基于FBS的臥室在線自動布局算法
發(fā)布時間：2022-02-05 07:40
針對室內布局計算時間較長、無法在網(wǎng)頁上在線自動放置家具的問題,提出一種基于FBS（功能—行為—結構）的臥室移動網(wǎng)頁在線自動布局算法.該算法從臥室家具的功能出發(fā),分析其使用行為,確定家具擺放順序,構建面向臥室布局的FBS模型.首先根據(jù)家具功能設計初始靜態(tài)能量函數(shù),然后針對用戶在線家具編輯設計動態(tài)布局能量函數(shù),并設計了增量式家具自動布局算法.實驗結果表明,文中算法的布局結果與實際案例相符,其適應性、多樣性與輕量性均良好,可達到網(wǎng)頁在線臥室自動布局.
【文章來源】：計算機輔助設計與圖形學學報. 2019,31(02)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】：11 頁
【部分圖文】：
本文思路總覽本文算法總結并采納面向規(guī)則集方法中強調
268計算機輔助設計與圖形學學報第31卷算法,總體思路如圖1所示.圖1本文思路總覽本文算法總結并采納面向規(guī)則集方法中強調的布局約束思想,將用于對布局約束補充語義分析的面向活動方法,用FBS模型進一步完善理論,從而支撐本文用于布局的約束條件.考慮到算法求解的計算量問題,改進了前期的距離場算法,提出放置場布局算法,其技術路線如圖2所示.圖2基于FBS的臥室自動布局技術路線3基于FBS的地面放置場布局算法FBS是面向工業(yè)產(chǎn)品設計而提出的概念性設計理論,而本文將室內布局看做是特殊的產(chǎn)品,將室內布局設計的過程看做是特殊的產(chǎn)品設計過程.根據(jù)室內房間的類型和配套室內家具的功能,分析各個家具的功能在人體工程學方面的使用行為,借此在室內家具的布局結構和室內以及家具的功能之間建立對應的映射關系,使得室內房間以及家具的功能可以被人體的行為以方便、快捷、簡易的方式加以利用,這就要求室內房間以及家具功能對于室內布局結構具有更加直觀明顯的依賴性.反之,室內布局結構能更好地支撐人體行為對室內房間以及家具功能的利用.這三者之間的映射關系建立依據(jù)可以由圖3說明.圖3室內家具布局FBS映射關系3.1家居設計FBS模型和家具擺放約束規(guī)則同工業(yè)產(chǎn)品的設計一樣,室內布局設計也可以看做是一個典型的抽象到具體的細化過程.從人對室內房間以及家具的需求分析開始,對室內房間以及家具的功能進行分析,針對人體對功能利用所采取的行為進行分析,使得最后設計出的室內布局結構不僅能讓用戶滿意,而且能充分體現(xiàn)室內布局和家具的功能,以及人的行為對這些功能的反映.而這樣的細化過程,正是將功能按照人為需求分解為具體的人體行為,再由行為依賴合理的結構這種自頂向下的3層設計過程;同時
理論,而本文將室內布局看做是特殊的產(chǎn)品,將室內布局設計的過程看做是特殊的產(chǎn)品設計過程.根據(jù)室內房間的類型和配套室內家具的功能,分析各個家具的功能在人體工程學方面的使用行為,借此在室內家具的布局結構和室內以及家具的功能之間建立對應的映射關系,使得室內房間以及家具的功能可以被人體的行為以方便、快捷、簡易的方式加以利用,這就要求室內房間以及家具功能對于室內布局結構具有更加直觀明顯的依賴性.反之,室內布局結構能更好地支撐人體行為對室內房間以及家具功能的利用.這三者之間的映射關系建立依據(jù)可以由圖3說明.圖3室內家具布局FBS映射關系3.1家居設計FBS模型和家具擺放約束規(guī)則同工業(yè)產(chǎn)品的設計一樣,室內布局設計也可以看做是一個典型的抽象到具體的細化過程.從人對室內房間以及家具的需求分析開始,對室內房間以及家具的功能進行分析,針對人體對功能利用所采取的行為進行分析,使得最后設計出的室內布局結構不僅能讓用戶滿意,而且能充分體現(xiàn)室內布局和家具的功能,以及人的行為對這些功能的反映.而這樣的細化過程,正是將功能按照人為需求分解為具體的人體行為,再由行為依賴合理的結構這種自頂向下的3層設計過程;同時也是結構支撐行為、行為發(fā)揮功能的3層逆向反映過程.采用這樣的過程對室內布局設計進行求解,正是將室內布局約束應用在室內布局條件上這一關鍵技術,要求布局約束規(guī)則能將室內布局的功能、行為、結構有機地聚合在一起,使最終配置的室內布局具有功能良好性、行為方便性和結構完整性.所以,針對房間中的家具進行布局,其實是對雜亂放置的家具應用擺放約束規(guī)則,本文將約束規(guī)則總結為碰撞約束、通行約束和位置約束.針對這三大約束進行相關的搜索和計算,最終得出家具在房屋中的位置和?
