基于直觉启发和改进遗传算法的形状概念设计

摘要

针对目前计算机辅助概念设计(CACD)领域的研究现状，采用思维模拟的方法，对计算机辅助概念设计系统进行了研究。该文结合国家自然科学基金项目“基于演化的概念设计生物建模理论与方法研究”(No.60174037)和“基于知识进化的人机协同方案创新设计理论与方法研究”(No.50275013)的理论研究，针对概念设计中几个热点问题进行了深入地研究。 主要研究成果： 提出了思维的基本单元变异联想的定义。对思维的本质特征以及基本思维形式进行了研究，并且提出了以激励事件为分段节点、以变异联想为基本单元的思维过程的分段连续函数表示方法，同时提出了用变异联想表示其它思维形式的计算模型。 提出了直觉启发的计算模型。针对直觉思维的产生过程，采用了Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法，对直觉、经验、联想和可视激励之间的相互关系进行了定量的描述，建立了模拟直觉启发的认知模型以及计算模型。最后给出了利用直觉启发模型生成新分形图的应用实例，计算结果表明此算法能够实现创新。 提出了采用直觉启发模型进行创新设计的一种新方法。根据思维的突变产生直觉的观点，给出了实现创新设计的多种基本运算规则，并且对Hopfield神经网络实现联想记忆的算法进行了改进，从而给出了利用直觉启发模型进行创新设计的计算过程。最后以桌子的自动造型设计为例对此算法进行了验证，计算结果表明此算法能够产生创新。 提出了产品的设计元素的统一的基因表达方法，该文称之为0-1分段基因表达方法，这种表示方法既表示了产品的功能需求特征，又便于计算，并且将其应用于概念设计和创新设计过程中。 提出了两种改进的遗传算法，一种该文称之为分段遗传算法，这种方法采用多参数级联编码方法，遗传算子采用分段交叉算子和分段互异算子，解决了产品结构概念设计的多目标优化模型的计算问题；另一种改进的遗传算法该文称之为最优蔓延遗传算法，这种方法的特点是：(1)最优解是一个群体。(2)优化的目标函数表达的是一类目标。(3)遗传运算的目的是使群体中的最优个体逐渐扩大。(4)遗传终止条件是当群体中所有的个体都是最优个体时，则结束循环。 提出了概念设计过程中选择最优结构的定量求解方法。由于概念设计中每个功能都对应着多种实现结构，哪一种结构组合更符合顾客需求，无法靠人工选择，需要选择合适的算法进行计算。给出了产品功能与结构、结构与结构之间的相互关系，定义了产品的相关矩阵，建立了产品结构概念设计的多目标优化数学模型。对产品的功能、行为、结构等各种设计因素，提出了统一的设计因素基因表达的定义。对最优保存简单遗传算法进行了改进，给出了选择最优结构的数学计算过程。实例分析表明采用这种方法能够实现最优结构选择的自动化设计，并且这种改进的遗传算法能够获得很好的在线性能与离线性能。 提出了创新设计过程中创新解的适应度选择方法。对生成进化设计方法进行了研究，此方法通过遗传运算能够产生创新设计解，但创新解的选择常常通过人工选择，这影响了计算速度，因此对创新解的适应度选择问题进行了研究，得出了满足顾客需求的适应度选择方法。 提出了多个新的细胞遗传算子。首先对细胞遗传算法进行了改进，给出了多种交叉算子、多种变异算子、替换算子、压缩算子、拼贴压缩算子、压缩扩展算子、低维向高维扩展算子等细胞遗传算子，然后提出了分形半乘积的定义，并应用于IFS分形的低维向高维转换过程，最后对细胞遗传算法在创新设计中的应用进行了研究。 提出了直觉启发和遗传算法相结合的变异设计方法。给出了三种结合方法，第一种是将直觉启发模型中的联想记忆过程转换成优化过程，再通过遗传算法进行优化计算；第二种方法是将遗传运算生成的个体作为直觉启发模型的经验学习样本，从而生成创新解；第三种方法是首先采用蔓延遗传算法得出最优结构类群体，再用直觉启发模型代替人脑选择最优解，最后对此算法进行了实例验证。 提出了基于遗传算法的概念设计的系统实现方法，形成了产品创新设计生成系统以及满足客户个性化需求的创新解的选择系统。通过形成VB数据库管理软件系统，实现了满足客户需求的结构选择系统和生成进化设计系统以及创新解的自动选择系统。进一步验证了该文提出的理论与方法体系的可行性和实用性。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2产品概念设计的定义

