發(fā)布時(shí)間：2024-05-16 06:36

　　目的在人機(jī)協(xié)同的設(shè)計(jì)背景下,研究提出的一套基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化生成設(shè)計(jì)方法,以致力于提高設(shè)計(jì)效率,為企業(yè)創(chuàng)新需求提供學(xué)術(shù)參考價(jià)值。方法研究首先運(yùn)用文本挖掘,并生成用戶感性意象和產(chǎn)品特征詞表,隨后基于QM1對(duì)文本進(jìn)行積極和消極感性意象分類,定量化的分析了用戶的偏好,快速響應(yīng)用戶的需求。隨后以公路自行車為設(shè)計(jì)案例,開發(fā)出應(yīng)用程序編程接口(API)工具。結(jié)果根據(jù)QM1的分析結(jié)果,選取了類別得分最高的6個(gè)設(shè)計(jì)元素進(jìn)行組合,而后在SolidWorks的DriveWorksXpress中創(chuàng)建選定的設(shè)計(jì)元素模型和裝配體的副構(gòu)件,實(shí)現(xiàn)了用戶需求與三維造型相匹配的自動(dòng)化設(shè)計(jì)方案生成。結(jié)論研究基于文本挖掘,并以公路自行車的自動(dòng)化設(shè)計(jì)實(shí)踐驗(yàn)證了有效性,方法具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、快速響應(yīng)和自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1研究步驟

目前網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工具有很多，鑒于python編程語言在可擴(kuò)展性和可嵌入性方面具有較好的魯棒性，本研究故選用這一工具開展文本挖掘工作。首先，確認(rèn)目標(biāo)產(chǎn)品，通過瀏覽大量的購物網(wǎng)站，收集有代表性的產(chǎn)品。熱銷的爆品一般會(huì)有成千上萬的評(píng)論，反映了較好的可靠性。其中，文獻(xiàn)[8]指出產(chǎn)品的用戶評(píng)....

圖2亞馬遜網(wǎng)站的用戶評(píng)論

圖1研究步驟第二，原始數(shù)據(jù)評(píng)估。在本研究中，通過python獲取的原始數(shù)據(jù)都是針對(duì)具體產(chǎn)品的完整評(píng)論，這些原始數(shù)據(jù)中同時(shí)包含了積極和消極的評(píng)論，進(jìn)而導(dǎo)致曲解評(píng)論的原意，則不可直接用文本挖掘工具分析。因此，還需把完整的評(píng)論轉(zhuǎn)換成幾個(gè)單詞并作為輸入信息，并進(jìn)行詞性標(biāo)注。

圖3設(shè)計(jì)自動(dòng)化API的接口界面

第二，使用VAS來計(jì)算四個(gè)集的感性意象SD量表，數(shù)據(jù)分布為score>0判斷為積極，score<0判斷為消極。QM1結(jié)果見表4，顯示出了QM1回歸模型中設(shè)計(jì)元素與用戶感性意象的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。表4顯示“車架造型”和“車座”、“肌理紋樣”的數(shù)值比其他設(shè)計(jì)元素的高。這就意味著這三個(gè)設(shè)計(jì)元素....

圖4設(shè)計(jì)效果的展示

第一部分進(jìn)行對(duì)照試驗(yàn)，主要針對(duì)研究方法輸出的結(jié)果進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)，首先向被試展示watikke自行車原型，隨后展示基于本研究的方法所生成的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，以表德國漢諾威工業(yè)設(shè)計(jì)大獎(jiǎng)的評(píng)審為依據(jù)，確定“概念設(shè)計(jì)自動(dòng)化”的九項(xiàng)評(píng)價(jià)原則，包括兩項(xiàng)創(chuàng)新與品質(zhì)的評(píng)價(jià)因子：“創(chuàng)新度”以及“生態(tài)兼....

本文編號(hào)：3974835