传统纹样的色彩网络模型及配色设计辅助技术

基于传统纹样图库提取色彩特征,并开发了重用方法以辅助设计师。通过两次聚类,从纹样图库中提取一系列特征色。第一次聚类从单幅纹样图片中提取出若干特征色,第二次聚类以对多幅图片进行第一次聚类的提取色的集合为源进行,提取可以代表整个纹样类型的综合色彩意象的若干特征色。在特征色之间建立配色网络:以特征色为节点,以该特征色的出现频率为节点权值,基于同一幅图中的共现频率建立节点之间的连接。基于色彩网络开发了配色设计辅助技术,为设计师推荐最能体现文化原貌的配色方案。基于CorelDRAW平台开发了色彩提取与推荐系统,实现了产品配色方案的自动生成。对平面纹样和产品配色案例进行了应用测试,结果表明该技术可以高保真地在设计中再现传统文化的色彩意象。     

基于交互式遗传算法的产品配色设计

研究从平面图像到产品三维模型的配色方案自动映射机制。利用色彩合并与主色提取等技术从平面图像中获取配色方案,并据此构建产品配色方案解空间。在考虑色彩数量、比重和随机创意等因素的前提下,把配色方案从平面图像映射到三维产品模型表面,并将方案群以视觉化形态展示,供设计师选择。通过交互式遗传算法寻找最优方案,程序从设计师选择的方案编码中分析计算出隐含的设计师意象信息,并用以构建适应度评价函数推进方案的优化。在产品外观色彩设计中对设计方法进行验证,实现配色方案的自动化提取、映射和优化设计。     

考虑用户认知噪声的产品交互式遗传配色设计研究

产品配色设计对塑造产品风格和企业品牌形象有重要作用,为有效辅助工业设计师进行产品配色设计,准确反映用户对产品配色方案的意象感知,利用交互式遗传算法集成用户认知度和疲劳度构建了认知噪声模型,根据产品配色方案评价值和色彩值的相似度测量求解认知噪声模型相关参数,对配色方案适应度值进行调整,提出了考虑用户认知噪声的产品交互式配色设计过程。以电熨斗的配色设计为例,通过与普通交互式遗传算法对比,结果显示:1)用户对产品配色的知识背景差异会显著影响其认知度;2)配色设计过程的收敛性提升了37.5%,平均进化代数减小了2.4代。以上结果验证了本文方法符合用户主观认知特点,有助于提高产品交互配色设计的收敛性和进化效率。     

基于BP神经网络的罐式车辆配色与评价方法研究

为有效降低产品配色对专业知识的依赖,提高产品配色设计的效率,提出一种基于BP神经网络的复杂产品配色方法。该方法结合色彩心理语义词汇分析及色彩库的建立,运用HSV色彩编码方法,借助MATLAB软件,在保证网络收敛速度和误差收敛合理的情况下,通过对隐藏层结点设定不同的结点数,经过训练迭代,获得配色方案,并运用模糊综合评价法对配色方案进行评价,细化优选方案,完成最终配色设计。以某型罐式车辆为例,进行配色设计与评价,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于多目标蜂群优化算法的计算机辅助配色

针对消费者对配色结果表述相对模糊的问题,提出一种适用于求解复杂高维优化问题的分层蜂群优化算法,并以女性服饰为例,将该算法用于色彩设计模型进行计算机辅助配色。首先采用BP神经网络构建了女性裙装色彩设计多目标评价模型,将调查问卷结果的量化值同服装色彩选配值一起作为BP神经网络的输入,将服装色彩设计的诸多评价目标作为BP神经网络的输出,经训练建立了服装色彩设计与女性多目标评价对应的评价模型。采用多目标多蜂群优化算法对该模型进行优化,以获得诸多评价结果较好的配色组合。通过设计实例证明了所提算法对配色的实用性。     

基于非精确图匹配的三维CAD模型局部检索

本文提出一种基于非精确图匹配的三维CAD模型局部匹配方法。该方法首先将三维模型转化为属性邻接图表示;然后计算目标模型与被检索模型的属性邻接图之间顶点相容程度矩阵与边相容程度矩阵,并由此建立顶点匹配矩阵的目标优化函数;最后运用平均场理论求解匹配优化问题。在匹配过程中,充分利用属性邻接图的顶点与边属性信息动态裁剪搜索空间,实现快速的匹配。实验结果表明,该方法能够检索到不同相似程度的三维CAD模型,并且检索效率满足实际要求。     

基于属性邻接图匹配的三维CAD模型搜索方法

为了重用三维CAD模型中包含的设计知识,提出一种用拉格朗日乘子法求解属性邻接图匹配的三维CAD模型搜索方法.首先应用三维CAD模型中的边界表示信息,将搜索目标三维CAD模型与待搜索三维CAD模型转化为属性邻接图;然后计算搜索目标三维CAD模型与待搜索三维CAD模型属性邻接图之间的顶点和边的相似程度矩阵,并利用它建立两个三维CAD模型相似程度的度量作为选择不同顶点匹配矩阵M的优化目标函数;将目标函数松弛为等式约束后,采用拉格朗日乘子法进行求解.实验结果表明,该方法能够搜索到相似的三维CAD模型,并对模型的相似程度进行排序.     

