基于犹豫模糊语言术语集和粒子群优化算法的产品造型设计感性评价方法

产品造型感性评价反映了用户的意象感知,具有模糊性与不确定性,用户常难以准确描述其感 性偏好而表现出犹豫。针对该问题,引入犹豫模糊语言术语集(HFLTSs)描述用户感性评价,基于其数学算子构 建犹豫模糊语言共识模型以测度用户认知一致性程度,借助粒子群优化算法(PSO)实现非共识条件下用户评价 矩阵的优化与共识达成,通过逼近理想解排序法对产品造型方案进行优劣排序,提出了基于 HFLTSs 和 PSO 的 产品造型设计感性评价流程。以汽车充电桩造型方案感性评价为例,验证了 HFLTSs 有助于解决用户感性认知 的不确定问题,结合 PSO 能够提高犹豫模糊语言评价的一致性,从而提升产品造型感性评价质量。     

基于感性工学的产品客户化配置设计

基于感性工学理论及产品平台设计思想,提出了一种产品客户化配置设计方法.通过感性评价的问卷调查方式及回归分析方法建立感性意象与设计参数间的量化关系,同时辨识出平台参数与个性参数;在保持平台参数不变的基础上,改变个性参数进行产品造型以作为第二次问卷调查的样本.通过喜好评价的问卷调查形式,采用聚类分析方法对顾客进行基于喜好相似度的客户群聚类,并采用多项式回归模型建立各自的喜好度与个性参数间的量化关系模型,从而得到各个客户群的符合其最佳满意度的个性参数配置.最后,以手机机身设计为例进行说明.     

产品外形设计中客户感性认知模型及应用

为了更好地利用客户的感性认知支持产品外形设计活动,提出一种产品外形设计中客户感性认知与产品外形特征关联模型.在分析产品外形设计中所涉及的客户感性认知特点的基础上,建立产品外形特征要素与客户感性认知要素的关联模式;以认知行为为标准,利用特征匹配实现了客户感性认知的识别与相似性分析;提出了基于模糊认知图的客户感性认知与产品外形特征关联模型,利用蚁群聚类算法确定模糊认知图的结构及邻接矩阵,从而获取客户感性认知以指导产品的外形设计.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.     

面向产品造型设计的形态风格描述模型构建*

选择风格作为研究用户感性需求与设计元素关系的突破口,采用系统论的方法从功能、结构、组成要素等方面分析了产品风格的内涵,构成了风格描述的理论基础。基于感性设计的思想,建立了风格设计中不同空间的映射关系,并应用感性工学、模糊理论、语义区分等方法论述了风格描述模型建立过程和结构框架,并给出了风格的数学表达、类别的判断方法、风格间相似性计算和产品风格的识别算法。通过面向对象技术建立了风格基类和操作方法,结合风格形态设计过程探讨了风格描绘模型的应用模式。     

房车造型设计关系模型研究

为了提高房车造型与用户预期的匹配度,降低设计成本,运用感性工程学 思想,将产品造型和用户感性评价转变为两个可测的变量,并使用多元回归分析法在两者之 间建立起一个数学表达式模型,提出了使用圆柱面坐标系建立房车造型要素认知空间的方 法。这种方法是对感性工程学思想手段的改良和创新,能为决策者预测市场对房车的反应并 辅助设计师在概念生成阶段的造型构思。     

基于结合分析的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于结合分析的产品意象造型 设计方法。首先采用多元尺度法和聚类分析法选择典型样本,进而应用形态分析法确定产品 的属性和各属性的水平。其次,利用因子分析法确定产品的感性意象,并用造型吸引力对其 进行整合。在此基础上,使用对应分析法对感性意象和产品属性的关系进行探讨。最后,利 用结合分析建立二者之间的数学模型。该文结合办公座椅进行研究,结果表明该方法是正确 可行的。     

感性微分法在产品设计中的探讨

感性工学是将感性与工学相结合的一种技术,其在产品设计中的应用,主要通过分析人的感性来建立产品构想模型,并据此来设计产品。感性微分法是感性工学中的一种定性研究方法,这种方法可以通过感性概念的逐步细分从而和设计元素建立起一一对应关系,本文试图应用感性微分法在产品设计中的作用进行探讨,并以行李箱的拉杆设计为例就感性微分法的应用进行探讨。     

基于BP神经网络的产品造型设计评价

为了对产品的造型设计进行评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价产品造型设计的方法.根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了产品造型设计BP神经网络评价模型,选择某一产品造型设计的13款方案作为样本,利用Matlab软件进行了BP网络的实例训练和验证.实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确的对产品造型设计进行评价.     

