基于顾客满意度的产品概念设计评价研究

目的为实现产品设计过程的科学决策,对子过程产品概念设计进行顾客满意度量化评价,为决策者选择概念设计方案提供参考,在一定程度上解决产品概念设计评价活动的主观性和随意性。方法确定研究方案,搜集产品概念设计阶段方案的评价指标,运用层次分析法建立评价指标体系;构建对概念设计阶段方案的顾客满意度评价模型;运用模糊层次分析法进行指标权重即指标重要度的计算;运用模糊数学思想进行指标满意度的调查与计算,在此基础上进行概念设计方案的满意度量化评价,得到满意的决策方案。结论以台灯概念设计基于顾客满意度的评价,验证了方法的可行性,有助于为决策活动提供量化评价依据,从而更有效地进行后续设计。     

基于AHP-PUGH的产品概念选择技术研究

目的由于多数概念选择技术缺乏对产品完整实现过程的综合分析,导致很多概念设计方案不能转化为实际的产品。针对这个问题,提出了基于AHP-PUGH的产品概念选择技术,为概念设计方案的评选提供有效的决策工具。方法研究影响产品概念设计的各种因素,构建产品概念设计综合评价指标体系,通过层次分析法计算产品各个评价指标的权重,运用PUGH决策矩阵对概念设计方案进行概念粗筛和概念评分,排序、评选出最优方案。结论通过对儿童踏板车概念设计方案的评价和决策,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于保质设计方法的产品开发决策研究

讨论了保质设计思想指导下的产品开发设计策略,并以产品开发设计的关键阶段——概念设计为对象,进一步研究了产品概念设计决策过程,建立了产品概念设计方案的评价指标体系和基于模糊优选理论的决策模型.     

基于模块化功能分解的大型复杂构造产品造型设计方法

目的 提高大型复杂构造产品在概念设计的可控性与创意效率,探索从功能分析到创意的迭代过程。方法 依据产品功能布局与各个部件的相互作用关系,分析进行功能模块化定义的条件与原理,从不同功能层进行功能分解,通过图形化的方式展开功能示意,梳理模块化概念设计的基本过程;以一款平地机产品为例,对其驾驶舱、动力舱、车身、作业模块等功能区分及布列进行规划分析,形成不同的划分组合,提供不同的造型选择,利用工业设计的创意方法,在此基础上展开外观造型创意,利用计算机辅助设计软件进行创意方案的设计表达,最后基于方案的效果进行概念化设计评价。结果 完成该产品的概念设计,验证模块化功能分解的效果。结论 在概念设计阶段,模块化的功能分解方法有效引导了设计团队的创意方向,为大型复杂产品提供了创意设计参考。     

基于可拓学的设计方案进化推理方法

在分析现有概念设计求解策略的基础上，提出了基于可拓学理论与遗传算法相结合的概念设计求解模型。利用遗传算法模拟物元变换过程，建立了产品方案物元描述的内部模型和外部模型，探讨了内、外模型的转换关系并通过关联函数将内、外部模型联系起来。根据内部模型给出了遗传算法的编码形式以及与之相适应的交叉、变异策略，并通过可拓评价方法建立了遗传算法的适应值函数，基本解决了产品概念设计中的知识组合爆炸和矛盾冲突问题。最后通过求解减速器方案验证了该方法的可行性。     

基于Internet的协同产品概念设计

产品概念设计是决定产品最终成本和创新程度的一个非常关键的阶段，在基于Internet的协同产品概念设计需求分析的基础上，提出了支持协同产品概念设计的总体框架，并分析了各个模块的作用及相互关系．基于这一支持框架，进一步提出了从概念生成、概念交流，到最佳产品概念选择这样一个包括三个阶段的协同产品概念设计模型，从整体上论述了协同概念设计过程的实现．本文提出的协同产品概念设计的总体框架和设计过程模型为实现产品的快速开发和创新设计提供了有效的支持和实现模式．     

