CBD為核心的網絡計算機輔助工業設計分析

祝銘澤

摘要：ICAID系統也即網絡計算機輔助工業設計系統，在當今的工業產品設計中已經得到了充分的運用，而基于案例為核心的設計更為用戶的設計提供了眾多案例資源作為設計的參考。用戶在該系統中可根據需求檢索出符合需求的案例，進而對自身的設計方案加以改善。本文就此加以分析，并針對ICAID系統的五大板塊進行針對性的分析。

關鍵詞：網絡計算機輔助設計；基于案例的設計；工業設計

1 基于案例的設計概述

ICAID工業設計是在互聯網技術的基礎之上，并通過CAID系統的輔助之下開展工業產品設計的創造性活動，已經在當今的工業設計行業中起到了舉足輕重的作用。在工業產品設計中，其目的在于解決人造物以及人之間的關系問題，通過設計產品以滿足人們的生活與生產需求。然而，在影響工業設計方面主要有主體與客體兩方面的因素，前者指的是設計師的經驗、技術等；后者指的是現有的科學技術、市場的發展狀況、產品的功能需求等。對于兩方面的應用需求，均可以通過以案例為核心的設計方法（CBD）在ICAID系統加以運用。

2 CBD應用于CAID系統的可行性分析

CBD方法的運用是基于現有案例的基礎之上，進行再模擬、運用、修改、整合、完善等的設計手法也即其最終的設計方案是在已經的設計案例基礎上的再加工。它以認知活動中的記憶結構和心理機制刺激與反應的模式研究為基礎，已經在建筑設計、機械設計等領域得到了成功的實踐，而CBD技術在計算機輔助設計（CAD）領域中應用的可能性也已經得到了驗證。

在工業設計中并非一次性的創造而是多樣化選擇的過程，在實際設計中不均有著動態性的特征而且其資源數據庫具有動態性。例如，在對某一個問題進行設計時，需要設計師根據自身的經驗進而予以選擇并確定最終的方案。然而，如何將這個方案通過一定方式表現出來卻面臨較大的阻礙，在豐富智能化設計資源庫中該問題一直未得到有效的解決。而運用ICAID系統時還面臨著另一大難題也即如何解決用戶提升知識運用過程中的困難。根據現有研究理論認為：知識的運用是人們基于當前的綜合素質的前提下對系統的一種描述，但是該系統的用戶主要是入行不久或經驗不夠豐富的設計人員，此類用戶的設計知識相對較為缺乏。這對系統提出了2個方面的要求：其一，設計知識的表達，即如何使用最直觀和最恰當的方式把設計知識傳達給使用者；其二，設計知識的運用。上述問題通過使用CBD的方法即可得到解決。因為使用CBD的方式，能夠避免在設計過程中需要對規則進行提煉，進而簡化了設計中的流程，問題的解決也就變得更加簡單。然而，在工業產品設計之中，對于較少的固定規則的設計還依賴于設計師自身的豐富經驗以及靈感，但采用CBD方法卻提升了設計的可操作性以及設計的合理性。

在設計知識的表達方面，CBD的引入能夠使系統的使用者一直觀和快速地獲得豐富的設計知識，案例是集成造型知識、色彩知識以及人機知識等要素的最好的載體。在設計知識的運用方面，CBD符合心理刺激機制，而且已經的成功案例能夠為設計師以及其他用提供足夠的可用資源，可通過對這些資源的整理、分析、模擬等運用到其他產品的設計之中進而不斷優化自身的產品設計，以根據設計思路獲取到最佳的設計方案。

3 CBD在ICAID系統中的應用模式

3.1 功能模塊和工作流程

案例推理法在一定程度上等同于類比推理法，具體使用流程主要有案例的表達、案例庫檢索、修正相似案例的解及問題案例的學習等。完整的基于案例的輔助設計系統必然包括4個基本模塊：案例庫、案例檢索模塊、案例推理模塊和咨詢解釋模塊。結合工業設計一般性過程研究，可以為ICAID系統的功能模塊和工作流程做出基本規劃，如圖1所示。

