产品造型系列设计方法研究

对产品造型系列设计进行了理论研究,介绍了产品造型系列设计的概念,分析了产品造型系列设计和工程设计间的关系。提出了产品造型系列设计内容和结构,指出了产品造型系列设计的关键技术和研究方法,最后通过数码相机设计实例来进行验证。     

基于产品反求工程的产品造型设计方法

现代企业竞争的加剧，使得新产品的开发关系到企业的命脉。快速、有效的开发新产品是现代企业所追求的目标之一。产品反求工程是在产品设计中广泛应用的一种非常重要的设计方法，本文基于反求工程，围绕新产品的开发，特别是产品的造型设计，提出一种全新的、快速优质的创新设计方法。该方法可快速进行产品的造型设计，大大缩短新产品的开发周期。本文最后，以作者完成的一个设计实例验证了该方法的正确性和有效性。     

基于原型理论的产品造型风格创新设计方法研究

目的 为解决产品造型风格创新设计过程中存在模糊性、不确定性和缺乏创新性等问题,提出应用原型理论思路从原型角度展开的产品造型风格创新设计。方法 首先基于感性意象对产品造型风格进行具象分类;其次运用设计形态分析结合离散度分析提取产品造型风格原型特征;再次通过联合分析获取产品造型要素权重从而确定关键风格原型特征;最后结合形状文法对产品造型风格进行创新设计。结果 以优雅型汽车前脸作为研究对象,设计方案在延续产品造型风格的基础上,继承和创新了部分形状特征,形成全新的汽车前脸。结论 设计方案的评估结果表明该方法在产品造型风格创新设计中的可行性和实用性。     

基于冲突解决理论的产品造型设计方法研究

目的针对TRIZ中冲突解决理论在产品造型设计中的应用进行研究。方法以产品造型设计中的冲突为起点,将冲突解决理论中的工程参数和发明原理进行分类并重新定义。结论提出基于冲突解决理论的产品造型设计方法。经实例验证,该方法能够有效解决产品造型设计中的冲突,使产品的外观造型和功能结构和谐统一,在提升用户体验的同时,提高产品设计人员的设计能力和效率。     

基于Rhino&Vray的产品造型设计

Rhino配合Vray在产品的造型设计上,既能严谨精确的制作出三维模型,又能渲染出真实细腻的设计效果,是工业设计领域最快速有效的三维组合。     

包装容器造型的设计创新

创新是人类社会的生命之源，也是设计进步和发展的不竭动力。据美国工业设计协会调查统计表明，企业产品设计开发每投入1美元，其销售收入为2500美元，可见设计创新投资少、效益大。在包装设计领域，由于新材料的运用、结构的改进、容器造型的更新以及平面设计的变化而进行的创新设计，为产品创造出了新的销售市场，这样的例子屡见不鲜。对于酒类、饮料、化妆品、洗涤用品、     

论产品造型设计中的最小信息单位

在产品造型设计中最小信息单位是指能够传递设计师创作思想和设计理念的最基本的语言构成,它没有具体的量化标准,属于动态可变的设计应用范畴.最小信息单位依据设计需要,通过分解与整合等手段形成众多新的基础要素,为产品造型设计的发展提供独特的视角与平台.     

基于神经网络的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者需求的产品,采用基于神经网路的产品意象造型设计方法.研究过程中首先确定感性词汇与造型设计要素,在此基础上,利用BP神经网络模型建立2者之间的关系,通过对BP模型中的编码、输入层、输出层、隐含层、激活函数以及相关参数的分析设置,进行产品感性意象设计的实验仿真,最后通过测试验证了模型的有效性.结合折叠自行车的设计进行研究,结果表明,该方法是正确可行的.     

基于可供性的产品造型设计及评价研究

目的 通过将可供性引入并辅助产品造型设计,减小产品属性的信息传达与用户理解之间的偏差,优化产品造型.方法 将可供性的4种分类,即功能可供性、认知可供性、行为可供性、感官可供性,与整体特征、功能引导等7种产品造型要素对应结合,建立可供性对产品造型设计的指导方法.以小型工具曲线锯设计为例,基于此方法完成造型设计方案;运用熵处理法与李克特量表评价法,将基于可供性的产品造型要素作为评价指标,对新的曲线锯造型设计方案与现有造型进行评价,分析评价结果.结论 构建了一种基于可供性的产品造型设计方法,完成了曲线锯的造型设计方案,依据基于可供性的产品造型要素评价指标完成评价,验证了方法的可行性与有效性,为产品造型设计提供了思路参考和理论依据.     

面向创新设计的多层次Web信息检索研究

提出了面向创新设计的多层次Web信息检索系统,它包括自然语言搜索、引导式搜索、关键词搜索、分类浏览和随机搜索五种搜索方式,主要功能是使设计人员从紧密到相对宽松的范围内进行资源检索(即从寻找相关设计知识到浏览无直接关系的信息),激发设计人员的创新思维,使之产生新的概念和新颖的设计思路。已经建立了基于以上原理的软件系统,该系统是计算机辅助产品创新设计的一个模块。     

Using an evolutionary algorithm for catalog design

This paper describes an evolutionary algorithm that was developed for catalog design. This algorithm is based on genetic algorithms, but uses an object-oriented coding scheme to represent a design, and introduces unique crossover and mutation operators. To account for the dependence of system performance on both system configuration and component selection, the evolutionary algorithm allows for simultaneous alterations of configurations and components. This new approach allows the consideration of alternate configurations and allows the configurations to evolve to make the best use of the available components. Using this evolutionary algorithm, a piping system was designed in which cooling fluid was delivered to three machines on a manufacturing floor at specified pressures and flow rates. The algorithm was able to find good designs that satisfied the given design specifications.     

