基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法

针对在面向民族图案的产品设计过程中,设计者容易忽略民族图案所隐含的复杂语义,导致所设计的产品脱离图案原本蕴含的文化内涵的问题,提出基于民族图案基元可拓语义的产品设计方法.利用可拓理论对民族图案基元的语义进行提取、量化分析、图形解析,以优化产品设计过程中民族图案的运用.以侗族织锦为例,首先,由当地文化持有者和设计人员共同对侗族织锦图案基元及其语义进行提取和选择;然后,对图案基元的语义进行分析,得出最大可拓设计区间的特征词汇,再对特征词汇进行图解,并分析出最大可拓设计区间的图解;最后,对最大可拓设计区间的图解进行分析,并以此指导设计实践.邀请设计师和当地文化持有者共同对设计方案的文化表现性、创新性及美观度进行优度评估,遴选优度较高的设计方案,设计制作出具体的产品,提升在产品设计过程中对民族图案运用的准确度与优度.     

基于图解特征语义认知的产品设计过程知识模型

针对产品造型设计过程知识表征,提出基于图解语义认知的产品设计过程知识模 型。分析产品的本体语义及产品设计过程知识,结合可拓学基元理论构建产品设计过程的知识 表征基元模型,提出可拓原点基元及可拓向量概念,实现设计过程--设计生长、设计收敛及 设计优化的知识表征。在产品设计过程知识基元表征模型基础上,提出基于图解语义的实例库 聚类方法模型。以机床装备造型设计为例,验证了该方法的可行性,为产品造型设计提供一种 形式化与量化相结合的设计参考方法。     

非遗“手作文创”产品设计路径研究

探索非物质文化遗产与“手作文创”产品设计结合以促进非遗传承的多元化设计思路与有效实施路径。基于课题研究现状，文章结合非遗手作文创产品的发展需求，分析当前非遗手作文创产品在内容、体验和品牌等现实需求方面的不足，再以相关的设计实践为论据，分析非遗手作文创产品的发展方向。非遗手作文创产品设计应从时代性、创新性出发，结合非遗特点，从凸显非遗文化特征、提升产品体验、扩大品牌影响三个方面探索发展路径。吸引更多消费者参与体验，让非遗文化在消费者手作中得到活态传承。     

融合可拓语义和模糊综合评价的地铁列车外观设计方法

为进一步提升和彰显地铁列车外形中的地域文化特征,提出了一种基于专家和用 户视角的融合可拓语义和模糊综合评价的地铁列车外观设计方法。基于可拓语义提出了文化基 元概念,构建了涵盖文化载体、文化特征和文化价值的三元组,给出了地铁列车外观设计中的 可拓语义分析与表征步骤;基于模糊综合评价法来评估地铁列车外观设计方案的文化特征,给 出了评估流程,并以一款低速 B2 型成都地铁列车外观设计为例,结合专家和用户调查,从文化 提取与表征、方案设计和方案评估 3 方面对所提方法的可行性进行了验证。研究结果表明：该 方法能够有效将典型文化元素以语义符号的形式融入地铁列车的外观设计,有助于提升设计方 案的地域文化特征。     

论非遗手工艺对产品模型课程改革的意义

时代的发展和科学技术的进步促使国内院校产品模型课程进行改革。文章以非遗手工艺为切入点,探讨产品模型课程新模式的发展方向。通过分析产品模型课程的教学目标、发展现状及非遗手工艺与产品模型课程的关联性,总结非遗手工艺对产品模型课程改革的意义,不仅激活了产品模型课程的创造力,还为非遗文化的普及推广与文化创新设计提供参考资料,证明非遗手工艺融入产品模型课程是行之有效的模式。     

数字化文创馆的网页设计及实现

非遗文化传承至今,却仍然与人们有着较深的距离感。我们希望用文创文化为非遗注入新鲜血液并带来活力,让人们在欣赏传统非遗文化魅力的同时还能看到存在于我们身边的文创文化,用文创打破非遗带给人们的距离感。因此我们通过HTML5,CSS3,JavaScript,Bootstrap框架以及Layui框架等技术设计了一个将非遗文化与文创产品相结合的网站,让大家在欣赏非遗文化的同时还能迅速的找到对应文创商品,将非遗以一种大家喜闻乐见的方式呈现在众人眼前,不仅帮助人们了解了非遗文化还能够促进文创行业的发展。     

基于非遗传承视域下AR应用的设计策略探析

随着现代科技的不断进步，AR技术在非遗文化传承中的应用日益增多，为保护、传承和推广非遗文化做出了积极的贡献。文章通过对非遗AR应用发展趋势分析，在阐述非遗文化珍贵价值的基础上，指出AR应用对非遗文化传承的助推作用，提出强调清晰便捷交互界面、虚实结合交互展示和具身学习交互体验的设计策略，为非遗AR应用设计提供理论依据及路径参考。     

