基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知技术

针对产品设计知识主动推送过程中设计人员的知识需求难以自动获取的问题,提出了一种基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知方法。设计情境与脑机反馈融合构建知识需求感知框架,由动态变化的设计活动信息驱动生成设计情境实例序列,基于脑机反馈构建设计知识需求域。根据设计任务分解与产品结构的映射关系建立知识需求锚点,以设计情景激活知识需求锚点的方式动态关联当前设计内容,采用加权贝叶斯方法实现设计知识需求类型识别,并在数控机床数字化设计中对提出的需求感知方法进行了应用验证。     

支持4D打印的可控变形结构设计研究进展

4D打印是结合了3D打印技术和智能材料的一种智能结构增材制造技术。通过几何结构设计、智能材料分布设计,4D打印可以制备具有可调节形状、特性或功能的可控变形结构。可控变形结构通过外界的刺激,按设计好的特定方式发生形状、性能和功能的变化,从而使其满足不同领域的应用需求。对可控变形结构的二维结构设计方法和三维变形设计方法的技术研究进展进行综述,总结了支持4D打印的可控变形结构设计的突出成果以及创新性技术。结合4D打印的概念和支持4D打印的可控变形结构设计的研究现状,对其在机械、生物医学等领域的应用进行了展望。     

基于图形理解的预算工程量提取算法

分析了建筑图样（施工图）视图表达和图形理解的特点，基于工程量相关图形信息中各类图形实体的信息理解关系，提出了关联、特征实体的概念；给出施工图中工程量相关信息图形理解策略，并将图形理解的方法应用于预算工程的自动提取，为实现建筑CAD与概预算一体化提供新的途径；以土石方工程量为例，给出了工程量相关信息理解、搜索和识别算法。     

产品信息点阵式模型到矢量化模型的转换研究

本文介绍了浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室在产品信息点阵式模型到矢量化模型民做的探讨，围绕工程图扫描图象整体识别理论与该当，着重介绍了系统的主要功能和核心算法，总结了该项工作的创新性。     

基于有限元分析的夹具针杆精度控制

以某机电耦合的宝石加工专用装备的夹具针杆为例,建立了宝石加工过程中磨削力的计算公式和夹具针杆的载荷模型,采用有限元法进行受力分析,得出夹具针杆的支撑点对针杆的挠度影响,通过选取适当的支撑点位置来控制宝石加工装备的加工精度,为提高宝石加工专用装备的精度提供了一种有效的方法。     

集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测

针对轴件表面缺陷分析过程中存在小样本和实时检测效率低的问题,提出一种集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测方法。首先通过相似领域图片的迁移学习,减少对人工大规模标注数据的经验性依赖,采用主成分分析法完成表面缺陷的降维和关键特征向量提取,建立轴件表面缺陷的特征空间,并利用空间位置求解迁移学习的源领域,降低领域间距离度量的复杂度;其次通过训练源领域图片的特征提取器,将特征提取器的网络权值迁移至YOLO V3目标检测模型中,完成相似领域的知识迁移,建立高速生产状态下的轴件表面缺陷实时检测模型。试验表明,该方法在轴件生产现场的实时检测中具有较高的准确度和鲁棒性,集成后的算法模型各类缺陷正检率达97%以上,平均精度均值的方差值缩小近3倍。     

支持MC模式运作的需求建模流程及关键技术研究

针对需求建模在大规模定制模式下需要解决的问题，提出了支持大规模定制模式运作的广义需求模型，论述了面向双向需求信息循环的建模流程，给出了需求信息元、广义需求分类体系、需求驱动循环网络等建模方法与关键技术。广义需求模型有利于需求信息表达的规范化、系统化，通过需求驱动支持大规模定制系统的高效运作，从而提高了系统实施的整体效益。最后，通过分析项目案例归纳出适合我国企业实情的“进化式”实施策略。     

基于MODM模型的自由曲面NC加工刀位计算

指出现有的基于曲线逼近分析的刀位计算精度控制原理存在的不足，提出基于曲面离散基本单元（MODM）模型的NC刀位计算原理，给出了利用MODM模型生成等参数线刀轨、截面线刀轨以及特殊形式刀轨的方法；对有关方法分别进行了程序实现并给出计算实例。程序实现的结果表明，基于MODM的刀轨生成方法在计算效率，精度控制可靠性，刀轨生成能力等方面有独特的优点。     

由三角网格模型重构多层次几何信息方法研究

利用STL标准文件系统表达的三角网格模型同CAD模型中几何设计信息间的约束映射关系，提出将三角网格实体模型重构为B—rep、几何信息集、独立于应用领域的几何信息等多层次几何信息表达方法，使面向虚拟设计、虚拟装配领域的应用只需对几何抽象信息表达查询而无需查询最底层的三角网格信息。将提出的方法在摩托车曲面的虚拟变形设计中作为提供产品信息的基础层，初步解决了虚拟环境中产品设计的可行性问题。     

集成自动导引车路径规划的智能制造数字化车间设备布局优化方法

智能制造数字化车间具有自动导引车(AGV)、加工设备高度集成的特点。针对智能制造数字化车间布局和AGV路径规划分开优化,使得某区域的物料搬运过于集中,导致该区域AGV搬运工作量繁重,影响AGV路径规划的问题,建立了以物流运输量最小,物料搬运时长最短以及AGV数量最少为目标的智能制造数字化车间布局和AGV路径规划集成优化模型。提出一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法,采用系统化布置设计法来生成部分初始种群,增加初始种群分布,防止陷入局部最优;将不等长的双链染色体与疫苗接种策略引入非支配排序遗传算法,提高了算法的寻优速度和精度;最后求解得到一组Pareto解集,供决策者优中选优。通过实例验证了所提方法的有效性。