基于色彩意象和遗传算法的工程机械产品涂装设计研究

发布时间：2017-08-18 19:26

  本文关键词：基于色彩意象和遗传算法的工程机械产品涂装设计研究

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【摘要】：本课题的研究，是源于天津大学工业设计系和徐工集团有限公司的合作项目。在课题的进行中，我们发现目前工程机械的涂装设计多停留在感性的阶段，主要依赖设计师的主观直觉和个人经验来搜索问题的可能解答，并没有形成系统的设计和流程化的涂装生产。涂装方案没有理论依据，由于设计师个体能力的差异和事件所限，往往是趋向于做出局部最优解的选择，不同外观的产品形态对于保持涂装风格的一致性形成了很大的阻碍，不具有可延续性。 在本课题力求提出一种更加有依据，更加理性和有效的涂装设计方法。因此，以实践项目为依托，面向工程机械产品进行了涂装设计的探索性研究和实践，结合了色彩的理论和数学算法，，对色彩的意象、色彩的选取、色彩的搭配、方案的构建和评价以及延续性设计等环节进行了大量研究，并取得了有益的成果。 本文深入分析了色彩的基本理论在工程机械产品中的应用，运用色彩意象的意象尺度来评价人和色彩的情感交流，得出了工程机械产品涂装设计的关键点，作为设计方案构建的依据。运用色彩的视觉感受和色彩意象，结合工程机械产品的特殊性，进行涂装设计的色彩选取，并在色彩调和的原则下进行了搭配比例计算。以挖掘机为例，运用上述理论和数学计算结果指导设计方案的构建，设计方案的用美度计算来评价是否成功。将所得的设计方案提取涂装风格的元素作为遗传因子，运用遗传算法的交叉变异，来对系列产品的涂装分案进行搜索，最终得出结果。最终的设计结果验证了此方法的有效性，并得出完整的设计方案。使工程机械产品的涂装设计既能够更加有据可依，更加理性和科学，又能够很好的延生涂装设计风格，保证系列产品的一致性。
【关键词】：工程机械产品 涂装设计 色彩意向 遗传算法 视觉感受 色彩调和
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH122;TQ639
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题的研究背景9-10
• 1.1.1 工程机械产品的概述9
• 1.1.2 工程机械产品涂装设计现状9-10
• 1.2 课题的研究意义10-11
• 1.3 国内外工程机械产品涂装现状研究分析11-13
• 1.3.1 国内外工程机械产品涂装现状11-12
• 1.3.2 工程机械产品涂装设计研究分析12-13
• 1.4 论文的结构安排13-15
• 1.5 课题的研究内容和创新点15-17
• 1.5.1 本课题的来源15
• 1.5.2 论文的主要研究内容15
• 1.5.3 本课题的创新点15-17
• 第二章 工程机械产品的色彩理论应用分析17-29
• 2.1 色彩体系和色彩理论分析17-21
• 2.1.1 色彩体系的数学模型构建17-19
• 2.1.2 色彩调和理论分析19-21
• 2.2 工程机械产品涂装色彩分析21-25
• 2.2.1 工程机械色彩涂装适应度分析21
• 2.2.2 工程机械产品的涂装设计关键点分析21-25
• 2.3 工程机械产品色彩意象尺度研究25-29
• 2.3.1 色彩意象尺度应用理论25-26
• 2.3.2 工程机械产品色彩意象尺度样本选择26-27
• 2.3.3 工程机械产品色彩意象尺度计算27-29
• 第三章 基于色彩理论的工程机械产品涂装色彩研究29-36
• 3.1 视觉感受和色彩意向色彩选择中的应用29-32
• 3.1.1 色彩的选取理论分析29
• 3.1.2 色彩的视觉感受选取计算29-32
• 3.2 工程机械产品涂装色彩标准建立32-36
• 3.2.1 工程机械产品涂装主体色彩选择32-33
• 3.2.2 工程机械产品涂装辅助色彩选择33-35
• 3.2.3 涂装色彩调和比例计算35-36
• 第四章 工程机械产品涂装设计和遗传算法应用36-46
• 4.1 以挖掘机为例的涂装方案构建和评价36-41
• 4.1.1 挖掘机的涂装设计分析36-38
• 4.1.2 挖掘机涂装划分和方案构建38-39
• 4.1.3 挖掘机涂装方案美度计算39-41
• 4.2 遗传算法在工程机械产品涂装一致性设计中的应用研究41-44
• 4.2.1 适应度函数的建立41-43
• 4.2.2 遗传算法设计与优化流程43-44
• 4.3 以平地机为例的遗传算法实例44-46
• 4.3.1 遗传染色体编码44-45
• 4.3.2 平地机涂装方案的遗传算法计算45-46
• 第五章 涂装方案成果展示46-52
• 5.1 挖掘机涂装方案46-48
• 5.2 平地机涂装方案48-49
• 5.3 其他工程机械产品涂装方案49-50
• 5.4 工程机械产品的涂装规范50-52
• 第六章 总结和展望52-54
• 6.1 总结52-53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 发表论文和参加科研情况说明57-58
• 致谢58

【参考文献】

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本文编号：696373