基于知識(shí)圖譜的參數(shù)化設(shè)計(jì)研究熱點(diǎn)分斤

郭立才 吳玨

摘要：挖掘和分析參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究趨勢(shì)及前沿?zé)狳c(diǎn)。本研究使用知識(shí)圖譜工具CiteSpace，對(duì)2010-2019年期間Web of Science核心數(shù)據(jù)庫發(fā)表的852篇參數(shù)化設(shè)計(jì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析。經(jīng)分析，得出參數(shù)化設(shè)計(jì)目前與人工智能、算法聯(lián)系緊密，萁研究趨勢(shì)主要在于建筑設(shè)計(jì)及產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，尤其是在建筑設(shè)計(jì)優(yōu)化及日光利用、產(chǎn)品造型約束優(yōu)化等方向。文章著重討論分析了參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究趨勢(shì)，為后續(xù)參數(shù)化設(shè)計(jì)及萁相關(guān)領(lǐng)域之研究提供參考。

關(guān)鍵詞：參數(shù)化設(shè)計(jì)知識(shí)圖譜可視化分析研究熱點(diǎn)前沿趨勢(shì)

中圖分類號(hào)：J

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-0069（ 2021） 08-0102-04

Abstract： Mining and Analysis of Research Trends and Frontiers in ParameterizedDesign. This study used knowledge mapping tool CiteSpace to conduct bibliometricanalysis of 852 literatures related to parametric design published in the CoreDatabase of Web of Science from 2010 t0 2019. Based on the analysis， it is concludedthat the parametric design is closely related to artificial intelligence and algorithm，and its research trend mainly lies in the field of architectural design and productdesign， especially in the direction of architectural design optimization， daylightutilization， product modeling constraint optimization and so on.This paper mainlydiscusses and analyzes the research hotspot and research trend in the field ofparameterized design， and provides a reference for the subsequent research ofparameterized design and its related fields.

Keywords： Parametric design Knowledge graph Visualized analysis Reserachhotspots Frontier trends

引言

參數(shù)（Parametric）又叫作參變量，它定義了一個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作特征和系統(tǒng)成員間的相互關(guān)系[1]。參數(shù)化設(shè)計(jì)（Parametric Design）即參變量化設(shè)計(jì)，也就是把設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)和要素參變量化，即設(shè)計(jì)是受參變量控制的，每個(gè)參變量控制及表達(dá)設(shè)計(jì)結(jié)果的某種重要性質(zhì)，改變參變量的值會(huì)改變?cè)O(shè)計(jì)結(jié)果[2]。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，參數(shù)化設(shè)計(jì)因其自身的優(yōu)勢(shì)逐漸受到越來越多的學(xué)者關(guān)注，相比于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)，參數(shù)化設(shè)計(jì)在造型設(shè)計(jì)中可以通過修改特定參數(shù)就可以得到新的結(jié)果，快速生成一系列風(fēng)格多樣的造型，設(shè)計(jì)師或用戶可以根據(jù)設(shè)計(jì)要求或?qū)徝澜?jīng)驗(yàn)進(jìn)行方案選擇，這在一定程度上帶來更為豐富、多變地體驗(yàn)，也使得參數(shù)化設(shè)計(jì)有著極大的發(fā)展前景成為當(dāng)下的熱門研究之一。

