基于参数化设计的数据逻辑思维研究
结构建筑学视角下的参数化设计方法研究
结构建筑学视角下的参数化设计方法研究摘要：为了让建筑师在结构和建筑设计时，从多个设计方案中寻找更合理的方案，本文在调研及理论研究的基础上，基于结构建筑的一体化设计，要求相应的参数化设计模式，拟设计中的参数化的逻辑，以及如何统筹汇总，并进行相应分析角度、空间结构和系统的功能。
使用参数化设计方法，可以根据计算机程序的逻辑和建筑师自己设定的某些设计条件，选择最合理、最美观的设计结果。
由于参数设计的优点和特点，它可以在结构体系结构设计中发挥重要作用。
关键词：结构建筑学；参数化；建筑设计1.引言建筑设计从来都不是一个简单的过程，许多与信息相关的输入必须由设计人员协调。
然而，由于传统设计思想、方法和技术工具的局限性，我们往往只能依靠一些基于经验主观性的设计成果。
尽管我们付出了巨大的努力，我们仍有可能失去我们尚未找到的高质量设计产品[1]。
参数化的出现解决了这些问题。
参数化设计工具允许架构师在考虑结构和体系结构的集成设计时，从多个设计输出模式中寻找更合理和优化的方案。
参数化设计工具帮助我们在不损失的情况下将所有设计输入转换为设计输出，这可以基于程序算法和设计条件。
毕业设计更加实用和美观更可过滤结果最个性化的设计，可根据文章部分参数化设计的特殊要求，设计相比有许多优点。
例如，我们可以改变传统的参数来快速生成恰恰和一系列不同的形状，我们可以选择更好的就业。
此外，它可以大大提高我们与结构工程师沟通的效率，它还可以在表格中提供组件的详细信息，以便我们进行统计。
当代的建筑大师们都开始愈加注重“结构建筑学”的应用，国内许多知名建筑师也都在积极探索这一方向，所以“结构建筑学”正在成为建筑设计未来的发展方向。
1.参数化在结构建筑学各阶段使用优势本文研究不仅使非线性设计产生某些成果，也大大提高了劳动效率，所以设计师在设计可以更有效地集中注意力和时间，从而真正设计思维能力和工作效率。
参数化设计绝不是任何非常复杂的基准甚至模型的应用。
参数化设计及其在建筑学的应用和未来发展80
参数化设计及其在建筑学的应用和未来发展摘要：近些年，我国建筑业发展迅速，建筑参数化设计的概念正在被普及。
但是，目前很多设计师对参数化设计产生误解，将参数化设计与非线性建筑设计划上等号。
参数化设计本质是一种基于数字化设计技术的设计方法，它改变了传统设计过程中各个设计阶段相对离散的状态，将各设计步骤有机地整合在一起，并通过一系列的算法使设计结果得到优化。
参数化设计与BIM技术，VR技术及数字化建造技术的结合，将为未来建筑设计的发展提供新的可能。
关键词：参数化设计；建筑学；应用；未来发展引言什么是参数化设计？“参数化设计是运用数字技术，通过确立各因子之间的相互关系，进行可调整、可控制的动态操作辅助设计平台”。
在过去几年的建筑设计实践工作中，笔者利用参数化设计软件，通过计算机语言与算法，便捷地实现了空间扭曲的异形造型设计，同时也完成了对实际工程项目的局部设计优化工作。
以下就参数化工具在某实际项目立面优化设计过程中使用的情况做一些回顾，以展示参数化设计在实际工程应用中的便利性、准确性与快捷性，同时也对参数化设计工具在本项目中解决实际设计问题的思路进行总结。
1参数化设计与传统设计相比的优势（1）逻辑思维更强，数据来源更加准确，分析结果更加合理。
所谓逻辑思维更强，我们拿场地划分和功能业态分区作为一个切入点。
如果我们从参数化方向入手呢，举个例子，我们可以向场地抛出一系列自由运动的粒子来模拟人从不同角度进入场地后的可能行进流线。
拟人粒子不仅存有粒子间的相互作用（模拟人与人的实际交流），还有场地大环境对粒子的作用（模拟场地对人的吸引力），最后我们通过粒子运动流线的疏密来划分场地。
而所谓数据来源更加准确，分析结果更加合理，是指随着大数据时代的发展，参数化设计这种采用类似GIS开源数据的数据分析和建模逻辑的设计手法，相较传统建筑设计而言更具有数据准确性。