基于描述逻辑的模糊ER模型的表示与推理

重点分析了将ER模型分别转化为描述逻辑ALNUI知识库和DLR知识库的不同之处.在深入研究了描述逻辑DLR的基础之上,对DLR进行了模糊化扩展,提出了一种新的模糊描述逻辑FDLR(fuzzyDLR).定义了FDLR的语法结构、语义解释以及知识库的形式,研究了如何将模糊ER模型转化为FDLR的知识库.通过一个转化实例例证了FDLR能够很好地对模糊ER模型进行表示,并利用FDLR的推理机制研究了模糊ER模型的自动推理问题,同时给出了上述转化和推理问题的正确性证明.     

多意象驱动下的产品造型个性化定制系统研究

构建了一种基于多意象驱动下的产品个性化定制系统,增加用户对个性化定制的体验度,从而实现智能的产品个性化定制设计。通过对当下三种产品个性化定制模式的比较研究和分析,提出了个性化定制系统的构架模型和系统流程。然后通过用户参与模式、感性意象挖掘、关联方法建立多意象驱动机制,并结合感性工学的相关研究方法、BP神经网络以及多目标粒子群算法构建了面向产品意象造型的智能设计模型,实现了多意象驱动下的产品造型个性化定制。最后以人形卡通文具的个性化定制进行了实例验证。结果表明多意象驱动的产品造型个性化定制系统更加丰富了消费者对产品造型意象风格的体验,满足了消费者日益迫切的个性化设计需求,符合智能时代对产品设计开发的需要。     

基于描述逻辑的模糊ER模型

分析了描述逻辑ALNUI与ER模型的关系,特别是如何将ER模型转化为ALNUI的知识库,从而利用ALNUI的推理机制对ER模型进行自动推理的有效性,在此基础上,进一步研究了基于描述逻辑的模糊ER模型.针对模糊ER模型的特点和需求,在描述逻辑ALNUI的基础上,对描述逻辑ALNUI进行了模糊化推广,提出了一种新的描述逻辑,即模糊描述逻辑FALNUI.研究了基于FALNUI的模糊ER模型,即研究了如何将模糊ER模型转化为FALNUI的知识库,并利用FALNUI的推理机制研究了模糊ER模型的可满足性、冗余性和包含关系等自动推理问题,证明了这些推理问题的正确性.     

自适应模糊控制的自平衡机器人设计

在两轮自平衡机器人系统的平衡控制中,为解决因所建立的数学模型不准确和存在未知干扰而影响控制性能的问题,设计了一种自适应模糊控制方法;首先,运用牛顿力学法建立了系统在斜坡上运动的数学模型;基于所建立的非线性动态模型,采用单点模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化的方法构建了自适应模糊逻辑控制器,然后通过李雅普诺夫稳定性分析的方法,导出控制器的自适应律;对自适应模糊控制的两轮自平衡机器人的平衡情况进行了仿真,结果表明,提出的自适应模糊控制器可以实现系统平衡,并具有自适应能力和鲁棒性。     

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究

选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量,并对其进行模糊化处理,利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.将神经网络和补偿模糊逻辑相结合, 采用动态、全局优化的运算, 充分利用了相互间的优点.网络不仅能适当调整输入输出模糊隶属函数, 也能借助于补偿逻辑算法动态优化相应的模糊推理.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快, 诊断精度高, 而且适应性强等优点.     