1.3产品概念设计的研究进展

1.4基于思维演化概念设计的研究进展

1.4.1思维形式的计算模型

1.4.2基于遗传算法的概念设计

1.4.3基于遗传算法的形状概念设计

1.5本文研究问题的提出

1.6本文的研究方法、目标和主要研究内容

1.6.1研究方法

1.6.2研究目标

1.6.3主要研究内容

1.7小结

第二章基于变异联想的直觉启发计算模型

2.1引言

2.2思维的信息加工过程

2.3基本思维形式-变异联想

2.4变异联想的模拟方法

2.5思维过程的分段连续函数表示方法

2.6用基本思维形式表示其它思维形式

2.7直觉启发的计算模型

2.7.1直觉思维的认知过程

2.7.2用基本思维形式表示直觉思维形式

2.7.3直觉启发的计算模型

2.7.4离散的Hopfield神经网络实现联想记忆

2.7.5改进的Hopfield神经网络

2.7.6直觉启发模型的计算过程

2.8用直觉启发模型绘制新分形图

2.9小结

第三章基于分段遗传算法的多目标优化常规设计

3.1引言

3.2遗传算法的基本原理

3.3产品的表示

3.3.1产品的基因表达

3.3.2功能基因表达

3.3.3结构基因表达

3.3.4基因表达的分解与合并

3.3.5变长度基因链表达

3.4设计元素的相关性表示

3.4.1产品的相似特性

3.4.2产品的相关矩阵

3.4.3产品的自相关矩阵

3.4.4产品的异相关矩阵

3.5产品结构的多目标优化模型

3.6遗传算法的改进

3.7多目标优化模型的计算

3.8选择产品优化结构组合

3.9应用实例--眼镜选型设计

3.10与相近算法的比较

3.11小结

第四章基于蔓延遗传算法的生成解的适应度选择方法

4.1引言

4.2生成进化设计方法

4.3改进的遗传算法-最优群体蔓延遗传算法

4.4生成解的适应度选择方法

4.5创新设计的应用实例

4.6小结

附图

第五章基于细胞遗传算法的形状变异设计

5.1引言

5.2改进的细胞遗传算法

5.3基于IFS分形乘积的低维向高维扩展算子

5.4基于细胞遗传算法的形状变异设计

5.5小结

第六章基于直觉启发计算模型的形状变异设计

6.1引言

6.2基于直觉启发模型进行变异设计的实现过程

6.3基于直觉启发模型进行变异设计的实现方法

6.3.1产品经验库的建立

6.3.2用改进的Hopfield神经网络进行联想记忆

6.3.3变异创新过程

6.4应用实例

6.5小结

第七章直觉启发和遗传算法相结合的形状变异设计

7.1引言

7.2直觉启发模型中联想记忆的优化计算

7.3基于直觉启发和遗传算法的创新解生成方法

7.4基于直觉启发和蔓延遗传算法的生成解适应度选择方法

7.5应用实例

7.6小结

第八章系统实现

8.1引言

8.2总体设计

8.3眼镜企业特点

8.3.1眼镜产品

8.3.2选择眼镜产品设计的优点

8.3.3眼镜企业存在的问题

8.4计算机辅助眼镜概念设计实现系统

8.4.1产品数据库系统和结构

8.4.2产品开发系统模块

8.5眼镜自动构型系统

8.6眼镜形状创新设计系统

8.7小结

第九章结论与展望

9.1结论

9.2展望

参考文献

论文创新点摘要

附录一：攻读博士期间发表论文情况

附录二：攻读博士期间科研情况

致谢