面向约束求解的草图智能导引设计方法
机械参数化设计方法概述
机械参数化设计方法概述摘要：首先介绍了参数化的发展及技术现状，然后分别介绍了零件参数化和部件参数化的基本方法，零件参数化主要是尺寸驱动和程序驱动两种方法，部件参数化主要是自顶向下和自底向上两种设计方法，并且介绍了各种力法的优缺点，为机械参数化设计打下理论基础。
关键词：参数化设计;零件参数化;方法参数化方法的本质即是基于约束的产品描述力法，这是由于产品的整个设计过程就是约束规定，约束变换求解以及约束评估的逐步求精过程、因此与传统设计力法的最大区别在于，参数化设计方法通过基于约束的产品描述方法实际上存储了产品的设计过程，因而它设计出一族而小是某个单一的产品、另外参数化设计能够使工程设计人员在产品设计初期无需考虑具体细节而能够尽快草拟零件形状和轮廓草图，并可以通过局部修改和变动某些约束参数而不必对产品设计的过程进行重新设计。
目前，参数化技术大致可以分为直接式和非直接式两种、非直接式参数化技术有：编程法和基于三维参数化的形体投影法、直接式参数化技术则是指设计者通过用户界面直接对图形进行操作，而不必理会计算机内部的处理力式，这是当前使用最为广泛的一种力法，也称人机交互法。
人机交互法参数化设计是目前参数化设计领域发展得较快的一个方向，也是应用最为广泛的一种方法、这种力法已经成为目前参数化设计的主要技术路线。
从实现参数化的原理上分，人机交方法主要有：①基于几何约束的变量几何法，这是一种基于约束的数学力法，它将图形的儿何模型分解为一系列特征点，以特征点坐标为变量形成了一个非线性力程组，当约束发生变化时，利用Newton-Raphson法迭代求解方程组，就可以求出这此特征点的新坐标，从而形成了新的图形;②基于几何推理的人工智能法，这种力法是用幕于规则的推理力法来确定用一组约束描述的几何模型、在推理过程中，利用专家系统将几何形体的约束关系用一阶逻辑谓词描述，存入事实库中。
推理机把从规则库中提取出来的规则用于当前的事实集中，然后推理出几何形体的细}兄推理过程输出的是山一系列推理出的规则组成的一个几何形体的构造计划，参数化的模型也因此由在构造计划中顺序算出的规则所决定;③基于构造过程方法，这种方法在交互造型过程中的每一步操作，采用了一种称为“参数化履历”的机制，在设计过程中，系统自动记录造型操作过程的程序化描述，将记录的定量信息作为变量化参数，当赋予参数小同的值时，更新模型生成历程，就会得到不同大小或形状的几何模型。
DCM介绍
DCM介绍1DCM简介DCM全称为Dimensional Constraint Manager（标注约束管理器）。
它是由软件模块的形式发布，可以和应用程序进行集成，来完成二维CAD领域的参数化设计功能。
1.1DCM提供的功能DCM作为一个软件组件，可以操作几何设计来满足给定的约束条件。
DCM 关注于二维空间（或者三维空间的二维子空间）的无界限的直线、圆、点和参变量几何体。
它包括了两类约束，分别是标注约束（长度和角度）以及逻辑（几何）约束（比如平行、垂直、相切和同心）。
当调用DCM进行计算约束时，以下两个步骤会执行：●DCM首先分析几何体之间的相对关系，并且决定使用什么样的解决方案；●DCM重新计算几何体以满足标注约束的需要。
在使用约束的设计过程中，这两个步骤可以识别和求解问题域。
它可以保证几何体不依赖于任何的问题域进行重新求解，同时可以避免任何可能影响几何体的相对位置的改变。
它还可以保证仅仅当标注值改变时快速的进行重新计算（因为求解过程的第一个步骤不需要进行重复）。
为了给设计者提供最大的灵活性，DCM使用的算法与几何约束体以及标注约束的顺序是无关的，也就是说可以在任意时刻添加、删除以及改变约束。
通过上述机制，应用程序可以通过恢复相关的约束几何体以及标注约束找回先前的状态。
DCM的一个最主要的特性是它可以用来处理欠约束和过约束数据，这样用户就可以很容易的建立完全约束。
欠约束是指没有足够的标注和逻辑约束来唯一的确定几何体数据；而过约束是指几何体数据含有过多的或者相冲突的标注和逻辑约束。
欠约束几何体通过计算可以满足应用到其的任何约束，即使这些约束不能唯一的定义这个几何体。
这种情况下，应用程序可以影响DCM返回的实际的求解值。
