满足“一刀切”要求的木工板排样优化研究

 针对木工板手工排样效率低和材料利用率低问题,提出木工板“一刀切”排样优化算法．在剩余矩形填充算法中添加启发式分块原则,改进的剩余矩形填充算法满足“一刀切”工艺要求．采用遗传算法对矩形件进行排样优化,以提高木工板利用率,降低企业生产成本．为提高算法的优化精度,使用基于指数变换的非线性动态适应度函数,引入精英保护策略,应用部分填充交叉（partially matched crossover）算子．结合剩余矩形填充“一刀切”算法对遗传种群进行解码计算原料利用率,并作为适应度函数值,进行迭代搜索最优解．排样实例表明木工板“一刀切”排样优化算法能够很好地解决多品种大规模木工板排样问题．     

浮动凹弧底推杆-盘形凸轮组合机构的运动保真性研究

 浮动凹弧底推杆-盘形凸轮组合机构的Ⅰ类综合问题即是其综合理论的重要内容,又是其工程推广应用的重要准备.然而,机构的Ⅰ类综合问题是一个十分复杂的问题,难以一次性解决.“运动保真条件”是Ⅰ类综合问题必须首先保证的重要前提性条件.将“支撑函数法”应用于浮动凹弧底推杆-盘形凸轮组合机构,成功解决了预设凸轮轴心O₁（x_O1,y_O1）条件下,凸轮曲率半径的通用公式和“运动保真条件”.在为未来解决该类机构Ⅰ类综合问题奠定重要前提基础同时,还将“支撑函数法”推广拓展为适用于新型组合机构的一种通用有效方法.     

产品造型设计中面向多维感知KE模型的构建

目的提出面向多维感知的KE模型,解决完整表达消费者的情感需求,以及消费者需求向产品设计要素转化所得的结果时,提高产品形态设计阶段的实用价值的问题。方法首先采用语义差异法(SD)及主成分分析法构建消费者情感认知空间,然后利用多感官多维度的特征解构方法获得多维造型特征空间,在此基础上通过偏最小二乘法分析贡献率,建立多维造型特征空间与情感认知空间的映射关系,得到不同情感下对应的产品设计要素。结论利用KE模型获得了产品设计中造型特征要素与感性意象词的映射关系,解决了一维KE模型情感需求不全面的问题,同时向相关企业和设计者推荐产品设计中的关键设计要素。     

基于“双法多程式”的悬架橡胶衬套力学性能估算与试验验证简

 为估算验证橡胶衬套的力学性能,以促进衬套对车辆性能影响研究工作的有效开展,将轿车麦弗逊悬架的衬套作为研究对象,先推导相关应变能密度函数方程,再采用Yeoh,Van der Waals,Ogden (N=3)方程为主的多种本构模型,对衬套NR55橡胶进行材料力学性能估算并与其基础试验结果作对比验证,确定Ogden (N=3)方程为衬套结构力学性能估算的较优本构模型.设定多材料系数μ₁,μ₂,μ₃,α₁,α₂,α₃为优化变量并赋初值,初步估算衬套结构力学性能并分析与结构试验结果的一致性,优化目标是“面积重合”和“位移相等”的四类函数,选择自适应响应面法,经过10次迭代,识别出一组能较好估算衬套结构力学性能的本构模型方程系数值.利用最后一次估算值,求解拟合出新曲线,与基础试验估算拟合曲线、结构试验本身刚度曲线进行比较后发现,径(轴)向的刚度值误差均在9.1%以内,考虑各种因素,工程上属可接受范围,说明所述方法可行,能被推广。     

用户的产品造型风格感性认知研究

将语义差异和口语分析相结合,研究用户的产品造型风格感性认知.以手机的外观造型为例,通过实验分析,将用户的感性认知描述为:商务、活泼、感性、男性、细腻、豪华等六项意象特征,并分析了影响外观造型的权重因子:机身、显示屏及显示屏外框、按键及布局、装饰线等及其特征规则,在此基础上构建了一个计算机辅助产品概念设计知识库系统进行了验证.研究表明:用户的内隐性感性认知可以通过语义差异等综合方法,依据一定的条件外显化.     