參數(shù)化設(shè)計(jì)最早在20世紀(jì)90年代出現(xiàn)并應(yīng)用到建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，一大批代表性的參數(shù)化建筑也應(yīng)運(yùn)而生，如畢爾巴鄂古根海姆美術(shù)館、夢(mèng)露大廈、北京銀河SOHO等;之后在機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用主要體現(xiàn)為參數(shù)化軟件的運(yùn)用，如Pro/Engineer等。隨著人們對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的不斷探索，其應(yīng)用逐漸擴(kuò)展到產(chǎn)品設(shè)計(jì)、汽車、服裝等領(lǐng)域。伴隨著參數(shù)化的不斷應(yīng)用發(fā)展，人們對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)的學(xué)術(shù)研究也迅速增加。結(jié)合現(xiàn)有的國內(nèi)外相關(guān)研究，我們發(fā)現(xiàn)：（1）雖然目前對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)的關(guān)注度和文獻(xiàn)研究一直在不斷增加，但有關(guān)參數(shù)化設(shè)計(jì)的知識(shí)圖譜可視化研究匱乏。（2）盡管目前參數(shù)化設(shè)計(jì)相關(guān)研究涉及到多個(gè)領(lǐng)域，但是關(guān)于其研究熱點(diǎn)及其演化趨勢(shì)的可視化研究處于空白。因此對(duì)目前參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究進(jìn)行脈絡(luò)梳理將有利于掌握國內(nèi)外學(xué)者在參數(shù)化設(shè)計(jì)方向上的研究前沿?zé)狳c(diǎn)，還可以對(duì)后續(xù)的相關(guān)研究提供指導(dǎo)參考。為全面客觀地對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)進(jìn)行分析，本文以知識(shí)圖譜軟件citespace為工具，對(duì)web of science核心數(shù)據(jù)庫內(nèi)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

本研究采用知識(shí)圖譜方法，通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘，信息處理和圖形繪制，揭示知識(shí)的發(fā)展過程與結(jié)構(gòu)關(guān)系[3]。選取2010-2019年期間Webof Science核心合集數(shù)據(jù)庫中與參數(shù)化設(shè)計(jì)相關(guān)的852篇文獻(xiàn)，使用citespace工具對(duì)其進(jìn)行了國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共被引分析和文獻(xiàn)共被引分析，來了解當(dāng)下參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)。

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)選自wos核心合集數(shù)據(jù)庫，對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，考慮到2020年數(shù)據(jù)還不完善，因此將檢索時(shí)間的跨度定為2010年-2019年，數(shù)據(jù)截至?xí)r間為2020年4月。根據(jù)參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究主題，檢索關(guān)鍵詞設(shè)置為Title= （parametric design） or（parametrization design）;文獻(xiàn)類型=Article;語言=English;對(duì)其進(jìn)行精煉得到有效文獻(xiàn)852篇。

二、結(jié)果與分析

（一）發(fā)文量年度分布

通過觀察階段時(shí)間內(nèi)論文發(fā)表數(shù)量的變化趨勢(shì)，能夠清楚直觀地反映出該領(lǐng)域的研究發(fā)展?fàn)顩r，同時(shí)也有利于分析掌握該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和前沿動(dòng)態(tài)[4]。本文統(tǒng)計(jì)相關(guān)文獻(xiàn)將參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域期刊文獻(xiàn)的年度發(fā)表變化情況繪制成圖l。據(jù)圖l可知文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量整體發(fā)展呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2010-2019年這十年間參數(shù)化設(shè)計(jì)研究可分為起步發(fā)展和穩(wěn)定發(fā)展兩個(gè)研究階段：2010-2016年年發(fā)文量為百篇以下，處于起步緩慢發(fā)展階段;2017年后呈現(xiàn)快速發(fā)展?fàn)顟B(tài)，發(fā)文量突破100篇以上。這也客觀地揭示參數(shù)化設(shè)計(jì)研究從緩慢到快速地發(fā)展態(tài)勢(shì)，從另一個(gè)方面反映中國逐漸開始重視參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，可以預(yù)見該領(lǐng)域未來將會(huì)產(chǎn)生更多的科研成果。

（二）國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)分析

圖2為2010-1019年間參數(shù)化設(shè)計(jì)研究的國家/地區(qū)合作共線圖譜，圖中圓圈的大小可以反映國家/地區(qū)的發(fā)文數(shù)量，圓圈越大表示發(fā)文量越大;圓圈的最外側(cè)一圈表中心性，越寬則說明中心性越大，可以看出在十年間參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的合作網(wǎng)絡(luò)形成了以中國、美國、英國等國家為中心的合作網(wǎng)絡(luò)。

將其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表l后可見，參與發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量較多的大多數(shù)集中在中國、美國、英國、印度上，其中中國和美國參與發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量總計(jì)367篇次，中國更是遙遙領(lǐng)先共發(fā)表251篇（占36.3%），明顯超過其他國家/地區(qū)，一定程度上占據(jù)參數(shù)化相關(guān)研究的國際主導(dǎo)地位。另外，從中心性來看，美國、德國的中間中心性最高，分別為0.36和0.33，體現(xiàn)出兩國在參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)嵙?qiáng)勁，并且輻射帶動(dòng)作用突出，其次是韓國（0.23）和中國（0.22）。

