本文關鍵詞：基于智能計算的乘用車外觀特征繼承與變異研究

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【摘要】：隨著乘用車市場競爭的日益激烈,為突出品牌形象,各乘用車制造廠家逐漸讓乘用車本身成為其品牌的最好代言,產(chǎn)品識別的重要性得以提高。隨著市場全球化競爭加劇、消費者個性化需求提高,各代產(chǎn)品生命周期逐漸縮短。為提高市場競爭力,企業(yè)需要引入一些成本低、反應快速的設計和生產(chǎn)方式,這要求生產(chǎn)廠商在已有產(chǎn)品基礎上能夠快速提供保持產(chǎn)品特征關鍵特質的新產(chǎn)品。傳統(tǒng)設計方法大多依靠市場調(diào)查數(shù)據(jù)和設計師主觀經(jīng)驗判斷,設計過程無法客觀體現(xiàn)產(chǎn)品發(fā)展歷史對后續(xù)發(fā)展的影響,也難以真實反映多樣多變的消費者需求,這些已成為制約乘用車設計發(fā)展的瓶頸。因此從產(chǎn)品識別的角度出發(fā),基于智能計算,以乘用車外觀特征為研究對象,針對如何基于數(shù)據(jù)分析預測乘用車形態(tài)設計,以及如何從多用戶需求角度進行乘用車外飾色彩決策,探討能夠適應乘用車形態(tài)特征變化且符合多用戶偏好的設計方法。主要內(nèi)容如下:(1)通過對品牌與產(chǎn)品識別、產(chǎn)品外觀特征、乘用車設計方法以及智能計算與智能設計的理論分析,組建乘用車外觀特征繼承與變異研究方法框架。(2)根據(jù)乘用車形態(tài)特征發(fā)展具有繼承性的特點,構建車型進化軸,提取乘用車形態(tài)特征線并將其數(shù)值化,基于數(shù)據(jù)分析,通過前代車型歷史數(shù)據(jù)預測后續(xù)車型形態(tài)。根據(jù)乘用車形態(tài)具有的縱向親源性和水平同質性,從縱向進化和交叉進化兩個角度,展開數(shù)據(jù)預測。為適應車型進化數(shù)列具有的代數(shù)少、不規(guī)則且波動大的特點,選用不同的預測模型。使用改良灰色模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建組合預測模型,探討同車型縱向進化,并使用馬爾科夫鏈對預測結果進行修正;使用改進非線性灰色伯努利模型研究跨車型交叉進化,在模型中加入系統(tǒng)延遲參數(shù)和時間作用參數(shù),使其更加適應震蕩型初始數(shù)列。對預測后數(shù)據(jù)進行還原,得到后續(xù)乘用車形態(tài)進化結果。(3)根據(jù)乘用車色彩特征具有變異性的特點,提出了符合多用戶色彩偏好的乘用車外飾色彩設計方法。根據(jù)多用戶群體需求具有多樣性和單一性的特點,將其分為多樣性群體與單一性群體兩類,針對群體不同特性,使用不同智能計算方法。在構建乘用車色彩意象數(shù)據(jù)庫基礎上,結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡、混沌理論與群體智能算法組建模型,通過訓練建立用戶偏好與色彩之間的映射關系,以聚類算法對多樣性用戶群體進行分類,并在映射關系中提取用戶群體偏好色彩方案,以解決多用戶群體多樣性偏好問題;在單一性群體用戶色彩偏好問題上,使用因子分析與人工降維等方法建立用戶偏好與色彩之間映射空間,并借助粒子群算法對單一性群體用戶偏好進行整體尋優(yōu),從而在映射空間中獲得最佳色彩。(4)創(chuàng)建乘用車外觀特征繼承與變異集成模型,將以上乘用車外觀特征設計方法應用到華晨中華H530新車型研發(fā)中,分別對其形態(tài)和色彩進行設計,論證該繼承模型的有效性與可行性。該模型有助于我國乘用車合資或自主生產(chǎn)企業(yè)形成產(chǎn)品外觀風格。
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U462

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本文編號：1181900