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基于计算智能的创新概念设计研究及应用
作 者: 董春龙
导 师: 刘希玉
学 校: 山东师范大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 计算智能 创新概念设计 遗传算法 微粒群算法
分类号: TP391.72
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
随着社会经济的飞速发展和科学技术的不断进步,产品制造业水平得到了前所未有的发展,产品的技术含量也越来越高。目前市场上的产品功能齐全、种类繁多,产品风格也各具特色。这不但改善了人们的生活质量,也大大改变了人们的消费观念。人们的眼光更加挑剔,对产品的要求也更高,而且不同的消费者的审美观点、消费意识各不相同,所以他们对所需产品的认识和要求也有很大的差异。由于这些原因,使得产品的设计难度加大,直接导致了更为激烈的市场竞争。企业为了在激烈的竞争中取得胜利,在市场上占有一席之地,就必须转移产品开发的重心。在最短的时间里设计出最佳的产品方案就成了每个企业的首要目标。创新性设计能够快速的适应市场需求的变化,有效地提高产品的市场竞争力,所以创新设计也就逐渐成为近年来计算机辅助设计领域的一个研究热点。计算智能技术的迅猛发展,给我们研究探索一种支持进化的概念创新设计提供了一个崭新而有效的途径。支持进化的设计可以认为是在满足新产品需求的同时可以保存原有产品优良性能的一种改进式的设计方法。这种设计方法将各种智能技术应用于设计的不同阶段或者应用于设计的不同领域,以计算智能算法作为基本的计算工具,再结合各种设计理论知识及实践进行设计的求解,最终取得了令人满意的设计效果。由于进化设计方法可以模仿生物进化的特征,如模仿生物染色体的交叉变异等生物遗传特性,所以进化设计具有很大的优势,它具有设计智能的同时又可以快速有效的求得问题的解。事实上,基于计算智能的设计方法已经成为最重要的创新设计技术之一。计算智能技术已经开始应用到创新概念设计领域。本文作者在查阅大量文献资料的基础上,对计算智能算法的来源、原理、机制、特点以及计算智能的应用等进行了简要阐述,同时文中将改进的遗传算法和微粒群算法进一步应用到沙发的创新概念设计领域中。本文的主要创新点如下:1、将改进的交互式遗传算法应用于产品造型的进化设计当中。通过这种方法,进化设计系统可以辅助专业设计者或者非专业的设计人员产生大量的具有创新性的产品设计造型。实验表明,该方法在创新进化系统中有很好的应用前景。2、对基于动态自适应群体的多种群PSO的算法进行改进。在该算法中,首先把种群中的所有微粒随机初始化为n个小的种群,然后通过计算每个小种群Pg的变化大小来动态的调整各个小种群的规模。若某个小种群Pg值连续多代不发生变化或它的变化很小,我们就减少进入这个小种群的微粒的数量。反之,我们就增加进入这个种群的微粒的数量。通过这种方法就可以在一定程度上避免个体信息陷入局部最优的危险。3、将微粒群算法应用于产品的构件选取与构件组装。文中通过对沙发组成构成的详细分析,对构成沙发的组件进行了合理的分类,并为不同的组件建立了相应组件的丰富的构件库。然后应用微粒群算法对构件进行选取和组装,产生了丰富多彩的沙发组装方案。4、实现了一个原型CAD系统。根据计算机辅助设计的创新过程,利用微软的VC++开发工具和ACIS/HOOPS造型库,在Windows操作系统下开发了一个支持进化的创新设计系统。该系统可以辅助专业设计者或者非专业的设计人员更好的完成沙发的造型设计和沙发构件的选取组装。
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全文目录
摘要 6-8 ABSTRACT 8-10 第1章 绪论 10-16 1.1 引言 10-11 1.2 研究背景 11-14 1.2.1 概念设计 11-12 1.2.2 计算智能 12-14 1.3 论文的主要研究内容及创新 14 1.4 论文的组织结构 14-16 第2章 创新概念设计研究 16-22 2.1 创新概念设计 16-18 2.1.1 概念设计的内涵 16-17 2.1.2 概念设计的特点 17-18 2.2 计算机辅助概念设计 18-19 2.3 计算机辅助概念设计技术 19-20 2.3.1 智能概念设计技术 19 2.3.2 协同概念设计技术 19-20 2.3.3 虚拟概念设计技术 20 2.4 基于计算智能的创新概念设计研究现状 20-22 第3章 支持进化的产品造型设计 22-35 3.1 遗传算法概述 22-25 3.1.1 遗传算法概述 22-23 3.1.2 设计遗传算法的基本原则 23 3.1.3 设计遗传算法的基本步骤 23-25 3.2 面向设计的半交互式遗传算法 25-28 3.2.1 交互遗传算法 25-26 3.2.2 半交互式遗传算法 26-28 3.3 产品造型的进化设计 28-34 3.3.1 编码设计 28 3.3.2 进化过程 28-34 3.3.3 进化评价 34 3.4 本章小结 34-35 第4章 基于微粒群算法的构件组装 35-50 4.1 微粒群算法 35-40 4.1.1 微粒群算法的基本原理 35-36 4.1.2 微粒群算法的数学描述 36-37 4.1.3 微粒群算法的实现 37-39 4.1.4 标准微粒群算法 39-40 4.2 微粒群算法的改进 40-43 4.2.1 离散PSO 模型 41 4.2.2 杂交PSO 模型 41-42 4.2.3 自适应PSO 模型 42-43 4.3 基于动态自适应群体的多种群PSO 43-46 4.3.1 算法基本思想 43 4.3.2 算法描述 43-44 4.3.3 微粒群体规模的动态调整 44-46 4.4 微粒群算法在构件组装中的应用 46-49 4.4.1 应用思路 46-48 4.4.2 沙发构件的组装 48-49 4.5 本章小结 49-50 第5章 仿真实验图例展示 50-61 5.1 系统的实现技术 50-51 5.1.1 ACIS 平台 50 5.1.2 HOOPS 平台 50-51 5.2 系统的总体结构 51 5.3 沙发构件设计与组装实例 51-61 5.3.1 沙发构件设计 51-56 5.3.2 沙发构件存储 56-59 5.3.3 沙发构件组装 59-61 第6章 总结与展望 61-63 6.1 本文的主要工作 61 6.2 今后的研究计划 61-63 参考文献目录 63-66 研究生期间发表论文及参与项目 66-67 致谢 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 机器辅助技术 > 机器辅助设计(CAD)、辅助制图
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