姜曉波 凃康瑋

摘 ?要： 現(xiàn)代文化創(chuàng)意產(chǎn)品的創(chuàng)新需要設(shè)計師花費(fèi)大量的腦力勞動，并需要結(jié)合感性與理性思維。因此，高質(zhì)量的產(chǎn)品設(shè)計需要花費(fèi)相當(dāng)長的時間。為了在保證產(chǎn)品多樣化和質(zhì)量的同時，有效提高設(shè)計效率，提出一種基于模擬退火算法的文化創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化方法。首先以造型元素為基礎(chǔ)對模型幾何拓?fù)鋵傩赃M(jìn)行分析，生成三角網(wǎng)格樣本點。然后通過面相似性計算分析構(gòu)建相應(yīng)鄰接矩陣，并使用模擬退火算法對目標(biāo)最大團(tuán)進(jìn)行挖掘，從而模擬人類創(chuàng)新思維的設(shè)計過程。以卡通表情造型為創(chuàng)新設(shè)計實例進(jìn)行算法仿真，并以遺傳算法作為對比驗證提出方法的有效性和實用性。

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)品設(shè)計; 模擬退火算法; 三角網(wǎng)格; 面相似性計算; 設(shè)計過程模擬; 算法驗證

中圖分類號： TN911.1?34; TB472; TP183 ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）19?0135?04

Abstract： The innovation of modern cultural creative products require designers to spend a lot of mental labor， and needs to combine sensibility and rational thinking. Therefore， high quality product design takes a long time. In order to improve the design efficiency while ensuring product diversification and quality， an optimization method for cultural creative product design based on simulated annealing algorithm is proposed. The geometrical topological properties of the model are analyzed based on the modeling elements. The triangular mesh sample points are generated. The corresponding adjacency matrix is constructed by means of the surface similarity calculation analysis. The simulated annealing algorithm is used to mine the target maximum group， which simulates the design process of human innovative thinking. The algorithm simulation is carried out with cartoon expressions as an example of innovative design. The validity and practicability of the proposed method are verified by genetic algorithm as a contrast object.

Keywords： product design; simulated annealing algorithm; triangular mesh; surface similarity calculation; design process simulation; algorithm verification

0 ?引 ?言

進(jìn)入21 世紀(jì)以來，全世界不同地域和國家之間的文化交流越來越頻繁，極大促進(jìn)了文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。我國在政策和意識導(dǎo)向上均對文化創(chuàng)新有著較大的扶持力度。但是隨著社會工作節(jié)奏的不斷加快，產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度也隨之不斷提高，用戶多樣化的情感需求也逐漸增多，因此如何進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計以不斷滿足消費(fèi)者的各種需求，成為現(xiàn)代文化創(chuàng)意產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計的關(guān)鍵問題。文化創(chuàng)意產(chǎn)品造型效果的好壞是每一個設(shè)計師十分重視的問題，但是現(xiàn)代文化創(chuàng)意產(chǎn)品的創(chuàng)新需要設(shè)計師花費(fèi)大量的腦力勞動，需要運(yùn)用探索性思維，并結(jié)合感性與理性思維。因此，高質(zhì)量的產(chǎn)品設(shè)計需要花費(fèi)相當(dāng)長的時間[1?3]。如何利用先進(jìn)的智能設(shè)計技術(shù)來縮短創(chuàng)意產(chǎn)品造型研發(fā)周期，提高設(shè)計的效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低人工成本，具有較高的經(jīng)濟(jì)和科學(xué)研究價值[4?5]。

目前，基于計算機(jī)智能技術(shù)的產(chǎn)品造型研究尚處于起步階段，其中較為典型的算法為遺傳算法。文獻(xiàn)[6]提出一種基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的筆記本產(chǎn)品造型設(shè)計評價。文獻(xiàn)[7]提出結(jié)合元胞遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的產(chǎn)品造型創(chuàng)新設(shè)計新方法，為創(chuàng)新設(shè)計提供了有效的輔助與支持。文獻(xiàn)[8]針對文化產(chǎn)品的造型設(shè)計提出遺傳算法的設(shè)計元素多目標(biāo)優(yōu)化模型，并以小音箱為例進(jìn)行了有效性驗證，得到了較好的效果。雖然同為智能進(jìn)化算法，但是模擬退火與遺傳算法有一定的不同之處。模擬退火算法采用單個個體進(jìn)行進(jìn)化且由參數(shù)問題[t]控制，然后通過一定的操作產(chǎn)生新的解，根據(jù)當(dāng)前解的優(yōu)劣和溫度參數(shù)[t]確定是否接受當(dāng)前的新解[9?11]。相比基于遺傳算法的產(chǎn)品造型設(shè)計，模擬退火算法更加有利于模擬設(shè)計思維中的細(xì)化設(shè)計過程。因此，本文提出一種基于模擬退火算法的文化創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化方法。以卡通表情造型為創(chuàng)新設(shè)計實例進(jìn)行算法仿真，并以遺傳算法作為對比驗證提出方法的有效性和實用性。

