一、计算机辅助工业设计(CAID)技术研究与展望（论文文献综述）
黄磊[1]（2020）在《3D画笔建模及虚拟触觉绘制过程控制方法研究》文中提出无论从企业层面还是从普通消费者的层面来讲,产品外观设计在现代工业零部件或消费类产品概念设计阶段均占有越来越重要的作用。产品外观概念设计,包括产品总体外形设计以及该产品外表面的美观装饰,通常主要借助计算机辅助工业设计（简称CAID）的方法来完成。对于设计师来讲,CAID技术已成为一种能快速完成各种工业产品零部件外观创新设计和展示产品功能的有效方法。传统的CAID技术采用全局纹理映射方法实现从二维图形到三维模型外表面的转换,借以实现3D产品外表面的美观装饰。然而,从2D图形到3D物体复杂外表面的纹理映射过程很容易引起原有2D图形不可控扭曲、走样,且纹理映射施加过程既繁琐又易耗用过多的计算机内存资源。在产品外观创新设计中,设计师瞬间灵感扮演着非常重要的作用,而纹理映射技术需要映射二维图形到虚拟三维物体外表面,其过程僵硬,妨碍了设计师去自由随意捕捉设计灵感。伴随着绘画、书法等一系列带有特定风格化的虚拟绘制技术深入发展,直接在三维表面进行绘制和装饰的技术开始得到越来越多的关注。针对以上问题,本文提出了一种新型的变刚度3D画笔仿真模型及三维物体模型表面触觉绘制过程控制方法,主要研究内容如下:（1）深入分析了实际绘制过程中力对画笔工具弯曲变形的影响机理,综合研究了画笔笔杆的施加弯矩、绘制表面摩擦力、笔头湿度与3D画笔实时变形的内在关系,提出了一种新型的基于变刚度与弹塑性3D画笔力反馈仿真模型。首先采用弹塑性弯曲虚拟弹簧振子模型构建画笔力学模型,仿真画笔受力与画笔弯曲挠度位移、转角之间的关系。根据待绘制物体表面实际材质特性确定对应的动态摩擦系数,结合弯曲变形微分方程求解得到绘制表面对画笔笔头的反力,实时计算3D画笔与虚拟物体表面间的动态摩擦力。基于笔杆受力、绘制表面摩擦力、运笔速度、笔头湿度等物理量构建画笔笔头分叉的仿真模型。通过分解画笔为中心骨架与蒙皮的三角网格表面构建了 3D画笔几何模型。基于画笔所受弯矩、绘制表面摩擦力,利用改进的基于均值骨架驱动的三维网格变形技术实时模拟了画笔中心骨架弯曲变形及相应的笔头表面变形,实现了力对画笔弯曲变形的动态控制。（2）虚拟二维笔道绘制控制方法研究。首先,根据运笔过程中画笔受力与画笔变形的关系,建立了单次采样时刻弯曲变形的虚拟3D画笔与虚拟绘制平面相交时的空间几何关系模型,并结合真实绘制中的笔触图样,运用有理B样条技术拟合出类似“雨滴”的笔触形状。用户使用力反馈设备的铁笔控制绘制系统中虚拟画笔行为,画笔笔触沿着运笔方向顺次叠加生成各种风格的二维笔道效果。（3）特殊笔道效果绘制控制方法研究。①触觉绘制过程笔道颜色控制方法。基于KM颜色光学理论提出了一种虚拟绘制过程中笔道水墨颜料颜色控制方法。采用KM光学理论基本微分方程推导得到任意颜料厚度为D时的相应反射系数与透射系数计算公式。以颜料的两个关键光学参数（反射系数与透射系数）为切入点,依次构建了单一颜料颜色仿真算法、多种颜料混合下的“调色”仿真算法、多层颜料叠加时的“罩色”仿真算法。建立了宣纸上所绘制颜料的反射率与颜料颜色亮度值（R,G,B）转换的计算方法,实现了对绘制笔道着色效果的实时存储。②触觉绘制过程笔道水墨扩散效果控制方法。提出了一种新颖的三维绘制水墨颜料传输与扩散行为控制模型。首先,研究了二维表面水墨颜料扩散机理,以此建立了一种基于纸元的宣纸纤维结构模型;建立了画笔与宣纸表面间的水墨颜料传输过程仿真模型,基于非稳态扩散第二定律建立了宣纸表面水墨混合液中水粒子扩散运动微分方程,仿真了水粒子在宣纸表面的实时扩散行为;通过引入动态扩散系数,建立了颜料粒子对流扩散微分方程,仿真了颜料粒子在宣纸表面水墨混合液中的扩散行为;建立了笔头及宣纸表面的水蒸发微分方程,实现了有效的蒸发过程模拟。提出了颜料粒子“沉积率”的概念,并给出了沉积率计算的半经验公式,仿真了颜料粒子在宣纸纤维中沉积及固化后的“粒状”现象。（4）研究了虚拟物体表面三维笔道实时触觉绘制控制方法。通过采用优化的混合八叉树层次包围盒技术与多线程动态任务分配并行计算技术保证了虚拟画笔与虚拟物体表面的实时、高效、精确的碰撞检测。利用一种“加权的平均距离”算法,实现了笔头与虚拟物体表面间的触觉力模拟,仿真了绘制过程中笔头碰触3D表面时的触感。研究了一种球扩展操作算法建立了弯曲画笔的最小包围球。基于最小包围球计算得到了虚拟投影平面的平均法矢及空间位置。研究了一种局部实时映射技术,可将虚拟平面上的2D笔触实时映射到虚拟三维物体表面,得到虚拟三维笔触。通过控制画笔受力,沿着绘制方向将每个采样时刻得到的不同大小、形状的三维笔触叠加便得到虚拟三维笔道。虚拟绘制中,艺术家通过实时触觉与视觉反馈,“有意”控制虚拟绘制行为,创作出满足艺术要求的三维模型表面笔道绘制效果,提高了三维表面绘制过程自由度和真实感。（5）三维触觉交互绘制系统实时性优化研究。为保证虚拟绘制过程中系统的实时性性能,开展了触觉绘制系统实时性优化研究。首先深入分析并给出了触觉绘制中力反馈响应频率的合理设定规则。然后考虑了画笔动态采样时间对绘制系统运行过程实时性性能的影响,通过实时优化虚拟画笔动态采样时间Δt,并集成多线程并行处理技术,有效提高了触觉绘制系统运行时的总体流畅性、实时性。