（三）機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

在CiteSpace中選擇“機(jī)構(gòu)”作為節(jié)點(diǎn)類型，獲取參數(shù)化設(shè)計(jì)的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)得出107個(gè)節(jié)點(diǎn)和41條連接線，852篇文獻(xiàn)，如圖3所示。表2整理了全球參數(shù)化設(shè)計(jì)創(chuàng)新領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu)，分別為哈爾濱工業(yè)大學(xué)（Harbin Institute of Technology）、廈門大學(xué)（xiamen University）、上海交通大學(xué)（Shanghai Jiao TongU niversity），其次中國科學(xué)院（Chinese Acad Sci）也在2015年首次發(fā)表參數(shù)化設(shè)計(jì)的文獻(xiàn)。不過從圖中可以看出大部分研究機(jī)構(gòu)都沒有連線，合作關(guān)系分散，合作強(qiáng)度較弱。

（四）作者共被引分析

在作者共被引方面，從citespace聚類結(jié)果整理了被引量排名前5的作者及其代表文獻(xiàn)，如表3。其中被引次數(shù)最多的作者是來自以色列理工學(xué)院的學(xué)者OXMAN R，一共被引31次，其代表文獻(xiàn)[5]假設(shè)了數(shù)字設(shè)計(jì)概念框架和理論基礎(chǔ)的要求，且定義了一種能夠闡述數(shù)字設(shè)計(jì)案例規(guī)范的設(shè)計(jì)特征模式，對(duì)“數(shù)字設(shè)計(jì)思維”的形成產(chǎn)生了重要作用。其次密歇根州立大學(xué)學(xué)者DEB K、卡爾加里大學(xué)學(xué)者KOLAREVIC B、西蒙弗雷澤大學(xué)學(xué)者WOODBURY ROBERT被引次數(shù)都為26次，DEB K[6]提出了一種基于優(yōu)勢(shì)和基于分解的多目標(biāo)優(yōu)化方法的統(tǒng)一范式，利用基于支配和分解的方法的優(yōu)點(diǎn)來平衡進(jìn)化過程的收斂性和多樣性;KOLAREVIC B[7]探索了在建筑尺寸定制中參數(shù)化約束設(shè)計(jì)，提出了尺寸定制系統(tǒng)的概念框架，維持了大規(guī)模生產(chǎn)效率的同時(shí)又提高了用戶需求滿意度;WOODBURY ROBERT[8]開發(fā)了表示穹頂定義點(diǎn)位置的幾何約束，并提出了一種目標(biāo)尋求算法來解決基于傳播的參數(shù)建模系統(tǒng)中的約束。來自倫敦大學(xué)學(xué)院的學(xué)者AISHR被引次數(shù)為22次，AISH R[9]通過使用XML模型，生成結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)eifForm和關(guān)聯(lián)建模系統(tǒng)生成組件的初步集成，使設(shè)計(jì)師能夠動(dòng)態(tài)地探索設(shè)計(jì)場(chǎng)景的參數(shù)變化，并評(píng)估替代建筑、圍護(hù)結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)形式的結(jié)構(gòu)影響，產(chǎn)生空間新穎、高效和可構(gòu)建的設(shè)計(jì)。

（五）關(guān)鍵詞共被引分析

關(guān)鍵詞是文章核心內(nèi)容的濃縮及提煉，對(duì)文章關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析可以幫助研究者了解參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[10]。通過citespace最后得出264個(gè)節(jié)點(diǎn)和1195條連接線，如圖4所示，每個(gè)十字型節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)引用的關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)越大，說明關(guān)鍵詞的頻率越高。