（2）创造新的建筑学知识。
自从参数化应用于建筑设计以后，各种跨学科的概念被引入建筑学作为一种游戏规则存在。
“参数化主义”在建筑设计中的解读与思考
2020·02一、“参数化主义”的提出帕特里克·舒马赫，扎哈·哈迪德建筑事务所的现任掌门人。
他曾经在波恩、斯图加特和伦敦学习哲学、数学和建筑学，他是扎哈·哈迪德建筑事务所联合合伙人并同扎哈一起完成了多项重大设计项目，在扎哈·哈迪德去世后，接管了事务所运营和世界上百项工程项目，从1992年至今，一直在包括哥伦比亚大学、哈佛大学设计研究生院任教。
“参数化主义”正是由舒马赫提出并广为流传的，他认为“参数化主义”在如今的信息技术的发展下已经成为一种新的风格，是如今的信息技术和社会经济对建筑所带来的变革性影响。
[1]技术的发展令参数化设计得以实现，使其有别于传统的风格形式。
帕特里克·舒马赫在其著作《建筑学的自创生系统》中提出了“建筑学的新框架”和“建筑学的新议程”。
他对建筑学科进行全面的解析，将建筑学作为一种自治网络进行分析，认为建筑是社会交往中重要的交流框架，并进一步提出了当代建筑的新概念和讨论框架，其中第11章详细地描述了“参数化主义”新风格。
他认为参数化主义的外在特征是复杂、非线性、联动，且由各不相同的单元体组成。
[2]作为一种先锋的形式风格，人们很容易误以为曲面即是参数化设计，其实并不是。
“参数化主义”不只是一种形式，而是一种全新的设计系统，是信息时代下设计实践的一种策略。
二、参数化设计概念参数化设计是通过数字技术定义各个参数并制定一套逻辑进行运算从而得到预想的设计结果，然后进行信息转换，通过数字平台进行数字建造的设计过程。
参数化设计可以分为两个部分，一个部分是各个部分构件的参数信息，另一部分是各个构件所组合成的参数结果，好比是自变量与因变量的关系，部分构件参数的修改将会影响设计结果，而这个参数的修改也会使之前所有的图纸进行统一的修改，从而使整个设计形成一个系统进行管理，提高效率。
各个构件之间相互联动，相当于一个完整的系统。
这是一个双向的过程，设计过程影响设计结果，反之，设计结果影响设计过程。
科学研究的思维方式与逻辑推理能力
科学研究的思维方式与逻辑推理能力科学研究是一种专业的学术活动，它以科学方法为基础，通过一系列的步骤和逻辑推理，来解决问题和探索未知。
科学研究的思维方式和逻辑推理能力是影响研究成果和质量的重要因素。
本文将从科学研究的思维方式和逻辑推理能力两方面，探讨其对于科学研究的重要性和影响因素。
一、科学研究的思维方式科学研究的思维方式即逻辑思维方式，是指科学家在进行研究时所采用的思维方式。
科学研究的思维方式主要包括归纳思维和演绎思维两种。
归纳思维是从具体事实中总结出一般原理或规律的思维方式。
科学家在进行观察、实验和收集数据的过程中，通过归纳思维将大量的具体事实进行总结和归纳，从而得出一般原理或规律。
例如，牛顿通过观察苹果落地的现象和收集相关数据，归纳出了万有引力定律。
演绎思维是从一般原理或规律出发，推演出具体的结论的思维方式。
科学家在进行演绎思维时，通过运用逻辑关系和数学方法，根据已有的一般原理或规律，推导出具体的结论。
例如，通过运用牛顿力学的基本原理和运动方程，科学家可以计算出物体在不同时刻的位置和速度。
科学研究的思维方式对于科学研究的质量和成果具有重要的影响。
科学家需要具备较高水平的归纳思维和演绎思维能力，才能够从复杂的现象中找出规律并解释现象。
思维方式的合理运用，可以提高科学研究的效率和准确性。
二、逻辑推理能力在科学研究中的重要性逻辑推理能力是指科学家在进行研究时，通过相关的逻辑关系和推理方法，从一系列的前提出发，推导出符合逻辑的结论的能力。
逻辑推理能力在科学研究中具有重要的意义。
首先，逻辑推理能力可以帮助科学家分析和解决问题。
