基于圖解特征語義認(rèn)知的產(chǎn)品設(shè)計過程知識模型

呂 健， 謝慶生， 黃海松， 潘偉杰

（貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025）

基于圖解特征語義認(rèn)知的產(chǎn)品設(shè)計過程知識模型

呂 健， 謝慶生， 黃海松， 潘偉杰

（貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025）

針對產(chǎn)品造型設(shè)計過程知識表征，提出基于圖解語義認(rèn)知的產(chǎn)品設(shè)計過程知識模型。分析產(chǎn)品的本體語義及產(chǎn)品設(shè)計過程知識，結(jié)合可拓學(xué)基元理論構(gòu)建產(chǎn)品設(shè)計過程的知識表征基元模型，提出可拓原點基元及可拓向量概念，實現(xiàn)設(shè)計過程——設(shè)計生長、設(shè)計收斂及設(shè)計優(yōu)化的知識表征。在產(chǎn)品設(shè)計過程知識基元表征模型基礎(chǔ)上，提出基于圖解語義的實例庫聚類方法模型。以機(jī)床裝備造型設(shè)計為例，驗證了該方法的可行性，為產(chǎn)品造型設(shè)計提供一種形式化與量化相結(jié)合的設(shè)計參考方法。

圖解語義；可拓學(xué)；圖解語義基元；產(chǎn)品造型；實例推理

目前，以產(chǎn)品實例庫、知識表征、知識挖掘與重用為特征的產(chǎn)品創(chuàng)新方法在工業(yè)產(chǎn)品的各個領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應(yīng)用，尤其是工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的產(chǎn)品造型設(shè)計的知識建模、表征、檢索、提取、重用過程成為該領(lǐng)域的研究熱點。機(jī)械裝備的產(chǎn)品造型設(shè)計作為產(chǎn)品設(shè)計大概念中的一類，其研究方法既體現(xiàn)了現(xiàn)代設(shè)計方法的理性思維，又體現(xiàn)了其極具創(chuàng)造性的感性思維。創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計過程是對特征語義進(jìn)行深層次挖掘、提取與物化的過程，并在該過程中充分考慮人的感性意象需求及使用情境。概念設(shè)計過程涉及到設(shè)計知識的建模、表征、檢索、提取、重用、可拓推理等方法。

美國俄勒岡州立大學(xué)的Oman等[1]提出一種運(yùn)用創(chuàng)意知識庫快速開展產(chǎn)品設(shè)計的方法論，該方法論描述了創(chuàng)意靈感在設(shè)計過程中的信息傳遞與推演過程從而完成創(chuàng)意產(chǎn)品的概念設(shè)計。澳大利亞紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的Lee等[2]討論了參數(shù)化設(shè)計方法和概念設(shè)計方法的結(jié)合，提出一種可參數(shù)化的個性化概念設(shè)計方法。臺灣國立高雄大學(xué)的 Lee[3]研究了本土文化元素和文化創(chuàng)意產(chǎn)品的設(shè)計。英國倫敦大學(xué)學(xué)院Al-Sayed等[4]研究了建筑概念設(shè)計中隱性知識的外顯化問題。印度Soni等[5]研究開發(fā)基于知識的的工業(yè)產(chǎn)品美學(xué)支持系統(tǒng)。浙江大學(xué)羅仕鑒等[6-7]提出圖解思維。朱上上和羅仕鑒[8]提出一種基于設(shè)計符號學(xué)的文物元素再造研究方法。劉征等[9-12]研究了基于知識流的產(chǎn)品創(chuàng)意知識獲取方法，提出一種面向設(shè)計知識重用的產(chǎn)品外觀分類及面向過程的工業(yè)設(shè)計知識地圖構(gòu)建。Guo等[13]研究了一種基于模型庫與規(guī)則配置的大規(guī)模怪獸3D設(shè)計與建模系統(tǒng)。東南大學(xué)劉玲玲等[14-15]運(yùn)用可拓學(xué)基元理論，構(gòu)建概念設(shè)計階段基元模型。東華大學(xué)唐智[16]在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計中引入了形態(tài)域和單元化特征的概念開展產(chǎn)品構(gòu)形分析與設(shè)計研究。西北工業(yè)大學(xué)楊剛俊等[17]將TRIZ與可拓學(xué)方法相結(jié)合，應(yīng)用于產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計中，形成了基于可拓學(xué)模型的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計方法。