曹卫华[2]（2020）在《编织产品智能化设计技术研究》文中指出编织是中国传统文化的重要组成部分,常见的产品编织类型有竹编、草编、藤编、柳编、棕编、结艺等,本文所指的编织产品主要是竹编和中国结。传统的编织行业缺乏创新、设计与制作难以分离、设计难以参与分工,针对这些问题,本文设计开发了一个辅助设计师进行编织产品设计的智能化系统。系统的设计与开发是依托Rhinoceros、Coreldraw通用性CAD软件完成,开发语言为VBA,在Coreldraw平台上完成界面设计,利用Excel软件记录、传递参数,在Rhino平台上呈现辅助编织设计的效果。基于Corel Draw、Excel和Rhino跨平台技术开发的原型系统,能够实现编织产品的快速建模,通过良好的人机交互方式让设计师与建模软件高效合作,充分发挥两者的优势。通过用户需求、对现有产品的分析,以及对现有技术的调研,梳理出编织产品设计流程,并规划了编织产品智能化设计系统架构。将设计系统的功能模块分为结艺产品设计、竹编产品设计两大类模块,其中竹编产品设计模块又细分为:曲面细分功能、图案三维编织设计、圆形+矩形截面编织设计、备料计算四个功能模块。设计系统的功能模块是按照产品设计的流程进行划分的,这种划分方式可以减少用户使用程序投入的学习成本,从而快速进行编织设计。对结艺产品编织结构连接方式和竹编编织图案构成方式进行分析和规律总结;并对现有的技术做进一步优化,如图案像素化处理机制,图案在被处理过程中最小像素的设置,以及图案三维编织与产品基础编织的大小比例设置。系统用户界面的设计、开发。对用户操作界面进行分析,完成风格和功能定位,实现界面并进行优化,旨在为用户提供良好的交互界面;通过Coreldraw VBA二次开发技术实现对Rhino、Excel软件的调用和控制,开发出本文研究的设计系统的功能和界面。智能化编织设计技术,是传统工艺与现代化计算机技术的结合,它能够帮助完成复杂编织结构的自动化生成,使设计更加高效便捷,还可以促进设计环节更深入地、有效地融入编织产品行业,助力行业升级。智能化编织辅助设计技术研究,为行业创新注入新动力,也为传统工艺的创新提供了新方法、新途径。
肖旭[3]（2020）在《基于场景图理解的3D内容生成深度学习算法研究》文中指出计算机辅助工业设计为现代工业设计模式带来了根本性的变革,通过数字化、可视化的建模流程,极大提升设计的效率与科学性。计算机辅助工业设计正逐步向智能化发展,随着人工智能技术在各个领域的落地应用,为工业设计智能化提供参考。工业设计对设计的效率以及创意性提出了要求,人工智能技术中学习与推理等能力,可以为工业设计智能化提供支持。本文基于人工智能技术提出一种用于智能合成3D物体外观的深度学习算法,旨在解决工业设计中产品3D外观的智能生成问题。本文首先阐述3D深度学习算法的理论基础,从通用架构、基础组件、优化等方面讨论神经网络的一般构成,最后专门针对3D视觉任务的深度学习架构进行分析,着重讨论深度学习算法3D生成任务中的可行性,为3D智能建模的需求提供理论基础。以3D建模理论以及深度学习原理为基础,本文提出了一种基于生成式对抗网络的3D工业产品外观建模算法。生成式对抗网络是生成任务中应用最广泛的架构,本文针对这种架构定制适用于3D智能建模的深度学习算法,并从生成效率、生成效果等等多个角度对该算法进行评估。最后围绕该算法提出智能工业设计的工程化应用框架,并针对3D打印任务进行验证。针对基于生成式对抗网络的3D工业产品外观建模算法进行分析,发现其生成效率以及局部细节表现力存在可改进之处,本文提出了一种基于场景图理解的工业产品3D外观建模算法。出于更好的适应辅助工业设计的目的,本文提出一种基于场景图理解的3D生成算法,将由粗到精、分布生成的思想引入算法流程中,并结合图神经网络对3D对象的组成关系进行学习与理解,从更细的粒度完成3D对象的生成。本研究提出的深度学习算法与相关解决方案,为计算机辅助工业设计领域中3D产品外形生成智能化提供参考,具有较高的现实应用价值。
徐明亮[4]（2020）在《CAID课程训练重点研究——以Rhino为例》文中进行了进一步梳理在艺术类工业设计CAID教学中,通过明确的课程重点讲解和针对性的课程训练使学生掌握建模思维和自主方法已成为计算机辅助设计教学的重中之重。通过对三亚学院产品设计专业CAID课程教学的跟踪研究,归类出普遍存在于CAID课程学习的三类误区,提出了工业设计CAID课程教学应以思维建模为主,以识图建模、比例建模、细节建模和曲率建模为辅的五位一体课程训练建议。
艾雯[5]（2019）在《基于V形记忆曲线的轮毂形态设计》文中研究指明随着个性化时代的到来,人们对轮毂形态的个性化的需求不断提高,传统的轮毂造型设计方法已经无法满足现阶段的设计需求,仅仅依赖于设计师的主观意向,难以形成客观理性的轮毂造型创新设计,轮毂造型“同质化”问题难以解决。因此如何通过创新设计形成轮毂造型的差异化以及实现轮毂的快速设计成为目前行业面临的重大问题。本文旨在寻求一种简化的轮毂形态创新设计方法,使轮毂造型设计更加直观便捷,提高设计效率,实现轮毂快速设计的目的。本文基于V形记忆曲线理论,将V形记忆曲线理论应用到轮毂形态设计中,分析轮毂V形轮辐特征,通过调整V形曲线的控制点,引导轮毂形态有规律变化,构建一种新的轮毂造型设计方法。首先,总结轮毂V形曲线的变化规律和特点,对V形曲线进行分类。其次提取轮毂形态组件特征,提出轮毂骨格的概念,建立轮毂骨格的三种运算:递进运算、叠加运算、组合运算,并制定运算法则,构建完整的基于V形记忆曲线的轮毂形态设计法。借助GRASSHOPPER软件,并对其进行二次开发,依据骨格分类,将骨格图形转变为点阵图形,运用运算法则实现骨格变换,通过点阵图形控制轮毂形态变型,完成二维图形转化为三维模型的过程。然后以轮毂品牌BREYTON为例,运用该设计方法进行品牌轮毂再设计,证实该方法的可行性。最后,搭建轮毂形态设计平台,针对轮毂整体造型的设计制定详细的设计流程。本文构建了一种新的轮毂形态设计方法,辅助设计师完成轮毂形态快速创新设计,为轮毂形态设计提供一种新思路,缩短了设计周期,提高了设计效率,实现轮毂形态快速生成的设计目标。