基于神经网络的机械运动方案多级模糊综合评价模型

 为了更加有效地对机械运动方案实施定量评价，利用神经网络具有的非线性映射特征，提出了一种神经网络评价方法，建立了一种多层次多目标的方案评价模型。该方法将神经网络与模糊数学相结合，首先利用方案评价样本对根据评价指标体系构建的神经网络进行训练，使得评价模型可以较好地反映评价属性值和评价结论间的关系以及各评价指标的权重，然后，将备选方案的各项指标值模糊量化，输入该模型，即可获得评价结果，从而可有效地利用专家经验代替评价群体对运动方案进行评价，简化了评价过程。讨论了基于神经网络运动方案评价的一些关键问题，并通过一个实例验证该模型是合理可行的，从而为解决运动方案评价提供了一种新的思路。     

基于层次分析法的电子产品概念设计评价研究

概念设计评价非常重要,失败的概念选择将导致后续设计中无法弥补的损失.而在概念设计早期阶段,由于主观因素和不完整的设计信息,常常很难在众多设计方案中选出最佳方案.在电子产品概念开发中应用层次分析法(AHP)来进行设计评价,并以手机设计为例说明此评价模型的实用性.在一定程度上解决了电子产品概念设计评价活动中的随意性、主观性.     

质量功能展开中关联关系确定的RBF方法

针对质量功能展开中存在顾客需求和工程特性之间的关联关系不确定和模糊等特质,提出了质量功能展开中关联关系的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法。采用三层RBF神经网络,由质量屋中顾客需求组成RBF神经网络的输入层神经元,中间层选用高斯核函数,工程特性组成RBF神经网络输出层神经元,由顾客需求和工程特性关联关系评价样本集组成网络的训练样本集,通过网络训练的方式来获得最优的顾客需求与工程特性的关联关系。最后,结合天然光采光产品开发,进行了实例分析,说明该方法具有计算速度快,拟合精度高的特点。     

基于公理设计的工业机械手设计方案评价研究

基于公理设计理论,结合工业机械手常见的设计方案组成元素,建立了工业机械手概念设计方案评价模型,实现了对工业机械手概念设计方案组进行评价并得到最优方案的推理过程.基于以上方法开发了原型系统,并以典型的工业机械手设计方案为例进行评价,验证了该理论和方法的可行性.研究表明,本文提出的基于公理设计的方案评价方法有利于设计过程的优化,其推理过程的形式化描述,便于计算机的表达和操作.该方法为工业机械手设计过程的优化做了一些有益的探索.     

Linking design process to customer satisfaction through virtual design of experiments

This work seeks to better understand how design processes affect design outcomes. Design process data were collected from journals kept as a part of mechanical engineering capstone design projects at Montana State University. Student processes were characterized by time coding journal entries using a 3 × 4 matrix of process variables. The data were modeled using a principal components artificial neural network, and the model used in a virtual designed experiment to obtain estimates for design process factors that significantly affect client satisfaction. Results indicate that greater client satisfaction is achieved through: greater problem definition (PD) activity and idea generation at conceptual design levels, and PD and engineering analysis activities at the system design level. Whereas, design activity at the detailed level associates with lower client satisfaction. These results support some aspects of existing models of “good” design process, and suggest adaptations of the models for novice designers.     

评论数据驱动的产品情感满意度预测模型构建

目的 针对康养辅具产品多维设计要素与用户情感满意度的复杂映射问题,提出了一种基于评论数据的产品情感满意度预测模型。方法 首先爬取样本评论数据,并利用LDA模型构建产品多维设计要素空间,同时对样本进行要素编码;其次对各样本对应的评论数据进行情感满意度分析,以获得情感满意度分值;最后通过BP神经网络构建情感满意度预测模型,结合K-fold交叉验证法测试模型可靠性。结果 以康养辅具电动轮椅为例,通过30个样本数据集交叉验证后得到预测值与期望值的均方误差值为0.044 1,表明该预测模型精度良好,具有较高的可靠性。最后利用该预测模型对104 976个随机组合方案进行情感满意度计算,得出电动轮椅最佳组合方案。结论 基于用户评论数据构建的产品情感满意度预测模型,能够有效建立产品多维设计要素与情感满意度间的匹配关系,辅助设计人员快速识别出用户情感满意度较高的多维设计要素组合,提高了设计方案决策的科学性。     

