面向工业设计的产品基因网络模型研究

发布时间：2020-06-06 20:35

【摘要】：为解决工业设计中设计参数组合爆炸和设计参数与意象目标之间复杂映射关系等复杂问题,本论文引入分子生物学中基因调控网络(Gene Regulatory Network,基因网络)的概念,将产品设计相关复杂性描述为以设计参数和设计目标为节点的网络模型,即“基因网络”。该模型实现了对设计参数和意象目标间隐性关联及权重的直观表达,以及对感性目标的评价计算,提高了进化效率,丰富了产品设计的方法体系。论文给出了产品基因网络模型的构建方法,并针对以形态设计为代表的参数优化和以配色设计为代表的组合优化这两类工业产品设计的主要问题,以汽车产品为载体构建了基因网络模型,开发了原型系统,论证了基因网络模型的可行性及其对设计过程的辅助作用。论文针对以形态设计为代表的参数优化问题,建立了以设计参数和意象目标为两类节点的基因网络模型。本研究以汽车造型设计为研究对象,基于106个汽车形态参数建立了146款常见车型的三维模型,面向20对意象目标开展了评价实验。以车辆造型的设计参数和感性意象评价词汇为两类节点,计算节点间的相关性并建边,构建了汽车造型基因网络,用以表达汽车造型设计参数与意象目标两个集合内节点间的关联。为了挖掘产品造型网络中更深层的内容,依据各个节点的敏感性和度数大小,对网络中的关键节点和节点集团等特征进行识别,析出知识对设计人员的设计决策进行辅助。随后通过对不同车型样本重复以上汽车造型基因网络的建模过程,论证了网络模型的存在性与稳定性。论文针对以配色设计为代表的组合优化问题,基于图像色彩意象再现的典型配色任务,将产品基因网络拓展为“色彩邻接网络”模型。以参考源图的提取色为节点、以色区之间的邻接紧密程度为边在源图和目标方案分别建立两个网络模型,即“源网”和“目标网”。把配色问题映射为从源网中搜索可以最佳匹配目标网的子网,利用逆序数和异连接数两个指标的组合来评价匹配强度,并基于交互式遗传算法(IGA)实施配色方案的优化。基于汽车配色案例开展了应用验证。本论文面向产品工业设计中的典型问题建立基因表达方式,构建针对工业设计问题的复杂网络模型,并证实了它的客观存在与稳定性。以汽车的形态设计与配色设计为载体进行了应用论证,并基于3D参数化平台Solidworks和2D矢量设计平台CorelDraw分别开发了形态设计与配色设计的原型系统,实现了基因网络模型的典型应用。
【图文】：

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图 1-1 产品工业设计过程产品自然演化的角度来看，产品版本的迭代过程与生物进化原理相似，也重组、变异、突变等遗传操作。如果希望把大时间尺度上的演化过程压缩研发周期内并产生可靠的方案，就需要对产品的“基因”（即设计要素）解，并在此基础上识别各基因之间的相互影响关系，进一步搭建其演化究背景、问题提出、研究目标以及研究意义究背景市场全球化的进程，与产品生产相关的材料科学、信息科学、技术科学，产品生产技术方面的壁垒已经越来越脆弱。在生产力过剩的前提下市场热化。消费者对产品的需求不再局限于物质功能，对感性价值的需求也日计活动的最终目的就是保证工业化生产的产品在生产、使用等各个环节中

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基于以上的复杂性问题，目前的人工智能技术在产品工业设计领域尚不具备完全人工决策的能力。而现今大部分的 CAD 技术的初衷都是取代设计师以求效率的提结果就是对设计任务求解的效果有限，所得到的成果难以直接服务于实际的设计。本论文拟以在工业设计领域已经有一定的研究基础的产品基因思想为基础，，结合网络理论，借鉴近期在分子生物学中已取得突破性进展的基因调控网络方法，尝试基于网络科学和图论的工业设计方法体系，为设计人员提供直观的辅助。本论文将产品基因网络描述为两个网络构成的双模式网络模型：网络一为以产品计参数为节点，其间相互关联的设计参数网络。产品的设计参数包含尺寸、色彩、、肌理等客观具象的产品相关参数。这些参数从空间、色彩等各个维度对产品进行化的定义。完善的设计参数网络可以清晰地描述产品的宏观、微观特征。网络二是类意象目标为节点构成的意象目标网络。意象目标由各类感性评价指标组成，包含、意向、调性等感性评价指标。以两类节点之间的连边来表达设计参数和意象目标匹配关系，如图 1-2 所示。
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O157.5;U462

【参考文献】