杜苗苗[6]（2019）在《手持检测仪造型交互式进化设计方法》文中指出随着我国经济以及科学技术的高速发展,市场竞争变得愈发激烈,消费者对产品的关注点已不仅限于质量和性价比,而是将产品造型的独特性与美观性作为一个重要的参考因素。一个好的产品造型既可以满足消费者的意象感知与需求,同时又可以帮助企业提升市场竞争力。传统的产品造型设计主要依赖设计师的主观经验和知识,缺乏消费者的参与,设计结果的客观性受到限制。本文将生物学上的遗传思想带到了工业设计学科范畴,提出了一种利用双层遗传算法对手持检测仪造型进行设计的方法,将产品形态进行量化,利用计算机辅助设计技术实现形态优化、造型与配色方案生成,利用与用户的交互反馈最终生成具有符合市场需求的桥梁裂缝手持检测仪造型。研究主要分为三个部分:第一部分为桥梁裂缝手持检测仪形态轮廓线的建立与优化。通过二维平面软件将手持检测仪轮廓线从草图中提取出来;利用两段不同阶的贝塞尔曲线对轮廓线进行了描绘,并将曲线控制点与曲率控制点定义为形态设计变量;利用曲线连续等级建立形态变量之间的关系;分别从功能设计空间、人机设计空间和造型趋势空间出发,对形态设计变量进行变量阈值限制;基于用户需求建立适应度函数,利用MATLAB遗传算法优化工具箱进行遗传优化操作,最终得到满足条件的最优手持检测仪形态轮廓线。第二部分为桥梁裂缝手持检测仪造型细节设计。通过模块划分与功能需求总结,列出细节设计元素;通过网络搜集相关造型产品典型图片,将总结出的细节设计元素提取出来,形成手持检测仪造型细节设计元素方案库,并在二维软件中将其绘制出来;利用组合创新法,将方案库中的细节元素进行排列组合生成造型方案;使用AHP法对手持检测仪造型评价项进行权重计算,选择适当人群对造型方案打分并计算,最终得出满意的手持检测仪造型方案。第三部分为桥梁裂缝手持检测仪造型配色设计。基于Core|DRAW开发平台,将交互式遗传算法与产品配色结合,建立产品交互式遗传配色系统;利用该系统对手持检测仪造型方案进行配色设计,最终得到目标用户满意的手持检测仪造型配色方案。
黄若航[7]（2019）在《深度学习在热力管道工程设计上的研究和应用》文中提出人工智能在工程设计上的一个热门应用领域就是对工程设计图纸的分析与处理,这涉及到了许多专业技术例如:图像处理、机器视觉、OCR光学字符识别和神经网络。本文归纳总结了人工智能技术尤其是目标检测的国内外研究进展、基本研究框架与最新成果,并设计基于卷积神经网络和目标检测技术的CAD设计图纸识别与分析系统。本文工作的目的是研究如何设计并构建出一个自动化、智能化的热力管道工程图纸审核与分析系统,该系统应在深度网络和目标检测技术的基础下,识别出图纸中的元件位置及种类,并从中提取相应信息。本文完成的主要工作如下:目标检测算法设计及模型训练阶段。本文利用基于Inception ResNetV2和Faster-RCNN算法的深度学习网络,对经过预处理的热力管道工程设计图进行特征提取、目标定位和目标分类,得到一个基于工程图纸元件数据集的目标检测模型,之后利用OCR光学识别技术对目标检测模型识别出的图纸区域进行数据提取。目标检测算法优化阶段。针对原始算法在热力管道图纸上存在的目标检测问题,对Inception ResNetV2网络以及RPN网络进行网络结构调整和参数优化,包括增加Inception ResNet模块的卷积分支、对Inception ResNet输出特征进行特征融合以及修改RPN锚点参数,进而提高模型对图纸目标的特征提取和小目标识别能力。热力管道工程图纸审核与分析系统构建阶段。设计并构建出了一个基于上述目标检测算法的工程图纸设计审核与分析系统,实现对输入图纸图像进行目标检测和数据分析与提取的功能。详细地阐述了系统设计、系统工作流程和系统功能模块,并对系统的实际工作效果进行了展示。论文重点研究了基于卷积神经网络的目标检测技术、OCR光学字符识别技术的理论,针对课题需求和实际环境分析了原始的目标检测算法的不足,并在此基础上对算法进行优化和改进,最后实现了一个基于深度学习和目标检测算法的工程图纸识别与分析系统。
吕绍瑞[8]（2019）在《计算机辅助工业设计发展状况与趋势》文中认为近年来,计算机辅助工业设计在生产过程中运用的频率越来越高,作用也越来越凸显。基于当下计算机计算机辅助工业设计的发展状况,本文对计算机辅助工业设计的未来发展趋势进行展望,根据计算机辅助设计技术（CAD）和计算机辅助工业设计技术（CAID）的性质和特点进行概述,并对计算机辅助工业设计发展状况与趋势提出探讨。
申茜茜[9]（2018）在《工程机械产品形态关键基因提取与优化设计研究》文中进行了进一步梳理工程机械产品作为工业产品的重要组成部分,在当前激烈的市场竞争和科学技术不断发展与进步的背景下,在满足其功能特性的同时,用户还希望其外观形态能够传达出特定的语义。为了满足这一市场需求,使设计出的工程机械产品更有市场针对性,如何提取工程机械产品的形态设计基因,建立其形态设计基因与产品语义之间的映射关系,在此基础上进行优化设计,成为工程机械造型设计的关键。本文以压路机为研究实例,引入语义分析、产品基因与计算机辅助工业设计的相关理论和方法,提取关键基因并进行优化设计,辅助工业设计师快速生成符合市场需求和特定产品语义的造型设计方案。第一,从产品语义、产品形态构成要素、产品基因等角度对工程机械产品进行形态分析,总结出压路机所要提取的语义及形态两个方面的关键基因。第二,通过语义差异法筛选出符合压路机形态的语义基因,利用聚类分析法提取代表性压路机样本,在此基础上运用因子分析法提取代表压路机的关键语义基因。基于形态分析法对压路机的关键形态设计基因进行提取,引入数量化Ⅰ类理论构建压路机关键语义基因与关键形态设计基因两者关系的数学模型,利用最小二乘法求解,得到各形态设计基因所包含的每个形态要素的得分值,及各语义基因与各形态设计基因之间的偏相关系数,根据此结果分析总结出压路机各语义基因与各形态设计基因之间的关系。第三,对压路机各关键形态设计基因所包含的每个形态要素进行二进制编码,应用交互式遗传算法对满足不同语义基因组合的形态设计基因要素进行优化组合,通过遗传进化过程,找到符合设计师要求的满意解。最后,基于以上方法理论过程,利用Axure构建基于交互式遗传算法的压路机形态优化设计原型系统。