基于案例知识的数控机床感性配色研究

为设计出符合用户感性期望的数控机床配色,提高配色设计效率,提出一种使用案例进行数控机床感性配色设计的方法。以感性意象配色为基础,采用案例推理理论,结合数控机床配色规则及数控机床配色意象表征分类,建立以数控机床配色规则及数控机床意象为主的案例知识表达方法,依据所需偏好色彩意象及意象值对案例进行意象相似性检索和匹配,获取相似度高的案例,并通过配色规则和色彩的提取及优化获取最终的配色设计方案。根据用户所需感性意象及案例配色系统对数控车床进行配色设计,通过问卷打分验证基于案例数控机床感性配色设计系统适用于数控机床配色。     

基于混合感性工学模型的产品色彩设计方法

为进一步完善现有产品色彩感性设计的流程,提出一种基于混合感性工学模型的产品色彩感性设计方法.以智能蓝牙音箱为例,通过提取目标产品的感性意象信息与色彩设计样本,建立面向产品色彩设计的正向感性工学模型,明确感性意象与色彩样本的映射关系,进行方案设计;运用眼动追踪技术与灰色关联分析,建立面向色彩方案评估的逆向感性工学模型,进行产品色彩方案主客观评价,获得优选配色方案,再次验证该模型的可行性.结果 表明:在产品色彩设计中引入混合感性工学,有利于改进产品色彩设计的思路,保障设计程序的严谨性;而眼动试验与灰色理论的结合,有助于实现基于用户感性需求的产品色彩方案优选,为产品色彩感性设计提供参考.     

基于色彩空间分布形式的产品配色意象评价

针对色彩规划在产品开发过程中的重要性问题,考虑色彩空间分布形式对产品配色意象的影响,建构了基于色彩空间分布的配色意象评价方法。将色彩空间分布引入产品配色意象评价中,与色相、明度、彩度同时作为评价属性,运用联合分析求取各评价属性的效用值,以获取用户对产品配色的意象偏好。根据所提方法,开发了产品配色意象评价系统,并以工程机械产品的配色设计为例,验证了该方法的有效性及系统的可行性。     

反光材料的配色视认度

通过对反光膜和卡纸两种材料配色视认度的实验研究,探索出两种材料配色视认度的关系。实验方案以两倍于兰道尔环尺寸作为配色图形,测量并分析了5种底色两种材料配色视认度大小及规律。研究表明黄色为底色,适合配色的图形色多于其它底色;绿色卡纸及白色反光膜分别为底时适合配色的图形色均最少。另外,反光材料与不反光材料的配色视认度变化趋势基本相同,且前者高于后者,但也有特例,这一规律可以指导反光材料配色和颜色编码设计。     

三维工艺设计中的制造特征识别方法

从零件的设计MBD模型中提取制造特征信息是三维工艺设计的基础,也是实现CAD/CAPP/CAM集成的关键.针对传统的基于属性邻接图的特征识别方法中存在的特征表达二义性和子图同构算法时间复杂度高等问题,提出了一种基于扩展属性邻接图和图同构的制造特征识别方法.首先,提取零件设计模型的几何/拓扑信息,并构建扩展属性邻接图;接着,对扩展属性邻接图进行属性分解,最大限度的分离出扩展特征子图;然后,利用图同构实现对各类相交特征的准确、高效识别.最后,以某机加工零件为例,对所提方法的可行性进行了实例验证.     

基于DE-BP的机械装备配色设计评价方法

针对机械装备色彩意象认知复杂性问题,提出基于DE-BP算法的感性意象与产品色彩属性的评价模型,实现对复杂机械装备配色设计的有效评估.首先运用ALSCAL与聚类算法获取感性意象词,分析产品的色彩属性,通过K-Means算法提取样本色彩与面积比,完成色彩样本编码;然后应用语义量表法对样本进行意象词符合程度评价,得到样本各个意象词的评价值.通过SPSS对用户喜爱度的评价值与产品设计要素进行显著性分析,验证设计要素对色彩意象认知的影响程度;最后运用DE-BP算法构建用户感性意象与设计要素之间的关系模型.通过研究感性意象和产品的色彩属性,构建感性意象与设计要素的评价系统,为机械装备配色设计过程提供定量的色彩评价指导.以换油机为研究对象进行设计实践,验证评价系统的可靠性与有效性,实现了配色设计评价与智能分析,更好的满足机械装备的色彩设计需求.     