科学研究中经常会遇到各种问题和难题，科学家需要通过逻辑推理能力来分析问题的本质和原因，找出合理的解决方案。
逻辑推理能力可以帮助科学家从众多的信息中提取有用的内容，去除冗余和无关的信息，以更好地解决问题。
其次，逻辑推理能力可以帮助科学家验证和证明理论。
科学研究中存在许多理论和假设，科学家需要通过逻辑推理来验证这些理论的正确性和可靠性。
参数化设计
1.什么是参数化设计参数化设计是一种建筑设计方法。
该方法的核心思想是，把建筑设计的全要素都变成某个函数的变量，通过改变函数，或者说改变算法，人们能够获得不同的建筑设计方案，简单理解为一种可以通过计算机技术自动生成设计方案的方法。
各种建模软件如sketchup、犀牛、Bonzai3d、3dmax 和计算机辅助工具revit 、archicad 这些所谓的BIM，都属于“参数化辅助设计”的范畴，即使用某种工具改善工作流程的工具；这些虽能提高协同效率、减少错误、或实现较为复杂的建筑形体，但却不是真正的参数化设计。
真正的参数化设计是一个选择参数建立程序、将建筑设计问题转变为逻辑推理问题的方法，它用理性思维替代主观想象进行设计，它将设计师的工作从“个性挥洒”推向“有据可依”；它使人重新认识设计的规则，并大大提高运算量；它与建筑形态的美学结果无关，转而探讨思考推理的过程。
建筑包括“功能”和“形式”两个大的领域。
功能之间的相互作用，国内研究得很多。
本科生大概都读过彭一刚写的《建筑空间组合论》。
这种建筑空间的组合，实质上是“功能空间”的组合，蕴含着一定的逻辑关系。
如果从参数化设计的角度来看，这就已经具备可操作性了。
我们可以把一个一个的功能空间定义出来，再把它们之间的逻辑关系定义出来，那么，在符合逻辑关系的条件下，功能空间有多少种组合方法？通过各种参数化设计的软件，我们能够得到许多种答案。
但这还没完。
参数化设计可以给你提供许多种复合条件的形式，接下去，你必须进行选择。
要么人工选择，要么就再增加新的参数进去，从而逐渐推导出所有条件都满足的那个形式。
说到形式，建筑设计领域还涉及的一个美学的问题。
美学问题一方面涉及到传统，另一方面涉及到个人的主观感受，是很难“参数化”的。
而参数化设计的终极目标是全要素参数化，现在我们做不到，但坚持朝这个方向努力。
国内的建筑项目，绝大部分遵循先功能后形式的思路，也就是“形式追随功能”的思路，建筑的格局都定了，最后装点一下门面。
数学学习对学生的逻辑思维和批判性思维的培养研究
数学学习对学生的逻辑思维和批判性思维的培养研究近年来，随着大数据和人工智能的发展，逻辑思维和批判性思维能力在社会中的重要性不断凸显。
作为一门科学，数学学习被普遍认为是培养学生逻辑思维和批判性思维能力的有效途径之一。
本文将探讨数学学习如何对学生的逻辑思维和批判性思维进行培养，并分析其中的机制。
数学学习在培养学生的逻辑思维方面发挥着重要作用。
数学是一门逻辑性极强的学科，通过解决问题、证明定理等过程，学生在实践中不断锻炼着自己的逻辑思维能力。
数学问题往往需要学生进行分析、推理、归纳和演绎，从而培养了他们的逻辑思维模式。
通过长期接触和熟悉数学的抽象、推理和证明过程，学生能够形成严谨的逻辑思维方式。
在数学学习过程中，教师引导学生思考问题的方法和逻辑，培养学生的问题意识和思考能力，进一步加强了学生的逻辑思维。
除了逻辑思维，数学学习也对学生的批判性思维能力有着积极的影响。
数学学习培养学生的批判性思维主要体现在学生对问题的分析和解决过程中。
数学中的问题往往具有多个解答方法，学生需要通过对不同方法的比较和评估，选择最合理的解法。
这一过程要求学生具备批判性思维能力，能够思考和评价不同的方法的优缺点，并从中挑选出最优解决方案。
此外，数学中的证明过程也能够培养学生的批判性思维。
证明不仅要求学生具有扎实的数学知识基础，还要求他们能够逐步破解问题的难点，并且条理清晰地表达证明过程。