许莉钧[10]（2018）在《3D打印技术在工业设计创新战略中的应用探索》文中认为3D打印技术给艺术的创新带来活力,也是科学与艺术联合创新在工业设计中的展现。本文通过3D打印技术在艺术本身信息的处理过程中,加强"人、信息、技术"三个创新基础要素的互动,对3D打印技术与艺术的行为和意识在"人、信息、技术"系统结构中进行深度认知及有效的建构,对其在工业设计领域中的发展进行探索与研究。实现3D打印技术与工业设计中的创新扣环战略,对3D打印技术与艺术的创新运用,为工业设计基础学科的帮助和提升,提供了一个有力的理论依据。
二、计算机辅助工业设计(CAID)技术研究与展望（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机辅助工业设计(CAID)技术研究与展望（论文提纲范文）
（1）3D画笔建模及虚拟触觉绘制过程控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 虚拟画笔建模技术研究现状 |
| 1.2.2 虚拟绘制及控制技术研究现状 |
| 1.2.2.1 二维笔道绘制过程控制及仿真方法研究现状 |
| 1.2.2.2 虚拟三维绘制及控制技术研究现状 |
| 1.2.2.3 特殊笔道绘制效果控制技术研究现状 |
| 1.2.3 力觉反馈技术研究现状 |
| 1.2.4 碰撞检测技术研究现状 |
| 1.3 课题来源与论文主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 本论文主要研究内容 |
| 2 基于变刚度的虚拟3D画笔力反馈仿真模型 |
| 2.1 画笔的基本结构与绘制过程绘制行为分析 |
| 2.2 虚拟3D画笔几何模型构建 |
| 2.3 虚拟3D画笔变刚度弯曲力学模型构建 |
| 2.3.1 画笔骨架弯曲变形的基本方程 |
| 2.3.2 弯曲骨架的弹塑性弯曲分析 |
| 2.3.3 力反馈仿真分析 |
| 2.3.4 画笔轮廓控制截面扁曲变形 |
| 2.4 基于骨架驱动的虚拟3D画笔网格表面变形算法 |
| 2.4.1 网格变形骨架均值子空间算法步骤 |
| 2.4.2 骨架子空间模型的改进 |
| 2.4.3 变形能量约束函数 |
| 2.5 虚拟3D画笔画笔笔头分叉建模 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 虚拟触觉二维笔道绘制过程控制方法研究 |
| 3.1 虚拟二维笔道触觉绘制及控制方法 |
| 3.2 触觉绘制中特殊笔道绘制效果生成控制方法 |
| 3.2.1 触觉绘制中笔道颜色建模及控制 |
| 3.2.1.1 笔道颜色建模研究基础 |
| 3.2.1.2 KM颜料光学模型基本微分方程 |
| 3.2.1.3 笔道中单一颜料颜色绘制效果控制 |
| 3.2.1.4 笔道中多种颜料混合绘制效果控制 |
| 3.2.1.5 笔道中多层颜料叠加绘制效果控制 |
| 3.2.1.6 笔道颜色存储方法 |
| 3.2.2 触觉绘制中“水墨传输、扩散”效果建模及控制 |
| 3.2.2.1 宣纸建模 |
| 3.2.2.2 笔道初始区和扩散区分析 |
| 3.2.2.3 触觉绘制中画笔与宣纸表面间的水墨颜料传输过程控制 |
| 3.2.2.4 宣纸表面水粒子扩散过程控制 |
| 3.2.2.5 宣纸表面颜料粒子扩散过程控制 |
| 3.2.2.6 画笔笔头上颜料扩散过程控制 |
| 3.2.2.7 虚拟绘制中蒸发过程控制 |
| 3.2.2.8 颜料粒子在宣纸纤维中沉积过程控制 |
| 3.3 二维触觉绘制实验 |
| 3.3.1 虚拟二维笔道效果控制仿真实验 |
| 3.3.2 特殊笔道绘制效果控制仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 虚拟三维笔道触觉绘制控制技术 |
| 4.1 虚拟油泥造型技术 |
| 4.1.1 虚拟油泥造型方法 |
| 4.1.2 基于压缩体素形式的虚拟油泥模型表面信息提取与存储 |
| 4.2 虚拟画笔与虚拟三维物体之间的碰撞检测算法及接触力模拟 |
| 4.3 虚拟触觉绘制过程三维笔道的生成 |
| 4.3.1 最小包围球与投影平面的建立 |
| 4.3.2 虚拟三维绘制笔道生成算法 |
| 4.4 三维触觉绘制实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 虚拟触觉绘制系统运行实时性优化研究 |
| 5.1 触觉绘制过程力反馈响应频率的确定 |
| 5.2 虚拟画笔动态采样时间优化 |
| 5.3 触觉绘制过程并行处理技术 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 虚拟三维物体表面触觉绘制原型系统实现 |
| 6.1 虚拟触觉绘制系统开发平台 |
| 6.2 触觉交互设备工作原理 |
| 6.2.1 力反馈交互设备 |
| 6.2.2 三维鼠标设备 |
| 6.3 虚拟触觉绘制系统工作流程与运行界面 |
| 6.3.1 虚拟触觉绘制系统主要工作流程 |
| 6.3.2 虚拟触觉绘制系统三维渲染的openinventor场景图 |
| 6.3.3 虚拟触觉绘制系统主要运行界面效果 |
