基于设计意图捕捉的概念建模技术研究

论文摘要

作为产品设计流程中最重要的环节之一,概念设计一直缺乏科学的方法论指导和计算机工具支持。当前广泛使用的几何造型概念设计均采用原始纸笔草绘的形式进行,自动化、信息化程度低,不能适应现代机械设计快速、复杂、创新等要求。以此为背景,本论文在国家863项目“支持产品创新设计的多学科协同建模/仿真方法及实现技术”的支持下,研究了基于设计意图捕捉的概念建模方法和关键技术,在此基础上开发了概念设计支持原型系统,解决了概念建模中对设计意图的快速固化和准确识别、基于语义的智能推送等问题,为概念设计阶段提供完整的支持。本论文的主要工作如下:1.提出了一种实验研究概念草绘行为习惯的方法,通过研究草绘速度变化趋势与设计意图之间的定性关系和草绘速度大小与设计意图表达精度之间的定量关系,建立了速度特征通道上的设计意图外化模型,解决了设计意图单通道识别不准确的问题。2.基于草绘行为习惯实验研究结果,提出了二维概念草图多设计特征识别方法,研究了概念草图设计中多个设计特征捕捉、分析、识别和整合等关键技术,大大提高了概念建模中设计意图识别的准确率和精确性。3.定义了一种新的支持语义计算的概念模型描述语言,实现了自动的二维概念模型的语义注入;建立了机械概念设计中的常用语义库,开发了描述语言的解析器和比较器,实现了语义层次上的概念模型理解。4.在概念模型语义理解的基础上,提出了一种基于设计意图捕捉的智能知识推送方法,设计及实现了主题爬虫和智能推送器:前者爬行抓取本地数据库和互联网相关知识,后者根据当前设计的语义信息进行知识推送,从而实现了与设计意图关联的知识推送。5.基于以上关键技术,设计开发了基于设计意图捕捉的概念设计支持工具,并进行了应用验证。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 相关技术及研究现状
• 1.2.1 草图识别技术
• 1.2.2 草图语义理解技术
• 1.2.3 基于主题的搜索推送技术
• 1.2.4 相关平台研究
• 1.2.5 目前尚存在的问题
• 1.3 论文研究内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 设计人员设计行为习惯的定量研究
• 2.1 设计意图及其与行为习惯之间的关系
• 2.2 “速度-精度”实验方案
• 2.3 实验和分析
• 2.3.1 实验说明
• 2.3.2 实验数据分析
• 2.4 实验结果
• 2.5 小结
• 第3章 基于设计意图的二维草图识别技术研究
• 3.1 单笔划和多笔划草绘方法
• 3.2 单笔划二维草图识别技术研究
• 3.2.1 单笔划草图识别流程
• 3.2.2 单笔划识别的关键技术研究
• 3.3 混序多笔划二维草图识别技术研究
• 3.4 反馈学习
• 3.4.1 线性参数反馈学习
• 3.4.2 正态参数反馈学习
• 3.5 识别效果验证
• 3.6 小结
• 第4章 基于设计意图的二维草图描述语言定义
• 4.1 描述语言说明
• 4.1.1 描述语言的逻辑结构
• 4.1.2 描述语言定义
• 4.2 描述语言工作原理
• 4.3 影响因子
• 4.3.1 计算匹配率
• 4.3.2 快速匹配
• 4.4 描述语言解析
• 4.5 小结
• 第5章 基于设计意图捕捉的智能推送技术研究
• 5.1 信息推送技术和服务
• 5.2 基于主题的搜索和智能推送技术
• 5.2.1 信息需求获取
• 5.2.2 基于主题的搜索技术
• 5.2.3 智能推送方法
• 5.3 小结
• 第6章 基于设计意图捕捉的概念设计支持工具设计与开发
• 6.1 基于设计意图捕捉的概念设计支持工具概述
• 6.2 概念设计支持工具需求分析
• 6.3 支持工具的总体设计
• 6.3.1 支持工具结构方案设计
• 6.3.2 总体结构
• 6.3.3 模块功能设计
• 6.4 系统开发和实现
• 6.5 CDS 使用方法
• 6.6 应用与验证
• 6.7 小结
• 第7章 结束语
• 7.1 本文主要成果
• 7.2 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果