《Results in Engineering》：Resources Availability Driven Design (RADD) approach in Circular Architecture, Engineering and Construction Using Decommissioned Materials
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建筑、工程与施工（Architecture, Engineering, and Construction, AEC）领域在实现循环性方面面临关键挑战，主要原因在于回收材料的几何不可预测性。本研究提出资源可用性驱动设计（Resources Availabilit
建筑、工程与施工（Architecture, Engineering, and Construction, AEC）领域在实现循环性方面面临关键挑战，主要原因在于回收材料的几何不可预测性。本研究提出资源可用性驱动设计（Resources Availability Driven Design, RADD）框架，该框架是一个统一的赛博物理系统（Cyber-Physical System, CPS），由三个模块组成：1）材料回收系统（Material Reclamation System, MRS），用于实时三维数字化和"材料护照"（Material Passports, MPs）生成；2）结构类型学优化与评估（Structural Typological Optimisation and Assessment, STOA），该模块利用波函数坍缩（Wave Function Collapse, WFC）算法将物理构造约束转化为生成式设计规则；以及3）扩展现实辅助装配（Extended Reality-Assisted Assembly, XRAA），用于实现精准的非专家级施工。该框架通过伦敦玛莎百货（Marks & Spencer, M&S）旗舰店的材料案例研究及迭代原型验证，成功提升了材料利用率，并在2,820个模块中实现了算法收敛。RADD将材料的不可预测性与形式智能相连接，为可持续建筑实践提供了一种可扩展、用户参与的模型。
研究背景方面，全球建成环境领域正处于关键转折点，亟需在发展与可持续性之间取得平衡。传统线性模式以开采、建造、使用和废弃为特征，已导致大量资源枯竭和废物产生。循环经济（Circular Economy, CE）作为变革性范式应运而生，重新设计这些流程以促进资源效率、减少环境影响，并在建筑和基础设施全生命周期内推动再生系统。CE的核心原则包括：通过设计消除废弃物、保持材料持续使用、以及使用可再生能源。尽管面向拆解设计（Design for Disassembly, DfD）、模块化建造和可逆连接等技术已被推广以实现长期回收和材料追踪，但其规模化应用仍然不足。
本文研究的动因在于，退役建筑材料的再利用仍是循环建筑中最未解决的技术挑战之一。现有数字化建造工作流主要针对标准化工业材料优化，无法充分处理非标准化的退役构件如何被系统化数字化、重组和规模化装配的问题。材料数据库缺乏与生成式设计系统的整合；算法设计方法假设理想化几何形态；扩展现实（Extended Reality, XR）装配工具很少在循环建造工作流中进行测试。
为此，研究人员提出了RADD框架，包含三个主要模块：材料回收系统（MRS）、结构类型学优化与评估（STOA）以及扩展现实辅助（拆解）装配（XRAA）。MRS模块开发了实时快速采集点云并在数据库库中重建三维模型的工作流，同时测量尺寸、位置、类型、连接方式及循环性信息并录入材料护照；STOA模块利用WFC算法嵌入真实世界证据和理性洞察，从物理模型制作和装配测试中提取和精炼规则及结构语法；XRAA模块引入了一种新颖的XR辅助装配方法，优先采用构造性互锁而非传统分层，使非专家能够精准施工。该框架通过混合方法进行评估，重点考察四个维度：a）资源可用性——使用伦敦牛津街M&S旗舰店的石材覆层和木材测试本地再利用潜力；b）设计可扩展性——从1:1家具原型迭代测试至中等尺度展馆装置；c）算法可行性——以WFC求解器在2,820个模块的解空间内持续收敛于有效解为衡量标准；d）用户可及性——通过非正式用户测试评估MR引导装配序列的直观性和手动对准误差率。
在技术方法方面，研究采用了三项主要关键技术。第一项是实时混合三维扫描与数字材料护照技术，整合摄影测量和实时点云扫描（Azure Kinect），通过基于云的数字化材料护照（Digital Material Passports, DMPs）为每个物理构件分配二维码等唯一识别标记。第二项是基于WFC算法的生成式设计技术，在Rhino-Grasshopper平台中将物理构造约束编码为确定性邻接规则，处理异构材料输入并生成高性能结构布局。第三项是混合现实（Mixed Reality, MR）辅助装配技术，利用Fologram平台和Meta Quest 3头显，通过全息界面将数字模型叠加到物理工作空间，引导非专家用户完成精准装配。
研究结果部分按照五个阶段和三个核心模块展开呈现。
4.1 数据获取与材料库（MRS模块对应阶段I和II）：数字化框架的应用产生了M&S建筑材料的全面清单，包括体积石材构件（C系列）、立面组件（F系列）和钢框玻璃单元（W系列）。实现的材料护照系统作为可操作的云端数据库运行，通过物理标签和数字孪生集成，存储每个独特元素的精确尺寸、材料组成、来源位置和拟议再利用逻辑等关键元数据，提供可搜索的开放访问界面。混合数字化工作流成功编目了35种独特的几何类型，包含超过500个可用构件。