| 6.4 虚拟触觉三维绘制过程综合仿真实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 读博期间的科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）编织产品智能化设计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 编织产品研究现状 |
| 2.1.1 结艺产品研究现状 |
| 2.1.2 竹编产品设计的现状研究 |
| 2.2 计算机辅助设计研究现状 |
| 2.2.1 计算机辅助设计概述 |
| 2.2.2 CAD/CAID技术 |
| 2.2.3 商业通用三维软件 |
| 2.2.4 计算机辅助三维设计的二次开发技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 编织产品智能化设计系统 |
| 3.1 编织产品智能化设计系统的前期准备 |
| 3.1.1 用户需求分析 |
| 3.1.2 开发软件选择 |
| 3.1.3 编织产品类型选择 |
| 3.2 编织产品智能化设计系统的架构 |
| 3.3 编织产品智能化设计系统概念规划 |
| 3.4 研究对象预分析 |
| 3.4.1 典型结艺产品建模方法分析 |
| 3.4.2 竹编纹样分析 |
| 3.5 编织产品智能化设计系统开发技术路线 |
| 3.5.1 结艺产品设计技术路线 |
| 3.5.2 图像三维编织设计技术路线 |
| 3.5.3 曲面细分技术路线 |
| 3.5.4 Excel编织参数化技术路线 |
| 3.5.5 备料计算技术路线 |
| 3.5.6 用户界面开发技术路线 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 竹编产品智能化设计系统的用户界面设计 |
| 4.1 用户界面设计需求分析 |
| 4.2 用户界面风格定位 |
| 4.3 用户界面可视化设计 |
| 4.3.1 编织产品智能化设计系统首页设计 |
| 4.3.2 功能页用户界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 编织产品智能化设计系统技术开发 |
| 5.1 典型结艺产品的三维结构实现技术开发 |
| 5.1.1 平面设计稿向三维结构的转化技术 |
| 5.1.2 用户交互式修正技术 |
| 5.2 图像三维编织设计技术开发 |
| 5.2.1 三维编织图案的映射技术 |
| 5.2.2 三维编织结构实现技术 |
| 5.3 曲面细分技术 |
| 5.4 Coreldraw二次开发技术 |
| 5.4.1 跨平台开发技术 |
| 5.4.2 Coreldraw VBA二次开发 |
| 5.5 Excel编织数据参数化表达技术 |
| 5.6 备料计算技术开发 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 编织产品界面可视化功能实现 |
| 6.1 插件安装及初始界面 |
| 6.2 功能模块整合界面 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 智能化设计系统应用实践 |
| 7.1 结艺产品三维结构设计实践案例 |
| 7.2 三维图案结构映射应用案例 |
| 7.3 圆形截面编织 |
| 7.4 矩形截面编织 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于场景图理解的3D内容生成深度学习算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 计算机辅助3D建模技术 |
| 1.3.2 图表示学习 |
| 1.3.3 3D深度学习生成算法 |
| 1.4 研究内容和创新点 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 3D深度学习算法理论基础 |
| 2.1 通用深度学习简介 |
| 2.2 神经网络通用架构与基础组件 |
| 2.2.1 多层感知机 |
| 2.2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.3 自编码器 |
| 2.2.4 生成式对抗网络 |
| 2.3 神经网络求解与优化 |
| 2.3.1 优化问题定义 |
| 2.3.2 随机梯度下降 |
| 2.3.3 动量 |
| 2.3.4 学习率 |
| 2.3.5 权重衰减 |
| 2.4 3D深度学习简介 |
| 2.4.1 3D视觉任务与常用数据集 |
| 2.4.2 评估指标 |
| 2.4.3 针对特定输入的3D深度网络架构分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于GAN的3D生成算法与应用 |
| 3.1 3D生成式对抗网络 |
| 3.1.1 算法概述 |
| 3.1.2 数据集与数据预处理 |
| 3.1.3 实验与生成质量分析 |
| 3.1.4 算法性能分析 |
| 3.2 智能工业设计工程化应用 |
| 3.2.1 需求分析 |
| 3.2.2 通用平台架构设计 |
| 3.2.3 离线深度学习模块设计 |
| 3.2.4 3D打印需求对接 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于场景图理解的工业产品外形生成深度学习算法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 基于场景图的工业产品3D表示 |