Kansei knowledge extraction based on evolutionary genetic algorithm: an application to e-commerce web appearance design

Considering the overall consumer preference based on Kansei engineering, this paper focuses on optimising the appearance design of e-commerce web. In the beginning, we have used iView X RED Eye Tracking Systems experimental apparatus produced by SensoMotoric Instruments (SMI) in Germany to extract web design elements, and then several representative webs are designed based on orthogonal test design, following by surveys we have made. Furthermore, structural equation models are established in order to obtain a single preference factor on the influence of e-commerce web design. Finally, based on the neural networks (NNs) and evolutionary genetic algorithm approach, the global optimisation appearance design of the e-commerce web is fetched by simulation on computer, providing the effective suggestions for the e-commerce web designer. This research paper presents a systematic approach that convert consumer's Kansei knowledge into usable product multi-dimensional design variables.     

基于遗传算法的板翅式换热器优化设计

以板翅式换热器的质量为目标函数,以换热器芯体外形尺寸和冷热两侧翅片参数为优化变量,分别采用改进遗传算法和基本遗传算法对其结构尺寸进行优化设计.结果表明,与原始数据相比,换热器的质量明显减小,同时证明改进遗传算法的有效性和先进性.     

基于认知思维和蛛网结构的产品形态创新设计研究

目的结合设计师和用户的认知思维,基于蛛网结构建立两者之间的认知平衡模型并开发实用的创新设计工具,使产品形态设计的过程更为简明直观。方法首先运用形态分析法提炼产品形态原型,通过类型学分析对设计方案进行分类,模拟蜘蛛建网行为,建立体现设计师认知的产品方案表征蛛网;然后采用访谈调研、口语分析的方法获取用户语义,对核心语义词汇进行审美逻辑上的形态关联分析,提取符合用户认知的撞击物形态;最后使用四边形网格描述产品方案和撞击物形态,借助形态融合技术生成创意产品形态,建构蛛网撞击进化设计系统,并以女性滑板车设计为例验证该方法的可行性。结果模拟并应用了认知思维和蛛网结构,提出了一种新的产品形态创新设计方法。结论蜘蛛建网、猎物撞击的行为和方式能够比较合理地模拟设计师和用户的认知平衡过程,该方法对于提高产品形态设计效率,开拓创新设计方法具有一定的参考价值和借鉴意义。     

遗传算法与惩罚函数法在机械优化设计中的应用

提出了应用于机械优化设计的"遗传算法+惩罚函数法"的通用算法.它非常适合求解复杂的非线性约束优化问题.本通用算法既克服了传统优化方法的缺点,得到了一个较为理想的全域最优解;同时也改善了遗传算法的局限性.     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法（IQGA）。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上，引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快，还可以改变基本遗传算法（GA）的局部搜索能力，克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明，该算法可以有效地实现噪声控制。     

基于碳足迹信息模型的产品低碳创新设计

为进一步缓解全球气候变暖,从源头降低产品生命周期碳排放的低碳设计日益成为产品设计的重要方向。基于对产品低碳设计过程中决策信息的构成及对应设计策略的研究,构建了一种融合碳足迹的产品低碳设计信息模型,并在分析低碳设计决策信息内涵的基础上提出了一种基于产品结构树和详细设计参数的双重递进碳足迹根源特征定位方法。该方法基于定性/半定量矩阵的简约式生命周期评估(streamlined life cycle assessment,SLCA)法对碳排放关键结构单元进行初筛,并采用赋权关联图方法定位低碳设计的关键特征和设计参数。针对设计参数矛盾,利用TRIZ冲突解决理论进行求解从而实现低碳设计目标。以手持吸尘器作为低碳创新设计案例,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。     

An orthogonal design based constrained evolutionary optimization algorithm

Solving constrained optimization problems (COPs) via evolutionary algorithms (EAs) has attracted much attention. In this article, an orthogonal design based constrained optimization evolutionary algorithm (ODCOEA) to tackle COPs is proposed. In principle, ODCOEA belongs to a class of steady state evolutionary algorithms. In the evolutionary process, several individuals are chosen from the population as parents and orthogonal design is applied to pairs of parents to produce a set of representative offspring. Then, after combining the offspring generated by different pairs of parents, non-dominated individuals are chosen. Subsequently, from the parent’s perspective, it is decided whether a non-dominated individual replaces a selected parent. Finally, ODCOEA incorporates an improved BGA mutation operator to facilitate the diversity of the population. The proposed ODCOEA is effectively applied to 12 benchmark test functions. The computational experiments show that ODCOEA not only quickly converges to optimal or near-optimal solutions, but also displays a very high performance compared with another two state-of-the-art techniques.