基于圖解特征語義認知的產品設計過程知識模型

呂 健， 謝慶生， 黃海松， 潘偉杰

（貴州大學現代制造技術教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025）

基于圖解特征語義認知的產品設計過程知識模型

呂 健， 謝慶生， 黃海松， 潘偉杰

（貴州大學現代制造技術教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025）

針對產品造型設計過程知識表征，提出基于圖解語義認知的產品設計過程知識模型。分析產品的本體語義及產品設計過程知識，結合可拓學基元理論構建產品設計過程的知識表征基元模型，提出可拓原點基元及可拓向量概念，實現設計過程——設計生長、設計收斂及設計優化的知識表征。在產品設計過程知識基元表征模型基礎上，提出基于圖解語義的實例庫聚類方法模型。以機床裝備造型設計為例，驗證了該方法的可行性，為產品造型設計提供一種形式化與量化相結合的設計參考方法。

圖解語義；可拓學；圖解語義基元；產品造型；實例推理

目前，以產品實例庫、知識表征、知識挖掘與重用為特征的產品創新方法在工業產品的各個領域得到了廣泛的研究與應用，尤其是工業設計領域的產品造型設計的知識建模、表征、檢索、提取、重用過程成為該領域的研究熱點。機械裝備的產品造型設計作為產品設計大概念中的一類，其研究方法既體現了現代設計方法的理性思維，又體現了其極具創造性的感性思維。創意產品設計過程是對特征語義進行深層次挖掘、提取與物化的過程，并在該過程中充分考慮人的感性意象需求及使用情境。概念設計過程涉及到設計知識的建模、表征、檢索、提取、重用、可拓推理等方法。

美國俄勒岡州立大學的Oman等[1]提出一種運用創意知識庫快速開展產品設計的方法論，該方法論描述了創意靈感在設計過程中的信息傳遞與推演過程從而完成創意產品的概念設計。澳大利亞紐卡斯爾大學的Lee等[2]討論了參數化設計方法和概念設計方法的結合，提出一種可參數化的個性化概念設計方法。臺灣國立高雄大學的 Lee[3]研究了本土文化元素和文化創意產品的設計。英國倫敦大學學院Al-Sayed等[4]研究了建筑概念設計中隱性知識的外顯化問題。印度Soni等[5]研究開發基于知識的的工業產品美學支持系統。浙江大學羅仕鑒等[6-7]提出圖解思維。朱上上和羅仕鑒[8]提出一種基于設計符號學的文物元素再造研究方法。劉征等[9-12]研究了基于知識流的產品創意知識獲取方法，提出一種面向設計知識重用的產品外觀分類及面向過程的工業設計知識地圖構建。Guo等[13]研究了一種基于模型庫與規則配置的大規模怪獸3D設計與建模系統。東南大學劉玲玲等[14-15]運用可拓學基元理論，構建概念設計階段基元模型。東華大學唐智[16]在工業產品設計中引入了形態域和單元化特征的概念開展產品構形分析與設計研究。西北工業大學楊剛俊等[17]將TRIZ與可拓學方法相結合，應用于產品創新設計中，形成了基于可拓學模型的產品創新設計方法。

從目前關于工業設計方法的研究進展來看，區別于一般的小產品創意設計，機械裝備在其知識建模、表征、檢索、提取、重用、可拓推理等過程的隱性知識表達更加明確與規范化。機械產品知識建模具有較清晰的層次性和關聯性，尤其是針對智能CAD技術，其優越性體現在對產品實體的結構信息和幾何信息的重用，但對以隱性語義挖掘為特征的造型設計還缺乏有效支持。機械裝備以產品造型特征語義認知為知識表征方法，其設計過程既體現人腦靈感碰撞的無序性，又體現了設計知識推理與重用的有序性。

為此，挖掘機械產品的特征語義，分析設計過程中對知識的重用方式，以及目標語義的表征與推理是實現機械產品造型設計的有效途徑。本文針對現有產品設計方法中客戶個性化的目標需求，提出基于圖解語義認知的產品造型設計方法。研究設計過程知識模型，在實例庫的基礎上，一方面挖掘產品的特征語義與關聯隱性語義，建立基于產品圖解語義的可拓聚類映射集；另一方面挖掘基于實例的設計規則，建立基于實例推理的設計規則數據庫，從而構建以圖解語義聚類及設計規則為驅動的造型設計情境，實現基于實例推理的產品造型設計。