| 4.2.1 邻接矩阵与邻接表 |
| 4.2.2 3D数据的场景图表达方法 |
| 4.3 基于图神经网络的布局理解 |
| 4.3.1 总体架构 |
| 4.3.2 损失函数与图匹配 |
| 4.3.3 概率连通图判别 |
| 4.4 3D模型智能构建算法 |
| 4.4.1 算法概述 |
| 4.4.2 预处理与特征提取 |
| 4.4.3 深度布局生成 |
| 4.4.4 选型与精细化生成 |
| 4.4.5 装配流程 |
| 4.5 实验 |
| 4.5.1 评估指标 |
| 4.5.2 整体质量评估 |
| 4.5.3 生成效果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）CAID课程训练重点研究——以Rhino为例（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 三亚学院CAID课程体系介绍 |
| 2 学习CAID常见的三类误区 |
| 2.1 侧重技能操作,忽视建模思维培养 |
| 2.2 偏离训练难点与重点 |
| 2.3 碎片化技能训练,缺乏系统性和艺术性体现 |
| 3 CAID课程的训练重点 |
| 3.1 CAID课程中的思维建模训练 |
| 3.2 CAID课程中的识图建模训练 |
| 3.3 CAID课程中的比例建模训练 |
| 3.4 CAID课程中的细节建模训练 |
| 3.5 CAID课程中的曲率建模训练 |
| 4 结 论 |
（5）基于V形记忆曲线的轮毂形态设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源与项目背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 项目背景 |
| 1.2 国内外研究概述 |
| 1.2.1 轮毂造型设计方法 |
| 1.2.2 产品形态设计方法 |
| 1.2.3 计算机辅助产品形态设计方法 |
| 1.3 研究内容、方法和研究框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第2章 基于V形记忆曲线的轮毂形态设计方法 |
| 2.1 基于V形记忆曲线的形态设计方法 |
| 2.1.1 V形记忆曲线理论概述 |
| 2.1.2 V形记忆曲线提取与分类 |
| 2.1.3 基于V形记忆曲线的形态设计方法和步骤 |
| 2.1.4 V形记忆曲线形态设计法的意义和作用 |
| 2.2 轮毂V形骨格构成 |
| 2.2.1 骨格定义与骨格类型 |
| 2.2.2 线状骨格 |
| 2.2.3 面状骨格 |
| 2.2.4 孔状骨格 |
| 2.2.5 势状骨格 |
| 2.2.6 异状骨格 |
| 2.3 轮毂V形骨格运算与运算法则 |
| 2.3.1 骨格运算 |
| 2.3.2 V形骨格递进运算与递进运算法则 |
| 2.3.3 V形骨格叠加运算与叠加运算法则 |
| 2.3.4 V形骨格组合运算与组合运算法则 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 轮毂V形曲线形态设计法实现技术路径 |
| 3.1 计算机辅助工业设计平台介绍 |
| 3.1.1 参数化建模 |
| 3.1.2 直接建模技术 |
| 3.1.3 三维可视化建模技术 |
| 3.2 V形曲线形态设计法的实现路径 |
| 3.2.1 GRASSHOPPER软件工具介绍 |
| 3.2.2 基于V形曲线递进运算的实现路径与过程 |
| 3.2.3 基于V形曲线叠加运算的实现路径与过程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于V形曲线形态设计法的品牌轮毂衍生设计 |
| 4.1 品牌衍生设计 |
| 4.1.1 品牌轮毂造型基因 |
| 4.1.2 产品衍生设计 |
| 4.2 基于V形曲线设计法的品牌轮毂形态创新与衍生设计 |
| 4.2.1 Breyton品牌分析 |
| 4.2.2 Breyton轮毂造型DNA提取与形态分析 |
| 4.2.3 Breyton品牌轮毂形态衍生与创新 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 轮毂形态设计实现与验证 |
| 5.1 轮毂形态设计平台流程框架 |
| 5.1.1 轮毂形态设计流程 |
| 5.1.2 轮毂整体形态变型设计 |
| 5.2 轮毂形态设计APP开发 |
| 5.2.1 APP界面设计 |
| 5.2.2 轮毂形态设计操作过程及结果输出验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 最终成果展板 |
| 附录2 实物模型 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（6）手持检测仪造型交互式进化设计方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 手持检测仪产品造型设计研究现状 |
| 1.2.2 产品形态设计研究现状 |
| 1.2.3 计算机辅助配色研究现状 |
| 1.2.4 遗传算法在产品设计中的应用研究现状 |
| 1.2.5 计算机辅助工业设计研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与框架 |
| 第二章 手持检测仪造型交互式进化设计相关理论 |
| 2.1 产品造型设计理论 |
| 2.1.1 产品造型设计组成 |
| 2.1.2 产品造型设计规律 |