表4列出了前10個(gè)高頻的關(guān)鍵詞，除與檢索相關(guān)的關(guān)鍵詞parametric design外，文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高且中心性較高的關(guān)鍵詞有優(yōu)化（optimization）、模擬（sim ulation），系統(tǒng)（system）、遺傳算法（genetic algorithm）、有限元分析（finiteelement analysis）。其中優(yōu)化（optimization）出現(xiàn)的頻率最高為111次，然后依次是模型（model） 62次、設(shè)計(jì)（design） 627次、模擬（simu Iation） 45次。中間心性方面，模擬（simu Iation）和行為（behavior）最高為0.27，其次是性能（Performance）及模型（model）為0.22。

以上可以看出優(yōu)化、模擬、遺傳算法、有限元分析等高頻關(guān)鍵詞與參數(shù)化設(shè)計(jì)有著密切聯(lián)系，在一定程度上這些詞也反映了參數(shù)化設(shè)計(jì)當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。遺傳算法作為參數(shù)化設(shè)計(jì)的重要工具，通過遺傳算法的相關(guān)理論，將產(chǎn)品或建筑當(dāng)中的限制條件設(shè)置成參數(shù)，借助計(jì)算機(jī)程序快速地進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化迭代，將不合適的答案自動(dòng)排除，最終得出最優(yōu)解。王健[11]等提出了一種飛行甲板的參數(shù)化設(shè)計(jì)優(yōu)化模型，利用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)飛行甲板的主尺度和外形進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)飛行甲板的改良。有限元分析常用軟件ANSYS在機(jī)械產(chǎn)品、家具設(shè)計(jì)等領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，軟件可以對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)生成的產(chǎn)品進(jìn)行結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品強(qiáng)度、穩(wěn)定性的測(cè)試，檢測(cè)其在受到外力負(fù)載時(shí)所出現(xiàn)的反應(yīng)并根據(jù)應(yīng)力云圖分析進(jìn)而判斷產(chǎn)品造型及結(jié)構(gòu)是否符合設(shè)計(jì)要求，之后可以根據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)受力部位大、易損壞的結(jié)構(gòu)部位進(jìn)行優(yōu)化改良。何風(fēng)梅[12]利用有限元理論并結(jié)合ANSYS分析軟件對(duì)板式家具進(jìn)行了結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的模擬測(cè)試，根據(jù)應(yīng)力分析對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)優(yōu)化。

（六）參考文獻(xiàn)共被引分析

1.基于標(biāo)志性文獻(xiàn)的參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究熱點(diǎn)及其演化

通過citespace對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析可以發(fā)現(xiàn)參數(shù)化設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵文獻(xiàn)，便于研究者直觀了解學(xué)科前沿的演化路徑和基礎(chǔ)文獻(xiàn)。選擇“reference”為節(jié)點(diǎn)，生成了416個(gè)節(jié)點(diǎn)，1291條節(jié)點(diǎn)間連線，如圖5所示。

通過citespace里的LLR算法對(duì)共被引文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，可以發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)一共被聚成了五大族群，通過對(duì)每個(gè)族群集內(nèi)的代表文獻(xiàn)進(jìn)行分析和歸類，將被引文獻(xiàn)中中心性排名前5的文獻(xiàn)制成表5，從建筑優(yōu)化（1#、12#）、設(shè)計(jì)探索（2#）、資源節(jié)?。?#、6#）共三部分對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)進(jìn)行解讀。

（1）建筑優(yōu)化：在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域中參數(shù)化設(shè)計(jì)是將場(chǎng)地、建筑需求、功能要求、用戶偏好等因素變量整合起來，通過一系列制約限制條件和算法不斷優(yōu)化得到最優(yōu)解。Turrin M（2011）[13]發(fā)表的《建筑設(shè)計(jì)中性能驅(qū)動(dòng)幾何的參數(shù)化建模和遺傳算法的設(shè)計(jì)探索》文獻(xiàn)中心性最高的，該文獻(xiàn)討論了參數(shù)化建模和遺傳算法相結(jié)合的好處，特別是建筑設(shè)計(jì)上，使用ParaGen根據(jù)結(jié)構(gòu)性能探索穹頂?shù)男螒B(tài)和增加大跨度屋頂?shù)奶柲軣嵩鲆?、日光透過率。Turrin M（2012）[14]的另一篇文章研究了半室外空間大型屋頂結(jié)構(gòu)的性能導(dǎo)向設(shè)計(jì)，目的是在設(shè)計(jì)過程的早期階段整合性能評(píng)估，特別是通過探索減少對(duì)進(jìn)口能源需求的被動(dòng)式太陽能策略，可以改善大型結(jié)構(gòu)下的日光和熱舒適性。

