【摘要】：為解決工業(yè)設(shè)計中設(shè)計參數(shù)組合爆炸和設(shè)計參數(shù)與意象目標(biāo)之間復(fù)雜映射關(guān)系等復(fù)雜問題,本論文引入分子生物學(xué)中基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(Gene Regulatory Network,基因網(wǎng)絡(luò))的概念,將產(chǎn)品設(shè)計相關(guān)復(fù)雜性描述為以設(shè)計參數(shù)和設(shè)計目標(biāo)為節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型,即“基因網(wǎng)絡(luò)”。該模型實(shí)現(xiàn)了對設(shè)計參數(shù)和意象目標(biāo)間隱性關(guān)聯(lián)及權(quán)重的直觀表達(dá),以及對感性目標(biāo)的評價計算,提高了進(jìn)化效率,豐富了產(chǎn)品設(shè)計的方法體系。論文給出了產(chǎn)品基因網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法,并針對以形態(tài)設(shè)計為代表的參數(shù)優(yōu)化和以配色設(shè)計為代表的組合優(yōu)化這兩類工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計的主要問題,以汽車產(chǎn)品為載體構(gòu)建了基因網(wǎng)絡(luò)模型,開發(fā)了原型系統(tǒng),論證了基因網(wǎng)絡(luò)模型的可行性及其對設(shè)計過程的輔助作用。論文針對以形態(tài)設(shè)計為代表的參數(shù)優(yōu)化問題,建立了以設(shè)計參數(shù)和意象目標(biāo)為兩類節(jié)點(diǎn)的基因網(wǎng)絡(luò)模型。本研究以汽車造型設(shè)計為研究對象,基于106個汽車形態(tài)參數(shù)建立了146款常見車型的三維模型,面向20對意象目標(biāo)開展了評價實(shí)驗(yàn)。以車輛造型的設(shè)計參數(shù)和感性意象評價詞匯為兩類節(jié)點(diǎn),計算節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)性并建邊,構(gòu)建了汽車造型基因網(wǎng)絡(luò),用以表達(dá)汽車造型設(shè)計參數(shù)與意象目標(biāo)兩個集合內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)。為了挖掘產(chǎn)品造型網(wǎng)絡(luò)中更深層的內(nèi)容,依據(jù)各個節(jié)點(diǎn)的敏感性和度數(shù)大小,對網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)集團(tuán)等特征進(jìn)行識別,析出知識對設(shè)計人員的設(shè)計決策進(jìn)行輔助。隨后通過對不同車型樣本重復(fù)以上汽車造型基因網(wǎng)絡(luò)的建模過程,論證了網(wǎng)絡(luò)模型的存在性與穩(wěn)定性。論文針對以配色設(shè)計為代表的組合優(yōu)化問題,基于圖像色彩意象再現(xiàn)的典型配色任務(wù),將產(chǎn)品基因網(wǎng)絡(luò)拓展為“色彩鄰接網(wǎng)絡(luò)”模型。以參考源圖的提取色為節(jié)點(diǎn)、以色區(qū)之間的鄰接緊密程度為邊在源圖和目標(biāo)方案分別建立兩個網(wǎng)絡(luò)模型,即“源網(wǎng)”和“目標(biāo)網(wǎng)”。把配色問題映射為從源網(wǎng)中搜索可以最佳匹配目標(biāo)網(wǎng)的子網(wǎng),利用逆序數(shù)和異連接數(shù)兩個指標(biāo)的組合來評價匹配強(qiáng)度,并基于交互式遺傳算法(IGA)實(shí)施配色方案的優(yōu)化�；谄嚺渖咐_展了應(yīng)用驗(yàn)證。本論文面向產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計中的典型問題建立基因表達(dá)方式,構(gòu)建針對工業(yè)設(shè)計問題的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,并證實(shí)了它的客觀存在與穩(wěn)定性。以汽車的形態(tài)設(shè)計與配色設(shè)計為載體進(jìn)行了應(yīng)用論證,并基于3D參數(shù)化平臺Solidworks和2D矢量設(shè)計平臺CorelDraw分別開發(fā)了形態(tài)設(shè)計與配色設(shè)計的原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基因網(wǎng)絡(luò)模型的典型應(yīng)用。
【圖文】：

圖 1-1 產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計過程產(chǎn)品自然演化的角度來看，產(chǎn)品版本的迭代過程與生物進(jìn)化原理相似，也重組、變異、突變等遺傳操作。如果希望把大時間尺度上的演化過程壓縮研發(fā)周期內(nèi)并產(chǎn)生可靠的方案，就需要對產(chǎn)品的“基因”（即設(shè)計要素）解，并在此基礎(chǔ)上識別各基因之間的相互影響關(guān)系，進(jìn)一步搭建其演化究背景、問題提出、研究目標(biāo)以及研究意義究背景市場全球化的進(jìn)程，與產(chǎn)品生產(chǎn)相關(guān)的材料科學(xué)、信息科學(xué)、技術(shù)科學(xué)，產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)方面的壁壘已經(jīng)越來越脆弱。在生產(chǎn)力過剩的前提下市場熱化。消費(fèi)者對產(chǎn)品的需求不再局限于物質(zhì)功能，對感性價值的需求也日計活動的最終目的就是保證工業(yè)化生產(chǎn)的產(chǎn)品在生產(chǎn)、使用等各個環(huán)節(jié)中

基于以上的復(fù)雜性問題，目前的人工智能技術(shù)在產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域尚不具備完全人工決策的能力。而現(xiàn)今大部分的 CAD 技術(shù)的初衷都是取代設(shè)計師以求效率的提結(jié)果就是對設(shè)計任務(wù)求解的效果有限，所得到的成果難以直接服務(wù)于實(shí)際的設(shè)計。本論文擬以在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域已經(jīng)有一定的研究基礎(chǔ)的產(chǎn)品基因思想為基礎(chǔ)，，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)理論，借鑒近期在分子生物學(xué)中已取得突破性進(jìn)展的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)方法，嘗試基于網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和圖論的工業(yè)設(shè)計方法體系，為設(shè)計人員提供直觀的輔助。本論文將產(chǎn)品基因網(wǎng)絡(luò)描述為兩個網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的雙模式網(wǎng)絡(luò)模型：網(wǎng)絡(luò)一為以產(chǎn)品計參數(shù)為節(jié)點(diǎn)，其間相互關(guān)聯(lián)的設(shè)計參數(shù)網(wǎng)絡(luò)。產(chǎn)品的設(shè)計參數(shù)包含尺寸、色彩、、肌理等客觀具象的產(chǎn)品相關(guān)參數(shù)。這些參數(shù)從空間、色彩等各個維度對產(chǎn)品進(jìn)行化的定義。完善的設(shè)計參數(shù)網(wǎng)絡(luò)可以清晰地描述產(chǎn)品的宏觀、微觀特征。網(wǎng)絡(luò)二是類意象目標(biāo)為節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的意象目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。意象目標(biāo)由各類感性評價指標(biāo)組成，包含、意向、調(diào)性等感性評價指標(biāo)。以兩類節(jié)點(diǎn)之間的連邊來表達(dá)設(shè)計參數(shù)和意象目標(biāo)匹配關(guān)系，如圖 1-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5;U462

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2700229