從目前關(guān)于工業(yè)設(shè)計方法的研究進(jìn)展來看，區(qū)別于一般的小產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計，機(jī)械裝備在其知識建模、表征、檢索、提取、重用、可拓推理等過程的隱性知識表達(dá)更加明確與規(guī)范化。機(jī)械產(chǎn)品知識建模具有較清晰的層次性和關(guān)聯(lián)性，尤其是針對智能CAD技術(shù)，其優(yōu)越性體現(xiàn)在對產(chǎn)品實體的結(jié)構(gòu)信息和幾何信息的重用，但對以隱性語義挖掘為特征的造型設(shè)計還缺乏有效支持。機(jī)械裝備以產(chǎn)品造型特征語義認(rèn)知為知識表征方法，其設(shè)計過程既體現(xiàn)人腦靈感碰撞的無序性，又體現(xiàn)了設(shè)計知識推理與重用的有序性。

為此，挖掘機(jī)械產(chǎn)品的特征語義，分析設(shè)計過程中對知識的重用方式，以及目標(biāo)語義的表征與推理是實現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品造型設(shè)計的有效途徑。本文針對現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計方法中客戶個性化的目標(biāo)需求，提出基于圖解語義認(rèn)知的產(chǎn)品造型設(shè)計方法。研究設(shè)計過程知識模型，在實例庫的基礎(chǔ)上，一方面挖掘產(chǎn)品的特征語義與關(guān)聯(lián)隱性語義，建立基于產(chǎn)品圖解語義的可拓聚類映射集；另一方面挖掘基于實例的設(shè)計規(guī)則，建立基于實例推理的設(shè)計規(guī)則數(shù)據(jù)庫，從而構(gòu)建以圖解語義聚類及設(shè)計規(guī)則為驅(qū)動的造型設(shè)計情境，實現(xiàn)基于實例推理的產(chǎn)品造型設(shè)計。

1 產(chǎn)品設(shè)計過程知識分析與表征

1.1 設(shè)計過程知識傳遞機(jī)制分析

從設(shè)計過程分析，設(shè)計知識包括用戶需求知識、產(chǎn)品設(shè)計過程知識、生產(chǎn)制造知識等，并以產(chǎn)品為載體，通過用戶、設(shè)計者、制造者，實現(xiàn)知識的獲取、傳遞與演化，如圖1所示。

圖1 產(chǎn)品設(shè)計過程知識傳遞模型

1.2 設(shè)計知識的基元表征

從設(shè)計過程知識傳遞模型出發(fā)，本文結(jié)合可拓學(xué)的基元理論與可拓創(chuàng)新方法，以及圖解思維方法尋求產(chǎn)品設(shè)計的新路徑，研究基于圖解語義特征認(rèn)知的可拓表征方法。

基元概念把質(zhì)與量，動作與關(guān)系的相應(yīng)特征分別統(tǒng)一在一個由對象O，特征C和量值V組成的三元組中，可以形式化地描述物、事和關(guān)系，基元B分為物元M、事元A、關(guān)系元R。

基元表示為：

構(gòu)建概念設(shè)計基元集S={ B}，用于表征設(shè)計過程中涉及的定量與定性問題，形象化描述產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計方法。

1.3 產(chǎn)品設(shè)計過程關(guān)于可拓創(chuàng)新方法的內(nèi)涵分析

結(jié)合可拓創(chuàng)新過程將產(chǎn)品設(shè)計分為3個階段：設(shè)計生長階段、設(shè)計收斂階段與詳細(xì)設(shè)計階段。3個階段根據(jù)設(shè)計需求分為一級循環(huán)與多級循環(huán)，體現(xiàn)了可拓學(xué)的菱形思維模式，如圖2所示。

圖2 可拓學(xué)菱形思維對設(shè)計過程的解析

(1) 設(shè)計生長階段。設(shè)計者在設(shè)計目標(biāo)及設(shè)計資源的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)造性思維過程，根據(jù)基元的可拓展性或物的共軛性[18]，創(chuàng)造性思維過程T可分為拓展分析、共軛分析和可拓變換3種類型，統(tǒng)一表示為形成產(chǎn)品概念基元集過程體現(xiàn)了“一物多征”、“一征多值”、“一值多征”等拓展分析的可拓思想。

(2)設(shè)計收斂階段。設(shè)計者通過恰當(dāng)?shù)脑u價模型對產(chǎn)品概念基元集進(jìn)行的收斂過程，得到設(shè)計收斂后的基元集表示為其中n ≥ m 。