4 ?結(jié) ?語

本文提出基于模擬退火算法的文化創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化方法。以造型元素為基礎(chǔ)，生成符合幾何拓?fù)鋵傩缘娜蔷W(wǎng)格樣本點，并使用模擬退火算法對最大團(tuán)的最優(yōu)化問題進(jìn)行挖掘求解。卡通表情造型的具體應(yīng)用實驗證明了提出方法的可行性和高效性。但是僅以相似值為量化評估指標(biāo)不能較為全面地客觀評價算法的挖掘性能，實際應(yīng)用仍需尋找適用度較廣的指標(biāo)。因此，后續(xù)將對基于智能進(jìn)化算法的產(chǎn)品造型設(shè)計評估指標(biāo)開展進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1] BERG L P， VANCE J M. Industry use of virtual reality in pro?duct design and manufacturing： a survey [J]. Virtual reality， 2017， 21（1）： 1?17.

[2] CHU C H， WANG I J， WANG J B， et al. 3D parametric human face modeling for personalized product design [J]. Advanced engineering informatics， 2017， 32： 202?223.

[3] TANG D， YIN L， ULLAH I. Product design knowledge management based on design structure matrix [J]. Advanced engineering informatics， 2018， 24（2）： 159?166.

[4] FEI T， CHENG J， QI Q， et al. Digital twin?driven product design， manufacturing and service with big data [J]. International journal of advanced manufacturing technology， 2018， 94（9/12）： 3563?3576.

[5] WATKINS M A， HIGGINSON M， PHILIP Richard Clarke. Enhancing graduate employability in product design [J]. Higher education， skills and work?based learning， 2018， 8（1）： 80?93.

[6] 林琳，張志華，張睿欣.基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品造型設(shè)計評價[J].計算機(jī)工程與設(shè)計，2015（3）：789?792.

LIN Lin， ZHANG Zhihua， ZHANG Ruixin. Evaluation of pro?duct form design based on BP neural network trained by genetic algorithm [J]. Computer engineering and design， 2015（3）： 789?792.

[7] 蘇建寧，陳肖，張書濤，等.基于進(jìn)化算法的產(chǎn)品造型創(chuàng)新設(shè)計方法研究[J].工程設(shè)計學(xué)報，2016，23（2）：136?142.

SU Jianning， CHEN Xiao， ZHANG Shutao， et al. Product styling innovative design method based on evolutionary algorithm [J]. Chinese journal of engineering design， 2016， 23（2）： 136?142.

[8] 伍琴，呂健，潘偉杰，等.基于案例的文化創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計方法研究[J].工程設(shè)計學(xué)報，2017，24（2）：121?133.

WU Qin， L? Jian， PAN Weijie， et al. Research on design method of cultural creative products based on case [J]. Journal of engineering design， 2017， 24（2）： 121?133.

[9] RUI Z， CHENG W. A simulated annealing algorithm based on block properties for the job shop scheduling problem with total weighted tardinessobjective [J]. Computers & operations research， 2017， 38（5）： 854?867.

[10] CRUZ?CH?VEZ M A， MART?NEZ?RANGEL M G， CRUZ?ROSALES M H. Accelerated simulated annealing algorithm applied to the flexible job shop scheduling problem [J]. International transactions in operational research， 2017， 24（5）：1119?1137.

[11] KANAGARAJ G， JAWAHAR N. A simulated annealing algorithm for optimal supplier selection using the reliability?based total cost of ownership model [J]. International journal of procurement management， 2009， 2（3）： 244?266.

[12] CHEN H， WU C， ZUO L， et al. Optimization of detailed schedule for a multiproduct pipeline using a simulated annea?ling algorithm and heuristic rules [J]. Industrial & engineering chemistry research， 2017， 56（17）： 5092?5106.