通过这个过程，学生能够培养自己的逻辑推理和批判性思维能力。
数学学习对学生逻辑思维和批判性思维的培养存在着一定的机制。
首先，数学学习注重培养学生的抽象思维能力。
数学是一门抽象的学科，学生在学习过程中需要将具体问题抽象化，从而培养了他们的抽象思维能力。
其次，数学学习注重培养学生的数学思维。
数学思维是一种符号观念和模式化思维，它要求学生能够形成具体问题到数学符号和数学模式的转化能力。
通过不断练习和应用，学生能够培养出较强的数学思维。
此外，数学学习还注重培养学生的逻辑推理能力。
大模型逻辑推理参数量
大模型逻辑推理参数量随着人工智能的快速发展，大模型逻辑推理成为了当前研究的热点之一。
大模型逻辑推理是指基于大规模预训练模型的逻辑推理任务，通过对大量的数据进行训练，使得模型能够对给定的逻辑问题进行准确的推理和判断。
在大模型逻辑推理中，参数量是一个重要的指标。
参数量指的是模型中需要学习和调整的参数的数量，通常以百万、千万甚至亿计。
参数量的大小直接影响到模型的复杂度和性能。
一般来说，参数量越大的模型，在逻辑推理任务中的表现越好，但同时也需要更大的计算资源和存储空间。
大模型逻辑推理的参数量主要与模型的结构和规模有关。
目前，常用的大模型逻辑推理模型有BERT、GPT和T5等。
这些模型采用了不同的网络结构和训练方法，其参数量也有所差异。
以BERT模型为例，它由12层或24层的Transformer组成，每层包含多个自注意力机制和前馈神经网络。
根据模型的不同变体，BERT的参数量可以达到数千万到数亿的数量级。
大模型逻辑推理的参数量的增加可以带来多方面的好处。
首先，更大的参数量可以提供更强的学习能力，使得模型能够更好地捕捉语义和上下文信息，并进行准确的推理。
其次，大模型逻辑推理可以通过预训练和微调的方式，使得模型具备更好的迁移能力，可以适应不同领域和任务的需求。
此外，大模型逻辑推理还可以通过增加参数量来提高模型的鲁棒性和稳定性，减少过拟合和欠拟合的问题。
然而，大模型逻辑推理的参数量也面临一些挑战和限制。
首先，大模型逻辑推理需要庞大的计算资源和存储空间，对于普通用户和设备来说，可能无法满足其需求。
其次，大模型逻辑推理的训练和推理时间也会大大增加，导致效率下降。
此外，大模型逻辑推理的参数量过大，可能会导致模型的过拟合问题，需要更加复杂的正则化和优化方法来解决。
为了解决大模型逻辑推理参数量带来的问题，研究者们提出了一些优化和改进方法。
一方面，可以通过模型剪枝和量化等技术来减少参数量，降低模型的复杂度和存储需求。
另一方面，可以利用分布式计算和并行计算等技术来提高训练和推理的效率，加快大模型逻辑推理的速度。
逻辑思维对学术研究的重要性
逻辑思维对学术研究的重要性引言学术研究是推动人类社会进步和发展的重要力量，而逻辑思维作为一种重要的认知能力，对于学术研究的进行和结果具有重要的影响。
本文将探讨逻辑思维对学术研究的重要性，并分析逻辑思维在各个学科领域中的应用。
逻辑思维的定义逻辑思维是一种基于事实和证据的思考方式，通过分析、推理和评估来形成合理的结论。
逻辑思维强调思考的连贯性、合理性和有效性。
在学术研究中，逻辑思维被广泛应用于问题的分析、论证的建立和结论的推导。
逻辑思维在学术研究中的应用问题的分析逻辑思维对于问题的准确分析是学术研究的基础。
逻辑思维帮助研究者理清问题的逻辑框架，确定问题的关键点和关键因素。
通过逻辑思维的分析，研究者能够找出问题的根本原因，提出解决问题的方案。
论证的建立在学术研究中，逻辑思维被广泛应用于论证的建立。
逻辑思维帮助研究者从已有的研究成果和理论基础出发，通过合理的推理和论证，建立自己的研究观点。
逻辑思维使得研究者能够明确论证的逻辑关系，使得研究结论更加有说服力和可信度。
数据的分析逻辑思维在学术研究中还被广泛应用于数据的分析。
