中一些最強大的外掛程式(Karamba、Kangaroo、Octopus、Kiwi、Human、LunchBox、Ladybug、Owl 等)，其中有些由作者自己舉辦了特定的工作坊。 今年的碩士課程是混和進行：前四個月線上上課，有五個月在巴塞隆納現場進行課程。

最近MPAD23的學生成功為一間公立學校構思並建造了一個木質氣候庇護所，採用數位製造剛性接頭的分段波紋木殼，展現其易於施工性。該研究專案強調計算設計、模擬，並以數位製造方法，最小化建築中的生態足跡。

DEZACT 遺傳算法與目標導向幾何優化工作營-線上課程

“Evolutionary Algorithm  and Multi-Objective Optimisation” 遺傳算法與多目標導向幾何優化設計工作營” 為四天雙周末 (共16小時 每日上課4小時) 高密度的Grasshopper參數化模型建構與優化課程, 課程內容將著重於參數化幾何模型建構技巧說明、參數化模型資訊結構及運用遺傳算引擎優化模型等。遺傳算法為借鑑生物演化規則演化而來的演算方式，由美國J.Holland教授1975年首先提出，主要的特色是將實驗對象進行解構，利用拆解與重組基因的方式，結合機率的優化算法能夠自動找出優化的解答。 在現今的環境，複雜幾何的運用在建築、景觀、城市、工業設計領域甚至其他領域越來越普及，然而傳統的CAD (computer aided design)在模型的建構上不易調整和分析的特性往往需要耗費大量的時間成本進行修正，其後的分析與合理化過程更是讓整個流程容易陷入反覆且重複的程序, 本次工作營就是針對這個部分希望帶領學員學習將多方資訊進行模型整合，此設計方式已在國際上普遍化，許多國際事務所在設計階段為求更有效地將項目推進，減少設計過程各項專業整合的溝通成本，已逐漸連同結構表現、環境分析、材料行為等資訊在幾何探索的階段並已進行了整合，這除了可避免在後期跨軟體資訊轉換所造成的錯誤及來回修改溝通的時間浪費，亦可藉由跨領域參數來達到獨特形體的表現，因此，遺傳算法與多目標導向幾何優化 的課程目標即是帶領學員們在除了認識參數模型外，更進一步地了解如何透過有效針對資訊與設計條件進行大量計算與運用。

Rhino Grasshopper的出現讓設計者能夠快速的調整校正模型，提升模型的複雜和細緻度更可以在方案產生時同時進行分析，達到更高的效率。在環境議題越來越複雜的情況下，單方面的設計目標已經無法滿足設計者所面對的問題時，多目標導向優化便是一個極佳的解決方式。 課程中領學員們將會從最基礎的參數化模型建構開始學習，逐步對參數與資訊掌握後，老師將進一步將課程延伸至模型建構如何與環境模擬的分析整合、以及當設計面臨多面向的課題需要被克服時，如何運由AI人工智慧技術開發的遺傳算法引擎去做處理。環境模擬整合的課程章節中老師也會單獨介紹LadyBug基本環境模擬分析和曲面分割等工具運用。本次工作營引入英國AA EmTech多年教學研究的經驗與案例，讓學員能第一手資訊的了解到參數化設計於建築與都市的應用, 並對遺傳算法有更深的認知且熟悉的運用, 不同於一般如Galapagos 和 Octopus 優化插件本次課程內容能夠以視覺化的方式讓使用者判讀模型資訊，對於設計者更能夠掌握成果並進行模型修正和設計決策。

 

此課程將由雙老師上課，許家皓老師為旅居英國曾於多所知名建築事務所之參數化主導設計師，有豐富的設計經驗，將會於課程中與學生分享國際事務所參數化設計與工程問題解決相關案例；葉鎧老師為長期於AI人工智慧與建築優化領域專研，為此課程主要軟體教學老師，葉鎧老師除了能帶給學員豐富的建築模型優化學習經驗外，並在軟體應用與開發這塊能與學員分享最新的建築科技相關發展，此課程雙老師的教學安排，我們期望帶給學員最全面、豐富且實務理論並重的課程內容。課程授課語言為中文，適合無基礎或有基礎觀念希望延伸性了解參數模型建構、電腦資訊管理的初中階學員。

活動時間 : 2021/12/18 -19. 25-26 每天4小時 (周末)

活動地點 : 線上Zoom

課程語言 : 中文

適合對象 : 從事工業產品、室內、建築空間、都市設計等對參數化設計或創新設計有興趣的相關專業人士或大專以上學生參加, 無基礎者亦可參加。

課程軟體:  Rhino 7.0 / Grasshopper / Ladybug / Wallacei / Lunchbox

報名去....