1 產品設計過程知識分析與表征

1.1 設計過程知識傳遞機制分析

從設計過程分析，設計知識包括用戶需求知識、產品設計過程知識、生產制造知識等，并以產品為載體，通過用戶、設計者、制造者，實現知識的獲取、傳遞與演化，如圖1所示。

圖1 產品設計過程知識傳遞模型

1.2 設計知識的基元表征

從設計過程知識傳遞模型出發，本文結合可拓學的基元理論與可拓創新方法，以及圖解思維方法尋求產品設計的新路徑，研究基于圖解語義特征認知的可拓表征方法。

基元概念把質與量，動作與關系的相應特征分別統一在一個由對象O，特征C和量值V組成的三元組中，可以形式化地描述物、事和關系，基元B分為物元M、事元A、關系元R。

基元表示為：

構建概念設計基元集S={ B}，用于表征設計過程中涉及的定量與定性問題，形象化描述產品創新設計方法。

1.3 產品設計過程關于可拓創新方法的內涵分析

結合可拓創新過程將產品設計分為3個階段：設計生長階段、設計收斂階段與詳細設計階段。3個階段根據設計需求分為一級循環與多級循環，體現了可拓學的菱形思維模式，如圖2所示。

圖2 可拓學菱形思維對設計過程的解析

(1) 設計生長階段。設計者在設計目標及設計資源的基礎上進行創造性思維過程，根據基元的可拓展性或物的共軛性[18]，創造性思維過程T可分為拓展分析、共軛分析和可拓變換3種類型，統一表示為形成產品概念基元集過程體現了“一物多征”、“一征多值”、“一值多征”等拓展分析的可拓思想。

(2)設計收斂階段。設計者通過恰當的評價模型對產品概念基元集進行的收斂過程，得到設計收斂后的基元集表示為其中n ≥ m 。

1.4 概念設計過程知識的可拓表征

綜上產品設計過程的討論，將設計過程的可拓知識表征如圖3所示。

圖3 產品設計過程知識的可拓表征

2 設計生長過程知識可拓方法

2.1 可拓向量

可拓原點基元是產品設計的原點，定義 B0為可拓原點基元， BE為可拓向量，其內涵包括可拓方向、可拓步長與可拓深度。表示為：

其中，可拓方向 cEdi可以表示1個或多個設計方向，表示為并具備與之相對應的 vEdi量值；可拓步長 vEle取值可以為1個步長量值或 1個步長取值區間，表示為可拓深度 vEde表示在概念設計過程中設計生長的次數m，表示為

概念定義：可拓向量 BE描述了設計原點 B0關于可拓方向 cEdi、可拓步長 cEle及可拓深度 cEde的設計生長過程。

在設計問題中，可拓方向 cEdi、可拓步長 cEle及可拓深度 cEde可賦予具體的設計含義。

2.2 設計生長過程可拓描述

從設計方法學與可拓學融合的角度描述，產品設計是以可拓原點基元B0為出發點，在可拓向量基元 BE的引導下進行的思維生長過程，則有設計生長階段模型如圖4所示。S= B0BET，通過拓展分析過程，形成產品方案基元集

圖4 產品設計方案生長過程

定義可拓設計正方向 S Px與 SPy，并定義 SP+為可拓設計正空間（有效設計空間），將研究的設計對象全體稱為設計可拓域，記為U。由設計的可拓原點基元出發，形成一級可拓節點或多級可拓節點，節點標記為Pij，i為設計生長的次數計數，j為i次生長的計數，節點個數記為M，則有：

在可拓域U內，如圖4所示，取生長次數m為變量，定義可拓設計正空間的量化表達為SP=f(m)，故取 f(m )= m2，可拓設計密度記為ρ，表示為：

可拓設計密度ρ反映了設計思維在可拓域 U內的活躍程度，也是產品可拓集創新性評價中的一個重要指標。

3 產品圖解語義表征方法

基元與產品語義相結合的方法實現設計過程知識的形式化與量化表征，但在具體的產品設計問題中該方法在產品自身語義的表達上對于隱性知識的挖掘及表征還需進一步深入研究，尤其是產品造型設計，傳統的感性詞匯表達往往造成語義編碼或解碼[19-20]錯誤、或者未能完整、準確表達隱性知識，因此本文在上述表征方法基礎上，引入圖解特征語義認知方法。以下將以典型的機床裝備造型設計為例，開展基于圖解特征語義認知的造型設計方法研究。