知識的獲取是該系統中最為基礎的模塊；案例知識庫是該系統得以運用的主體；案例檢索模塊，案例推理模塊是系統的核心；咨詢解釋模塊是對于系統本身和設計中相關知識的補充。在該模塊中，用戶根據自己的思路對產品進行描述而系統則會通過內部既定的算法進行匹配，進而為用戶篩選出符合需求的案例。用戶根據系統提供的案例中分析其描述進而加以分析和整理，進而從中獲取到一定的知識進而為自身的設計提供參考，產生更為清晰的認識。要實現這種更為清晰的認識，通過案例推理是其中重要的途徑之一，用戶可以通過選擇一個與預期目標或要求之間較為相似的案例。進而在此基礎之上對局部參數加以調整和修改，進而形成如何需求的設計方案。此外，在設計過程中，用戶隨時可以就其中的問題進行咨詢并需求只是幫助。

3.2 知識獲取與案例知識庫的構建

知識的獲取是CAD系統的關鍵技術之一。在以往時期，設計師獲取知識的途徑是基于設計實踐但隨著智能化技術的不斷發展，對于知識的獲取提出了更高的要求。例如，機器學習與識別、半自動化技術以及數據挖掘技術等已經成為了該系統中可供知識獲取的方式。在運用ICAID過程中用戶對方案的智能化過濾以及保存是獲取知識的另一個途徑，而該系統中的推理程序則會將用戶已經完善后的方案翻譯為計算機內部的語言，并經過智能化程序將之過濾并保存在案例知識庫中。

案例知識庫是該系統運用中最為重要的關鍵部分之一，而建設該系統庫需要解決兩個重要的問題：如何對案例進行分類，確定分類規則以及如何對案例進行描述。對于案例的分類是基于產品而定的，根據產品的特性、功能、結構等加以分析并據此進行分類。同時，對于以形式感存在并在市場中進行營銷的產品，可根據其受眾人群、需求意向等進分類。案例的描述在構建案例知識庫中占據了重要地位，在描述階段必須要符合以下兩個需求：其一，全面準確的表達出案例所蘊含的內容，包括案例的顏色、尺寸、特點等；其二。制定符合案例檢索所需的條件以便于用戶根據自身的需求檢索出案例。雖然有些案例的描述相對較弱容易，但對于隱形方面的內容還必須要加以深入的分析。因為用戶在檢索案例過程中。首先是需求根據相應的規則進行描述以從大量的案例庫中進行查找，案例知識庫根據預先設定的算法予以匹配并從中找到類似的解。用戶在檢索與案例匹配之間屬于“一對多”的關系。系統為用戶提供多樣化的選擇，主要用戶才能可供選擇的案例中加以分析與整理，以實現優化設計的目的。

3.3 案例的檢索

案例推理的運用在從大量的案例知識庫中篩選出最佳的案例，進而為用戶設計中的案例提供修改的信息參考。因此也就決定了，案例檢索的算法對于篩選出最佳案例的至關重要，直接影響到篩選的效率以及可用性。ICAID系統中案例知識庫在進行案例檢索過程中。需要用戶事先對所需的案例進行描述，因此用戶必須根據產品的相關特性并結合自身意向加以描述。在此過程中可采用意象尺度法，該方法包含了實驗與統計計算，通過分析人們對事物的需求訴求以達到減低了其認知維度的目的，進而準確的獲取到其意象尺度圖。而用戶在產品設計中都具備一定的意向，不論是產品的外形還是功能等方面都會形成一個處于的意向。通過使用意象尺度法即可分析用戶的意向或需求，進而通過以形容詞的方式來描述ICAID系統中用戶的具體意向，進而在此基礎上來確定案例檢索的入口。

3.4 案例的推理

案例推理是ICAID系統中重要組成部分。是對案例進行優化調整的一個過程，在該過程中知識不斷被獲取有不斷被重組。因此，在建立案例推理模塊時，可根據產品特性相關的因素加以確定。例如，產品的顏色、產品的尺寸、產品的構建等等。如下圖2所示：

3.5 咨詢解釋模塊

該模塊的作用在于解答用戶在該系統運用過程中遇到的困難，并根據其檢索的相關內容提供相應的知識解答。該模塊由三大板塊構成：其一。知識咨詢解釋，可以使用戶直接從中學習造型、色彩、人機等知識；其二，系統咨詢解釋，可以為用戶提供使用幫助；其三，案例咨詢解釋，可以提供針對具體案例的造型手法、意向描述、造型特點等相關資料。

4 結語

綜上所述，工業產品設計中CBD方法的運用對于提升產品設計的效率與質量起到了巨大的促進作用。本文首先了闡述了CBD方法的相關知識并在此基礎之上分析了在ICAID系統使用中的可行性；其次，對ICAID系統先進詳細解析，分五進行詳細的解析幫由此合理的實現方法進而驗證改系統在工業產品設計中的意義。