全参数化建模九桥高尔夫俱乐部

       随着建筑减碳话题被国家上升为重要的战略目标，木结构建筑的重要性也在逐步升温，我所在的东京大学有很多研究所都已经将木结构建筑作为研究的主要方向，从参数化到VR，从人工智能到交互，从建筑物理环境到抗震。总而言之，真的是在花式玩木头。所以，今天就给大家带来由坂茂设计的九桥高尔夫俱乐部的案例讲解。全参数化的木结构建筑真的有其独特的魅力。

     本次讲解将分为应用插件、建模思路、建模难点、注意事项、和数据结构处理运算器讲解五个方面。尤其是建模难点部分将为大家讲解几个共性问题，也方便大家将这种方法应用到其他的参数化建模当中去。讲解视频我将放在我的B站上面，欢迎大家订阅，一键三连。B站昵称：人生法则1

应用插件：

Pufferfish(做偏移曲面很好用，还有很多好用的小运算器，会方便很多)

Topmostviewport(犀牛中国官方开发的一个小窗口，专门服务于没有第二块屏幕的GH使用者)

Bifocals(能看到所有运算器的名字，方便初学者记忆上百个运算器。

建模思路：看到此类模型，首先要想到能否用投影去做，而不是看到曲线那么复杂，该如何画出每一条曲线。

建模难点：

1. 如何在诸多用Hexagonal做出的单元格中，找到最接近中心的那个单元格？

     首先通过average运算器计算出所有Hexagonal运算器输出的points的中心点，之后通过Closet Point运算器找出和这个中心点距离最近的单元块的中心点是哪个。最后通过List Item 运算器，借助Closet Point运算器输出的CP Index，从而找出中心单元格是哪个。

2. 如何筛选不同方向的线段？

在本方案中，我们可以看到有诸多小的三角形，为了之后建模的便利，我们有必要将所有三角形的三个边分为三类，并join到一起。而三个边最明显的特点便是其方向的不同。因此，我们可以随便在Rhino中画一条直线，通过计算三个边与这条直线的夹角，进而将三条边拆分开来。这也是一种常用的直线分类方法。

注意事项：

1. 时刻注意统一运用Flip Curve运算器来统一曲线方向，否则你的模型将错误百出。

2. 时刻注意数据结构的一致，切记时刻关注。

数据结构处理运算器

就算不会做案例，也要把每个案例所涉及到的和数据结构处理相关的运算器记下来，可以说数据结构就是参数化建模的核心，其余的什么成面成体，或者看似花里胡哨的设计，只不过是配饰而已，把数据结构处理好你将无往不利。

1. Create Set

  可以将数据集中所有的数据不重复的提取出来，因此，当我们想知道该数据集合中有多少个不同的数据时，可以用此运算器。

2. Member Index

   Set端输入所有的数据，Member端输入想要查找的数据，这时该运算器即可返回所有和该数据相同的数据的代号以及数量。

3. Prune Tree

   很好用的数据处理运算器，根据你想要的组中数据的个数来对数据集筛选出。比如他可以帮助你筛选出只包含两个数据的组。

4. Trim Tree

   将数据分支回砍一刀，数据也就自然而然的合并到了一起。

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