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另外網站坪效計算：都更關鍵因素 - 怪老子理財也說明：坪效計算觀念. 每一件土地根據其使用區分，均訂定容積率(r1)，將土地面積乘上容積率就是允許的建築面積。然而在都市更新案件中，不同的條件會有容積 ...
國立成功大學 建築學系 鄭泰昇所指導 吳宛霖的 衍生式設計結合建築性能最佳化於建築初期階段草案自動生成研究 （2021），提出容積率計算機關鍵因素是什麼，來自於衍生式設計、自動生成、最佳化運算、建築資訊模型、人工智慧。
而第二篇論文國立臺北科技大學 建築系建築與都市設計碩士班 蘇瑛敏所指導 王靜雯的 高低密度社區通風優化策略效益評估 （2021），提出因為有 都市密度、都市微氣候、健康城市、汙染物的重點而找出了 容積率計算機的解答。
最後網站都更諮詢工作站- 重建坪數計算機 - Google Sites則補充：容積率 300%代表，100坪的土地中，允許蓋出300坪的容積坪數。 ※「容積坪數」相當於主建物，也就是蓋300坪主建物時，還可以再蓋約180坪的[陽台+樓電梯+大廳+地下機房等].
值域化：基於公共利益的城市居住地塊容積率控制
為了解決容積率計算機 的問題，作者鄭曉偉 這樣論述：
在城鎮化加速和經濟快速發展背景下，為加強控制性詳細規划編制的科學性，鄭曉偉、黃明華所著的《值域化--基於公共利益的城市居住地塊容積率控制》的研究將「值域化」概念引入居住用地容積率指標的制定過程中，通過分析評價建立數學模型，以此探索適應城市新建居住用地現實情況和發展可能的、具有操作性的容積率「值域化」控制方法，最終實現土地開發強度的科學制定和控制，切實體現城市居民的公共利益。《值域化--基於公共利益的城市居住地塊容積率控制》可供城市規划管理決策部門、城市規划從業人員、建築設計人員及有關院系師生參考使用。 1 緒論 1.1 研究背景 1.1.1 理論背景 1
.1.2 實踐背景 1.2 題目釋義 1.3 研究意義 1.4 研究目標 1.5 研究方法 1.5.1 資料調查及文獻研究 1.5.2 概念界定及可行分析 1.5.3 數學建模及閾值計算 1.5.4 實證研究及檢驗反饋 1.6 研究內容 1.6.1 研究案例城市土地利用現狀及土地開發控制特點 1.6.2 居住用地容積率「值域化」影響因子體系的建立 1.6.3 居住用地容積率「值域化」約束模型的建立 1.6.4 實踐驗證 1.7 研究框架2 國內外關於土地開發控制及容積率的相關研究評述 2.1 國外關
於土地開發及容積率的研究現狀 2.1.1 理論層面 2.1.2 實踐層面 2.2 國內關於土地開發及容積率指標確定的研究現狀 2.2.1 國內關於開發控制規划及容積率指標確定方法研究的發展歷程 2.2.2 國內關於容積率指標確定方法的研究現狀 2.2.3 國內目前對容積率指標體系確定方法研究存在的問題 2.3 本章小結3 城市新建居住用地容積率「公共利益」影響因子選擇 3.1 基於「公共利益」的城市居住用地容積率「值域化」控制的可行性理論基礎分析 3.1.1 廣義的公共利益界定 3.1.2 狹義的公共利益界定 3.1.
