Экспериментальный подход и масштабная работа могут быть четко определены в книге Утцона. исследования во время разработки структуры Национального собрания Кувейта, где проемы в стенах и пропорции каждого модуля связаны со всей композицией большого комплекса. Это привело к созданию метода, содержащего «элемент, система, формация »(Foged 2012), которую Утзон использовал в многочисленных проектах. Отто также применил этот метод к своей работе с эластичными мембранами, как показано на связь между швом текстильных листов и общей геометрией здания.
Создание методов и моделей с генеративными свойствами, будь то поиск форм на основе материалов в исследованиях Отто или аддитивные модульные сборки в исследованиях Утцона, кажется центральным в процессах архитектурных экспериментов, которые поддерживают процесс совместной эволюции к новым догадкам. Такие экспериментальные траектории в Архитектура далее обсуждается в интеграции вычислений как движущихся с и помимо работ вышеупомянутых архитекторов.
Два экспериментальных подхода из других областей дизайна, которые ближе к естествознанию и инженерия недавно была принята архитектурой как способ создания зданий, в частности, моделирование и алгоритмы с помощью цифровых вычислений. Строго говоря, моделирование основано на алгоритмах, но здесь они разделены на две категории: с симуляцией, обозначающей описание / представление окружающей среды, в то время как алгоритм представляет собой создание архитектурных форм. Сначала рассмотрим моделирование как метод архитектурного эксперимента.
Предпосылкой для моделирования моделирования является то, что знание реальности может быть полученный путем воспроизведения этой реальности в некотором замещающем носителе. Дэвид Ван уточняет: В общем, исследования с использованием моделирования полезны как для разработки теории. и в теории тестирования… Это особенно верно для предложений, основанных на теории о том, как физическая среда может улучшить (или иным образом изменить или принести пользу) некоторые аспекты жизни (2013, с. 278). В частности, моделирование может выполняться как физически, так и абстрактно. математические настройки, в которых моделирование основывается на абстрактных числовых выражениях для фиксировать отношения в реальном мире (Clipson, 1993).
В то время как большинство процедур моделирования, например, время реверберации для акустики и средняя температура излучения для теплового моделирование ощущений, основаны на математических описаниях, другие части используемых и нельзя сказать, что разработанные методы и модели ограничиваются математическими и числовые выражения. Как указано, несколько имитационных моделей основаны на алгоритмах, которые могут быть описаны аналитически с помощью математики, но основаны на логических процедуры с решающими свойствами. Претензии о неточности моделирования как экспериментального метода исследования были сделаны, основываясь на отсутствии вмешательства в реальный мир по сравнению с физические эксперименты. На протяжении всей своей работы Фрей Отто очень скептически относился к сущность и проверочная основа вычислительных моделей.
Еще в 2010 году он заявил: Компьютер может вычислить только то, что уже концептуально внутри него; ты можно найти только то, что вы ищете в компьютерах. Тем не менее, вы можете найти то, что вы не искали с помощью бесплатных экспериментов (Songel, 2010, стр. 38). Все еще обсуждаемые, аргументы в пользу использования моделирования становятся все более популярными. сильнее. Один из таких аргументов объясняет, что редукционистские процедуры часто составляют необходимая часть построения физического эксперимента, тогда как моделирование может быть более инклюзивным (Hartmann, 2005; Winsberg, 2010). Хотя это, безусловно, относится к исследование «межгалактических процессов газообмена», в архитектуре, возможно, совсем другая ситуация, поскольку цель расследования в буквальном смысле более осязаема и может быть построен как физический эксперимент.
Тем не менее, учитывая осложнения физического создания погодных условий или городского поля или сложного здания и систематически изменяя эти условия, чтобы понять поведенческие эффекты, цифровой вычислительная модель демонстрирует значительную способность экспериментатора исследовать условия в более короткие сроки и с большим контролем включенных переменных. Часто, физический эксперимент в архитектурном масштабе был бы просто невозможен.
Второй, моделирование позволяет проводить предписывающие исследования, обеспечивая сложные, нелинейные и привязанные ко времени процессы интеграции, в которых учитываются простая сложность и временной интервал. было бы, если не невозможно, невозможно в физических моделях.