Nate Miller對Grasshopper工具的評論

Proving Ground的 Nate Miller定期就衍生設計提供廣受業界敬重的評論，比如他在podcast的討論。 現在他發表一些對 Grasshopper外掛的看法。正如Nate所指出，過去12年來，Grasshopper週圍蓬勃發展起一個充滿活力的數位設計社群，其免費外掛工具充分利用了"生成"的概念。

Nate討論的三個類別是：

• 進化求解器
• 拓撲優化
• 機器學習和人工智慧

您可透過food4Rhino等資源找到Nate Miller提到的工具等。

免費衍生設計 - Grasshopper社群所建立工具的簡單概述......

LunchBoxMl機器學習最佳範例

神經網絡

Proving Ground為您帶來Grasshopper外掛成是LunchBoxML最新機器學習範例。

去年，Proving Ground推出了LunchBoxML - 一款使用Accord Framework的Grasshopper與Dynamo機器學習外掛程式。

現在，LunchBoxML引進更多新範例，以展示高斯混和與神經網路元件的應用。

高斯混和模型示範無需監督學習演算法，根據尺寸與形狀的幾何屬性對3D面板進行分組。

神經網絡範例示範一種簡單監督學習演算法，使用相關空間屬性(面積、長度與寬度)，及其分類(辦公室、會議等等)的訓練數據。

Accord.NET框架是.NET機器學習框架，結合用C#寫的聲音與影像處理資料庫。 用來建構生產及電腦視覺、電腦聽覺、信號處理、統計應用的完整框架。

關於Proving Ground的更多詳情...

Vertical Variables v2.0工作坊-保加利亞索菲亞

DesignMorphone舉辦之Vertical Variables V2.0工作坊

2018年2月24日 - 3月1日
保加利亞 索菲亞

VERTICAL VARIABLES 2.0是由保加利亞建築師聯盟發起的工作坊，討論各種計算策略在高層建築物中的設計應用。 隨著新技術的發展出現了新的建築模式，參數化工具變得越來越重要，而且特別適用在現代摩天大樓的設計。 本次活動將在研討會中為參與者介紹計算設計技術，透過不同參數討論找型及最佳化的方式。


本工作坊從Rhino 3D及Grasshopper開始介紹，這些軟體將成為進行最終設計研究的主要工具。 我們帶領參與者藉由Grasshopper參數編寫定義，以及學習各種外掛的應用。 (主要使用Kangaroo、WeaverBird、 Lunchbox、FabTools、MeshTools、Ladybug和Keyshot)。

更多詳情.........

Rhino 和Grasshopper的機器學習

Proving Ground的Nathan Miller最近研發出幾個新功能，作為LunchBox tools for Grasshopper的延伸：LunchBoxML。

新的開放源碼組件建立在非常受歡迎的Accord.NET學習資料庫。利用Grasshopper 您可以在計算設計工作流程中實現最流行的回歸演算法、聚類模型以及神經網絡。

Nathan研究探討了機器學習的概念，那麼現在這套方式也能為您服務。...

LunchBox for Grasshopper - 回來了!

Resizing unrolled boxes

LunchBox for Grasshopper 現已更新並與Nathan Miller的ProvingGround.io網站共同發佈!

以下為四個新功能:

• 資料元件現在允許使用者將他們的資料轉換成XML、JSON與 SCV。
• 排序重複的元件，讓使用者能將資料組織得更好。
• Object Bake以及Layer Geometry現支援使用者字串。
• 展開曲面並成為一個新的元件。

於ProvingGround.io網站下載LunchBox ....

來自DesignReform的新教學

DesignReform團隊提供了一系列新的Rhino相關教學，如下：

Kangaroo:簡介及概要

LunchBox: Baking Tool (in Grasshopper)

CASE App:匯入openNURBS (.3dm)到Revit

Slingshot: Rhino Pack & Unpack Components