基于產(chǎn)品基因網(wǎng)絡(luò)的物流裝備造型設(shè)計研究與應(yīng)用
發(fā)布時間:2021-07-22 08:11
產(chǎn)品意象造型設(shè)計是當前企業(yè)重要的設(shè)計策略,用戶需求的主觀性和模糊性問題使得企業(yè)和設(shè)計師越來越難以把握真實用戶需求,而單純依靠計算機輔助技術(shù)進行的設(shè)計實際價值有限,并不能完全取代設(shè)計師。且實際生產(chǎn)中,出現(xiàn)產(chǎn)品品牌形象與意象風(fēng)格不符,產(chǎn)品外觀造型與用戶偏好、社會審美趨勢脫節(jié)等問題。因此如何科學(xué)運用現(xiàn)代設(shè)計方法進行產(chǎn)品目標造型設(shè)計,有效融合用戶偏好需求與社會審美趨勢,并形成企業(yè)獨特品牌外形基因,以輔助設(shè)計師與企業(yè)提高產(chǎn)品市場競爭力,是當前產(chǎn)品設(shè)計面臨的重要問題。本課題的研究目標在于將產(chǎn)品基因網(wǎng)絡(luò)概念引入物流裝備造型設(shè)計中,建立物流裝備造型基因網(wǎng)絡(luò)模型,將物流裝備造型問題定義為多目標優(yōu)化問題(MOO),構(gòu)建多目標驅(qū)動的產(chǎn)品形態(tài)基因網(wǎng)絡(luò)模型,并應(yīng)用于人工優(yōu)化設(shè)計與智能優(yōu)化設(shè)計階段,最終建立產(chǎn)品形態(tài)多目標優(yōu)化設(shè)計交互原型系統(tǒng),應(yīng)用于物流裝備造型設(shè)計中,實現(xiàn)計算機輔助物流裝備造型設(shè)計的升級迭代,幫助設(shè)計師和企業(yè)提高設(shè)計效率,提高產(chǎn)品的市場競爭力。首先構(gòu)建多目標驅(qū)動的產(chǎn)品形態(tài)基因網(wǎng)絡(luò)模型(M-FGN)。以品牌形象、用戶偏好、社會情境為驅(qū)動目標,構(gòu)建多目標驅(qū)動空間;分析產(chǎn)品形態(tài)基因節(jié)點與邊的設(shè)計,以產(chǎn)品...
【文章來源】:貴州大學(xué)貴州省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
種網(wǎng)絡(luò)形式
與周圍相近的節(jié)點進行連接,因此網(wǎng)絡(luò)具有稀疏特征,但具有高度類特性;星形耦合網(wǎng)絡(luò)相對特殊,其內(nèi)部只存在一個中心點,剩余節(jié)點分別與該點連接而互相之間不連接。圖 2.1 3 種網(wǎng)絡(luò)形式2.隨機圖網(wǎng)絡(luò)隨機圖網(wǎng)絡(luò)與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)相反,其解釋了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的隨機特性。假設(shè)以相同概率 p將 N ( N 1)個點進行相連,則得到一個約 pN ( N 1)/2條邊的隨機圖。如圖 2.2 為隨機圖演化過程。
圖 2.3 兩種小世界網(wǎng)絡(luò)模型使用“隨機化重連”的 WS 小世界模型;(b)使用“隨機化加邊”的 NW 小世界標度網(wǎng)絡(luò)rabási 和 Albert 研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的增長特性與優(yōu)先連接特性,提出了無長特性描述了網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模在不斷擴張,如互聯(lián)網(wǎng)上全世界每天會產(chǎn)生;優(yōu)先連接特性指新產(chǎn)生的節(jié)點傾向于連接更具影響力的節(jié)點,如新產(chǎn)傾向于鏈接到百度、谷歌等網(wǎng)站。無標度網(wǎng)絡(luò)節(jié)點呈現(xiàn)冪率分布特征,數(shù)重要節(jié)點和大量的次要節(jié)點。無標度網(wǎng)絡(luò)的形成過程見圖 2.4。圖 2.4 無標度網(wǎng)絡(luò)形成過程
【參考文獻】:
期刊論文
[1]心智模型在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計中的應(yīng)用策略研究[J]. 孫寧娜,張露. 包裝工程. 2018(20)
[2]基于工藝知識圖譜的異構(gòu)CAM模型結(jié)構(gòu)化建模方法[J]. 李秀玲,張樹生,黃瑞,黃波,徐昌鴻,況博文. 計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[3]產(chǎn)品配色設(shè)計的色彩鄰接網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 李愚,劉肖健,孫艷,盧純福. 計算機集成制造系統(tǒng). 2019(09)
[4]汽車外形設(shè)計的基因網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 李愚,盧純福,劉肖健,盛振,柴國鐘. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(05)
[5]基于多目標蜂群優(yōu)化算法的計算機輔助配色[J]. 趙黎,楊連賀,黃新. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(02)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壁掛式充電樁產(chǎn)品形態(tài)研究[J]. 張碩,吳儉濤. 圖學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[7]一種基于進化知識融合的多目標人工蜂群算法[J]. 沈艷霞,陳杰,吳定會. 控制與決策. 2017(12)
[8]融合混合智能方法和多用戶意象的色彩決策系統(tǒng)[J]. 李孟山,徐秋瑩,高德民,陳炳生,袁壽財,許德鵬. 計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[9]基于感性工學(xué)的人機界面多意象評價[J]. 袁樹植,高虹霓,王崴,瞿玨,劉曉衛(wèi),李康. 工程設(shè)計學(xué)報. 2017(05)
[10]意象驅(qū)動的產(chǎn)品形態(tài)基因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 李雪瑞,余隋懷,初建杰,陳登凱. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(02)