1.2在应用程序中使用DCMDCM有一个很大的优点，就是它专门设计为一个模块，可以加入到任何的应用程序中。
在任何可能的地方，DCM总是使用非迭代的算法从而使得DCM运算速度非常快。
DCM介绍
DCM介绍1DCM简介DCM全称为Dimensional Constraint Manager（标注约束管理器）。
它是由软件模块的形式发布，可以和应用程序进行集成，来完成二维CAD领域的参数化设计功能。
1.1DCM提供的功能DCM作为一个软件组件，可以操作几何设计来满足给定的约束条件。
DCM 关注于二维空间（或者三维空间的二维子空间）的无界限的直线、圆、点和参变量几何体。
它包括了两类约束，分别是标注约束（长度和角度）以及逻辑（几何）约束（比如平行、垂直、相切和同心）。
当调用DCM进行计算约束时，以下两个步骤会执行：●DCM首先分析几何体之间的相对关系，并且决定使用什么样的解决方案；●DCM重新计算几何体以满足标注约束的需要。
在使用约束的设计过程中，这两个步骤可以识别和求解问题域。
它可以保证几何体不依赖于任何的问题域进行重新求解，同时可以避免任何可能影响几何体的相对位置的改变。
它还可以保证仅仅当标注值改变时快速的进行重新计算（因为求解过程的第一个步骤不需要进行重复）。
为了给设计者提供最大的灵活性，DCM使用的算法与几何约束体以及标注约束的顺序是无关的，也就是说可以在任意时刻添加、删除以及改变约束。
通过上述机制，应用程序可以通过恢复相关的约束几何体以及标注约束找回先前的状态。
DCM的一个最主要的特性是它可以用来处理欠约束和过约束数据，这样用户就可以很容易的建立完全约束。
欠约束是指没有足够的标注和逻辑约束来唯一的确定几何体数据；而过约束是指几何体数据含有过多的或者相冲突的标注和逻辑约束。
欠约束几何体通过计算可以满足应用到其的任何约束，即使这些约束不能唯一的定义这个几何体。
这种情况下，应用程序可以影响DCM返回的实际的求解值。
1.2在应用程序中使用DCMDCM有一个很大的优点，就是它专门设计为一个模块，可以加入到任何的应用程序中。
在任何可能的地方，DCM总是使用非迭代的算法从而使得DCM运算速度非常快。
设计约束
计方法取决于产品在实现其功能的过程中所涉及 使用产品时所建立的概念模型， 设计师希望建立正
的种种信息因素， 即设计信息空间的确定。
确的设计模型Βιβλιοθήκη 用户模型相契合。而在很多情况下，设计产品是从市场分析始， 求得产品设计解 设计师经常误把自己当成经典用户， 造成设计模型
的求解过程， 称为产品设计过程。过程一般遵从需 与用户模型相差别。因此要客观地了解用户约束。
计的关系模型。而约束的类型是多种多样的。主要
“就批量生产的工业产品而言， 凭借训练、技 关注与用户相关的约束因素， 受相关规则和标准限
术知识、经验及视觉感受而赋予材料、结构、形态、 制的约束因素、物理约束、环境约束因素等。
色彩、表面加工及装饰以新的品质和资格 ， 叫做工 ２．３ 设计约束模型
业设计。”
为能力。此外， 年龄也会影响思维能力。使用者年
图 ２ 产品设计流程
龄是影响行为的重要因素， 因为人们的认识和行为 思维能力会随年龄而变化。体力和身体尺寸也很重
而一个完整的约束系统至少要考虑以下几类 要， 其存在着很大的差异。在明确设计约束时， 还要
约束：
考虑使用者的生理缺陷。
３．１ 客户需求约束
（ ２） 用户经历
一般来说产品设计的起点是客户需求， 只有
除了人的行动和思维能力外， 产品设计也受到
有了客户的需求， 才有设计的理由。客户的需求是 用户经历因素的限制。这包括用户的母语、阅读水
基于对现有产品状况的不满意， 或者终端用户对 平、文化背景、文化水平、以前对技术类产品的使用
于产品的不认可， 又或者客户面临的市场竞争的 经历、职业技能等。
５１
艺术科技 ２００７ 年第 １ 期
重 考 虑 产 品 环 境 属 性 （ 可 拆 卸 性 ， 可 回 收 性 、可 维 产品多样性， 易用性和实用性。每件产品都凝聚和
人工智能辅助设计中的自动化设计方法与工具
人工智能辅助设计中的自动化设计方法与工具人工智能（AI）在各行各业中的应用正日益增加，设计领域也不例外。
在设计领域，人工智能被广泛应用于辅助设计过程中，提供自动化设计方法和工具。
