基于特征函数的产品造型进化设计研究

【摘要】： 设计创新是企业面对激烈市场竞争的最主要策略之一,创新设计方法要为设计师提供广阔的思路,轻松的设计环境,同时,由于创新多发生于概念设计阶段,创新的数据资源也要保证后续设计的重用。针对创新设计的这些要求,本研究探讨了基于特征函数的产品造型进化设计方法。 在逆向设计、实例设计等设计思想的启发下,借助于进化机制不依赖于环境知识和逻辑思维的特点,建立了以基因组、种群、适应函数和进化操作为基础的进化设计方法。相对于其他创新设计方法,本进化设计在激发设计师的形象思维和灵感思维进而开拓设计思路方面发挥了较大作用;能够实现设计自动化,减轻设计负担;用CAD底层几何API(Application Program Interface)表达的产品造型表象特征数据可以在详细设计阶段得到复用。 在充分了解现代设计的技术手段、设计对象及任务、设计活动和思维的背景下,本文围绕产品造型创新设计展开了进化设计方法的研究,主要完成了如下工作。 (1)首先探讨了产品结构模型、功能模型、产品基因组、种群、适应函数、方案评价、进化操作等设计、进化设计领域的概念、方法,指出基因组实际上就是产品模型,主要是产品的表象结构;种群是相似产品实例的集合,是一种蕴含设计逻辑规律的知识库;适应函数是设计方案评价机制的量化模型;进化操作是进化智能设计推理机制的具体体现;这4个方面构成了进化智能设计模型的结构体系。 然后,从这4个层面上分别研究和总结了现代设计、智能设计以及进化设计近年的国内外发展状况。 (2)在产品结构模型和功能模型的基础上,提出了包含结构和功能信息的、用API函数编码表示产品造型表象特征的基因组模型,CAD底层的几何体API函数及其拓扑API函数被用来表示基因组的结构基因和协调基因,这样的基因粒度利于进化方案的多样性,而且又不失几何和工程语义。 多个功能行为组成了功能模型,功能行为用功能表面表示,将结构基因的功能信息存放在属性表里,用于适应度的计算。基因组是结构基因和拓扑基因构成的符号串,根据它们生成次序和空间拓扑关系可排列为有序串,结构基因按照其在基因组的地位和在造型中的作用主要分为主基因和次基因。这样的基因组是一种树形结构,主基因为每个分支的根结点,拓扑基因为子结点,次基因为孙子结点,这样可转化为二叉树形式,以方便对基因及其功能信息的遍历和基因组相似性计算。 (3)种群库是进化设计创新的源泉,提出了根据相似基因组建立种群库的方法。基因组相似性存在两个方面的含义:相同基因块的数量、所有等同基因相似度的平均值。将多数基因组上排列相同的一系列基因符号串定义为基因块,基因块对应于产品结构的形状特征,防止基因块的分裂可以保持该产品的特色,基因块的甄别采用的是串模式匹配算法。 相似度计算的主要工作是参照目标基因组得到一群个体的相似度,根据相似度值的大小分为不同的种群类,这属于基于内容的三维模型检索技术,与其他检索技术不同,主要通过基因符号串的等同比较和匹配来取得相似个体。 种群库是C/S体系结构,可为进化设计模块提供最优良的个体空间。 (4)为了与进化设计的自动性、高速性和方案的多样性相适应,提出了三层次的适应函数用于进化过程中创新方案的评价。第一层为限定类指标,只有满足基本约束条件的造型才能得到高适应度值,这些限制条件主要是重量和尺寸等。第二层是功能类指标,要设计的产品有一些基本的功能必须满足,将这些基本功能以功能表面的方式组成基准功能模型作为参照物,待评价的造型基因组与它比较,以它们的配对功能表面参数向量作为RBF神经网络的输入,适应度为输出。第三层是适宜类指标,由人工评价得到分值,经综合平均得到适应度,这是一种广泛分布、评价人员众多的评价体系,能与高速的进化设计步调合拍。三类适应度之和是基因组用于选择操作的最终适应度。 (5)为了满足大规模创新设计要求,采用多子群免疫进化机制,将初始种群划分为多个子群,每个子群独立运算若干代后,再合并为一个种群进行运算,最后选择出相对最优的设计方案。进化操作中运用了三个操作算子:免疫选择算子、基因块覆盖交叉算子、基因参数变异算子。 建立在ACIS环境下的进化创新平台采用了并行计算模式,为了协调各个运行端的工作,采用了ACIS-HOOPS的通信和消息机制。以某工艺品企业的茶壶类产品进行了从基因组生成、相似度计算、基准功能模型和适应函数建立到最后的进化操作创新等各个进化过程的计算机模拟,验证了基于特征函数、面向造型的进化创新设计方法的有效性,以及创新平台的可行性。 总之,本研究在产品造型进化设计的基因组、种群、适应函数、进化操作算子4个方面提出了一些较新的概念和模型,为概念设计阶段的产品造型创新提供了进化设计这一方法和过程模型。这种进化设计模型对于汽车零部件、家居用品、工艺品等产品的结构和外观造型的创新有着较大的实用价值。