3.1 概念設計需求物元表征

從機床領域知識分析，以產品語義的4S基元模型將產品的設計語言表達及圖解語義表達形式作對比，見表1。

表1 產品語義的語言表達與圖解表達的內涵對比

3.2 基于圖解語義聚類的實例庫

目前，國內已有一些學者針對車床、立式加工中心、臥式加工中心和龍門加工中心等機床案例類別造型開展了案例庫建設工作[21]，開展了基于庫的實例推理方法研究。本文結合其研究成果，尋求基于圖解語義[6-7]的實例庫表征及檢索方法，豐富實例庫的聚類與檢索方法，提供更易于設計師獲取知識的表征方法。

本文將圖解語義與可拓學基元理論結合，提出圖解語義基元，見表2，通過圖形化語義基元及其圖解語義可拓空間實現產品實例的知識表征，并通過構建圖解語義實例庫實現聚類與檢索。

表2 圖解語義基元

在圖解語義基元中，區別于傳統基元理論，O, C, V均為圖例表征。

以險峰MK1080數控無心磨床為例，給出圖解語義可拓方法的形式化表達：

從產品語義學的知識傳遞過程分析，圖解語義基元是產品的編碼過程，其信息的存儲、聚類、檢索需要建立圖解分類標準。需分析案例的知識組成，表3給出了案例圖解語義知識、設計問題知識、設計過程情境知識的內容及知識挖掘。

表3 產品實例知識組成

根據語義學中知識的編碼—傳遞—解碼機制，實例庫的存儲與聚類是實現這一過程的關鍵，圖5給出機床造型設計實例庫存儲與聚類模型。針對機床的通用分類標準，對案例進行初步存儲與聚類，并制定案例基元標準。

圖5 實例庫表征模型

(1) 造型輪廓的圖解語義表達。通過對設計過程中設計師的訪談，設計師獲取的知識最直接的方式是造型語義獲取。因其沒有經過語義編碼與解碼過程，最大限度的保留了案例產品語義的完整性。但案例庫在案例數量上往往比較大，按照機床分類方式進行檢索工作量較大，難以保證檢索目標案例的精確性和效率。故采用造型三視圖輪廓線相似度函數作為聚類及檢索方法，通過輪廓線矢量提取及相似度計算，形成基于圖解語義認知的索引形式，可簡化案例庫使用者（設計師或機床用戶）對目標案例的檢索過程，圖6為圖解語義與設計語言聚類 方法的對比。

圖6 產品聚類方法比較

對機床造型領域特征進行實例分析得出，造型的三視圖輪廓線具有很好地識別度和關聯度。在不同的機床類別中，三視圖的特征基因表達具有差異性與不確定性。從能夠反映產品造型特征的最優視圖出發作為主要特征基因進行實例檢索。以無心磨床案例庫為例，無心磨床共12個產品類，150余個產品案例，在產品功能上趨同，主要在產品加工工件的大小及數控類型有區別，在主體造型輪廓上有著明顯的系列化造型基因特征，以三視圖進行圖解語義規范化聚類如圖7所示。

圖7 造型輪廓圖解語義示例

(2) 功能模塊的圖解語義表達。在產品輪廓的基礎上，根據設計問題，選用恰當的功能模塊。對于機床領域來說，造型功能模塊的類型較為固定，主要包括防護門（裝夾工件、觀察等功能）、維護門（檢修維護、觀察）、機操控模塊、輔助模塊（加工輔料裝填造型模塊，如冷卻液、磨削液、潤滑油的裝填與回收）。圖8為功能模塊圖解語義示例（防護門）。防護門的主要語義特征是門的數量與使用方式，給出防護門部分圖解語義表達如圖8所示。(3) 次級語義的表征。通過對產品造型輪廓及主體功能模塊的問題求解，確定二者的選型或基于實例進行修改。在此基礎上，逐步完善主體功能模塊的次級問題求解及其他設計問題的求解。