这些方法和工具能够帮助设计师更高效地完成工作，节省时间和人力成本。
本文将介绍人工智能在设计中的自动化设计方法与工具，并探讨其优势和应用前景。
一、自动化设计方法在设计过程中，自动化设计方法可以帮助设计师自动完成一些繁琐的重复性工作，例如生成草图、设计元件布局、选择最佳设计方案等。
这些方法基于人工智能技术，通过学习和推理能力来模仿设计师的思维和决策过程。
例如，基于深度学习的自动草图生成方法可以根据输入的设计需求和约束条件，自动生成符合要求的初始设计草图。
这种方法不仅可以提高设计速度，还能够激发设计师的创造力和灵感。
另外，自动化设计方法还可以应用于参数化设计。
通过建立参数化模型和设计规则，设计师可以通过修改少量参数来生成大量设计方案。
而这一过程可以通过人工智能技术自动化实现。
例如，利用基于遗传算法的优化方法，可以反复迭代和优化设计方案，从而得到最佳设计结果。
这种方法可以帮助设计师快速获得满足各类需求的设计方案，提高设计效率和质量。
二、自动化设计工具为了支持自动化设计方法，各种自动化设计工具得到了广泛应用。
这些工具通常基于人工智能算法和技术，提供一系列功能和特性，以帮助设计师完成各类设计任务。
下面将介绍几种常见的自动化设计工具。
1. CAD软件：计算机辅助设计（CAD）软件是自动化设计中最常用的工具之一。
CAD软件提供了丰富的绘图和建模功能，可以帮助设计师创建和编辑设计图纸、进行三维建模等。
同时，CAD软件还提供了各种设计分析和优化功能，帮助设计师评估和改进设计方案。
通过CAD软件，设计师可以快速生成可视化的设计结果，并进行各种设计性能测试。
2. 仿真软件：仿真软件在设计过程中扮演着重要角色。
它可以帮助设计师对设计方案进行模拟和分析，以评估设计性能和可行性。
设计约束
约束：
考虑使用者的生理缺陷。
３．１ 客户需求约束
（ ２） 用户经历
一般来说产品设计的起点是客户需求， 只有
除了人的行动和思维能力外， 产品设计也受到
有了客户的需求， 才有设计的理由。客户的需求是 用户经历因素的限制。这包括用户的母语、阅读水
基于对现有产品状况的不满意， 或者终端用户对 平、文化背景、文化水平、以前对技术类产品的使用
艺术与设计 Ａｒｔｓ ＆ ｄｅｓｉｇｎ 自讨苦吃。所以在设计中， 可以利用文化惯例来传 达设计师的设计目的， 表达其操作方法。
（ ４） 逻辑约束 逻辑约束是指应用了自然匹配原理的约束。在 这类情形中， 物品组成部分与受其影响或对其有影 响的事物之间并无物理和文化准则可言， 而是存在 着空间或功能上的逻辑关系。如果两个开关控制两 盏电灯， 那么左边的开关就应该控制左边的灯， 右边 的开关就应该控制右边的灯， 如果电灯的排列方式 与开关的排列方式不一样， 自然匹配关系就被打乱 了。如果应用恰当的、完全的逻辑约束关系， 就能尽 量减少使用标注的必要性， 带给用户操作的便利。 （ ５） 通用设计约束 通用设计指的是所有人都适用的设计（ Ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ａｌｌ） ， 一般的设计概念， 往往是随着设计者的自 我创意或另类想法而成， 在设计者、产品、使用者的 三角关系里， 部分使用者的需求常常被忽略， 好的 设计应该要能藉由“使用”来展现出价值， 设计应该 要能满足大部分的人， 而不是小众。不能把一部分 使用者在设计的最初阶段就忽略掉， 为绝大部分人 设计就是所说的通用设计约束。 引入通用设计约束， 不仅体现了对所有人群的 关怀， 最主要是找到设计中最大的包容点， 更可以 衍生出新的市场。 ３．４ 生态约束 漫长的人类设计史特别是在与世界工业设计 史并行发展的工业时代里， 燃料汽车， 电力机械， 化 学化工与传统钢材成为人们生活、生产的主要技术 手段。这些技术手段与社会化大生产的生产方式相 结合， 在“以人为本”的口号下， 为人们创造了舒适、 方便、快捷的现代生活方式和生活环境， 但是不可 避免地也加速了对自然资源、能源的消耗和对环境 的污染， 使地球的生态平衡遭到前所未有的破坏。 另外， 工业设计的过度商业化， 使得设计成了鼓励 人们毫无节制的、肆意消费的重要媒介和催化剂， ２０世纪前期美国所倡导的 “有计划的商品废止制” 就是这种现象的极端表现。正是在这种背景下， 各 国政府和设计师们开始重新思考工业设计在新世 纪的历史使命和角色定位， 从而在设计界引起了一 种新的设计— ——绿色设计（ Ｇｒｅｅｎ Ｄｅｓｉｇｎ） 思潮， 即 对产品设计过程中引入生态约束。 生态约束主要表现在产品整个生命周期内， 着
