自主式水下航行器：基于人工智能協作模式的設計形態研究

作者闡述：隨著大交叉、大融合時代的到來，生成式人工智能的飛速發展引起了設計方法的更新迭代，不斷涌現的新工具逐漸成為設計形態研究的新媒介，促進了設計學核心領域的研究新范式。本研究從設計形態學理論出發，結合仿生設計、拓撲研究、產品族研究等跨學科理論，協同生成式人工智能工具，如Midjourney、StableDiffusion、Chilloutmix等開展研究，并采用參數化設計、雙向漸進拓撲優化、遺傳算法與仿真分析等技術方法，總結了針對工業設計領域的AIGC關鍵詞公式，并結合雙鉆模型框架提出了以“找形”和“造型”為核心的七步設計形態研究方法。

同時，基于仿生設計理論，協同人工智能技術進行珍珠貝設計形態研究并梳理知識圖譜，完成自主式水下航行器的全案設計，結合八叉樹算法、卡羅爾五邊形鑲嵌對航行器殼體、電池保護模組、照明系統進行設計，運用遺傳算法、衍生設計開展潛航器連接件設計，并通過定量嚴謹的ANSYS流體仿真驗證了形態研究方法的有效性，為復雜形態研究提供了新思路。

導師點評：今年畢業設計的主題是“以設計為媒，對話未來”。設計形態研究是設計學的核心研究內容之一，它并非設計學傳統內容的細分，而是設計學的拓展與擴充。人工智能技術的發展為設計學進行跨學科研究與協同創新提供了新的路徑。設計學借助人工智能技術的協作是應對設計形態復雜事物研究的有效辦法。

當前基于人工智能的設計形態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，缺乏系統的、可供參考的設計形態研究方法。順應時代發展，探索一個人工智能協作下的形態研究和產品設計的方法，讓設計形態研究更具系統性、易用性、探索性與可操作性，填補“找形”階段的空缺，并在其中體現“人機協作模式”的必要性，是研究的關鍵問題。

本研究從設計形態學理論出發，結合仿生設計、拓撲研究、產品族研究等跨學科理論，協同生成式人工智能工具，如Midjourney、Stable Diffusion、Chilloutmix等對具體案例開展研究。為了提高形態研究的效率與準確性，研究過程中還采用了參數化設計、雙向漸進拓撲優化、遺傳算法、衍生設計與仿真分析等技術方法，綜合開展設計實驗探索。本研究總結了針對工業設計領域的AIGC關鍵詞公式，創新性地提出了以“找形”和“造型”為核心的7步設計形態研究方法。該方法分為“找形”與“造型”兩大模塊，細分為7個步驟，分別是：選取研究對象、靜態研究、動態研究、形狀提取、實驗驗證、生成階段、總體設計，并利用“雙鉆模型”完成方法框架的構建。

為了進一步驗證方法的有效性，本研究選取珍珠貝這一常見物種進行“找形”研究，錨定其水下抗壓的特性，在確保研究專業性的前提下進行水下無人潛航器設計。綜合運用了圓弧插值算法、八叉樹算法、卡羅爾五邊形鑲嵌，協同人工智能技術對珍珠貝的殼體與眼睛進行模擬，并通過定量嚴謹的有限元分析得出了4個形態學結論，并梳理成知識圖譜。同時，基于仿生設計理論，協同人工智能技術對潛航器的殼體、電池保護模組、照明系統進行設計，在研究基礎上完成自主式水下航行器的全案設計，并通過流體仿真驗證7步設計形態研究方法的有效性。

本研究在理論、方法與實踐層面均有創新：（1）在理論上，本研究交叉性強，以設計形態研究為核心，從跨模態深度學習等底層原理出發，結合人工智能、拓撲學、仿生學等多方面知識，進行綜合研究；（2）在方法上，打破了傳統設計形態學以往的案例呈現方式，結合生成式人工智能工具，構建了系統的、可參考的設計形態研究方法，讓設計師定量、高效地開展設計形態學研究；（3）在設計實踐上，定性與定量研究相結合，順應AIGC時代下的生成式人工智能發展，并通過遺傳算法、衍生設計補全了當前人工智能技術在方案落地性上的短板，拓寬了設計形態研究的邊界。