车型意象认知与侧轮廓造型特征关联研究

目的基于感性工学(KE)原理与方法,以各车型侧轮廓为对象,研究意象认知与车型造型要素的关联性,比较并分析在意象差异下所对应各车型侧轮廓的关键造型特征。方法选取目前市场的15款典型车型为研究样本,收集并筛选获取代表性感性意象词汇,结合语义差分法(SD法)与形态分析法,利用贝塞尔曲线对车身侧轮廓进行了简化并提取其造型特征线,在构建车身侧轮廓评价参考模型基础上,对样本侧轮廓进行直接与间接的量化分析。结论综合语义差分法(SD法)与形态对比分析法,提取影响车型意象定位的关键造型特征,获取用户针对不同车型在侧轮廓特征上的识别程度等级,构建车型侧轮廓特征—感性意象的关联模型,辅助汽车车型造型设计与研究,提高车型造型与用户感性需求间的匹配度。     

基于感性意象的白酒酒瓶造型多维度特征分析

目的 为了更深层地探寻消费者对白酒酒瓶造型设计的情感诉求,找到影响消费者感性意象的设计要素并构建情感意象与造型要素之间的联系.方法 提出一种从多维设计变量出发对白酒酒瓶造型进行感性工学研究的方法,从消费者的感性意象出发,运用人机界面元件(HIEs)解构方法对白酒酒瓶造型进行多维度设计特征分析,然后通过灰关联与因子分析筛选出最具有代表性的设计特征元素,并运用数量化Ⅰ类建立白酒酒瓶主设计特征元素与消费者感性意象之间的映射关系模型.结果 设计出新产品对构建的白酒酒瓶感性意象预测模型进行实例验证分析,模型预测值与实际评价值的T检验结果证明了该模型的有效性和可靠性.结论 实现了对白酒酒瓶造型的意象评价值预测,并了解到目标感性意象对应的设计特征要素.     

基于BP神经网络的轿车造型意象设计与量化预测模型建立

目的 构建产品造型意象设计与产品造型量化间的预测模型,将产品的设计元素与消费者的需求和感知相关联。方法 分析小轿车造型与感性意象之间的关系,基于用户对产品外观形态感受进行打分,采用感性工学方法进行量化;用双BP神经网络训练的思路,建立外观设计元素与感性意象间的对应关系,得到小轿车外观方案的感性意象预测模型。结论 获得产品造型设计方案的感性意象预测模型,能高效解决设计师的产品造型设计方案与消费者的目标达成趋同,通过高效的产品外观设计,为未来轿车及机电类产品的造型设计转向以消费者精神需求为导向提供了一种新的设计方法。     

产品外观解构与情感设计变量识别方法研究

产品情感设计水平是影响用户购买决策的重要因素,产品外观特征是产品情感表达的主要形式。针对目前产品外观特征情感设计研究中存在的忽视产品的整体性、设计特征的多维性对用户情感体验的影响,以SUV汽车为例,综合考虑产品外观造型、色彩、材质等多维设计特征,运用多维尺度分析和聚类分析选取代表性研究对象;采用项目分析、相关性分析和因子分析的方法获取产品外观情感意象词对;从用户感知产品外观整体性的视角出发,提出了一种以产品外观特征取代产品构件的产品外观解构方法。最后,基于眼动追踪技术,分析得出了不同性别用户在产品外观特征认知时,眼动行为数据存在着显著差异性,分别得到了影响不同性别用户情感显著的关键人机界面元件,为不同性别用户的情感设计变量识别与个性化产品设计等情感设计提供了支持技术。     