光学设计的自动优化,自动设置,约束,输出等教学
关于优化目的优化的目的是在一定的物理的或其它的条件约束下产生一个可能达到的最好的光学系统。
这里的“最好”是以对误差函数而言的，它把像差数据合成一个数字，我们尝试把这个数字变的尽可能的小。
CODE V的已经预定义好了误差函数结构，可是您可以方便地加入各种控制或权重并可以随意地修改。
它也可以使用一个完全的自定义的误差函数，可是这个比较难事实上很少需要这么做。
方法规则CODE V的优化功能称为自动设计，AUTO为缩略词。
AUTO使用最小阻尼二乘法来改变变量的值以改善系统。
约束对寻找最适合解确定了边界条件。
当需要的时候AUTO引入Lagrangian(拉格朗日)乘数来引入约束。
当误差函数本身不包括需要的约束的时候这允许强制约束，通常很快就会有结果，在约束的范围求解区域内收敛而得到一个最合适的解。
默认A UTO里面缺省的值使您不用过多的关注或注意误差函数的构成细节并且最小限度的输入要求。
同时具有很多光学控制、权重控制、约束等，这使得当您需要进行不平常的设计或是调整设计时具有极大的灵活性。
AUTO过程虽然您可以把AUTO作为一个黑匣子，通过它您可以得到结果，但是您可能对它的一些内在的轮廓流程感兴趣。
下面的图表显示了一个设计流程，包括了AUTO处理的部分。
当我们做一个例子问题的时候，各种各样的置的意义将变的明确。
在线帮助CODE V Reference Manual的第三章对自动设计选项作了比较详细地描述。
其中”Discussion of Input and Computations”(P352)一节对了解AUTO是怎样工作具有特殊的价值。
局部VS.全局如果您把误差函数比作一个有多维空间的山和山谷，那么目标就是找到可能是最低的山谷。
在局优化中，您只能找到距您的起始解最近的山谷。
而全局优化会离开起始解向更深层去寻找最深的山谷或是全局的最优解。
CODE V的全局优化功能GS,是一个极好的全局优化器，事实上可以从任何起始点产生多种结果。
华中科技大学工程优化设计-约束间接法
h 0
min f(x)=x12-3x2-x22 s.t. x2=0
min L=x12-3x2-x22-λx2
2 0 0 2 0 2 xx, L 0 0 0 0
非正定的。
Skipped
约束问题间接求解方法
m L( x, ) f ( x) i hi ( x) 0 i 1 K-T条件 x x , L 0 L( x, ) hi ( x) 0, i 1,2,...,m
i 1
内点保持
外点拉入
0<r1<r2<…<rk<…
不论x是外点还是内点，都一样计算。
适用于中小型一般非线性约束优化问题。
约束问题间接求解方法
一。惩罚函数法 惩罚函数法总结: 1。能够较好地处理非线性不等式和等式约束。 2。约束问题与无约束问题统一处理。 3。必需求一序列无约束问题的极值，计算量大。 4。随着罚因子变化，出现病态，求极值困难。
P( x, rk ) f ( x)
m
1 rk
1 2 r [max( 0 , g ( x ))] k i g ( x ) iI1 iI 2 i
外点拉入
rk [hi ( x)]2 , I1 {i | g i ( x) 0}, I 2 {i | g i ( x) 0}
Skipped
约束问题间接求解方法
二。拉格朗日乘子法—求平稳点方法 对于一般平稳点，缺乏像求极值点一样的有效搜索方法。需要将 问题进一步简化。 一类特殊平稳点是对一些变量是极小点，对另一些变量是极大点或 一般平稳点。例如L(x,λ)的平稳点可以是对x的极小点，对λ是一般 平稳点，即Lλ’=h(x)=0。然而，仍然需要对x的极小点存在，即 2 2 Hesse矩阵正定： 2 xx L xx f i hi 然而，一般问题情况下，上述矩阵不是正定的。例如： min f(x)=x12-3x2-x22 L=x12-3x2-x22-λx2 s.t. x2=0