4.2 算法收敛与生成式设计（STOA模块对应阶段III和IV）：基于阶段II建立的退役M&S材料数字清单，STOA模块将这些特定不规则石材几何转化为可计算资产。基于体素的分割工作流产生了按几何保真度和再利用潜力分类的模块化单元清单。标准化立方体策略成功生产出C系列（体积单元）——600mm体素兼容元素的集合，分类为特定多立方体类型（如"P"、"Z"、"T"构件）；选择性保留策略产生F系列（立面元素），保留原始大石材面板的平面尺寸以维持历史表面特征。物理原型制作阶段从铸造工艺模型中产生了构造语法，其实证发现被转化为邻接规则和约束以指导WFC生成式算法。研究识别了三种不同的互锁行为：表面接触（无约束）、角对角（部分锁定）和嵌套互锁（完全约束）。这些物理行为被编码为WFC算法的39,332条邻接规则。初始测试中，算法成功解析了512个模块的集群，求解器在50.8秒内达到确定性状态，仅需230次观测；随后扩大至2,820个模块、5,220个插槽数的解空间，求解器在168秒内计算有效确定性的建筑形式，利用729次观测解析全局几何。
4.3 实证验证与多尺度原型制作（XRAA模块对应阶段V）：在操作实际M&S石材构件之前，研究人员采用替代快速原型方法进行实证验证。通过CNC铣削生成正形、海藻酸盐模具制作负形，成功生产了高精度石膏组件套件。系统通过动态可视化叠加成功引导了柱体构建，界面色差逻辑（蓝色高亮活动构件、橙色渲染已固定元素）降低了用户的认知负荷，使用户无需参考二维图纸即可准确放置非对称砌块。
4.4 结构扩展与可扩展性：研究将WFC配置方法扩展至生成宏观尺度结构构件。关键使能因素是节点的开发——每个节点作为高度受限的连接点，由成对互锁元素组成，在三维网格中支配结构和空间连续性。L轴垂直节点用于柱体生成，X垂直节点用于整合水平支撑。线性木材元素作为锁定机制，将不同的石材集群绑定为可自适应连接的生成块。通过严格遵循预定义装配规则，多个构件对被聚合为自限制、嵌套的互锁系统。对角线配置是该逻辑的主要输出，其中模块化构件旋转45度，每个构件沿特定矢量滑入位置，逐步形成结构稳定的对角墙体。随着模块数量增加，这些对角墙体和相应柱体围合出确定的宜居空间。最终迭代展示了系统的复杂建筑综合能力：体素化石墙提供主要承重能力，集成木椽跨越围合空间，再利用的回收窗户作为模块化屋顶组件。从小型墙体到中等尺度展馆再到大型建筑的进展验证了该方法将不可预测的回收材料转化为弹性、可扩展建筑系统的潜力。
4.5 RADD框架评估：MRS模块的效率评估显示，每构件平均扫描和初始网格生成时间约为0.1至3秒，验证了该流程对大型拆除现场的可扩展性。设计可扩展性通过成功生成渐进复杂的建筑配置得到定性验证。对角墙体配置的成功生成验证了系统的结构适应性，从单个"L"构件节点到中等尺度展馆的过渡表明嵌套互锁机制在多种聚合尺度下保持自限制和稳定。多材料整合方面，最终迭代成功整合了石材承重墙与木椽及再利用窗户作为模块化屋顶。算法可行性方面，39,332条邻接约束的规则集证明了计算稳健性，求解器展示了线性可扩展性——512模块规模的计算求解时间为50.8秒，2,820模块规模增至168.2秒，两种情形下均可靠达到100%确定性结果。XRAA工作流通过涉及非专家参与者的装配工作坊进行评估，参与者报告最小学习曲线，立即理解色差放置逻辑，识别、检索和放置复杂互锁构件的平均时间为10-15分钟；主要局限是全息漂移，环境对QR标记的遮挡导致数字叠加在动态运动中错位5-10毫米。
在讨论部分，研究人员指出MRS成功解决了循环建筑中的"信息鸿沟"。关键洞见在于，成功的算法生成并不严格需要亚毫米级扫描精度，可访问硬件的基准深度传感精度足以驱动WFC算法。通过关注拓扑分类而非完美几何保真度，MRS有效降低了材料数字化的技术门槛。STOA模块实现了从传统分层建造到互锁构造系统的根本性转变，将日本细木工艺原则适配为计算规则集，证明了装饰传统可被重新诠释为结构系统。XRAA模块验证了数字理想主义与物理现实之间的最终联系，成功将复杂装配知识外化为空间叠加，降低了对专家工艺的依赖，这种"人在回路"（human-in-the-loop）模型不替代传统工艺，而是以计算记忆增强之。
研究同时承认了框架的局限性：互锁节点的物理配合对制造公差高度敏感，泡沫模具原型中的尺寸漂移引入了摩擦，使手动装配复杂化；工作流仍属半自动化，需要手动补偿环境因素导致的"全息漂移"；迈向完全响应的赛博物理集成需要更稳健的空间锚点和模块间更紧密的反馈循环。
研究结论部分指出，本研究提出的RADD框架为AEC领域提供了从传统线性"获取-制造-废弃"模式向资源驱动循环范式转型的系统化闭环路径。研究表明，WFC算法能够有效将不规则退役材料的物理约束转化为创新的生成式设计规则，在实现"像素化古典主义"美学的同时确保结构完整性和算法可行性。XRAA的引入显著降低了对复杂施工专业化技能的依赖，通过实时引导实现高精度互锁系统的民主化和自动化装配。经过从1:1家具原型到中等尺度社区展馆的多尺度迭代验证，该框架展示了卓越的设计可扩展性、高效的资源利用效率，以及将废弃构件转化为高价值建筑资产的潜力。尽管制造精度、材料多样性和完全自动化程度方面仍存在挑战，本研究通过将材料不可预测性与形式智能相连接，为透明、高效且美学深刻的循环建筑实践奠定了坚实基础，描绘了未来适应性数字设计与建造工作流的路线图。
