基于情境的产品族设计风格DNA

为进一步探索产品族设计风格在实际产品设计中的应用,提出基于情境的产品族设计风格DNA(Deoxyribonucleic acid)的研究方法.将产品设计融入到特定的情境中,对基于情境的产品设计模型、产品族设计风格DNA进行了探讨.通过对显性因子、隐性因子和情境因子的定义,提出了产品族设计风格的遗传与变异模型,将生物界的遗传变异理论引入到产品族设计的显性因子与情境因子的杂交过程中,并探讨了基于情境的产品族设计风格DNA关键技术.以叉车造型设计为例,构建了叉车产品族结构模型和计算机辅助叉车设计系统软件,包括三维造型设计模块和情境知识库模块,基于此系统可以实现叉车造型设计的快速生成与设计评价,验证了基于情境的产品族设计风格DNA理论体系．     

产品设计中基于群体文化学的隐性知识表达

从工业设计出发,提出基于群体文化学的方法来研究产品设计中用户和设计师的隐性知识表达.探讨群体文化学的基本概念及其与产品设计之间的关系,以便携式娱乐终端产品造型为例,结合语义差异、意象尺度和结合分析等研究方法,分析用户和设计师对已有产品的隐性知识的获取及表达形式,建立了便携式娱乐终端产品造型的二维隐性知识表达空间,提出用户和设计师的隐性知识表达模型.研究表明:用户和设计师对便携式娱乐终端产品造型在偏好、感知意象和意象形容词对的理解上都存在着许多差异,在产品设计时,有必要以用户为中心,研究用户的隐性知识,找出其共性和个性特征.     

一种三维部件形状检索方法

提高基于实例设计的效果,有效的实例检索是关键之一。利用三维部件与其外包立方盒体积比作为特征提取的依据,提出了一种实例检索算法,能够处理形状不规则的产品部件实例。根据形状不规则部件形状特征分析的结果,首先进行部件方位规范化,接着分割计算体积比并建立相似度计算模型,最后根据检索结果提供相关反馈进行学习。在此基础上提出了不同精确度的部件实例索引疗法。     

基于实例的形状不规则部件检索研究

提出了一种运用三维部件的外包立方体和体积比例法近况例检索算法，该算法能够较为精确地抽取外型与设计目标相似的形状不规则部件，主要内容包括：（1）使用了外包立方体和体积比例法进行形状不规则部件的特征分析；（2）形状不规则部件相似度比较的数学模型和算法，即根据不规则部件的特征分析结果比较新部件和实例部件的相似度；（3）形状不规则部件的索引方法，提供可以进行不同精确度索引的记录。     

多网融合承载的P2P直播覆盖网优化关键问题分析

P2P直播作为流媒体传输中IP组播的替代方案,其物理承载以IP单播为基础。而近年来P2P直播在实际使用中反映出IP单播在传输性能上的瓶颈。随着技术、产业和政策的发展,单播、组播和广播三种物理传输网逐渐融合,P2P覆盖网不但能够将多网的接入融合提升为应用融合,更应该利用多网融合的优势提高P2P直播的性能。从P2P直播网的应用情况、覆盖网与物理网的融合以及P2P直播分发模式三个方面,分析了直播覆盖网利用多网融合优势的关键问题,最后总结了目前P2P直播中存在的可改进因素,并指出了利用多网融合进行P2P直播技术优化的研究重点。     

基于改进稀疏场算法的水平集形状过渡

水平集进化是基于体模型进行三维形状过渡的常用方法,窄带算法和稀疏场算法能高效实现水平集进化,窄带算法的结果较为平滑,稀疏场算法速度更快.一方面通过改进稀疏场算法应用于欧氏距离模型提高速度,另一方面运用窄带算法弥补稀疏场算法的误差.提出用拓扑关系代替距离值范围定义各层体素集,并通过单侧活动集定义使算法更为高效和鲁棒.稀疏场算法因为欧氏距离的近似计算引起误差,在过渡的中后期走样明显,为此,提出了均值平移和窄带回退两种反走样方法对过渡模型进行平滑,前者简单、快速,后者失真度低.     

基于EMA的网络拓扑自动化建模

网络拓扑的建设在以网络平台为依托的研究领域发挥着重要的作用,是相关研究得以展开的基础。将目前流行的两种网络拓扑生成算法——正向反馈优先和热模型算法,与时下最强大网络仿真工具OPNET相结合,给出了一种OPNET平台上基于EMA的、规模可控的、仿真度较高的网络拓扑自动化建模方法。实验结果表明,该方法能够更好地模拟真实网络拓扑环境,达到网络仿真的规模要求,满足相关领域的研究需要。     

一种基于双重距离尺度的高维索引结构

为了提高高维数据相似查询的效率,提出一种基于双重距离尺度(DDM)的新型高维索引结构.通过建模得到该DDM的四元组数据结构, 对于高维空间中的数据点,通过k平均聚类算法将数据点聚成若干类，分别计算每个点对应的始点和质心距离,得到基于加权的质心距离, 并将加权的质心距离作为每个数据点的索引键值，且用基于分片的B+树建立索引，得到了该索引的创建算法.高维空间的查询就转变成对一维空间的检索，并研究了数据点的维数、数据量和查询请求参数对查询性能的影响.结果表明, 该DDM能更有效地缩小搜索空间，减少距离计算的开销,特别适合海量高维数据的查询.     

P2P覆盖网节点位置两段式定位算法

位置感知的P2P覆盖网不但可以提高网络资源利用,而且可以减少带宽浪费。提出了P2P覆盖网中节点网络坐标的两段式最优求解方法。该方法首先采用粒子群算法对节点初始网络坐标值进行全局最优求解,而后在全局最优解的附近进行局部求精,得到节点的最终网络坐标值。通过两段式计算,提高了节点网络坐标值获得全局最优解的概率,降低了坐标计算对远距离参考节点的依赖程度,从而提高了算法适用性。