研究者通过逻辑思维从海量的数据中提取有效信息，并对数据进行分析和解读。
逻辑思维帮助研究者理清数据之间的因果关系，找出数据中的规律和趋势。
逻辑思维的运用使得研究者能够根据数据的分析结果得出准确的结论。
结论的推导逻辑思维对学术研究中结论的推导起着至关重要的作用。
逻辑思维帮助研究者根据研究的观点、数据和论证，推导出合理的结论。
逻辑思维使得结论更加严谨和可靠，为学术界和社会提供有益的参考。
逻辑思维的培养逻辑思维的训练逻辑思维是一种可以培养和训练的认知能力。
通过系统的逻辑思维训练，研究者可以提高自己的逻辑思维水平。
逻辑思维的训练包括逻辑推理、问题分析和论证技巧等方面的训练。
逻辑思维的训练需要研究者不断地思考和练习，通过实践来提高自己的逻辑思维能力。
培养批判性思维批判性思维是逻辑思维的重要组成部分。
通过培养批判性思维，研究者可以从多个角度来审视问题，提出不同的观点和解决方案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
理论研究065摘要：研究参数化设计中“数据逻辑思维”的含义、来源和影响，为参数化设计的发展与应用提供参考和启发。
调查研究相关成果案例，全面分析数据逻辑思维在参数化设计中的地位，分析其来源的有效途径。
结合其他学科理论背景对数据逻辑思维的具体应用进行深入研究。
数据逻辑是参数化设计的本质，主要来源有个人经验转化和理论数据转化两条途径。
通过对其的研究可以使参数化设计更好地适用于不同需求背景下的设计实践当中。
关键词：参数化 数据逻辑 数据化转化 G rasshopper 中图分类号：TB47 文献标识码：J 文章编号：1003-0069（2019）08-0065-03Abstract：Study the meaning ，source and influence of "data logic thinking" in parametric design ，and provide reference and inspiration for the development and application of parametric design.Investigate relevant research results ，comprehensively analyze the position of data logic thinking in parametric design ，and analyze the effective ways of its source. Combine the theoretical background of other disciplines to conduct in-depth research on the specific application of data logic thinking.Data logic is the essence of parametric design. The main sources are two ways ：personal experience transformation and theoretical data transformation. Through the research of it ，the parametric design can be better adapted to the design practice under different demand backgrounds.Keywords：Parameterization Data logic D ata conversion G rasshopper 引言近年来参数化设计作品引领创新科技新风尚，从建筑领域兴起的参数化设计一经出现就引发设计热潮。
