摘要：针对小样本数据集条件下深度学习算法的方案图像智能决策限制问题,提出一种基于胶囊网络的产品形态设计决策模型。应用人工智能方法搭建基于产品形态语义的多视角图像数据集,并将数据集图像进行预处理和特征提取。再利用卷积层学习得到图像特征,将不同卷积层中的若干特征划分为一组,生成具有丰富语义特征的主胶囊。利用动态路由算法获取一组数字胶囊,完成整个胶囊网络模型。最后,通过对训练数据集提高模型识别性能,从而提高产品形态设计决策准确率。通过构建智能陪护机器人的小样本实例数据集,验证了所建立模型的有效性与可行性。

摘要：研究了影响突破性汽车造型设计决策的主要因素,以及各个时期影响突破性汽车造型设计的权重。方法上从设计决策者视角,使用证据三角法(大师访谈、案例分析、文献搜集)筛选出17个影响突破性汽车造型设计的因素,调研多位在全球具有15~60年经验的专家教授,使用因子分析提取因子,并运用层次分析法与优序图法得到百年突破性汽车造型设计的权重变化趋势。结果表明,汽车突破性造型设计的决策因素按次序受到用户心理与审美,营销策略,生产技术与材料,动力布置,经济与社会这5大因素影响,且权重在过去百年里从紊乱到趋于稳定。

摘要：为解决汽车前脸造型设计决策的问题,比较了用户感知燃油车与电动车前脸造型特征的差异,探讨了汽车前脸正性和负性表情对消费者偏好决策的影响,提出一种采用脑电测量技术评价用户反馈的方法。以Neural Scan脑电仪为数据采集工具,采集了40位用户观看传统汽车与电动车表情并做出是否购买决策的脑电数据,通过事件相关电位分析,发现用户对传统车的情绪感知优于电动车,用户偏好购买正性表情的汽车。回归分析结果发现,P300和LPP两个脑电成分对用户购买决策有显著影响。研究结果表明:电动车车脸设计应加大拟人化效果,脑电测量可作为设计决策的客观依据。

摘要：在高密度城区内,口袋公园通常以“见缝插针”的方式分布,以提升市民对绿地的感知度和利用率。在夏热冬冷地区,绿化过密或分布不合理的现象往往导致口袋公园夏季通风散热效率低,闷热严重。本研究以株洲市高密度城区内某口袋公园为对象,首先根据实地调研选择乔木种植间距、乔木枝下净空、乔木叶面积指数(LAI)和乔灌草比为影响因素,通过正交试验法筛选出9个典型绿化方案,其后,应用ENVI-met模拟各个方案在夏季的通用热气候指数(UTCI)情况,并通过极差分析得到4个因素对热舒适的影响力大小排序和最佳绿化结构方案。结果表明:1)在高温高湿的环境下,过密的绿化会削弱口袋公园内部的通风散热效率,进而加剧闷热的状况,因此适宜地控制绿化密度,植被形态及搭配方式非常有必要;2)不同影响因素对室外热舒适的影响力从大到小依次为:乔木种植间距>乔灌草比>乔木枝下净空>乔木叶面积指数(LAI);3)热舒适最佳的绿化结构方案为:乔木种植间距10 m+乔木枝下净空4 m+LAI为5+乔灌草比6:3:1。

摘要：为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学习网络算法(ResNet)对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,将一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度地消除了决策者决策偏好的影响。通过起重机造型设计决策实例,验证了ResNet人工智能设计决策算法的有效性和可行性。

摘要：为有效融合工业设计方案决策中的异构信息,引入云模型处理定性语言评价,基于黄金分割方法将语言信息量化为云模型的数字特征,分别构建语言值、区间数和实数相对优势矩阵。考虑决策过程的模糊性与不确定性,将决策属性判断的自然语言采用区间标度量化,构建非线性优化模型求解最优决策属性权重,以最大似然估计实现群体决策的区间标度集结,通过综合效用函数计算工业设计方案优劣。以某型指挥用控制台工业设计方案决策为例,验证了所提方法能够有效融合异构决策信息,辅助工业设计师和决策者准确把控意见并进行方案优选。

摘要：螺旋输送机作为土压平衡式盾构的重要功能部件之一,常常需要进行设计调整以满足新的工程需求。但是,设计调整容易导致产品指标发生过量变动,进而对产品的可靠性、安全性和可维护性等产生负面影响。为最大化重用已有的、经过工程验证的设计方案,降低设计调整的负面影响,提出了一种盾构螺旋输送机适应性设计智能决策方法。首先,收集盾构螺旋输送机的产品指标和设计参数以构建产品数据集,并通过依赖性分析和相关性分析分别建立其产品指标与设计参数间的依赖性矩阵和相关性矩阵;然后,基于产品指标与设计参数之间的相关性进行层次聚类,得到不同的产品元素集群,进而标定设计调整过程中产品指标变动的影响范围;接着,结合依赖性矩阵和层次聚类结果,识别不同集群中各产品指标所对应的关键设计参数;最后,利用神经网络构建产品指标-设计参数回归预测模型,并通过搜寻得到对新的产品指标需求具有较好适应性的设计参数调整方案。通过对盾构螺旋输送机产品指标的需求值与预测值进行对比分析后发现,其平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为3.9647%,且达成度为96.04%,基本满足设计要求。结果表明,所提出的方法能够准确标定盾构螺旋输送机产品指标变动的潜在影响范围,可有效识别产品指标所依赖的关键设计参数,并实现关键设计参数的智能求解,其不仅可为盾构螺旋输送机的适应性设计提供决策支持,还可为满足个性化、差异化需求的产品适应性设计提供技术借鉴。

摘要：在白酒包装设计中引入消费者心理,探讨影响消费者购买决策的因素,为白酒包装后续的发展提出思考与建议。以消费者心理为切入点,结合白酒包装设计案例来对酒包装进行分析,探究设计策略。将消费者心理应用在白酒包装设计中,有助于挖掘白酒包装与消费者选择行为之间的联系,促进白酒包装的发展。

摘要：以内燃机低摩擦功耗设计为目的,以满足各项摩擦学性能指标为约束,提出并建立了基于基因模型的混合进化设计方法,构建了适合领域特点的专家修正算子和屏蔽算子,并进一步拓展出分层基因模型及相应的协同进化算法,建立了参数协调机制.结果表明,利用该模型和方法可在设计空间中获得优选方案的种群,从而为设计决策提供依据,相关研究结果在内燃机活塞子系统以及内燃机整体设计的设计决策中得到了成功应用.

摘要：针对工业设计过程多阶段方案决策的意见演化问题,融合复杂网络理论建立工业设计决策网络模型,通过意见动力学进行决策意见动态演化仿真.基于图论建立设计决策有权无向网络,以网络效率变化确定决策者权重,借助意见距离识别设计决策网络节点信任集合,利用加权平均意见驱动设计决策网络更新与演化.提出工业设计决策网络的演化仿真流程,结合产品设计方案决策数据进行动态仿真分析,结果表明:信任阈值决定设计决策网络拓扑构成,随着网络演化的进行,决策个体间意见差异逐步缩小并最终达成共识;设计决策网络分析能够析出噪声节点及其意见变化,在实际产品设计决策中应重点关注;意见演化能够辅助确定工业设计方案决策轮次,明确方案在各指标上的表现并识别设计改进方向;仿真分析有助于发现设计决策中的关键因素和意见演化规律.