基于灰色关联分析的产品色彩方案多意象优选

为实现对产品色彩设计方案进行多意象优选,将灰色关联分析方法引入产品色彩方案多意象评价过程。通过产品色彩设计多意象获取,由用户结合目标多意象对产品配色方案打分并建立决策矩阵,对决策矩阵标准化并获取理想解,基于灰色关联分析方法计算各配色方案对理想解的关联性。最后,以电动滑板车的色彩设计多意象优选为例,验证了方法的有效性。     

基于属性相似性的三维装配体通用设计单元发掘方法

为了从已有CAD模型中获取具有共性的可重用信息、缩短产品开发周期,以产品三维装配体模型为对象,提出了一种基于属性相似性的装配体通用设计单元发掘方法。针对装配体模型的多源输入信息,建立了模型信息的属性邻接图表示方法;采用三类属性相似度分析方法将装配体模型进一步转化为聚类属性邻接图,实现了所有零件和连接关系的分组和统一表示;以聚类属性邻接图为基础,给出了基于快速频繁子图挖掘的装配体通用设计单元发掘算法和步骤。以一组制动器类产品的装配体模型为对象,验证了所提方法的有效性。     

三刺激值配色和全光谱配色的比较

通过三刺激值配色和全光谱配色的比较,将最小二乘法应用于三刺激值配色中,并将三刺激值配色的基本思想变化为使匹配色和标准色的色差趋于最小,同时,给出了配方的具体表达式。计算机配色的预测结果表明此方法能够较好地满足配色要求。     

地图数字打样色彩匹配方法的研究

对数字打样和模拟打样再现色分别进行了色度学研究,建立了以色彩匹配为目的的数学模型.通过该模型对地图数字打样再现色进行分析和修正,可以实现数字打样色彩与模拟打样色彩之间的良好匹配.     

基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

为实现CAD模型的重用，提出了一种基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法。首先通过提取模型的拓扑结构与几何信息，建立了基于属性邻接矩阵（Attributed Adjacency Matrix,AAM）的二维信息集；然后以信息集作为数据基础，分别以源模型和目标模型的表面作为顶点独立集、以两独立集之间每对表面的相似度作为权重，建立赋值偶图；使用Kuhn-Munkres算法求解偶图中两独立集之间的最优匹配，作为源模型和目标模型间表面间的最相似匹配；最后求解两模型的整体相似度。实验结果表明，该方法能够较准确的求解模型间表面的相似性匹配关系，并做出合理的相似度评价。     

基于VAE-MSGAN网络的复杂细节图像生成方法

生成式对抗网络被广泛应用于图像生成领域,但其在图像生成时模型不易收敛,导致生成图像的局部细节易出现背景模糊问题.将变分自动编码器与生成式对抗网络相结合,在两者图像生成方面优势相结合的基础上,引入多尺度判别器,提出了VAE-MSGAN网络模型.通过不同尺度的卷积核可以提取到更加丰富的特征信息,并通过加入批标准化(BN)层与特征融合处理,从而加快网络的收敛速度,有利于特征信息的重利用,再将两者提取到的特征信息进行融合,最后将改进的正则化方法应用到目标函数中,减小网络复杂度和过拟合,提升了GAN模型的训练稳定性和图像的局部细节生成质量.对设计的图像生成算法基于Ubuntu16.04环境下利用Tensorflow深度学习框架进行了实现和仿真.对比在不同军事图像类别上的图像生成质量,通过交叉验证证明生成图像与真实图像在深度学习分类器下分类准确率基本一致,验证了所设计网络模型的有效性.     

面向三维CAD模型检索的模型分割方法

为了提高三维CAD模型分割的效果及其对模型检索支持的有效性,提出一种面向三维CAD模型检索的模型分割方法。首先通过提取B-rep形式CAD模型的几何拓扑属性,将模型转换为属性邻接标记图;然后依据图中节点和连线的凸凹性将模型初步分割为凸凹性连续的局部区域,再以分割内聚度最大为目标,基于区域耦合度进行可合并区域的选择与优化合并;最后采用区域最优匹配的方法进行模型间的相似性比较和检索。实验结果表明,该模型分割方法能有效支持模型检索,可实现CAD模型的重用。