文创产品的信息传播与感知差异性研究——以青年群体的视角为例

为探析普通消费者对文创产品的感性认知差异,从消费末端探究文创产品开发的基本依据。在以往研究和专家深度访谈基础上建构了青年群体对文创产品感性认知的基本框架,具体表现在基本信息、产品特征与使用方法三个方面,在每个层面采用两个变量对其进行解释并形成最终量表。以一个经典文创产品“书灯”(Lumio)为研究对象,通过问卷调查与同步的深度访谈系统收集用户反馈数据,以统计学软件SPSS19.00的独立样本T检定模块进行统计学分析。结果发现,对青年群体而言,性别因素导致对文创产品的感性认知差异主要集中在产品特征和使用方法上;专业背景因素导致的感性认知差异主要集中在基本信息和使用方法上;而产品的IP辨识度因素并没有在青年群体中带来对文创产品的感性认知差异。     

基于眼动赋权及脑电意象认知的产品形态感性工学模型研究

目的 为解决传统认知测量主观性强,造成后续构建的感性工学模型可靠性低、客观性弱的问题,提出一种基于眼动赋权及脑电意象认知的产品形态感性工学模型构建方法。方法 确定目标感性意象词及产品对象;基于形态分析法解构产品获取形态特征,通过正交试验法重构产品实验样本;实施意象评价及眼-脑联合的意象认知实验,通过被试者的行为数据分析明确关键意象,根据眼动数据通过变异系数法计算形态特征认知权重,并基于脑电数据的时频分析及ERP的P300成分提取,确定出与意象紧密关联的脑电指标;引入岭回归建立产品形态的感性工学模型。结果 以壁挂式充电桩机身形态进行实例研究,经验证分析,该模型预测结果与意象评估结果一致性高。结论 该模型可客观准确地预测产品形态意象,从而更有效地协助设计师进行感性创新设计。     

移动触屏界面设计模式的应用研究

目的研究移动应用界面设计模式及应用方法。方法通过对目前移动互联网行业的分析和对300余款优秀应用的研习,以设计指导为初衷,以设计模式为核心理念,运用模式的思想构建了从产品战略、交互策略到界面设计模式逐层递进的产品设计模型。结论通过对比分析总结,得出了4种产品策略模式,同时根据每种策略产品的需求特点,提炼出相应的交互策略模式和设计关注点。通过对界面设计模式的多维对比分析,提出了模式的解构和重建,以启发模式的迭代和创新。     

BP神经网络的宇航服多维意象造型评价方法

目标 为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇航服产品的代表样品。采用语义差异法,对“大国形象”感性意象集中初步筛选词和宇航服产品代表样本之间的映射数据进行检验和分析,对得到的数据结果进行主成分分析,以获得宇航服产品对“大国形象”感性意象的认知空间。同时,根据全局HIEs解构原则和宇航服产品的功能约束清单建构宇航服产品造型特征空间。采用语义差异法和认知测试,得到宇航服造型多维意象认知空间。利用BP神经网络,以样本关键HIEs评价经数字编码后作为输入层,以各意象词下样本的感性意象均值作为输出层,构建宇航服造型意象评价模型。随后,采用留一交叉训练法对评价模型的准确性进行验证。结论 该评价模型能够有效解决造型特征与多维意象之间的映射及匹配,论证了造型意象和认知空间之间存在的关联性,探索出设计目标和设计意象关联判断的实践方法。     

基于多维可拓感性工学的木制民居创新设计

目的研究木质民居设计过程中的多维感性知识表征及思维收敛问题,提出基于多维可拓感性工学的木制民居创新设计。方法首先,将木质民居多维度设计知识进行可拓形式化表征。其次,运用发散树法构建设计概念生长阶段模型进行思维发散。再次,对设计概念集初步收敛,并用模糊综合评价法对产品功能性进行评估。最后,解构木质民居多维度设计特征并量化处理,构建感性意象认知矩阵,建立映射函数后带入SPSS软件评估概念方案是否符合设计意象,增加设计成功率。结论以黔东南木制民居构件库为例,验证该方法可行,但仍需进一步完善设计方法理论体系。     

Multi-dimensional clearing functions for aggregate capacity modelling in multi-stage production systems