1.4 概念設(shè)計過程知識的可拓表征

綜上產(chǎn)品設(shè)計過程的討論，將設(shè)計過程的可拓知識表征如圖3所示。

圖3 產(chǎn)品設(shè)計過程知識的可拓表征

2 設(shè)計生長過程知識可拓方法

2.1 可拓向量

可拓原點基元是產(chǎn)品設(shè)計的原點，定義 B0為可拓原點基元， BE為可拓向量，其內(nèi)涵包括可拓方向、可拓步長與可拓深度。表示為：

其中，可拓方向 cEdi可以表示1個或多個設(shè)計方向，表示為并具備與之相對應(yīng)的 vEdi量值；可拓步長 vEle取值可以為1個步長量值或 1個步長取值區(qū)間，表示為可拓深度 vEde表示在概念設(shè)計過程中設(shè)計生長的次數(shù)m，表示為

概念定義：可拓向量 BE描述了設(shè)計原點 B0關(guān)于可拓方向 cEdi、可拓步長 cEle及可拓深度 cEde的設(shè)計生長過程。

在設(shè)計問題中，可拓方向 cEdi、可拓步長 cEle及可拓深度 cEde可賦予具體的設(shè)計含義。

2.2 設(shè)計生長過程可拓描述

從設(shè)計方法學(xué)與可拓學(xué)融合的角度描述，產(chǎn)品設(shè)計是以可拓原點基元B0為出發(fā)點，在可拓向量基元 BE的引導(dǎo)下進(jìn)行的思維生長過程，則有設(shè)計生長階段模型如圖4所示。S= B0BET，通過拓展分析過程，形成產(chǎn)品方案基元集

圖4 產(chǎn)品設(shè)計方案生長過程

定義可拓設(shè)計正方向 S Px與 SPy，并定義 SP+為可拓設(shè)計正空間（有效設(shè)計空間），將研究的設(shè)計對象全體稱為設(shè)計可拓域，記為U。由設(shè)計的可拓原點基元出發(fā)，形成一級可拓節(jié)點或多級可拓節(jié)點，節(jié)點標(biāo)記為Pij，i為設(shè)計生長的次數(shù)計數(shù)，j為i次生長的計數(shù)，節(jié)點個數(shù)記為M，則有：

在可拓域U內(nèi)，如圖4所示，取生長次數(shù)m為變量，定義可拓設(shè)計正空間的量化表達(dá)為SP=f(m)，故取 f(m )= m2，可拓設(shè)計密度記為ρ，表示為：

可拓設(shè)計密度ρ反映了設(shè)計思維在可拓域 U內(nèi)的活躍程度，也是產(chǎn)品可拓集創(chuàng)新性評價中的一個重要指標(biāo)。

3 產(chǎn)品圖解語義表征方法

基元與產(chǎn)品語義相結(jié)合的方法實現(xiàn)設(shè)計過程知識的形式化與量化表征，但在具體的產(chǎn)品設(shè)計問題中該方法在產(chǎn)品自身語義的表達(dá)上對于隱性知識的挖掘及表征還需進(jìn)一步深入研究，尤其是產(chǎn)品造型設(shè)計，傳統(tǒng)的感性詞匯表達(dá)往往造成語義編碼或解碼[19-20]錯誤、或者未能完整、準(zhǔn)確表達(dá)隱性知識，因此本文在上述表征方法基礎(chǔ)上，引入圖解特征語義認(rèn)知方法。以下將以典型的機(jī)床裝備造型設(shè)計為例，開展基于圖解特征語義認(rèn)知的造型設(shè)計方法研究。

3.1 概念設(shè)計需求物元表征

從機(jī)床領(lǐng)域知識分析，以產(chǎn)品語義的4S基元模型將產(chǎn)品的設(shè)計語言表達(dá)及圖解語義表達(dá)形式作對比，見表1。

表1 產(chǎn)品語義的語言表達(dá)與圖解表達(dá)的內(nèi)涵對比

3.2 基于圖解語義聚類的實例庫

目前，國內(nèi)已有一些學(xué)者針對車床、立式加工中心、臥式加工中心和龍門加工中心等機(jī)床案例類別造型開展了案例庫建設(shè)工作[21]，開展了基于庫的實例推理方法研究。本文結(jié)合其研究成果，尋求基于圖解語義[6-7]的實例庫表征及檢索方法，豐富實例庫的聚類與檢索方法，提供更易于設(shè)計師獲取知識的表征方法。