面向创意设计的交互式协作三维建模技术
面向创意设计的交互式协作三维建模技术研究一、立项依据1、本项目国内外科技创新发展概况和最新发展趋势草绘建模是一种将草图转化为三维模型的技术，它以笔式交互界面为信息获取媒介，从而快速表达产品的概念构思形状，广泛的应用于动漫、游戏以及工业制作等创意设计领域。
传统手工设计(“有纸设计”)中的人物、动物和植物甚至环境都是采用“纸笔模式”绘制出来的，具有高超的艺术感染力，但其制作过程繁杂，生产效率低下；计算机辅助设计(“无纸设计”)则是将计算技术与设计艺术相互结合而产生的一种崭新艺术表现形式，自二十世纪七十年代至今，计算机辅助设计技术已从计算机辅助平面设计(二维平面设计)发展到当今流行的计算机三维模型生成(三维动画、游戏等)，为创意设计领域带来了一系列革命性变化：不仅突破了传统手工操作的局面，拓展了设计艺术的创意作用空间，而且超越了传统艺术的表现局限，缩短了艺术创作与欣赏间的空间间隔；尤其是计算机三维模型生成技术，以其强大的模型生成能力和丰富的艺术表现手法等为计算机辅助设计技术的发展注入了旺盛生命力，既可增强艺术表现力，也可超越传统艺术的表现局限而赋予其独特的艺术魅力。
然而，计算机辅助平面设计提供了有效的绘制等工具，解决了手工制作过程烦琐和费时等问题，但计算机辅助平面设计系统缺乏足够的三维信息，使得计算机在艺术创意中的作用十分有限；计算机三维模型生成系统拥有三维造型、真实感图形绘制、运动生成及特效和智能处理等强大功能，但其专业而复杂的交互制作过程对大多数非计算机专业的设计师而言是巨大挑战，在一定程度上阻碍了设计师创作思维的流畅发挥。
更重要的是：这些不足造成了现行生产模式中创意设计和模型制作的分离，典型地，由设计师完成创意草图设计，由制作师借助或参照草图完成模型制作，使得既不能充分发挥设计师在创意中的主导作用，又无法利用三维建模技术应有的能力，从而影响产品的艺术质量。
事实上，计算机辅助设计技术并未改变“设计的灵魂在于其艺术创意”这一创作的主旨，不论是产品构成元素及其视觉表现形式，还是其市场推广效果和质量均依懒于设计师的生活体验和绘画技巧，设计师在从艺术创意的酝酿直至创意内容的外在物化整个艺术创作过程中的主导作用依然不可替代；同时，计算机辅助设计技术也未改变设计师对传统纸笔环境下草图绘制这一艺术创作方式的偏爱，尽管这种偏爱主要源自于人类对这类媒介的熟识及其自身固有的便利性，更重要的是：设计师心中的三维描述才是其将手工所绘变成栩栩如生模型的本质要素。
人工智能+ 知识表示
5.1.3 表示方法的选择
Car 情报局
• 如果要移动65个圆盘来构造类似的塔，这要移动265-1次，即使移1个圆盘只需 要1秒，这也需要265-1秒，这都超过了6 418 270 000年。
5.1.1 知识的概念
Car 情报局
– （3）执行（Performance），办事、操作等行为：不仅包括如何完成（步 骤）事情的信息，也包括主导执行的逻辑或算法的信息。如下棋、证明定 理、医疗诊断等。
– （4）元知识（Meta-knowledge）：即知识的知识，关于各种事实的知识， 可靠性和相对重要性的知识，关于如何表示知识和运用知识的知识。例如， 如果你在考试前一天晚上死记硬背，那么关于这个主题的知识你的记忆不 会持续太久。以规则形式表示的元知识称为元规则，用来指导规则的选用。 运用元知识进行的推理称为元推理。
Car 情报局
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
Car 情报局
知识表示
1
什么是知识表示
2
图形草图与图问题
3
搜索树（决策树）
4
产生式系统、面向对象
5
框架法、语义网络
Car 情报局
5.1 什么是知识表示
Car 情报局
• 在信息时代，有许多可以处理和存储大量信息的计算机系统。信息 （information）包括数据（data）和事实（fact）。数据、事实、信息和知识 （knowledge）之间存在着层次关系。最简单的信息片是数据，从数据中，我 们可以建立事实，进而获得信息。人们将知识定义为“处理信息以实现智能决 策”，这个时代的挑战是将信息转换成知识，使之可以用于智能决策。