Nonlinear clearing functions have been proposed in the literature as metamodels to represent the behaviour of production resources that can be embedded in optimisation models for production planning. However, most clearing functions tested to date use a single-state variable to represent aggregate system workload over all products, which performs poorly when product mix affects system throughput. Clearing functions using multiple-state variables have shown promise, but require significant computational effort to fit the functions and to solve the resulting optimisation models. This paper examines the impact of aggregation in state variables on solution time and quality in multi-item multi-stage production systems with differing degrees of manufacturing flexibility. We propose multi-dimensional clearing functions using alternative aggregations of state variables, and evaluate their performance in computational experiments. We find that at low utilisation, aggregation of state variables has little effect on system performance; multi-dimensional clearing functions outperform single-dimensional ones in general; and increasing manufacturing flexibility allows the use of aggregate clearing functions with little loss of solution quality.     

基于红船文化的旅游商品设计

目的 以南湖红船为研究主体,探究符合社会意识形态的红色文化基因提炼方法,研究红色文化旅游商品开发设计的途径与策略.方法 以红船文化旅游商品设计为出发点,结合当前红船旅游产品的发展现状,由此引申出以客观形态、主观意识及文学延伸等多个认知维度作为南湖红船基因元素提炼研究的切入点,针对其形态基因进行解构、重组,文化基因进行转码解析,提炼出有效应用到相关旅游产品开发的红船基因元素,并通过多个维度对南湖红船基因进行提炼,提出一种多维度提炼方法,并结合具体设计案例进行分析论证.结论 将依据多维度提炼方法形成的南湖红船符号融入到相关产品设计,能更好地体现出红船特征,传承红船基因信息,承载红船文化,弘扬红船精神,另一方面为红色文化产品设计开发提供了可借鉴的途径与方法.     

Process-oriented tolerancing for multi-station assembly systems

In multi-station manufacturing systems, the quality of final products is significantly affected by both product design as well as process variables. Historically, however, tolerance research has primarily focused on allocating tolerances based on the product design characteristics of each component. Currently, there are no analytical approaches to optimally allocate tolerances to integrate product and process variables in multi-station manufacturing processes at minimum costs. The concept of process-oriented tolerancing expands the current tolerancing practices, which bound errors related to product variables, to explicitly include process variables. The resulting methodology extends the concept of “part interchangeability” into “process interchangeability,” which is critical due to increasing requirements related to the selection of suppliers and benchmarking. The proposed methodology is based on the development and integration of three models: (i) the tolerance-variation relation; (ii) variation propagation; and (iii) process degradation. The tolerance-variation model is based on a pin-hole fixture mechanism in multi-station assembly processes. The variation propagation model utilizes a state space representation but uses a station index instead of a time index. Dynamic process effects such as tool wear are also incorporated into the framework of process-oriented tolerancing, which provides the capability to design tolerances for the whole life-cycle of a production system. The tolerances of process variables are optimally allocated through solving a nonlinear constrained optimization problem. An industry case study is used to illustrate the proposed approach.     

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。     

基于SEM-KE的校园共享打印机设计研究

目的 为了提供更好的校园生活，提升校园共享打印机的用户体验，提出以结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)和感性工学(Kansei Enigneering，KE)进行设计分析，从而帮助设计者准确获取用户的复合需求。方法 首先，运用语义差分法和聚类分析构建用户感性意象空间，并以形态分析法和正交试验设计构建产品形态要素空间，借助感性工学生成用户感性意象空间和产品形态要素空间的映射关系，进而形成设计知识库;其次，运用类目层次法获取感性层级与设计要素，再通过结构方程模型构建用户感性意象空间和信息条目编码空间的映射关系，根据模型路径分析得到设计策略;最后，形成设计知识和策略的关联模型。结果 通过设计知识和策略指导设计者进行校园共享打印机的设计应用。结论 通过将感性工学与结构方程模型有效结合，进一步完善校园共享打印机的设计研究，并为相关的用户体验设计提供一定理论参考。