本文將圖解語義與可拓學(xué)基元理論結(jié)合，提出圖解語義基元，見表2，通過圖形化語義基元及其圖解語義可拓空間實現(xiàn)產(chǎn)品實例的知識表征，并通過構(gòu)建圖解語義實例庫實現(xiàn)聚類與檢索。

表2 圖解語義基元

在圖解語義基元中，區(qū)別于傳統(tǒng)基元理論，O, C, V均為圖例表征。

以險峰MK1080數(shù)控?zé)o心磨床為例，給出圖解語義可拓方法的形式化表達(dá)：

從產(chǎn)品語義學(xué)的知識傳遞過程分析，圖解語義基元是產(chǎn)品的編碼過程，其信息的存儲、聚類、檢索需要建立圖解分類標(biāo)準(zhǔn)。需分析案例的知識組成，表3給出了案例圖解語義知識、設(shè)計問題知識、設(shè)計過程情境知識的內(nèi)容及知識挖掘。

表3 產(chǎn)品實例知識組成

根據(jù)語義學(xué)中知識的編碼—傳遞—解碼機(jī)制，實例庫的存儲與聚類是實現(xiàn)這一過程的關(guān)鍵，圖5給出機(jī)床造型設(shè)計實例庫存儲與聚類模型。針對機(jī)床的通用分類標(biāo)準(zhǔn)，對案例進(jìn)行初步存儲與聚類，并制定案例基元標(biāo)準(zhǔn)。

圖5 實例庫表征模型

(1) 造型輪廓的圖解語義表達(dá)。通過對設(shè)計過程中設(shè)計師的訪談，設(shè)計師獲取的知識最直接的方式是造型語義獲取。因其沒有經(jīng)過語義編碼與解碼過程，最大限度的保留了案例產(chǎn)品語義的完整性。但案例庫在案例數(shù)量上往往比較大，按照機(jī)床分類方式進(jìn)行檢索工作量較大，難以保證檢索目標(biāo)案例的精確性和效率。故采用造型三視圖輪廓線相似度函數(shù)作為聚類及檢索方法，通過輪廓線矢量提取及相似度計算，形成基于圖解語義認(rèn)知的索引形式，可簡化案例庫使用者（設(shè)計師或機(jī)床用戶）對目標(biāo)案例的檢索過程，圖6為圖解語義與設(shè)計語言聚類 方法的對比。

圖6 產(chǎn)品聚類方法比較

對機(jī)床造型領(lǐng)域特征進(jìn)行實例分析得出，造型的三視圖輪廓線具有很好地識別度和關(guān)聯(lián)度。在不同的機(jī)床類別中，三視圖的特征基因表達(dá)具有差異性與不確定性。從能夠反映產(chǎn)品造型特征的最優(yōu)視圖出發(fā)作為主要特征基因進(jìn)行實例檢索。以無心磨床案例庫為例，無心磨床共12個產(chǎn)品類，150余個產(chǎn)品案例，在產(chǎn)品功能上趨同，主要在產(chǎn)品加工工件的大小及數(shù)控類型有區(qū)別，在主體造型輪廓上有著明顯的系列化造型基因特征，以三視圖進(jìn)行圖解語義規(guī)范化聚類如圖7所示。

圖7 造型輪廓圖解語義示例

(2) 功能模塊的圖解語義表達(dá)。在產(chǎn)品輪廓的基礎(chǔ)上，根據(jù)設(shè)計問題，選用恰當(dāng)?shù)墓δ苣K。對于機(jī)床領(lǐng)域來說，造型功能模塊的類型較為固定，主要包括防護(hù)門（裝夾工件、觀察等功能）、維護(hù)門（檢修維護(hù)、觀察）、機(jī)操控模塊、輔助模塊（加工輔料裝填造型模塊，如冷卻液、磨削液、潤滑油的裝填與回收）。圖8為功能模塊圖解語義示例（防護(hù)門）。防護(hù)門的主要語義特征是門的數(shù)量與使用方式，給出防護(hù)門部分圖解語義表達(dá)如圖8所示。(3) 次級語義的表征。通過對產(chǎn)品造型輪廓及主體功能模塊的問題求解，確定二者的選型或基于實例進(jìn)行修改。在此基礎(chǔ)上，逐步完善主體功能模塊的次級問題求解及其他設(shè)計問題的求解。

