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    大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)研究

    2020-12-07 06:12:45楊雪
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年21期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工業(yè)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理

    摘? 要: 現(xiàn)有的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)中自動(dòng)發(fā)出指令的數(shù)量占比較低,因此進(jìn)行大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)研究。為了使家電產(chǎn)品的智能化程度更高,需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)處理中采用迅為iMX6Q開發(fā)板實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ),設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)序列結(jié)構(gòu)得到激活函數(shù),通過行為預(yù)測算法計(jì)算出人體三軸加速度參數(shù),最后設(shè)計(jì)指令自動(dòng)發(fā)送程序,發(fā)送指令到節(jié)點(diǎn)終端完成行為的執(zhí)行,完成大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)研究。通過測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)自動(dòng)發(fā)出的指令數(shù)量占比比傳統(tǒng)家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)高出50.8%。

    關(guān)鍵詞: 家電產(chǎn)品; 工業(yè)設(shè)計(jì); 大數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)處理; 數(shù)據(jù)存儲(chǔ); 行為預(yù)測; 程序設(shè)計(jì)

    中圖分類號(hào): TN99?34; TB472? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào): 1004?373X(2020)21?0183?04

    Research on industrial design of household appliances under background of big data

    YANG Xue

    (Xinlian College of Henan Normal University, Zhengzhou 450000, China)

    Abstract: In the industrial design of existing household appliance products, the number of automatic instructions is relatively little. Therefore, the research on industrial design of household appliance products under the background of big data is performed. In order to make the intelligent degree of home appliance products greater, a massive data needs to be dealt with. The iMX6Q development board is adopted in the data processing to realize data acquisition. A database table is designed for data storage. The data sequence structure is designed to get the activation function. The behavior prediction algorithm is used to calculate the human body triaxial acceleration parameters. The instruction automatic sending program is designed to send instruction to the node terminal for accomplishment of the behavior execution. On the basis of the above, the industrial design research of household appliance products under the background of big data is completed. The test results show that the proportion of instruction data sent automatically by the industrial design household appliances under the background of big data is 50.8% higher than that of the traditional household appliances.

    Keywords: household appliance; industrial design; big data; data processing; data storage; behavior prediction; program design

    0? 引? 言

    如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代最顯著的特征就是“互聯(lián)網(wǎng)+”,在這樣的大背景下,家電產(chǎn)品的工業(yè)設(shè)計(jì)也逐漸趨向于智能化,隨著人們對(duì)生活品質(zhì)的追求,智能家電也成為了更多家庭的新選擇[1]?,F(xiàn)有的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)的智能化程度比較低,多數(shù)情況下需要用戶進(jìn)行操作干預(yù),為了解決這類問題,本文提出大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)研究。為了使家電產(chǎn)品的智能化程度更高,需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)處理模塊采用迅為iMX6Q開發(fā)板實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表以便于數(shù)據(jù)存儲(chǔ),設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)序列結(jié)構(gòu)得到激活函數(shù),通過行為預(yù)測算法計(jì)算出人體三軸加速度參數(shù),最后通過服務(wù)器和終端的程序完成行為預(yù)測以及匹配,發(fā)送到節(jié)點(diǎn)終端完成行為的執(zhí)行。

    1? 大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)

    大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品是基于傳統(tǒng)家電的基礎(chǔ)功能,將傳感器與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)引入到工業(yè)設(shè)計(jì)中[2?3]。智能家電的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在交互設(shè)計(jì)上,它的發(fā)展主要經(jīng)歷以下三個(gè)階段,如表1所示。

    從以上的發(fā)展階段能夠看出,隨著大數(shù)據(jù)和信息化的提高,智能家電將朝著更高級(jí)的狀態(tài)發(fā)展[4?5]。由此對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品進(jìn)行新的工業(yè)設(shè)計(jì)。

    1.1? 數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)

    在家電產(chǎn)品的工業(yè)設(shè)計(jì)中,為了實(shí)現(xiàn)其智能化,需要有海量數(shù)據(jù)作為支撐,主要包括數(shù)據(jù)的處理與存儲(chǔ)[6]。因此既要實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程WiFi通信,又要能夠獲取各類傳感器的數(shù)據(jù),因而對(duì)開發(fā)板的性能要求較高。在家電產(chǎn)品的數(shù)據(jù)處理部分,選擇的是迅為iMX6Q開發(fā)板,型號(hào)為飛思卡爾Linux,采用工業(yè)級(jí)ARM四核PLUS增強(qiáng)版,它的優(yōu)點(diǎn)是操作便捷靈活,其硬件電路板如圖1所示。

    本文設(shè)計(jì)中使用的iMX6Q開發(fā)板擁有14個(gè)數(shù)字I/O引腳,從端口輸出數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)串口通信、計(jì)時(shí)[7?8]。iMX6Q開發(fā)板能夠?qū)⒏鞣N傳感器采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送到上位機(jī),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的接收。數(shù)據(jù)完成處理之后,要使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫儲(chǔ)存接收到的智能家電設(shè)備數(shù)據(jù)。需要存入數(shù)據(jù)庫的信息如表2所示。

    在數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)完成之后,將開發(fā)板接口和Java對(duì)象映射成數(shù)據(jù)模塊中的記錄,并與實(shí)體類相對(duì)應(yīng),在相關(guān)配置文件中直接實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查[9]。至此完成了數(shù)據(jù)處理模塊的設(shè)計(jì)。

