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《山东师范大学》 2010年
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基于智能优化技术的创新概念设计研究与应用

魏欣  
【摘要】: 随着市场的日益饱和,产品消费节奏速度加快,顾客的需求越来越个性化、多样化,购买行为选择性更多。在这种形势下,许多企业都已经意识到产品创新设计将成为抢占市场的一个决定性因素,通过提高产品的创新性来获得核心竞争力。创新性设计能够适应市场需求的变化,有效地提高产品的市场竞争力,因此创新设计也就成为近年来计算机辅助设计领域的热点之一。 智能优化技术的兴起,为我们探索一种支持进化的概念创新设计提供了新的途径。进化设计是满足新产品需求并可以保存原有产品优良性能的一种改进式的设计过程,它是将各种智能优化技术应用于不同的设计领域,以智能优化算法(遗传算法、微粒群算法、差分进化算法等)为基本的计算工具,结合各种设计理论进行运算,最终得到需要的设计结果。由于进化设计方法能够模仿生物的染色体的交叉变异等遗传特征,因此进化设计的优势在于能够得出设计智能并且快速有效的一般的问题解。 事实上,进化设计方法已经成为最重要的创新设计技术之一,智能优化技术已经开始应用到创新概念设计领域。本文在查阅大量文献资料的基础上,对智能优化算法的来源、基本原理、机制、特点及应用等进行了系统的研究和详细的阐述,同时设计改进的微粒群算法进一步应用到眼镜创新概念设计领域中,并利用CATIA二次开发技术实现创新设计。本文的主要创新点如下: 1.改进基本微粒群算法,将微粒群算法的惯性权重的动态线性调整方案进行调整,同时提出一种基于局部搜索策略的微粒群算法,从微粒的寻优位置对基本微粒群算法进行改进,使其引导微粒在寻优过程的位置,增强粒子在最优点附近的局部搜索能力,大大加快了收敛速度,并用四个测试函数实验验证改进算法的有效性和优越性。 2.将基于局部搜索策略的微粒群算法应用到眼镜创新概念设计领域,实验表明,基于局部搜索策略的微粒群算法的眼镜创新设计过程能够更加快速的生成符合用户需求的具有创新性的产品,并且几乎不需要设计者的干预,能够把设计者从繁重的人工评价中解脱出来,从而为智能优化算法开拓新的应用领域,同时也为眼镜创新设计提供新的方法。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.72;TP18

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李萍;覆盖网络的优化与半监督学习[D];安徽大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 王清;宋年年;王佳庆;姚菁;;优化自抗扰控制器在主汽温控制系统中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 康忠健;徐丽;勾松波;金华蓉;李瑞生;;考虑分布电容的神经网络单相接地故障测距算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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10 姜封国;;基于小生境技术的混合遗传算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张亚娟;适应性企业战略协同机制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 董慧群;代建制项目风险预警管理研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
8 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
9 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
10 何非;装配制造系统复杂特性建模及其应用研究[D];华中科技大学;2010年
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1 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
4 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
5 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱国凯;泰安市农村公路典型路面结构研究[D];山东科技大学;2010年
7 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
8 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
9 肖珊珊;基于案例推理的组合夹具组装技术研究[D];长春理工大学;2010年
10 马宗梅;遗传算法在考试系统组卷中的应用与研究[D];郑州大学;2009年
【同被引文献】
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1 石幸利;;人工神经网络的发展及其应用[J];重庆科技学院学报;2006年02期
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【二级参考文献】
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2 徐凯,张裕中;CAD二次开发技术(Ⅰ)[J];包装与食品机械;2004年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 宋保华;面向产品概念设计的智能草图研究[D];西北工业大学;2003年
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10 林令娟;模拟退火微粒群混合算法的研究及应用[D];山东师范大学;2010年
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