圖8 功能模塊圖解語義示例（防護(hù)門）

3.3 基于圖解語義及設(shè)計語言聚類的實例推理情境

在以上圖解語義聚類方法基礎(chǔ)上，結(jié)合可拓基元表征方法，對設(shè)計過程進(jìn)行情境化建模，該設(shè)計情境包含3部分內(nèi)容：造型設(shè)計求解過程知識情境、案例情境聚類與檢索模式、案例知識表征，如圖9所示。根據(jù)不同過程情境知識特點選擇恰當(dāng)?shù)木垲惻c檢索方法。該情境反映了基于實例的求解過程，實現(xiàn)案例知識與設(shè)計問題的有序映射。

圖 9 基于圖解語義表征的造型設(shè)計情境

4 設(shè)計實例

本文以新產(chǎn)品MK8420數(shù)控軋輥磨床造型設(shè)計為例：

(1) 設(shè)計需求及目標(biāo)表征。以產(chǎn)品語義學(xué)的語意、語構(gòu)、語境、語用4個維度對用戶知識進(jìn)行挖掘，給出機(jī)床造型設(shè)計需求基元的通用模型也是后期的評價模型：

結(jié)合新產(chǎn)品MK8430數(shù)控軋輥磨床，給出造型設(shè)計的可拓原點基元 B0=(O ,C0,V0）及設(shè)計策略。

給出針對主要設(shè)計問題的設(shè)計策略，見表4。

表4 設(shè)計策略

(2) 設(shè)計過程情境。根據(jù)設(shè)計策略構(gòu)建可拓向量：

其中可拓方向為造型輪廓，可拓步長 l=1表示造型語義的關(guān)聯(lián)度閾值為1，即實例檢索的范圍是給出的目標(biāo)語義的嚴(yán)格語義值，l ＞ 1表示實例檢索的可拓展程度。可拓深度 n ≥ 2 表示最優(yōu)實例的參考個數(shù)。根據(jù)機(jī)床頂視圖尺寸CAD圖，如圖10所示。

圖10 磨床MK8420頂視圖

以功能模塊防護(hù)門進(jìn)行實例檢索，從工件吊裝及工件裝夾的功能約束、人機(jī)工程學(xué)角度對防護(hù)門的人機(jī)交互進(jìn)行約束，機(jī)床的作業(yè)防護(hù)為半封閉式，且選用單扇軌道推拉門，檢索類型為：

在造型主體及主要功能模塊實例的基礎(chǔ)上，建立造型初步方案，并在此基礎(chǔ)上，通過人機(jī)工程分析進(jìn)行圖解基元的可拓變換與共軛分析，解決設(shè)計過程中的人機(jī)系統(tǒng)問題，給出最終設(shè)計效果圖，如圖12所示。

圖11 產(chǎn)品造型實例與防護(hù)門實例基元集

圖12 最終方案效果圖

5 結(jié) 束 語

本文通過對產(chǎn)品的本體語義及產(chǎn)品設(shè)計過程中的人腦設(shè)計信息處理模式的研究，結(jié)合可拓學(xué)基元理論構(gòu)建產(chǎn)品設(shè)計過程的知識表征基元模型，提出可拓原點基元及可拓向量概念，實現(xiàn)設(shè)計生長、設(shè)計收斂及設(shè)計優(yōu)化的設(shè)計過程知識表征。在此基礎(chǔ)上描述了基于圖解語義的實例庫聚類方法。以機(jī)床裝備造型設(shè)計為例，通過對實例庫的圖解語義表征及實例推理過程的情境化表征，為產(chǎn)品造型設(shè)計提供一種形式化與量化相結(jié)合的設(shè)計參考方法。針對基于圖形輪廓的實例檢索方法還有待研究，今后的研究方向：①圖解語義檢索與收斂方法研究；②圖解語義的計算機(jī)識別方法研究；③可拓運(yùn)算在造型設(shè)計中的應(yīng)用。

[1] Oman S, Gilchrist B, Tumer I Y, et al. The development of a repository of innovative products (RIP) for inspiration in engineering design [J]. International Journal of Design Creativity and Innovation, 2014, 2(4): 186-202.

[2] Lee J, Gu N, Williams A P. Parametric design strategies for the generation of creative designs [J]. International Journal of Architectural Computing, 2014, 12(3): 263-282.

[3] Lee Y. Exploration of local culture elements and design of cultural creativity products [J]. Journal of Statistics and Management Systems, 2010, 13(4): 775-788.

[4] Al-Sayed K, Dalton R C, H?lscher C. Discursive design thinking: the role of explicit knowledge in creative architectural design reasoning [J]. Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing, 2010, 24(2): 211-230.

