基于特征的工业美学设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景 | 第11-12页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第12-19页 |
| ·关于形态要素 | 第12-13页 |
| ·工业设计美学 | 第13页 |
| ·计算机辅助工业美学设计 | 第13-15页 |
| ·基于特征的计算机辅助工业美学设计 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第16-19页 |
| ·课题的提出及意义 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作及研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 产品外形形态要素的提取 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·形态要素 | 第22-24页 |
| ·典型缝纫机样本 | 第24-25页 |
| ·形状形态要素项目的抽取 | 第25-30页 |
| ·形态要素选定的基准 | 第25-26页 |
| ·整体造型 | 第26-28页 |
| ·部位造型 | 第28-30页 |
| ·色彩形态要素 | 第30-31页 |
| ·形态要素总览 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于美学特性参数的三维模型的建立 | 第33-50页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·实体造型参数化的思想与方法 | 第33-35页 |
| ·参数化设计的概念与思想 | 第33-35页 |
| ·UG软件简介 | 第35-38页 |
| ·UG软件概述 | 第35-37页 |
| ·UG应用研究现状 | 第37-38页 |
| ·基于形态要素的参数化建模 | 第38-39页 |
| ·UG中实现美学特征参数建模方法 | 第39-46页 |
| ·基于形态要素的工业缝纫机侧表面的构造 | 第40-44页 |
| ·工业缝纫机内轮廓曲面的构造 | 第44-46页 |
| ·工业缝纫机模型美学特征参数 | 第46页 |
| ·美学特征参数取值范围的确定 | 第46页 |
| ·美学特征参数控制的缝纫机样例 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第4章 美学评价指标数据的获得及处理 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·美学评价指标的确立 | 第50-51页 |
| ·调查问卷的设计 | 第51-52页 |
| ·问卷的设计 | 第51-52页 |
| ·问卷样例 | 第52页 |
| ·调查问卷的结果分析与处理 | 第52-61页 |
| ·评价结果的处理 | 第53页 |
| ·各评价指标的评价结果分布情况 | 第53-58页 |
| ·访问对象的差异对评价结果的影响 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第5章 美学评价系统的建立 | 第62-87页 |
| ·绪论 | 第62页 |
| ·人工神经网络技术概述 | 第62-65页 |
| ·人工神经网络简介及其特征 | 第62-64页 |
| ·BP神经网络理论 | 第64-65页 |
| ·基于BP神经网络的美学评价方法 | 第65-70页 |
| ·评价原理 | 第65-66页 |
| ·评价网络结构的确定 | 第66页 |
| ·学习样本相关参数值的确定 | 第66-70页 |
| ·面向MATLAB的BP神经网络评价方法的实现 | 第70-79页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第70-72页 |
| ·BP网络的程序设计 | 第72-73页 |
| ·训练程序中工具箱函数的选择 | 第73-76页 |
| ·训练参数的选择 | 第76-78页 |
| ·网络用于计算输出时的程序设计 | 第78-79页 |
| ·模型中主要美学参数对缝纫机外形评价的影响 | 第79-84页 |
| ·最佳美学指标下的外形设计 | 第84-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第6章 结论及展望 | 第87-89页 |
| ·结论 | 第87页 |
| ·展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 附录A 美学特征与美学特征参数关系图 | 第94-95页 |
| 附录B 问卷样例 | 第95-98页 |
| 附录C 问卷数据分布 | 第98-132页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第132页 |