具有不完全多性能参数的机械产品总体设计方案评价方法

产品总体方案设计的优劣直接影响产品质量,为避免方案设计的不合理给下游生产带来的损失,文章从产品的技术性能入手,对产品设计方案进行评价和排序。将机械产品总体设计方案的评价与排序问题描述为不完全多参数的决策问题,研究适合于机械产品方案设计评价的决策方法。引入信息熵的概念,采用有序加权平均算子,实现了参数值与权重信息均不完全的方案决策与排序。并以轮式装载机11种不同设计方案为例,进行了评价分析,获得了满意效果。     

产品总体方案评价与优选的证据推理决策

产品总体方案评价与优选决策是产品设计过程中的重要步骤,它是决定总体设计之后进行详细设计的关键环节。考虑产品总体方案评价与选择决策过程中不确定、不完全主观判断的混合多属性决策问题,提出基于证据推理的决策模型;对决策属性中定量属性的证据处理以及不同定性属性不同辨识框下的情况进行了讨论。最后给出了实例。     

基于多方满意度的户外分类垃圾桶可持续设计评价方法

目的 从可持续设计角度出发,为了更好地平衡用户、企业、环境、资源等多方需求的综合满意度,对户外分类垃圾桶可持续设计评价方法展开研究。方法 通过实地观察和访谈调研收集了多方需求,并利用双因子五阶Likert量问卷采集了初步需求的满意度调查数据;采用Kano模型分析计算需求敏感度并完成需求的筛选;将筛选后的需求和相应的敏感度分别作为评价指标和指标权重,完成了可持续设计评价指标体系的构建;结合灰色关联评价算法,对户外分类垃圾桶设计方案进行了评价实践和验证。结果 以12款户外垃圾桶设计方案作为评价实例,不仅实现了方案的综合得分排序,还通过单指标优势对综合最优方案做了进一步的优化。结论 实践结果表明,基于多方满意度户外分类垃圾桶可持续设计评价方法,能够有效评判户外分类垃圾桶的可持续设计质量,并帮助设计师优化和提升设计方案,具有较强的可操作性。     

空间高微重力主动隔振系统加速度测量研究

为实现空间高微重力主动隔振系统的主动隔振性能,需要精确测量平台的振动。首先介绍采用线加速度计测量刚体线加速度和角加速度的动力学原理,给出加速度计配置时要满足的条件,然后提出两种六加速度计配置方式并给出加速度解算公式,着重分析了两种配置方式下加速度计的测量误差和安装误差对加速度解算精度的影响,给出了相应的误差模型和分析结论,这为加速度测量系统设计提供了依据。     

一种基于统计模型的改进谱减降噪算法

提出了基于语音和噪声的傅里叶系数服从统计模型分布的假设,将基于统计模型的信噪比更新和噪声更新的方法应用于谱减法,试图解决传统谱减法中存在的音乐噪声和语音失真的问题。将提出算法与多通道谱减法和基于对数的最小均方幅度谱估计方法进行客观评价分析。利用频率加权分段信噪比评价方法、语音质量感知评价及综合质量测量等3种指标进行去噪效果评价。结果表明,所提出的基于统计模型的降噪算法效果优于MBSS,且接近Log-MMSE。     

Enhancing the Performance of Exponentially Weighted Moving Average Charts: Discussion

Abbas et al. (Abbas N, Riaz M, Does RJMM. Enhancing the performance of EWMA charts. Quality and Reliability Engineering International 2011; 27(6):821–833) proposed the use of signaling schemes with exponentially weighted moving average charts (named as 2/2 and modified ? 2/3 schemes) for their improved design structures. A two‐sided control structure of these schemes is given in the paper. The computational results in some of the tables of that paper for modified ? 2/3 are mistakenly given for the one‐sided control structure. The corrected two‐sided results are provided here. It is noticed that the superiority of the proposed scheme over the classical exponentially weighted moving average chart remains but is less pronounced. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Boundary defect recognition using neural networks

This research presents schemes for automated visual inspection for boundary defects and classification using neural networks. An efficient method for representing circular boundaries is proposed utilizing a curvature and circular fitting algorithm. For classification, two types of neural network modelling schemes are established. First, a multi-layer perceptron is discussed for defect classification problems. Second, a Hopfield network is modelled to be used for continuous-type variables by a minimizing energy function. Extensive tests are conducted on the casting parts, then the results of neural networks are compared with those of traditional pattern classifiers.