[5] Soni S, Khanna P, Tandon P. Knowledge support system for aesthetics in product design [J]. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 2013, 13(1): 1-11.

[6] 羅仕鑒, 朱上上, 應(yīng)放天, 等. 產(chǎn)品設(shè)計中的用戶隱性知識研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2010, 16(4): 673-688.

[7] 羅仕鑒, 潘云鶴, 朱上上. 產(chǎn)品設(shè)計中基于圖解思維的隱性知識表達(dá)[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2007, 43(6): 93-98.

[8] 朱上上, 羅仕鑒. 產(chǎn)品設(shè)計中基于設(shè)計符號學(xué)的文物元素再造[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報: 工學(xué)版, 2013, 47(11): 2065-2072.

[9] 劉 征, 魯 娜, 孫凌云. 基于知識流的產(chǎn)品創(chuàng)意知識獲取方法[J]. 計算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2011, 17(1): 10-17.

[10] 劉 征, 孫凌云, 魯 娜. 面向過程的工業(yè)設(shè)計知識地圖構(gòu)建[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2010, 46(8): 181-187.

[11] 劉 征, 孫守遷, 潘云鶴. 面向設(shè)計知識重用的產(chǎn)品外觀分類[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2009, 45(4): 19-24.

[12] 劉 征, 孫守遷. 面向產(chǎn)品外觀設(shè)計的知識管理系統(tǒng)[J].計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報, 2009, 21(3): 376-381.

[13] Guo Xuekun, Lin Juncong, Xu Kai, et al. Creature grammar for creative modeling of 3D monsters [J]. Graphical Models, 2014, 76(5): 376-389.

[14] 劉玲玲, 薛澄岐, 李 晶, 等. 基于基元模型的產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計方法與表征研究[J]. 圖學(xué)學(xué)報, 2013, 34(3): 90-94.

[15] 劉玲玲, 薛澄岐. 基于菱形思維模型的創(chuàng)意設(shè)計方法與表征研究[J]. 包裝工程, 2013, 34(10): 7-9.

[16] 唐 智. 基于形態(tài)域和單元化特征的產(chǎn)品構(gòu)形分析與設(shè)計研究[D]. 上海: 東華大學(xué), 2014.

[17] 楊剛俊, 余隋懷, 初建杰. 基于可拓學(xué)模型的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計方法[J]. 包裝工程, 2011, 32(18): 30-33.

[18] 楊春燕, 蔡 文. 可拓學(xué)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2014: 37-55.

[19] 高力群. 產(chǎn)品語義設(shè)計[M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2014: 77.

[20] 戴 瑞. 產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計語義與傳達(dá)[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010: 67-69.

[21] 張 軍. 基于知識的復(fù)雜產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計輔助系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 長沙: 湖南大學(xué), 2013.

A Method of Product Appearance Design Based on Graphical Semantic Cognition

Lv Jian, Xie Qingsheng, Huang Haisong, Pan Weijie
(Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Ministry of Education, Guizhou University, Guiyang Guizhou 550025, China)

In the process of product design knowledge representation, a product design process knowledge model based on graphical semantic cognition is presented. Through the ontology semantic analysis and the design information processing mode analysis of human brain in the process of product design, extension origin and extension vector were presented to achieve knowledge representation in the design process which contains growth, convergence and optimization. On the basis of the characterization methods above, this paper studies characterization methods and clustering mode of case library. This paper takes a machine tool appearance design as an example, and this method has a good effect in the design process which can be a method reference for industrial design.

graphical semantics; extenics; graphical semantic primitives; appearance design; case reasoning

TH 122

A

2095-302X(2015)05-0703-09

2015-04-08；定稿日期：2015-07-08

國家自然科學(xué)基金資助項目(51475097)；國家科技支撐計劃資助項目(2014BAH05F01)；貴州省科技計劃(黔科合計Z字[2013]4005，黔科合J字[2013]2108, [2015]2043；黔科合LH字[2014]7644)；黔教研合JYSZ字[2014]004；黔發(fā)改投資[2012]2484

呂 健(1983-)，男，河北承德人，博士研究生。主要研究方向為先進(jìn)制造模式及制造信息系統(tǒng)、數(shù)字化設(shè)計與制造。E-mail：305515940@qq.com

謝慶生(1954-)，男，貴州貴陽人，教授，博士，博士生導(dǎo)師。主要研究方向為計算機(jī)集成制造系統(tǒng)、計算機(jī)輔助創(chuàng)新設(shè)計等。E-mail：290008933@qq.com