基于Web的产品造型意象信息库系统及其应用

论文摘要

产品造型设计是依据一定的要求对产品形态、色彩、材质、贴图(或装饰)等几个造型元素进行创新设计、优化组合的过程,在现代产品创新与开发过程中起着十分重要的作用。它涉及到设计心理学、认知心理学、人工智能、工程科学、人机工程等相关学科,包括形象思维和逻辑思维。因此,结合这些学科的数字智能化产品造型设计系统研发已经成为产品设计领域新的研究热点之一。本文在分析研究了计算机辅助工业产品创新设计及案例推理(CBR)现状的基础上,构建了产品造型系统框架、产品造型元素(形态、颜色、材质、贴图)信息库系统；应用感性工学、认知心理学理论与方法,以产品造型元素的意象信息研究为基础,构建了产品造型的用户意象评价模型；对样本产品造型意象评价信息进行因子分析和主成分分析,探讨了由其结果构建产品造型意象空间的方法；应用ASP、SQL Server、Dreamweaver等技术开发了基于Web的产品造型意象信息库系统；应用因子分析和主成分分析方法对意象信息进行处理,筛选出一定量的意象词汇,从而构建出具体的产品造型元素所对应的意象空间；对产品造型元素、产品整体造型与用户对该产品造型的意象语意进行了分析,应用其信息建立了对应的BP网络模型,并将其作为遗传算法的适应度函数,在案例产品的基础上进行产品造型方案遗传优化,得到更符合用户需求的产品方案；文中以电动车造型创新设计为例,将电动车造型元素中的形态分解为轮廓、部件、连接关系、细部处理,给出了电动车形态特征线表示方法,用其构建出电动车形态元素的样本库；同时也对电动车造型元素中色彩、材质和贴图进行了样本制作。通过电动车实例造型改良设计,验证了文中产品造型创新设计方法、开发的产品造型意象信息库系统的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究概况
• 1.2.1 产品造型特征的发展状况
• 1.2.2 用户需求信息表达及其获取技术研究现状
• 1.2.3 产品造型意象信息表达及其获取技术研究现状
• 1.2.4 基于案例推理（CBR）方法的研究现状
• 1.2.5 产品造型意象信息库的研究现状
• 1.3 课题研究的目的和主要内容
• 1.3.1 本课题研究的主要目的
• 1.3.2 本课题研究的主要内容
• 第二章 产品造型系统框架构建
• 2.1 产品造型系统及其组成元素
• 2.1.1 产品造型的几何形态
• 2.1.2 产品造型的色彩
• 2.1.3 产品造型材料的质感
• 2.1.4 产品造型的贴图
• 2.2 产品造型系统的数学模型
• 2.2.1 产品造型元素的数学模型
• 2.2.2 产品造型系统的数学模型
• 2.3 案例产品造型系统表示
• 2.3.1 电动车造型的形态样本
• 2.3.2 电动车造型的色彩样本
• 2.3.3 电动车造型的材质质感样本
• 2.3.4 电动车造型的贴图样本
• 2.3.5 电动车造型系统的数学模型
• 2.3.6 产品造型信息库系统的实现
• 第三章 产品造型意象空间的构建
• 3.1 产品造型意象空间的构建过程
• 3.1.1 产品造型意象的内涵
• 3.1.2 基于感性工程的产品意象空间
• 3.1.3 产品造型意象空间的构建过程
• 3.1.4 产品造型意象空间语义量化描述的数学模型
• 3.2 案例产品造型在意象空间中的位置确定
• 3.2.1 电动车造型形态轮廓在意象空间中的位置确定
• 3.2.2 电动车其他造型元素在意象空间中的位置确定
• 3.2.3 电动车整休造型在意象空间中的位置确定
• 第四章 产品造型意象信息库系统
• 4.1 产品造型意象信息库系统框架
• 4.1.1 系统功能分析
• 4.1.2 系统框架
• 4.2 产品造型意象信息库系统界面的设计
• 4.3 产品造型意象信息库系统的实现
• 4.3.1 实现过程概述
• 4.3.2 数据库的实现
• 4.3.3 主要功能实现
• 4.4 产品造型意象信息库系统的应用
• 第五章 基于GA-BP-CBR的产品造型方案优选
• 5.1 应用产品造型意象信息库系统构建BP网络模型
• 5.1.1 BP网络模型设计
• 5.1.2 训练BP网络模型
• 5.2 基于CBR的产品造型创新方案设计
• 5.3 基于GA产品造型方案优化
• 5.3.1 遗传算法基本思想
• 5.3.2 方案编码及初始种群的生成
• 5.3.3 选择适应度函数
• 5.3.4 电动车造型方案的遗传优选方法实现
• 5.3.5 电动车造型方案优选结果解码和建模
• 5.4 优选结果分析
• 5.4.1 优选结果对比分析
• 5.4.2 优选结果多级模糊综合评价
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录一 豪华款电动车轮廓形态标准样本图片
• 附录二 电动车部件标准样本图片
• 附录三 电动车细节处理标准样本图片
• 附录四 电动车色彩标准样本图片
• 附录五 电动车贴图标准样本图片
• 附录六 产品造型意象信息库系统部分界面截图
• 附录七 神经网络样本及仿真计算代码
• 攻读硕士期间取得的研究成果
• 致谢