基于统计模型的非遗文化衍生产品自动分类研究

针对现有非遗文化衍生产品自动分类方法未针对产品的等级进行控制,导致其查全率较低、分类结果不够准确的问题,提出基于统计模型的非遗文化衍生产品自动分类方法。通过层次分析法计算各指标权重值,选取分类指标;利用统计模型中的支持向量机进行产品分类指标中特征的提取运算,构建分类模型,实现产品的自动分类。实验结果表明,采用所提方法进行非遗文化衍生产品的分类后,查全率较高,耗时较短,提高了分类结果的准确性。     

“非遗”元素在产品中的继承与发展

文章通过对"非遗"与文化的相关性论述,得出"非遗+"的概念,体现"非遗"元素与相关文化的共通性与结合创造性。通过论述提炼"非遗"元素的三个方面,举例说明现今运用"非遗"元素的成功产品,并总结了其中的提炼原则,同时提出了"非遗"元素在当今的文化背景下如何去继承和发展。     

IP作用于非物质文化遗产的创意载体设计研究

非遗具有极为丰富的文化内涵,但由于一些原因导致了目前非遗文创市场并不如人所愿,这是因为各个行业对于这方面多有忽视,而非遗传承人自己也仅仅传承了工艺从而忽视了文化的传承。IP概念的兴起为非遗文创市场开辟了一条新的路径,两者的结合能提高非遗文创产品的质量,更利于非遗的传承与发展。     

Semantic interoperability in building design: Methods and tools

Semantic interoperability is a crucial element to make building information models understandable and model data sharable across multiple design disciplines and heterogeneous computer systems. This paper presents a new approach and its software implementation for the development of building design objects with semantics of interoperable information to support semantic interoperability in building designs. The novelty of the approach includes its incorporation of building design domain ontology, object-based CAD information modeling, and interoperability standard to make building information models and model data semantically interoperable. A set of methods are proposed to address the issues of object-based building information representation compliant with the Industrial Foundation Classes (IFC); extension of IFC models with the supplementary information; and semantic annotation of the interoperable and extensible information sets. The prototype implementation of these methods provides a set of Web-enabled software tools for effectively generating, managing, and reusing the semantically interoperable building objects in design applications of architectural CAD, structural analysis, and building code conformance checking.     

基于可拓表征与神经网络的苗族图案设计

针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考.     

基于Object-Z的XPath形式化语义

本文描述了XPath语言的形式化语义。一个统一的面向对象的语义视角用于建模所有XPath语言构造。语义的表示采用形式化规范语言Object-Z的符号系统。这种高度结构化的语义模型具有简洁、可组合性和可复用性的特点。     

Applying category theory to improve the performance of a neural architecture

A recently developed mathematical semantic theory explains the relationship between knowledge and its representation in connectionist systems. The semantic theory is based upon category theory, the mathematical theory of structure. A product of its explanatory capability is a set of principles to guide the design of future neural architectures and enhancements to existing designs. We claim that this mathematical semantic approach to network design is an effective basis for advancing the state of the art. We offer two experiments to support this claim. One of these involves multispectral imaging using data from a satellite camera.     

基于特征语义的变量设计

以前的变量设计技术用几何约束统一了不同尺寸的产品模型表示，但不能支持复杂的特征变异，本文引入特征语义几何元素及其约束实现了不同特征细节的统一表示，从而支持更广泛意义上的变量设计，文章论述了特征变异，设计过程，约束求解，系统分析与设计，以及原型系统研制中提出的新问题。     

传统元素符号中的语意设计表现

在现代的产品造型形态设计中,产品设计不仅仅是对产品进行外观上的造型优化与彤态上的结构合理性,而应该把创造性的思维方式转移到重视产品文化语意上的研究。从而创造出更多对人性及传统文脉延续的具有文化性的产品。通过设计案例分析在茶具与餐具产品形态设计中的文化语意表现,这种文化性的语意设计表达手法目的在于赋予产品象征形态,以唤醒人们的记忆力和想象力。以达到内涵性语意的社会文化和意识形态情感化的作用。     

Clustering rule bases using ontology-based similarity measures

Rules are increasingly becoming an important form of knowledge representation on the Semantic Web. There are currently few methods that can ensure that the acquisition and management of rules can scale to the size of the Web. We previously developed methods to help manage large rule bases using syntactical analyses of rules. This approach did not incorporate semantics. As a result, rule categorization based on syntactic features may not be effective. In this paper, we present a novel approach for grouping rules based on whether the rule elements share relationships within a domain ontology. We have developed our method for rules specified in the Semantic Web Rule Language (SWRL), which is based on the Web Ontology Language (OWL) and shares its formal underpinnings. Our method uses vector space modeling of rule atoms and an ontology-based semantic similarity measure. We apply a clustering method to detect rule relatedness, and we use a statistical model selection method to find the optimal number of clusters within a rule base. Using three different SWRL rule bases, we evaluated the results of our semantic clustering method against those of our syntactic approach. We have found that our new approach creates clusters that better match the rule bases’ logical structures. Semantic clustering of rule bases may help users to more rapidly comprehend, acquire, and manage the growing numbers of rules on the Semantic Web.