（2）設(shè)計(jì)探索：設(shè)計(jì)探索主要是通過預(yù)先對(duì)參數(shù)、變量的約束，進(jìn)行預(yù)處理后從而對(duì)產(chǎn)品的外形、性能、結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行合理的設(shè)計(jì)優(yōu)化尋求最優(yōu)解。Gerber DJ[15]（2014）研究提出了一種新的設(shè)計(jì)仿真方法，該方法基于一個(gè)原型工具（H.D.S.Beagle），該工具通過一個(gè)集成平臺(tái)將參數(shù)建模與多目標(biāo)優(yōu)化相結(jié)合，從而在設(shè)計(jì)、能源使用強(qiáng)度和金融等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)快速迭代和權(quán)衡分析。

（3）資源節(jié)省：參數(shù)化設(shè)計(jì)能夠最大程度上拓展方案設(shè)計(jì)思路，根據(jù)用戶的需求偏好設(shè)計(jì)個(gè)性化制作，縮短修改的時(shí)間，提升了設(shè)計(jì)效率的同時(shí)一定程度上降低了資源的損耗。Loonen RCGM[16]（2013）對(duì)氣候適應(yīng)性建筑殼（CABS）領(lǐng)域的研究、設(shè)計(jì)和開發(fā)工作進(jìn)行全面的綜述，在結(jié)構(gòu)化文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上對(duì)44個(gè)CABS進(jìn)行了分類，使各種概念相互聯(lián)系并進(jìn)行了并行發(fā)展，為節(jié)能和改善室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量提供了潛在的機(jī)會(huì)。Eltaweel A[17]（2017）綜述了建筑實(shí)踐中參數(shù)化設(shè)計(jì)的文獻(xiàn)，重點(diǎn)介紹了參數(shù)化設(shè)計(jì)在采光和太陽輻射方面的應(yīng)用，這對(duì)提高日光利用率和節(jié)能有重要的影響。此外在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，參數(shù)化設(shè)計(jì)在保證產(chǎn)品性能不受影響的前提下，通過軟件和算法對(duì)產(chǎn)品造型和結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，能夠最大程度上節(jié)約材料和制作工藝的成本。

2.基于突發(fā)文獻(xiàn)的參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究熱點(diǎn)及其演化

引文突發(fā)是通過檢測(cè)引文在某一段時(shí)間內(nèi)引用頻率的突發(fā)強(qiáng)度來找出該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的新興趨勢(shì)[18]。在citespace軟件中點(diǎn)擊Burstness，在416個(gè)節(jié)點(diǎn)中有5篇文獻(xiàn)出現(xiàn)引文突發(fā)現(xiàn)象，將引文突發(fā)的結(jié)果按照強(qiáng)度大小的降序從高到低排列，其中被引頻次激增的年份通過較高的色塊表現(xiàn)，如表6所示。

Mancuso A （2013）[19]在同年的突發(fā)文獻(xiàn)中強(qiáng)度最高，該文獻(xiàn)提出了一種從初始參數(shù)集出發(fā)，自動(dòng)生成帆船船體形狀的原始算法。YiYK （2013）[20]介紹了通過定義幾何點(diǎn)之間的層次關(guān)系來控制建筑形式的新方法，允許用戶探索建筑幾何而不局限于一個(gè)盒子或簡(jiǎn)單的形式。Perez FL （2013）[21]介紹了一種簡(jiǎn)單參數(shù)化設(shè)計(jì)方法在帆船船殼、圓舭船殼等簡(jiǎn)單船體線型設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，所述的方法允許生成滿足設(shè)計(jì)者施加的水動(dòng)力系數(shù)的船體線，獲得比母船體的正常仿射變換更大的靈活性。lo rdan ova I （2014）[22]針對(duì)某設(shè)計(jì)工作室的學(xué)生，提出了不同建模范式的參數(shù)化方法并采用定性方法研究了這些方法對(duì)創(chuàng)造力的影響。美國作家Woodbury Rober[23]發(fā)表的《參數(shù)化設(shè)計(jì)元素》突發(fā)時(shí)間最長(zhǎng)（2017-2019），該書介紹了如何思考、構(gòu)建模型和構(gòu)思復(fù)雜的參數(shù)化設(shè)計(jì)，并通過設(shè)計(jì)模式和諸多實(shí)例展示出設(shè)計(jì)人員如何提升自己的知識(shí)和技能，超越CADI具箱進(jìn)入更高層次的設(shè)計(jì)思考和行為。