| 2.2 产品造型量化方法 |
| 2.2.1 产品形态量化 |
| 2.2.2 产品色彩量化 |
| 2.3 产品造型优化设计方法 |
| 2.3.1 遗传算法 |
| 2.3.2 交互式遗传算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于遗传算法的手持检测仪形态优化 |
| 3.1 手持检测仪形态的参数化表达 |
| 3.1.1 手持检测仪形态轮廓线提取 |
| 3.1.2 手持检测仪造型形态轮廓线的建立 |
| 3.2 几何设计空间 |
| 3.2.1 功能设计空间 |
| 3.2.2 人机设计空间 |
| 3.2.3 造型趋势空间 |
| 3.3 基于遗传算法的手持检测仪轮廓线优化 |
| 3.3.1 MATLAB遗传算法工具箱简介 |
| 3.3.2 算法设计及实现 |
| 3.3.3 遗传结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 手持检测仪造型细节设计 |
| 4.1 手持检测仪造型细节设计流程 |
| 4.2 手持检测仪造型细节设计模块 |
| 4.2.1 检测模块的细节设计模块 |
| 4.2.2 机身模块的细节设计模块 |
| 4.3 手持检测仪造型细节设计元素方案库 |
| 4.4 手持检测仪造型细节元素的组合与创新 |
| 4.4.1 组合创新设计方法原理 |
| 4.4.2 组合创新设计方法在手持检测仪造型设计上的应用 |
| 4.5 基于层次分析法的手持检测仪造型方案评价 |
| 4.5.1 手持检测仪造型方案评价体系建立 |
| 4.5.2 手持检测仪造型方案评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于交互式遗传算法的手持检测仪配色设计 |
| 5.1 交互式遗传算法简介 |
| 5.2 基于Core|DRAW的产品交互式遗传配色系统开发 |
| 5.3 手持检测仪配色方案实例 |
| 5.4 造型设计成果展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 适应度函数M.文件 |
| 附录2 手持检测仪造型方案评分表 |
| 附录3 交互式配色系统代码 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）深度学习在热力管道工程设计上的研究和应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 目标检测的定义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 传统目标检测算法 |
| 1.3.2 深度学习目标检测算法 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 基于FASTER R-CNN的深度学习目标检测算法 |
| 2.1 本章概述 |
| 2.2 基于深度学习的目标检测技术组成及原理 |
| 2.2.1 序言 |
| 2.2.2 特征提取器 |
| 2.2.3 区域提取 |
| 2.2.4 边框回归 |
| 2.2.5 非极大值抑制 |
| 2.3 基于FASTER R-CNN的卷积神经网络结构 |
| 2.3.1 模型输入层 |
| 2.3.2 基于Inception ResNet的特征提取层 |
| 2.3.3 基于Faster R-CNN的目标检测网络 |
| 2.3.4 基于ROI Pooling池化的特征信息归一 |
| 2.3.5 基于前/背景分类和边框回归的并行多任务损失 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 热力管道工程图纸的目标检测模型构建及算法优化研究 |
| 3.1 本章概述 |
| 3.2 工业图纸元件库 |
| 3.3 数据集制作与图像预处理 |
| 3.3.1 图像归一 |
| 3.3.2 图像二值化 |
| 3.3.3 高斯滤波降噪 |
| 3.3.4 数据集制作 |
| 3.3.5 数据增强 |
| 3.4 目标检测框架 |
| 3.5 模型超参数调整 |
| 3.6 模型训练 |
| 3.6.1 训练环境 |
| 3.6.2 模型训练及结果 |
| 3.7 算法优化及参数调优 |
| 3.7.1 RPN锚点调整 |
| 3.7.2 学习速率和梯度下降策略择优 |
| 3.7.3 Inception ResNet特征融合算法 |
| 3.7.4 Inception ResNet卷积网络结构优化 |
| 3.8 对改进算法的性能和效果测试 |
| 3.8.1 图纸元件检测效果分析 |
| 3.8.2 算法性能分析 |
| 3.8.2.1 多方向目标检测 |
| 3.8.2.2 多尺度目标检测 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的热力管道审核分析系统的设计与实现 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 功能需求 |
| 4.2.2 用户需求 |
| 4.2.3 非功能需求 |
| 4.3 开发环境 |
| 4.4 系统设计与实现 |
| 4.4.1 设计思路 |
| 4.4.2 数据预处理模块设计与实现 |
| 4.4.3 图像目标检测模块设计与实现 |
| 4.4.4 数据分析模块设计与实现 |
| 4.4.5 版本对比模块设计与实现 |
| 4.5 界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的热力管道审核分析系统的测试 |