首饰、鞋品、服装设计等时尚行业也逐渐向参数化独有的科技感、未来感造型风格靠拢，进一步的，参数化设计在其他工业设计领域如一般工业产品和汽车产业等领域中逐渐得到了更加广泛的研究和应用。
随着参数化设计的应用范围广泛铺展开来，对于参数化设计的思维本质以及计算机数字化背景在其中影响的探讨也显得越来越有现实意义。
参数化设计的计算机数字化背景作为其根源和主要应用形式，为其深入研究提供了一个很好的切入点。
一、参数化设计概述（一）基本概念参数化设计的本质是可控量化参数通过计算机软件设定法则或者逻辑函数实现生成多元结果的过程[1] ，它以数字化的方式诠释设计目的，构建设计逻辑，解决设计问题[2]，进而寻求更新的形式和更多设计优化的解决方案。
（二）发展脉络现代参数化设计是伴随着计算机数字技术的发展而逐渐应实际设计需求发展起来的一种新型设计方法，随着其多领域应用、多形式表达得到了越来越广泛的关注和发展。
它通过逻辑建模调节参数，迅速得到相应变化的模型结构，从而可在短时间内生成大量结果，用以对比分析优选，有效地提高了设计效率[3] 。
拥有着计算机的数据逻辑背景，参数化设计通过逻辑建模可为广泛适用的工业化产品提供大量富有变化的形态结构样式，对于形成全新的设计形态和格局做出了巨大贡献。
参数化软件繁多，本文主要基于Rhinoceros +Grasshopper 软件平台进行简要介绍。
Grasshopper 是一款在Rhinoceros 环境下运行的三维模型插件，采用程序算法生成区别于传统建模工具的操作方法，将数据逻辑转化为可视化几何模型。
Grasshopper 的最大特点是可以通过程序算法向计算机下达更加高级且复杂的逻辑建模命令，使计算机根据确定了的数据逻辑结构自动生成模型结果。
通过编写含有逻辑建模概念的运算器，机械性的重复操作可以交由计算机的自动循环运算来完成，如图1所示。
Grasshopper 将编程语言变成可见的集成块，让用户自己拼装并将这一过程链接起来使其成为一个整体[4]。
使得建模思路和完整过程以更加直观的图形化形式进行展现。
图2中每个运算器都可以对其中的参数进行调节，以生成动态的多元化的设计结果。
在增强视图1 计算机自动循环重复操作简例图2 Grasshopper 完整数据逻辑框架简例武汉理工大学 艺术与设计学院 王 妍 李 卓*基于参数化设计的数据逻辑思维研究RESEARCH ON DATA LOGIC THINKING BASED ON PARAMETRIC DESIGN理论研究066觉感染力、表现力的同时也体现了科技化手段在丰富产品形态结构上的巨大优势。
另外，Grasshopper 本身还具备兼容多种特点的次级运算器功能，设计师甚至可利用Grasshopper 自带的编程工具编写特殊的个性化运算器[5] ，这也是Grasshopper 成为最流行的参数化建模插件的原因之一。
（三）主要特点1.以数据逻辑为质。
参数化设计手段与其他计算机辅助设计方式两者最大的差别在于参数化设计在计算机软件技术的应用上更能够显示其核心是在于数据逻辑思维的巧妙特质，即“操作数据进而间接影响形态”，而不是广泛意义上的单纯数字化呈现[6] 。
参数化设计最大的特点就是将设计中的逻辑关系外化，强调逻辑，逻辑是参数化设计的核心和本质[7] 。
数据的逻辑结构反映了数据的组成元素之间的关系[8]，数据通过逻辑结构在虚拟上的实现反映了客观几何元素的物理水平。
2.以设计思维为本。
因为数据逻辑信息的复杂性和多元性的特点导致目前参数化设计的具体表达是依靠计算机庞大的计算能力来承载的，现代参数化设计更多地表现为一种计算机辅助设计实现的逻辑可视化过程。
参数化设计的出现意味着形式的可能性将超过人能达到的最大极限，其中最为关键的就是设计的逻辑算法，它体现了设计师的本质意愿。
这是人们在突破自身计算能力而追求更加多元化设计结果的大胆尝试，这也是随着科技的不断进步人们体现自身价值的必然趋向。