3 城市開發控制過程中容積率「值域化」控制的必要性 3.2 影響居住用地容積率指標的公共利益因子的選擇 3.3 西安市新建居住用地整體層面的現狀分析 3.3.1 西安概況 3.3.2 西安市城市總體規划概況及實施評價 3.3.3 西安市城市新建居住用地分布概況 3.3.4 西安市新建居住用地典型樣本選取及初始容積率指標分析 3.4 本章小結4 日照條件下城市新建居住用地容積率約束模型建構 4.1 建築日照的發展歷程及日照分析技術的發展趨勢 4.1.1 我國關於日照間距系數的制定與發展過程 4.1.2 我國現行規范中對於日照間距
的規定 4.1.3 現行日照影響下建築間距確定方法存在的問題及其發展趨勢 4.2 基於遺傳算法的日照條件影響下居住用地最大容積率計算方法 4.2.1 遺傳算法在地塊最大容積率計算中的應用 4.2.2 遺傳算法求解居住用地最大容積率的計算機輔助預測 4.3 居住用地「日照間距系數—容積率(AF)」約束模型建構 4.3.1 模型假設 4.3.2 模型建立 4.3.3 初始包絡群體的產生 4.3.4 適應函數及遺傳算子的設計 4.3.5 最大包絡體及容積率推算 4.4 模型驗證——西安市新建居住用地「日照間距系數一容積率(A
F)」約束模型建構及其適用條件分析 4.4.1 西安市新建居住用地「日照間距系數容積率(AF)」約束模型建構 4.4.2 基於「日照間距系數容積率(AF)」約束模型的西安市新建居住用地容積率調整建議 4.5 本章小結5 綠化條件下城市新建居住用地容積率約束模型建構 5.1 影響居住用地容積率的綠化指標因子辨析 5.1.1 綠地率及綠化覆蓋率 5.1.2 人均公共綠地面積 5.2 居住用地「綠化指標一容積率(GF)」約束模型建構 5.2.1 模型假設 5.2.2 居住用地容積率與人均公共綠地面積函數關系建構 5.2.3 居住用
地「綠化指標—容積率(GF)」約束模型值域化控制 5.3 模型驗證——西安市新建居住用地「綠化指標一容積率(GF)」約束模型建構及其適用條件分析 5.3.1 西安市新建居住用地「綠化指標容積率(GF)」約束模型建構 5.3.2 基於「綠化指標—容積率(GF)」約束模型的西安市新建居住用地容積率調整建議 5.4 本章小結6 停車條件下城市新建居住用地容積率約束模型建構 6.1 居住用地停車場的分類及適用條件 6.1.1 路內停車場 6.1.2 路邊停車 6.1.3 地下停車 6.2 居住用地地下停車位設置的影響因素分析 6.2.1
車輛停放方式 6.2.2 地下停車庫的結構 6.2.3 人防設施、設備用房與市政管線的影響 6.2.4 地下停車位的占地面積界定 6.3 居住用地「停車率容積率(KF)」約束模型建構 6.3.1 居住用地停車位設置影響因素的限定 6.3.2 居住用地容積率與停車率的函數關系建構 6.3.3 居住用地「停車率—容積率(KF)」約束模型值域化控制 6.4 模型驗證——西安市新建居住用地「停車率一容積率(KF)」約束模型建構及其適用條件分析 6.4.1 西安市新建居住用地「停車率容積率(KF)」約束模型建構 6.4.2 基於「
停車率一容積率(KF)」約束模型的西安市新建居住用地容積率調整建議 6.5 本章小結7 基於公共利益的組團層面城市新建居住用地容積率「值域化」綜合模型建構 7.1 城市新建居住用地容積率綜合約束模型建構的必要性分析 7.2 雙因子約束下的城市新建居住用地容積率「值域化」模型建構 7.2.1 日照間距系數一綠化指標一容積率(AGF)值域化模型建構及其適用條件分析 7.2.2 日照間距系數一停車率容積率(AKF)值域化約束模型建構及其適用條件分析 7.2.3 綠化指標停車率容積率(GKF)值域化約束模型建構及其適用條件分析 7.3 城市新建居住用地容積率「
值域化」綜合約束模型(AGKF)建構 7.4 模型驗證——西安市新建居住用地容積率綜合約束「值域化」模型(AGKF)建構及調整建議 7.5 本章小結8 結語 8.1 研究的創新之處 8.1.1 從社會公平的視角出發體現城市新建居住用地容積率的「公共利益」特征 8.1.2 通過居住用地容積率「值域化」的控制方式在開發控制層面應對城市規划價值取向轉變 8.1.3 采用數學建模及計算機模擬確保新建居住用地容積率「值域化」模型的科學性 8.2 研究的不足之處 8.2.1 體現公共利益的居住用地容積率影響因子的覆蓋問題 8.2.2 假設條
件與過於剛性的模型匡算技術對結果的影響 8.2.3 如何在編制層面解決容積率指標的效率與公平矛盾 8.3 研究展望附錄 初步選取的100個西安市新建居住用地樣本地塊指標統計參考文獻
衍生式設計結合建築性能最佳化於建築初期階段草案自動生成研究
為了解決容積率計算機 的問題，作者吳宛霖 這樣論述：