| 5.1 测试验证目的 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 功能测试 |
| 5.3.1 图像预处理功能测试 |
| 5.3.2 目标检测功能测试 |
| 5.3.3 数据分析功能测试 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致辞 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的成果 |
（8）计算机辅助工业设计发展状况与趋势（论文提纲范文）
| 1 CAD与CAID概述 |
| 2 计算机辅助工业设计发展状况 |
| 2.1 并行工程 |
| 2.2 虚拟现实技术 |
| 3 计算机辅助工业设计发展趋势 |
| 3.1 工业设计的发展趋势 |
| 3.2 CAID的发展趋势 |
| 4 结语 |
（9）工程机械产品形态关键基因提取与优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 产品形态设计方法研究现状 |
| 1.2.2 计算机辅助产品优化设计方法研究现状 |
| 1.2.3 产品基因研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与框架 |
| 第二章 工程机械产品形态基因设计相关理论 |
| 2.1 产品形态设计理论 |
| 2.1.1 产品语义 |
| 2.1.2 产品形态基本构成要素 |
| 2.2 工程机械产品形态分析 |
| 2.2.1 工程机械产品形态要素分析 |
| 2.2.2 功能分析及形态的功能语义表达 |
| 2.2.3 工程机械产品形态语义分析 |
| 2.3 产品基因 |
| 2.3.1 产品基因的概念 |
| 2.3.2 产品基因的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 工程机械产品形态基因提取与分析 |
| 3.1 基于风格意象的工程机械产品形态语义基因的提取 |
| 3.1.1 压路机风格意象语义的收集与筛选 |
| 3.1.2 代表性压路机样本的提取 |
| 3.1.3 压路机风格意象语义基因的提取 |
| 3.2 工程机械产品形态设计基因的提取 |
| 3.2.1 压路机形态分析 |
| 3.2.2 压路机形态设计基因的提取 |
| 3.3 基于数量化Ⅰ类的工程机械产品语义基因与形态设计基因的分析 |
| 3.3.1 构建数学模型 |
| 3.3.2 求解数学模型 |
| 3.3.3 压路机实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于交互式遗传算法的形态优化 |
| 4.1 交互式遗传算法 |
| 4.1.1 交互式遗传算法概述 |
| 4.1.2 染色体编码 |
| 4.1.3 适应度函数的建立 |
| 4.2 实例分析 |
| 4.2.1 设计需求的确定 |
| 4.2.2 设计编码 |
| 4.2.3 初始方案 |
| 4.2.4 设计解码 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 压路机形态优化原型系统的构建 |
| 5.1 系统界面设计规范 |
| 5.1.1 设计说明 |
| 5.1.2 界面色彩标准 |
| 5.1.3 字体使用标准 |
| 5.2 界面设计风格 |
| 5.3 系统原型设计及功能介绍 |
| 5.3.1 用户登录功能 |
| 5.3.2 系统主功能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 压路机样本图片 |
| 附录二 压路机意象语义评估问卷 |
| 附录三 压路机样本的平均相似矩阵数据 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）3D打印技术在工业设计创新战略中的应用探索（论文提纲范文）
| 一、3D打印艺术创新扣环战略的理论结构 |
| 二、3D打印技术创新扣环战略的现实基础 |
| (一) 3D打印技术在艺术领域的创新表现 |
| (二) 3D打印技术与艺术融合下的创新体现 |
| (三) 3D打印技术在艺术领域的学科应用研究 |
| 三、3D打印技术与艺术创新的社会价值体现 |
| 四、3D打印与艺术创新扣环战略的推演 |
| 五、结语 |
四、计算机辅助工业设计(CAID)技术研究与展望（论文参考文献）
- [1]3D画笔建模及虚拟触觉绘制过程控制方法研究[D]. 黄磊. 大连理工大学, 2020(01)
- [2]编织产品智能化设计技术研究[D]. 曹卫华. 浙江工业大学, 2020(03)
- [3]基于场景图理解的3D内容生成深度学习算法研究[D]. 肖旭. 贵州大学, 2020(04)
- [4]CAID课程训练重点研究——以Rhino为例[J]. 徐明亮. 现代信息科技, 2020(09)
- [5]基于V形记忆曲线的轮毂形态设计[D]. 艾雯. 燕山大学, 2019(01)
- [6]手持检测仪造型交互式进化设计方法[D]. 杜苗苗. 长安大学, 2019(01)
- [7]深度学习在热力管道工程设计上的研究和应用[D]. 黄若航. 电子科技大学, 2019(01)
- [8]计算机辅助工业设计发展状况与趋势[J]. 吕绍瑞. 通讯世界, 2019(01)
- [9]工程机械产品形态关键基因提取与优化设计研究[D]. 申茜茜. 长安大学, 2018(01)
- [10]3D打印技术在工业设计创新战略中的应用探索[J]. 许莉钧. 艺术百家, 2018(02)