基于智能计算的乘用车外观特征继承与变异研究

发布时间：2017-11-13 18:33

  本文关键词：基于智能计算的乘用车外观特征继承与变异研究

  更多相关文章： 智能计算 乘用车外观 形态继承 色彩变异 数据分析 多用户偏好

【摘要】：随着乘用车市场竞争的日益激烈,为突出品牌形象,各乘用车制造厂家逐渐让乘用车本身成为其品牌的最好代言,产品识别的重要性得以提高。随着市场全球化竞争加剧、消费者个性化需求提高,各代产品生命周期逐渐缩短。为提高市场竞争力,企业需要引入一些成本低、反应快速的设计和生产方式,这要求生产厂商在已有产品基础上能够快速提供保持产品特征关键特质的新产品。传统设计方法大多依靠市场调查数据和设计师主观经验判断,设计过程无法客观体现产品发展历史对后续发展的影响,也难以真实反映多样多变的消费者需求,这些已成为制约乘用车设计发展的瓶颈。因此从产品识别的角度出发,基于智能计算,以乘用车外观特征为研究对象,针对如何基于数据分析预测乘用车形态设计,以及如何从多用户需求角度进行乘用车外饰色彩决策,探讨能够适应乘用车形态特征变化且符合多用户偏好的设计方法。主要内容如下:(1)通过对品牌与产品识别、产品外观特征、乘用车设计方法以及智能计算与智能设计的理论分析,组建乘用车外观特征继承与变异研究方法框架。(2)根据乘用车形态特征发展具有继承性的特点,构建车型进化轴,提取乘用车形态特征线并将其数值化,基于数据分析,通过前代车型历史数据预测后续车型形态。根据乘用车形态具有的纵向亲源性和水平同质性,从纵向进化和交叉进化两个角度,展开数据预测。为适应车型进化数列具有的代数少、不规则且波动大的特点,选用不同的预测模型。使用改良灰色模型、人工神经网络构建组合预测模型,探讨同车型纵向进化,并使用马尔科夫链对预测结果进行修正;使用改进非线性灰色伯努利模型研究跨车型交叉进化,在模型中加入系统延迟参数和时间作用参数,使其更加适应震荡型初始数列。对预测后数据进行还原,得到后续乘用车形态进化结果。(3)根据乘用车色彩特征具有变异性的特点,提出了符合多用户色彩偏好的乘用车外饰色彩设计方法。根据多用户群体需求具有多样性和单一性的特点,将其分为多样性群体与单一性群体两类,针对群体不同特性,使用不同智能计算方法。在构建乘用车色彩意象数据库基础上,结合人工神经网络、混沌理论与群体智能算法组建模型,通过训练建立用户偏好与色彩之间的映射关系,以聚类算法对多样性用户群体进行分类,并在映射关系中提取用户群体偏好色彩方案,以解决多用户群体多样性偏好问题;在单一性群体用户色彩偏好问题上,使用因子分析与人工降维等方法建立用户偏好与色彩之间映射空间,并借助粒子群算法对单一性群体用户偏好进行整体寻优,从而在映射空间中获得最佳色彩。(4)创建乘用车外观特征继承与变异集成模型,将以上乘用车外观特征设计方法应用到华晨中华H530新车型研发中,分别对其形态和色彩进行设计,论证该继承模型的有效性与可行性。该模型有助于我国乘用车合资或自主生产企业形成产品外观风格。
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U462

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本文编号：1181900