近年來，在建築設計方面導入人工智慧的案例越來越多，由參數模型、自動化衍生設計、建築性能模擬和目標優化組成，已成為輔助建築師設計的有效工具，本研究探索設計初期階段，利用數位工具輔助自動化量體草案衍生的最佳化方案，以及應用在建築設計實務流程的可能性。 現有的設計方法流程為透過基地分析（如：動線分析、植栽分析、環境分析、建蔽率、容積率及高度限制）後，由人工生成多種配置方案後，進行對比並選擇其中一種方案後進行修改，並在最後進行環境模擬分析。傳統流程的缺點在於線性作業，無法同時配置多種方案，較容易陷入單一設計思維中，無法模擬一同列入配置考量。本研究聚焦在建築設計初期階段的設計方法流程，以建築
初期草案自動化衍生為目標，整合衍生式工具進行最佳化之建築設計方案自動生成。 本研究結合Rhino Grasshopper及Revit應用，將基地分析的限制條件參數化，連接量體生成模組，並將環境模擬提前加入參數應用，透過優化生成多種方案配置後挑選修改，在利用Revit inside Rhino導入Revit中進建築資訊模型整合，以利於設計初期草案之進行。 本研究以成功大學旺宏館設計案進行測試，透過參數調整來設定基地限制，加入植栽保留區域、預期預留空地區域及建蔽率、總樓地板面積、樓層高度等限制，透過grasshopper插件Evomass來生成建築量體，以參數設定來限制量體生成
的範圍、量體個數及單元量體的最大最小值，此外，並結合建築性能模擬，設定優化目標，透過懲罰或獎賞進行運算優化，此優化算法利用Evomass中的SSIEA進行優化運算，生成符合基地限制、設計者需求及性能模擬目標的量體草案配置。本研究透過案例驗證，標的多種量體方案，再由設計師進行挑選後修改。修改後的量體可透過Revit inside Rhino插件，將原有在Rhino生成之量體於Revit中創建可供建築資訊模型（BIM）使用之模型，達到與BIM平台的結合，以利後續在建築設計上BIM協同作業的進行。 本研究實證的結果，透過建築師訪談、回饋與分析，顯示加入自動化草案生成後的建築初期設計方法流程，
可優化生成較佳的方案或是提供新的設計想法，因提前加入環境模擬優化，可在建築設計初期階段快速提供可行性草案分析，使建築師有更多的時間能投入細部設計及修改方案，可作為未來建築師事務所導入人工智慧共同協作之參考。
高低密度社區通風優化策略效益評估
為了解決容積率計算機 的問題，作者王靜雯 這樣論述：
高度集中化的都市，造成通風不良，進而導致空氣汙染堆積，長期處於空氣污染環境下，慢性病發作機率較高，影響居民的健康。影響都市風環境、空氣污染擴散的因子含容積率、建築高度、建蔽率與街道布局等，目前較少有文獻探討不同密度之都市型態對都市微氣候的影響。本研究選擇台灣不同都市密度高密度區(北大特區)、低密度區(民生社區)進行研究。運用Testo480 環境測量儀與計算機流體力學( Computational Fluid Dynamics)蒐集的實地觀測資料與模擬數據進行分析。比較不同都市密度區域與微氣候、空氣汙染之關聯，探討容積率、建蔽率(建蔽率)與建築排列方式等不同變項對都市微氣後與空氣汙染之影響。
研究結果顯示，在高、低都市密度(北大特區、民生社區)兩種區域中，規劃設計上，朝降低建蔽率、採迎風面前排高後排低的建築排列方式可有效改善行人尺度微氣候，建築排列中央高周圍低可改善背風處弱風情形。在高都市密度區域北大特區中，風速隨著建築高度的增加而遞增，但會隨著深入都市內部距離增加而逐漸衰減。以高層建築與建築排列前排高後排低之設計方式，最高平均風速可達0.323m/s，相較現況基地平均溫度降低6.6℃，通風與降溫效果最佳。在低都市密度區域民生社區中，降低建蔽率可有效改善行人尺度微氣候，相較現況基地平均風速提升28%，平均溫度降低4.8℃。說明當街道高寬比越小(街道越寬)，街谷空間內風速越大，反之街
道高寬比越大(街道越窄)，街谷空間內風速越小，顯示考量微氣候環境策略須針對不同季節性風向規劃適宜的街道寬度與建築高度，有助於改善行人尺度都市微氣候環境。在高、低密度區域建蔽率皆為30%時，因開發強度(總容積)與街道布局不同時， D/W高較具良好微氣候環境。高密度區域北大特區更新後D/W值約在3.5-5之間，低密度區域民生社區更新後D/W值約在1.5-2.5之間，高密度區域行人尺度微氣候環境較佳。結果顯示，街道座向與溫熱環境較具相關性，低密度區域民生社區街道峽谷與平均風向平行，具較佳的降溫效果。汙染物(NO2)實測及CFD模擬結果顯示，在行人高度(1.5m)與都市冠層時，污染物擴散受街谷空間與建
築物距離的影響，汙染物分佈狀態隨著Z軸高度產生變化低樓層高度為連續線性的汙染物分佈，中樓層與高樓層受周邊風速的影響，汙染物分為數個聚集的區塊，隨著高度的增加汙染物逐漸分散且濃度有所降低。另外，建築高度越高，因縮流效應產生風速較高，有助於降低街道峽谷中NO2濃度，但會造成建築物背風側污染物擴散不易產生堆積。未來規劃設計建議針對不同都市密度區域，視環境與空間需求，可朝向降低街道高寬比、改變街道佈局與調整建築排列方式等方向進行，有助於推動針對人體健康相關的都市規劃設計方案，改善都市微氣候，達成都市外部空間及保障建築基地內之良好環境品質，塑造健康生活環境。