結(jié)語

本文基于科學(xué)知識(shí)圖譜理論，針對(duì)SCI數(shù)據(jù)庫2010-2019年的研究文獻(xiàn)，借助Citespace軟件，通過發(fā)文量、國家/機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞分析、被引文獻(xiàn)以及突發(fā)文獻(xiàn)分析探究了近10年來參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展歷程、研究主題、研究前沿以及新興趨勢(shì)。

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）參數(shù)化設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域具有較強(qiáng)實(shí)力的國家主要有中國、美國、英國、印度、意大利等，其中中國是參發(fā)文量最高（251篇）的國家，這也體現(xiàn)了中國學(xué)者對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的重視程度。（2）發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)主要有：哈爾濱工業(yè)大學(xué)、廈門大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國科學(xué)院、印度國立理工學(xué)院等，不過團(tuán)隊(duì)之間合作交流并不廣泛，不同的國家地區(qū)、機(jī)構(gòu)和學(xué)者需要加強(qiáng)交流和合作，促進(jìn)相關(guān)研究的進(jìn)一步發(fā)展和深化。（3）通過關(guān)鍵詞分析，可知多目標(biāo)優(yōu)化、遺傳算法、性能模擬等是當(dāng)下參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。（4）文獻(xiàn)共被引分析表明，目前在研究?jī)?nèi)容上國內(nèi)外對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究已取得一些成果，研究主要集中在建筑及復(fù)雜產(chǎn)品結(jié)構(gòu)造型優(yōu)化等領(lǐng)域上，將設(shè)計(jì)因素轉(zhuǎn)變?yōu)閰⒆兞坎?duì)功能、結(jié)構(gòu)和制造進(jìn)行一定約束，在滿足消費(fèi)者審美要求的同時(shí)通過算法對(duì)產(chǎn)品的外觀、性能進(jìn)行最優(yōu)化處理。（5）可以預(yù)見參數(shù)化設(shè)計(jì)將會(huì)是未來設(shè)計(jì)的一種熱門趨勢(shì)，而且未來將會(huì)與人工智能及各種算法的聯(lián)系結(jié)合越發(fā)密切，原因也在于人工智能與參數(shù)化設(shè)計(jì)之間有著密不可分的聯(lián)系.參數(shù)化的核心是將某些參數(shù)則通過編碼轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的語言，并借助相關(guān)軟件把設(shè)計(jì)的限制因素與形式輸出之間建立參數(shù)關(guān)系，生成可以靈活調(diào)控的數(shù)字化模型，而人工智能及算法可以將這一系列操作更快更高效的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)其所具備的巨大創(chuàng)造力可以為設(shè)計(jì)師提供更多的創(chuàng)造靈感，能夠快速進(jìn)行原型迭代和高效的可視化展示。

同時(shí)，本研究還存在一些不足之處。第一，本文對(duì)選用的主題詞語表達(dá)可能不夠全面，會(huì)導(dǎo)致一部分文獻(xiàn)未被選取到本文的數(shù)據(jù)集中，影響了研究的準(zhǔn)確度和全面性。第二，本文數(shù)據(jù)樣本只選取了wos核心數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，難免有遺漏其他重要研究成果的可能性。第三，本文從citespace軟件聚類結(jié)果中只選取高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行解讀分析，具有一定的主觀性，頻率較低的關(guān)鍵詞在本文中并未展開說明，可能影響了分析結(jié)果的完整性。因此期待在后續(xù)的研究中進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，克服數(shù)據(jù)量的不利影響，希望能從更全面、更系統(tǒng)的角度為參數(shù)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域的后續(xù)研究帶來更多啟示。

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