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    自主式水下航行器:基于人工智能協(xié)作模式的設(shè)計(jì)形態(tài)研究

    2023-08-15 09:18:52
    設(shè)計(jì) 2023年14期
    關(guān)鍵詞:形態(tài)學(xué)遺傳算法協(xié)同

    作者闡述:隨著大交叉、大融合時(shí)代的到來(lái),生成式人工智能的飛速發(fā)展引起了設(shè)計(jì)方法的更新迭代,不斷涌現(xiàn)的新工具逐漸成為設(shè)計(jì)形態(tài)研究的新媒介,促進(jìn)了設(shè)計(jì)學(xué)核心領(lǐng)域的研究新范式。本研究從設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)理論出發(fā),結(jié)合仿生設(shè)計(jì)、拓?fù)溲芯?、產(chǎn)品族研究等跨學(xué)科理論,協(xié)同生成式人工智能工具,如Midjourney、StableDiffusion、Chilloutmix等開(kāi)展研究,并采用參數(shù)化設(shè)計(jì)、雙向漸進(jìn)拓?fù)鋬?yōu)化、遺傳算法與仿真分析等技術(shù)方法,總結(jié)了針對(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的AIGC關(guān)鍵詞公式,并結(jié)合雙鉆模型框架提出了以“找形”和“造型”為核心的七步設(shè)計(jì)形態(tài)研究方法。

    同時(shí),基于仿生設(shè)計(jì)理論,協(xié)同人工智能技術(shù)進(jìn)行珍珠貝設(shè)計(jì)形態(tài)研究并梳理知識(shí)圖譜,完成自主式水下航行器的全案設(shè)計(jì),結(jié)合八叉樹(shù)算法、卡羅爾五邊形鑲嵌對(duì)航行器殼體、電池保護(hù)模組、照明系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),運(yùn)用遺傳算法、衍生設(shè)計(jì)開(kāi)展?jié)摵狡鬟B接件設(shè)計(jì),并通過(guò)定量嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腁NSYS流體仿真驗(yàn)證了形態(tài)研究方法的有效性,為復(fù)雜形態(tài)研究提供了新思路。

    導(dǎo)師點(diǎn)評(píng):今年畢業(yè)設(shè)計(jì)的主題是“以設(shè)計(jì)為媒,對(duì)話未來(lái)”。設(shè)計(jì)形態(tài)研究是設(shè)計(jì)學(xué)的核心研究?jī)?nèi)容之一,它并非設(shè)計(jì)學(xué)傳統(tǒng)內(nèi)容的細(xì)分,而是設(shè)計(jì)學(xué)的拓展與擴(kuò)充。人工智能技術(shù)的發(fā)展為設(shè)計(jì)學(xué)進(jìn)行跨學(xué)科研究與協(xié)同創(chuàng)新提供了新的路徑。設(shè)計(jì)學(xué)借助人工智能技術(shù)的協(xié)作是應(yīng)對(duì)設(shè)計(jì)形態(tài)復(fù)雜事物研究的有效辦法。

    當(dāng)前基于人工智能的設(shè)計(jì)形態(tài)研究大多集中在可視化圖像生成研究,且研究成果多以案例形式呈現(xiàn),缺乏系統(tǒng)的、可供參考的設(shè)計(jì)形態(tài)研究方法。順應(yīng)時(shí)代發(fā)展,探索一個(gè)人工智能協(xié)作下的形態(tài)研究和產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法,讓設(shè)計(jì)形態(tài)研究更具系統(tǒng)性、易用性、探索性與可操作性,填補(bǔ)“找形”階段的空缺,并在其中體現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作模式”的必要性,是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

    本研究從設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)理論出發(fā),結(jié)合仿生設(shè)計(jì)、拓?fù)溲芯?、產(chǎn)品族研究等跨學(xué)科理論,協(xié)同生成式人工智能工具,如Midjourney、Stable Diffusion、Chilloutmix等對(duì)具體案例開(kāi)展研究。為了提高形態(tài)研究的效率與準(zhǔn)確性,研究過(guò)程中還采用了參數(shù)化設(shè)計(jì)、雙向漸進(jìn)拓?fù)鋬?yōu)化、遺傳算法、衍生設(shè)計(jì)與仿真分析等技術(shù)方法,綜合開(kāi)展設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)探索。本研究總結(jié)了針對(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的AIGC關(guān)鍵詞公式,創(chuàng)新性地提出了以“找形”和“造型”為核心的7步設(shè)計(jì)形態(tài)研究方法。該方法分為“找形”與“造型”兩大模塊,細(xì)分為7個(gè)步驟,分別是:選取研究對(duì)象、靜態(tài)研究、動(dòng)態(tài)研究、形狀提取、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、生成階段、總體設(shè)計(jì),并利用“雙鉆模型”完成方法框架的構(gòu)建。

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證方法的有效性,本研究選取珍珠貝這一常見(jiàn)物種進(jìn)行“找形”研究,錨定其水下抗壓的特性,在確保研究專業(yè)性的前提下進(jìn)行水下無(wú)人潛航器設(shè)計(jì)。綜合運(yùn)用了圓弧插值算法、八叉樹(shù)算法、卡羅爾五邊形鑲嵌,協(xié)同人工智能技術(shù)對(duì)珍珠貝的殼體與眼睛進(jìn)行模擬,并通過(guò)定量嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠邢拊治龅贸隽?個(gè)形態(tài)學(xué)結(jié)論,并梳理成知識(shí)圖譜。同時(shí),基于仿生設(shè)計(jì)理論,協(xié)同人工智能技術(shù)對(duì)潛航器的殼體、電池保護(hù)模組、照明系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),在研究基礎(chǔ)上完成自主式水下航行器的全案設(shè)計(jì),并通過(guò)流體仿真驗(yàn)證7步設(shè)計(jì)形態(tài)研究方法的有效性。

    本研究在理論、方法與實(shí)踐層面均有創(chuàng)新:(1)在理論上,本研究交叉性強(qiáng),以設(shè)計(jì)形態(tài)研究為核心,從跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)等底層原理出發(fā),結(jié)合人工智能、拓?fù)鋵W(xué)、仿生學(xué)等多方面知識(shí),進(jìn)行綜合研究;(2)在方法上,打破了傳統(tǒng)設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)以往的案例呈現(xiàn)方式,結(jié)合生成式人工智能工具,構(gòu)建了系統(tǒng)的、可參考的設(shè)計(jì)形態(tài)研究方法,讓設(shè)計(jì)師定量、高效地開(kāi)展設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)研究;(3)在設(shè)計(jì)實(shí)踐上,定性與定量研究相結(jié)合,順應(yīng)AIGC時(shí)代下的生成式人工智能發(fā)展,并通過(guò)遺傳算法、衍生設(shè)計(jì)補(bǔ)全了當(dāng)前人工智能技術(shù)在方案落地性上的短板,拓寬了設(shè)計(jì)形態(tài)研究的邊界。

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