两轮自平衡机器人的自适应模糊平衡控制

在两轮自平衡机器人系统的平衡控制中,为解决因所建立的数学模型不准确和存在未知干扰而影响控制性能的问题,设计了一种自适应模糊控制方法.首先,运用牛顿力学法建立了系统在斜坡上运动的数学模型.针对所建动态模型的非线性,提出采用单点模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化的方法构建了自适应模糊逻辑控制器,然后通过李雅普诺夫稳定性分析的方法,导出控制器的自适应律.在MA TLAB/Simulink中,对自适应模糊控制的两轮自平衡机器人的平衡情况进行了仿真,结果表明,提出的自适应模糊控制器可以实现系统平衡,并具有自适应能力和鲁棒性,为两轮机器人优化控制提供了依据.     

基于模糊PID控制的直流电机控制算法仿真分析

针对机器人直流电机伺服系统的PID(Proportion Integral Differential)控制算法需要人工调节参数这一过程不利于量产,研发过程耗时等问题,提出基于专家控制的模糊PID智能控制;对智能控制中的模糊逻辑控制进行研究,将模糊逻辑控制和传统PID控制结合起来。建立直流电机RoboMaster M3508数学模型,把调节PID参数的专家经验编写成离线查询规则,使用Matlab中的Fuzzy Logic Controller对PID三个参数进行在线调节。采用trimf模型进行模糊化过程,反模糊化采用centroid,模糊推理采用Mamdani 推理。使用Matlab搭建模糊PID智能控制系统和传统PID控制,设定对比实验,结果表明模糊PID智能控制具有响应速度快、超调量小、自适应能力强等特点。为机器人直流电机伺服系统的设计及研发量产过程提供了一定的参考。     

CATIA注塑模具设计与数控铣削编程的关键技术及其应用

一、CATIA产品与模具设计 1.CATIA模具设计制造工艺流程 CATIA在塑料模具设计和分析阶段充分应用了参数化特征造型技术和数据库技术.塑料模具中的标准件,如标准模架、顶出机构、浇注系统、冷却系统等都采用基于数据库管理的参数化特征造型设计方法进行设计或建立标准件库,以实现数据共享,同时满足用户对设计的随时修改,使模具的设计分析快速、准确、高效.参数化特征造型不仅可以完整地描述产品的几何图形信息,而且可以获得产品的精度、材料及装配等信息,其所建立的产品模型是一种易于处理、能反映设计意图和加工特征的模型.     

基于模糊网络和粒子群优化的油田指标预测

针对油田开发指标预测问题,提出一种模糊神经网络模型,该模型包括输入层、模糊化层、规则层和输出层。模糊化层采用高斯隶属函数,规则层每个节点对应一条模糊逻辑规则。网络可调参数为模糊集参数和输出层权值。提出了基于改进量子粒子群优化的网络训练方法。以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效的可行的。     

产品感性评价系统的模糊D-S推理建模方法与应用

建立了用户对产品的感性评价与模糊D-S证据理论的关联模型;利用产生式规则来表达用户感性评价知识;以产品的部件外形来构成推理的证据部分;以感性词汇集及相应的语意差分值来定义规则的目标集.通过模糊D-S证据理论的规则合成算法,最终获得了用户对整体产品评价及可靠度.该方法能有效地解决感性认知中的"未知性"及评价日标的单一性问题,并在以汽车为例的概念设计中得到较好应用.     

基于单片机的交通灯模糊控制器研究

本文研究在十字路口设置车辆流量监测器件,获得车辆通过路口相关数据。通过模糊模型,对控制对象进行模糊化控制,经过模糊化理论计算,求出不同情况下控制量的大小,并提出以单片机为核心的模糊控制器设计思路。     

基于Web的三维协同设计模型及其关键技术

为在虚拟环境下进行产品异地实时设计和装配,提出一种基于Web的三维协同设计模型.该模型使用户既可以通过浏览器在客户端的虚拟场景中进行个性化设计,也可以与其他用户进行协同设计.通过详细分析协同设计过程,研究任意形状基本实体的表征、零件扩展属性的描述、基本操作的表示、零件之间装配关系和部件运动仿真属性等的建立.基于ACIS和ECSG的三维造型技术和层次细节模型的生成算法,研发以某产品为对象的原型系统,证实该三维协同设计模型的可行性和先进性.