    1.2? 行為預(yù)測

    家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)智能化的重要一步就是行為的識(shí)別與預(yù)測,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)能夠使用計(jì)算機(jī)來理解自然語言,本文在多用戶的智能環(huán)境下,將類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到行為識(shí)別與預(yù)測中[10?11]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)序列通常使用RNN模型來處理,在此基礎(chǔ)上,引入遺忘門的概念,解決原有的梯度消失問題,數(shù)據(jù)序列的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

    在圖2的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,蘊(yùn)含著一個(gè)[tanh(x)]激活函數(shù),在數(shù)據(jù)序列中給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加入一些非線性元素[12],能夠提升解決問題的復(fù)雜度,tanh激活函數(shù)為雙曲線正切函數(shù),表示為:

    [tanh(x)=1-e-2x1+e-2x] (1)

    式中,[e]為一個(gè)自然常數(shù),表示為:

    [e=1+11!+12!+13!+...+1n!] (2)

    該函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于,能夠保證數(shù)據(jù)輸入和輸出都是同樣可微的。人體在發(fā)生一定的行為時(shí)會(huì)經(jīng)過發(fā)生動(dòng)作時(shí)身體部位的失重、動(dòng)作停止時(shí)慣性導(dǎo)致的超重、動(dòng)作完成時(shí)的靜止這三個(gè)階段[13],在這三個(gè)階段中,加速度的值也在改變,示意圖如圖3所示。

    在加速度示意圖的基礎(chǔ)上對(duì)人的行為做出加速度分析,測量日常生活中各種行為的加速度值,作為行為預(yù)測算法的特征參數(shù),利用信號(hào)向量模來表示:

    [SMVA=a2x(t)+a2y(t)+a2z(t)SMVω=ω2x(t)+ω2y(t)+ω2z(t)] (3)

    式中:[ax(t)],[ay(t)],[az(t)]分別表示三個(gè)軸方向的加速度值;[ωx(t)],[ωy(t)],[ωz(t)]分別表示三個(gè)軸方向的角速度值。

    將加速度和角速度的行為預(yù)測算法進(jìn)行計(jì)算與融合,彌補(bǔ)了單一數(shù)值預(yù)測的不足,使行為的識(shí)別與預(yù)測更加準(zhǔn)確。

    1.3? 程序設(shè)計(jì)

    家電產(chǎn)品要實(shí)現(xiàn)指令的自動(dòng)發(fā)出,在程序設(shè)計(jì)中要對(duì)各個(gè)服務(wù)器和控制終端做出應(yīng)答,家電作為終端節(jié)點(diǎn),要通過大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行判斷[14]。當(dāng)目的行為不匹配時(shí),要將接收到的數(shù)據(jù)丟棄,設(shè)計(jì)的程序如圖4所示。

    在行為匹配時(shí)要將攜帶的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘,判斷接收到的指令是否符合本節(jié)點(diǎn)的家電類型,然后再經(jīng)串口發(fā)送到執(zhí)行節(jié)點(diǎn)完成指令的自動(dòng)發(fā)出[15]。至此實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)背景下的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)研究。

    2? 仿真實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本文提出的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)在提高家電智能化程度方面的有效性,選取傳統(tǒng)的家電產(chǎn)品作為參照,通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

    2.1? 搭建測試環(huán)境

    測試環(huán)境需要模擬生活中用戶的真實(shí)家居環(huán)境,本文的測試環(huán)境中主要測試主臥室燈與床頭燈,在房間的入口與床頭設(shè)置電子傳感器、運(yùn)動(dòng)傳感器和光敏傳感器,都與測試中的兩盞燈通過WiFi相連以保證交互。在臥室中涉及到用戶的以下行為:休息、閱讀、走路、不在場和其他,每種行為下燈應(yīng)有的狀態(tài)如表3所示。

    在完成以上設(shè)置之后,開始進(jìn)行為期24 h的實(shí)驗(yàn),并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行記錄。

    2.2? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    在上述的測試環(huán)境下,記錄傳統(tǒng)的家電產(chǎn)品自動(dòng)發(fā)出指令的次數(shù)與人為發(fā)出指令的次數(shù),和本文設(shè)計(jì)的家電產(chǎn)品自動(dòng)發(fā)出指令的次數(shù)與人為發(fā)出指令的次數(shù),對(duì)比結(jié)果如圖5所示。

    從圖5可以明顯看出,在測試的時(shí)間內(nèi),本文設(shè)計(jì)的家電自動(dòng)發(fā)出的指令數(shù)量占比明顯高于傳統(tǒng)家電,經(jīng)過進(jìn)一步的計(jì)算,本文設(shè)計(jì)的家電自動(dòng)發(fā)出的指令數(shù)量占比為87.3%,傳統(tǒng)家電自動(dòng)發(fā)出的指令數(shù)量占比為36.5%,驗(yàn)證了本文的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)的智能化程度有所提高。

    3? 結(jié)? 語

    隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,智能家電熱潮來臨,本文在查閱相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)目前我國家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)上的一些缺陷進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的家電自動(dòng)發(fā)出的指令數(shù)量占比比傳統(tǒng)家電高出50.8%,驗(yàn)證了本文的家電產(chǎn)品工業(yè)設(shè)計(jì)的智能化程度有所提高,但是還有一些不足之處,期望在日后的研究實(shí)驗(yàn)中,能夠?qū)⒓译姰a(chǎn)品設(shè)計(jì)更加完善。

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    作者簡介:楊? 雪(1987—),女,河南新鄉(xiāng)人,碩士,講師,主要研究方向?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)。

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