博士論文
[1]造型設(shè)計的復(fù)雜性問題與設(shè)計計算[D]. 朱毅.湖南大學(xué) 2015
[2]面向復(fù)雜機電產(chǎn)品的模塊化產(chǎn)品平臺設(shè)計方法學(xué)研究[D]. 劉曦澤.浙江大學(xué) 2012
碩士論文
[1]汽車造型設(shè)計的基因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建研究[D]. 盛振.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計[D]. 徐瑤.浙江工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于穿著因素的服裝色彩咨詢系統(tǒng)研究[D]. 沈敏敏.蘇州大學(xué) 2009
本文編號:3296781
【文章來源】:貴州大學(xué)貴州省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
種網(wǎng)絡(luò)形式
與周圍相近的節(jié)點進行連接,因此網(wǎng)絡(luò)具有稀疏特征,但具有高度類特性;星形耦合網(wǎng)絡(luò)相對特殊,其內(nèi)部只存在一個中心點,剩余節(jié)點分別與該點連接而互相之間不連接。圖 2.1 3 種網(wǎng)絡(luò)形式2.隨機圖網(wǎng)絡(luò)隨機圖網(wǎng)絡(luò)與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)相反,其解釋了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的隨機特性。假設(shè)以相同概率 p將 N ( N 1)個點進行相連,則得到一個約 pN ( N 1)/2條邊的隨機圖。如圖 2.2 為隨機圖演化過程。
圖 2.3 兩種小世界網(wǎng)絡(luò)模型使用“隨機化重連”的 WS 小世界模型;(b)使用“隨機化加邊”的 NW 小世界標度網(wǎng)絡(luò)rabási 和 Albert 研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的增長特性與優(yōu)先連接特性,提出了無長特性描述了網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模在不斷擴張,如互聯(lián)網(wǎng)上全世界每天會產(chǎn)生;優(yōu)先連接特性指新產(chǎn)生的節(jié)點傾向于連接更具影響力的節(jié)點,如新產(chǎn)傾向于鏈接到百度、谷歌等網(wǎng)站。無標度網(wǎng)絡(luò)節(jié)點呈現(xiàn)冪率分布特征,數(shù)重要節(jié)點和大量的次要節(jié)點。無標度網(wǎng)絡(luò)的形成過程見圖 2.4。圖 2.4 無標度網(wǎng)絡(luò)形成過程
【參考文獻】:
期刊論文
[1]心智模型在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計中的應(yīng)用策略研究[J]. 孫寧娜,張露. 包裝工程. 2018(20)
[2]基于工藝知識圖譜的異構(gòu)CAM模型結(jié)構(gòu)化建模方法[J]. 李秀玲,張樹生,黃瑞,黃波,徐昌鴻,況博文. 計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[3]產(chǎn)品配色設(shè)計的色彩鄰接網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 李愚,劉肖健,孫艷,盧純福. 計算機集成制造系統(tǒng). 2019(09)
[4]汽車外形設(shè)計的基因網(wǎng)絡(luò)模型[J]. 李愚,盧純福,劉肖健,盛振,柴國鐘. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(05)
[5]基于多目標蜂群優(yōu)化算法的計算機輔助配色[J]. 趙黎,楊連賀,黃新. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(02)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壁掛式充電樁產(chǎn)品形態(tài)研究[J]. 張碩,吳儉濤. 圖學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[7]一種基于進化知識融合的多目標人工蜂群算法[J]. 沈艷霞,陳杰,吳定會. 控制與決策. 2017(12)
[8]融合混合智能方法和多用戶意象的色彩決策系統(tǒng)[J]. 李孟山,徐秋瑩,高德民,陳炳生,袁壽財,許德鵬. 計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[9]基于感性工學(xué)的人機界面多意象評價[J]. 袁樹植,高虹霓,王崴,瞿玨,劉曉衛(wèi),李康. 工程設(shè)計學(xué)報. 2017(05)
[10]意象驅(qū)動的產(chǎn)品形態(tài)基因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 李雪瑞,余隋懷,初建杰,陳登凱. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(02)
博士論文
[1]造型設(shè)計的復(fù)雜性問題與設(shè)計計算[D]. 朱毅.湖南大學(xué) 2015
[2]面向復(fù)雜機電產(chǎn)品的模塊化產(chǎn)品平臺設(shè)計方法學(xué)研究[D]. 劉曦澤.浙江大學(xué) 2012
碩士論文
[1]汽車造型設(shè)計的基因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建研究[D]. 盛振.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計[D]. 徐瑤.浙江工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于穿著因素的服裝色彩咨詢系統(tǒng)研究[D]. 沈敏敏.蘇州大學(xué) 2009
本文編號:3296781
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