【參考文獻】：
期刊論文
[1]Knowledge graph construction with structure and parameter learning for indoor scene design[J]. Yuan Liang,Fei Xu,Song-Hai Zhang,Yu-Kun Lai,Taijiang Mu. Computational Visual Media. 2018(02)
[2]基于案例庫的室內區(qū)域自動布局方法[J]. 劉米蘭,蔣浩,許威威,徐明亮,毛天露,王兆其. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2017(01)
[3]基于案例推理及距離場的家居在線布局方法[J]. 宋佩華,賈金原. 系統(tǒng)仿真學報. 2016(10)
[4]家居布局的層次化約束及其粒子群優(yōu)化[J]. 陳光明,李桂清,劉培,葉天陽,冼楚華. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2014(10)
本文編號：3614843
【文章來源】：計算機輔助設計與圖形學學報. 2019,31(02)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】：11 頁
【部分圖文】：
本文思路總覽本文算法總結并采納面向規(guī)則集方法中強調
268計算機輔助設計與圖形學學報第31卷算法,總體思路如圖1所示.圖1本文思路總覽本文算法總結并采納面向規(guī)則集方法中強調的布局約束思想,將用于對布局約束補充語義分析的面向活動方法,用FBS模型進一步完善理論,從而支撐本文用于布局的約束條件.考慮到算法求解的計算量問題,改進了前期的距離場算法,提出放置場布局算法,其技術路線如圖2所示.圖2基于FBS的臥室自動布局技術路線3基于FBS的地面放置場布局算法FBS是面向工業(yè)產(chǎn)品設計而提出的概念性設計理論,而本文將室內布局看做是特殊的產(chǎn)品,將室內布局設計的過程看做是特殊的產(chǎn)品設計過程.根據(jù)室內房間的類型和配套室內家具的功能,分析各個家具的功能在人體工程學方面的使用行為,借此在室內家具的布局結構和室內以及家具的功能之間建立對應的映射關系,使得室內房間以及家具的功能可以被人體的行為以方便、快捷、簡易的方式加以利用,這就要求室內房間以及家具功能對于室內布局結構具有更加直觀明顯的依賴性.反之,室內布局結構能更好地支撐人體行為對室內房間以及家具功能的利用.這三者之間的映射關系建立依據(jù)可以由圖3說明.圖3室內家具布局FBS映射關系3.1家居設計FBS模型和家具擺放約束規(guī)則同工業(yè)產(chǎn)品的設計一樣,室內布局設計也可以看做是一個典型的抽象到具體的細化過程.從人對室內房間以及家具的需求分析開始,對室內房間以及家具的功能進行分析,針對人體對功能利用所采取的行為進行分析,使得最后設計出的室內布局結構不僅能讓用戶滿意,而且能充分體現(xiàn)室內布局和家具的功能,以及人的行為對這些功能的反映.而這樣的細化過程,正是將功能按照人為需求分解為具體的人體行為,再由行為依賴合理的結構這種自頂向下的3層設計過程;同時
理論,而本文將室內布局看做是特殊的產(chǎn)品,將室內布局設計的過程看做是特殊的產(chǎn)品設計過程.根據(jù)室內房間的類型和配套室內家具的功能,分析各個家具的功能在人體工程學方面的使用行為,借此在室內家具的布局結構和室內以及家具的功能之間建立對應的映射關系,使得室內房間以及家具的功能可以被人體的行為以方便、快捷、簡易的方式加以利用,這就要求室內房間以及家具功能對于室內布局結構具有更加直觀明顯的依賴性.反之,室內布局結構能更好地支撐人體行為對室內房間以及家具功能的利用.這三者之間的映射關系建立依據(jù)可以由圖3說明.圖3室內家具布局FBS映射關系3.1家居設計FBS模型和家具擺放約束規(guī)則同工業(yè)產(chǎn)品的設計一樣,室內布局設計也可以看做是一個典型的抽象到具體的細化過程.從人對室內房間以及家具的需求分析開始,對室內房間以及家具的功能進行分析,針對人體對功能利用所采取的行為進行分析,使得最后設計出的室內布局結構不僅能讓用戶滿意,而且能充分體現(xiàn)室內布局和家具的功能,以及人的行為對這些功能的反映.而這樣的細化過程,正是將功能按照人為需求分解為具體的人體行為,再由行為依賴合理的結構這種自頂向下的3層設計過程;同時也是結構支撐行為、行為發(fā)揮功能的3層逆向反映過程.采用這樣的過程對室內布局設計進行求解,正是將室內布局約束應用在室內布局條件上這一關鍵技術,要求布局約束規(guī)則能將室內布局的功能、行為、結構有機地聚合在一起,使最終配置的室內布局具有功能良好性、行為方便性和結構完整性.所以,針對房間中的家具進行布局,其實是對雜亂放置的家具應用擺放約束規(guī)則,本文將約束規(guī)則總結為碰撞約束、通行約束和位置約束.針對這三大約束進行相關的搜索和計算,最終得出家具在房屋中的位置和?
【參考文獻】：
期刊論文
[1]Knowledge graph construction with structure and parameter learning for indoor scene design[J]. Yuan Liang,Fei Xu,Song-Hai Zhang,Yu-Kun Lai,Taijiang Mu. Computational Visual Media. 2018(02)
[2]基于案例庫的室內區(qū)域自動布局方法[J]. 劉米蘭,蔣浩,許威威,徐明亮,毛天露,王兆其. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2017(01)
[3]基于案例推理及距離場的家居在線布局方法[J]. 宋佩華,賈金原. 系統(tǒng)仿真學報. 2016(10)
[4]家居布局的層次化約束及其粒子群優(yōu)化[J]. 陳光明,李桂清,劉培,葉天陽,冼楚華. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2014(10)
本文編號：3614843
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