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为消除产品设计方案评价过程中个体评价标准的差异,同时进一步提升产品设计方案的评价效率和精度,提出一种基于YOLOv3和DFL-CNN的设计方案智能评价模型。该模型面向工业设计云服务平台,通过基于Darknet-53的YOLOv3算法实现对产品类别的自动标注。以吹风机产品为例,构建了感性语义评价数据集,并通过基于VGG-16的DFL-CNN算法对其造型语义进行细粒度分类,实现了产品类别及其造型感性语义的自动标注。该模型将设计评价问题转换为识别及分类问题,能够实现毫秒级的设计方案评价效率及95%以上的评价精度。最后,通过与不经过YOLOv3的DFL-CNN以及DFL-CNN的基础网络VGG-16进行对比实验,证明了所提模型的有效性及优越性。 相似文献
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为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
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良好的操纵舒适性不仅减少工作中的疲劳,而且提高工作效率.针对站立姿态下操纵舒适性评价的不确定性和模糊性,构建基于T-S模糊神经网络 (Takagi-Sugeno Fuzzy Neural Network, T-S FNN)的站立姿态操纵舒适性评价模型.通过实验,收集模型的训练和测试数据.选取20名被试者参与本次实验,实验要求每个被试者完成100项目操纵任务,共有4个面板位置,每个面板上有25个圆形贴纸,代表不同操纵位置.在实验过程中分别记录被试者的关节角度、脚底压力、人体尺寸、操纵目标位置及主观舒适性数据.选取90%的实验数据对模型进行训练,10%的实验数据对所提出的方法进行验证,并与BP神经网络模型预测的主观舒适性进行比较,结果表明:T-S FNN模型具有较小的均方根误差(1.2 VS 4.5).最后随机选取15组不同操纵任务进行检验,结果表明:该方法的预测值和实际值相关性系数为0.962(P<0.01),与快速上肢评估(RULA)计算结果的相关性系数为0.833(P<0.01),与工作体位分析系统(OWAS)计算结果的相关性系数为0.694(P<0.01),说明该方法能够良好的反应真实结果. 相似文献
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基于组合遗传算法的产品形态创新设计研究* 总被引:3,自引:0,他引:3
通过分析组合原理与遗传算法在产品形态设计领域的应用现状与各自的优缺点,提出了一种利用组合原理与遗传算法在形态设计中的优点进行产品形态创新设计的混合算法,阐述了该算法的应用方式与步骤。通过一个洗衣机的实例验证了算法的可行性与实用性。结果显示,该算法能生成具有一定创新性的产品形态。 相似文献
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使用面向对象软件开发方法,构建了一种能够帮助设计师进行设计的产品设计决策支持系统。展示了该系统的框架和模块等级结构,流程图及关系网络,明确了系统中的模块和层级关系,从而保证了软件模块能以正确的层级关系进行组合,缩短了软件开发的时间,提高了系统的开发效率。 相似文献