二、数据逻辑来源的两条途径数据逻辑是计算机用以安排数据进行运算的逻辑结构，它体现了整个设计过程的总体框架，是设计作品的骨骼。
数据逻辑作为一种逻辑框架拥有一定的知识性和规律性，这种知识性和规律性与其他经验法则有本质上的相似性，通过一定思维转化方法，有机会将其他经验法则转化为计算机可以接受的逻辑结构即数据逻辑结构。
这样既拓宽了数据逻辑框架的来源，为后续数据的加载提供了多样化的基础条件，同时，还可以用一种全新的方式将已有的经验法则进行合理化利用，并且反作用于科学的不断进步。
由此经验法则的数据化转化起到了一举多得的作用。
目前参数化中的数据逻辑框架的来源主要有两个：一是设计师通过日常观察、经验积累总结出的个人设计思维进行梳理和提炼，用数据的方式进行逻辑化表达，逐渐形成参数化设计中的数据逻辑框架。
二是设计师对于其他自然学科总结出的规律和守则加以分别，以实际设计目标甄选出具有进一步发展潜力的科学理论进行数字化背景的数据逻辑转化，以运用到后续的设计活动中去，如图3。
（一） 以设计师的个人思维转化为来源传统设计模式下的设计过程大部分往往只存在于设计师自己的脑袋里，受传统手段对于形体表达方式的局限性影响，设计师能够表达出来供以交流分享的大多只是设计思维中一部分具有具体形态的结果，而在有限的表达过程中很多其他的设计想法因为这一部分具体表达的形态结果而被抹杀。
这是很多设计师都面临过或一直在面临的问题，传统设计方法在思维多样性的保留和表达方面具有很大的局限性。
现在由于参数化设计的出现使得设计师们有了新的记录设计思维的方式，打破了传统设计方法取一舍三的困境。
设计师通过将自己的想法转化为计算机逻辑语言，将参数化软件中的数据元素按照转化好的逻辑语言进行连接，既保留了完整的思维过程，还可以随时进行修改优化，这对于设计思维的保留具有很大的现实意义。
另外，参数化软件还可以根据设计师的想法时时生成虚拟三维模型，对逻辑参数进行调整的同时还可以实现形态变化的动态展现，这对于设计师寻求设计最优解也提供了强有力的技术支持。
（二）以其他自然学科理论转化为来源现代设计的发展在不断向更深层次延伸，愈来愈呈现出与更多学科交叉、融合的趋势[9]。
逻辑是自然的法则，也是美学的守则。
几何数学、计算机科学、物理学、信息学、生物学等繁杂的自然科学已经对自然中的很多形态、结构、现象都做了大量的科学研究，总结出了许多自然科学理论和美的法则，基于计算机技术长足发展所诞生的参数化设计为这些理论和法则提供了知识转化的机会和手段。
参数化设计的数据逻辑思维可以将学科理论数据化处理之后转化为计算机可以依据、表达的思维结构，这也让参数化设计的数据逻辑来源得到了极大的拓展，为参数化设计结果复杂性的表达提供了资源。
数据逻辑来源的多样化让不同设计目标在前期就打下了良好的学科背景和基础，打破了原有学科之间的科学壁垒，为多学科的交互协调发展起到了重要的促进作用。
通过对这些科学理论的数据化处理，使得它们可以作为设计活动的逻辑框架构建起人们学习自然的现实途经，将自然智慧付诸生活实际，也大大拓展了现有设计的形态来源，开辟了一条全新的设计形态良好可持续发展途径。
且参数化设计既带有随机性，同时又有可控性，这反过来也为探究大自然规律的奥秘和创新式生态设计提供了新的可能。
三、基于数据逻辑思维把握形与力的具体表达形态与结构是数据逻辑的物理表达，数据逻辑是形态与结构的数字依据，不同的数据逻辑来源和背景适用于不同的设计前提之下。
以数据逻辑思维为先导，因地制宜把握形与力在参数化设计中的表达既是参数化设计深入发展的理论需要，也是参数化设计更好地适应和匹配各行各业生产实际的客观要求。
（一）数据逻辑与以形为主的设计形式1.概念简述。
“以形为主”的设计一般指优先注重产品形态的设计，对于产品力学方面的设计要求不是很高，比如首饰、一般家居产品和其他小产品等。