圖8 功能模塊圖解語義示例（防護門）

3.3 基于圖解語義及設計語言聚類的實例推理情境

在以上圖解語義聚類方法基礎上，結合可拓基元表征方法，對設計過程進行情境化建模，該設計情境包含3部分內容：造型設計求解過程知識情境、案例情境聚類與檢索模式、案例知識表征，如圖9所示。根據不同過程情境知識特點選擇恰當的聚類與檢索方法。該情境反映了基于實例的求解過程，實現案例知識與設計問題的有序映射。

圖 9 基于圖解語義表征的造型設計情境

4 設計實例

本文以新產品MK8420數控軋輥磨床造型設計為例：

(1) 設計需求及目標表征。以產品語義學的語意、語構、語境、語用4個維度對用戶知識進行挖掘，給出機床造型設計需求基元的通用模型也是后期的評價模型：

結合新產品MK8430數控軋輥磨床，給出造型設計的可拓原點基元 B0=(O ,C0,V0）及設計策略。

給出針對主要設計問題的設計策略，見表4。

表4 設計策略

(2) 設計過程情境。根據設計策略構建可拓向量：

其中可拓方向為造型輪廓，可拓步長 l=1表示造型語義的關聯度閾值為1，即實例檢索的范圍是給出的目標語義的嚴格語義值，l ＞ 1表示實例檢索的可拓展程度。可拓深度 n ≥ 2 表示最優實例的參考個數。根據機床頂視圖尺寸CAD圖，如圖10所示。

圖10 磨床MK8420頂視圖

以功能模塊防護門進行實例檢索，從工件吊裝及工件裝夾的功能約束、人機工程學角度對防護門的人機交互進行約束，機床的作業防護為半封閉式，且選用單扇軌道推拉門，檢索類型為：

在造型主體及主要功能模塊實例的基礎上，建立造型初步方案，并在此基礎上，通過人機工程分析進行圖解基元的可拓變換與共軛分析，解決設計過程中的人機系統問題，給出最終設計效果圖，如圖12所示。

圖11 產品造型實例與防護門實例基元集

圖12 最終方案效果圖

5 結 束 語

本文通過對產品的本體語義及產品設計過程中的人腦設計信息處理模式的研究，結合可拓學基元理論構建產品設計過程的知識表征基元模型，提出可拓原點基元及可拓向量概念，實現設計生長、設計收斂及設計優化的設計過程知識表征。在此基礎上描述了基于圖解語義的實例庫聚類方法。以機床裝備造型設計為例，通過對實例庫的圖解語義表征及實例推理過程的情境化表征，為產品造型設計提供一種形式化與量化相結合的設計參考方法。針對基于圖形輪廓的實例檢索方法還有待研究，今后的研究方向：①圖解語義檢索與收斂方法研究；②圖解語義的計算機識別方法研究；③可拓運算在造型設計中的應用。

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A Method of Product Appearance Design Based on Graphical Semantic Cognition

Lv Jian, Xie Qingsheng, Huang Haisong, Pan Weijie
(Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Ministry of Education, Guizhou University, Guiyang Guizhou 550025, China)

In the process of product design knowledge representation, a product design process knowledge model based on graphical semantic cognition is presented. Through the ontology semantic analysis and the design information processing mode analysis of human brain in the process of product design, extension origin and extension vector were presented to achieve knowledge representation in the design process which contains growth, convergence and optimization. On the basis of the characterization methods above, this paper studies characterization methods and clustering mode of case library. This paper takes a machine tool appearance design as an example, and this method has a good effect in the design process which can be a method reference for industrial design.

graphical semantics; extenics; graphical semantic primitives; appearance design; case reasoning

TH 122

A

2095-302X(2015)05-0703-09

2015-04-08；定稿日期：2015-07-08

國家自然科學基金資助項目(51475097)；國家科技支撐計劃資助項目(2014BAH05F01)；貴州省科技計劃(黔科合計Z字[2013]4005，黔科合J字[2013]2108, [2015]2043；黔科合LH字[2014]7644)；黔教研合JYSZ字[2014]004；黔發改投資[2012]2484

呂 健(1983-)，男，河北承德人，博士研究生。主要研究方向為先進制造模式及制造信息系統、數字化設計與制造。E-mail：305515940@qq.com

謝慶生(1954-)，男，貴州貴陽人，教授，博士，博士生導師。主要研究方向為計算機集成制造系統、計算機輔助創新設計等。E-mail：290008933@qq.com