汽車外觀造型創(chuàng)新設計遺傳算法的應用

1、    汽車外觀造型創(chuàng)新設計遺傳算法的應用    吳海強【摘 要】隨著社會的進步，代步工具逐漸成為人們社會生活中不可缺少的一部分，其中，以汽車最為常見。與此同時隨著汽車數(shù)目以及種類的不斷增加，人們對汽車各方面的要求也隨之增高。關(guān)于現(xiàn)實生活中汽車造型設計方面缺少計算機輔助設計以及優(yōu)秀汽車造型利用率不高等問題，本文就汽車外觀造型創(chuàng)新設計遺傳算法的應用展開簡要論述?！娟P(guān)鍵詞】創(chuàng)新設計；模式識別；遺傳算法0 前言在汽車發(fā)展的歷史中，汽車設計一直都是離不開創(chuàng)新，不間斷的創(chuàng)新力量在汽車的發(fā)展過程中是一個永恒的主題。隨著汽車生產(chǎn)技術(shù)的成熟，相同價格的汽車性能沒有太大的

2、差異，汽車外觀創(chuàng)新和新穎性已經(jīng)成為吸引消費者購買的重要因素。這種趨勢讓廠商對汽車的外觀創(chuàng)新設計提到了一個新的高度。怎么對車輛造型進行創(chuàng)新是目前困擾廠商的一大難題。該文章提出了一種新的汽車設計理念。第一是將汽車模塊化分解，通過模式識別將汽車的圖片轉(zhuǎn)換為計算機識別的標準化汽車構(gòu)件；然后通過遺傳操作手段產(chǎn)生創(chuàng)新的構(gòu)件，利用計算機模擬技術(shù)將構(gòu)件組裝成全新的車型。實驗表明，該方法可以充分利用現(xiàn)有資源，提高設計效率，具有很大的發(fā)展?jié)摿Α? 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀這些年來，國內(nèi)外許多研究都對遺傳算法在創(chuàng)新設計中的應用做了大量的研究工作。p. j. bentley系統(tǒng)的揭示了利用遺傳算法進行概念設計創(chuàng)新和優(yōu)化的思想

3、，提出了一種基于遺傳算法為核心的遺傳算法設計系統(tǒng)。johrr frazer教授一直致力于設計中的進化計算的應用，成功地實現(xiàn)了遺傳算法在大量建筑設計中的應用。本文提出了如何協(xié)調(diào)人機之間的矛盾，充分利用計算機輔助設計環(huán)境來進行產(chǎn)品的創(chuàng)新設計，提出新的思路。韓國利用iga （interactive genetic algorithm）的思想，實現(xiàn)服裝創(chuàng)新設計和圖像修補。在國內(nèi)，浙江大學的潘云鶴校長及他的學生通過智能cad技術(shù)，創(chuàng)造性的解決了圖案構(gòu)圖、顏色和描繪等知識表達和實現(xiàn)的問題。山東師范大學校長劉弘院長等人提出了一種支持創(chuàng)新外觀設計的進化計算方法，并用這種方法產(chǎn)生了一些創(chuàng)新的產(chǎn)品，如臺燈、手機等

4、。雖然利用遺傳算法進行創(chuàng)新設計已經(jīng)取得了許多顯著的成果，但創(chuàng)新是無止境的，設計領域總是會不斷變化和拓展。因此，將遺傳算法應用于汽車造型的具體設計中是一個具有吸引力的課題。它可以充分利用現(xiàn)有的優(yōu)秀資源，開拓設計人員的思路，產(chǎn)生了很多人無法想象的造型。2 汽車造型創(chuàng)新設計具體流程2.1 父個體構(gòu)件庫的生成進行遺傳操作最重要的是父個體的選擇，優(yōu)秀父個體經(jīng)過交叉變異后更容易產(chǎn)生優(yōu)秀新個體。因此生成優(yōu)秀父個體是關(guān)鍵一步。汽車的具體存儲可以分為車頭、車尾、車身、車底四大部分。其中這四部分又可以再次進行細化，基本的構(gòu)件由具體的特征值表示出來。這種分層的存儲結(jié)構(gòu)在執(zhí)行遺傳操作時可以針對一個基本構(gòu)件，也可以針對

5、一個具體的特征值，比較靈活。2.2 遺傳算法方面2.2.1 適應度函數(shù)汽車的安全穩(wěn)定是非常重要的；同時汽車又要滿足人們對個性的追求，要有創(chuàng)新性。因此本文結(jié)合這兩方面的內(nèi)容，將穩(wěn)定性和創(chuàng)新性引人到遺傳算法適應度函數(shù)的計算中來。該函數(shù)既充分利用了遺傳算法在全局優(yōu)化方面的優(yōu)勢，克服了汽車布局單一的弊病，又簡化了遺傳算法的運算復雜度，從而提高了算法性能。定義適應度函數(shù)為 f=×sta+（l-）x×cre其中：sta代表穩(wěn)定性；cre代表創(chuàng)新性；兩者的權(quán)值分別是，和（l-）。設計人員可根據(jù)自己需要改變它們的權(quán)值。2.2.2 遺傳操作傳統(tǒng)的遺傳算法采用二進制字符串表示。該表示方法已經(jīng)成

6、功地解決了很多間題，但是這種表示方法不夠靈活，本文采用一種新穎的樹型遺傳算法。1）交叉交叉操作是從當前種群中，根據(jù)適應度值選出兩個父個體；從每個父輩樹上隨機選擇一棵子樹，然后交換兩棵子樹，經(jīng)過這樣的重新組合產(chǎn)生兩個新的子個體。該操作用來執(zhí)行局部搜索并試圖找到更好的解。針對本文具體的汽車外觀造型的存儲結(jié)構(gòu)。它的交叉操作可以分為兩類：a）整個部件的交叉，如兩車的車燈進行互換，b）部件的屬性進行交叉，如兩車的車燈顏色進行互換。2）變異變異操作是由程序隨機產(chǎn)生一棵新的子樹代替被突變概率選中節(jié)點以下的原有子樹部分。該操作用來執(zhí)行隨機搜索并試圖探索局部最優(yōu)解以外的區(qū)域。與交叉類似，汽車造型的變異也分為整個

7、部件的變異和某部件屬性的變異兩類。3）選擇對于有創(chuàng)意的設計，無法給出一個形成目標函數(shù)的統(tǒng)一標準。創(chuàng)新設計是最能體現(xiàn)人的智慧的，所以本文采用一種人機交互的方式進行產(chǎn)品選擇。設計人員可以對選擇出的產(chǎn)品進行評分，指定穩(wěn)定性和創(chuàng)新性的值，而此時設計agent則記錄下相應的各個分數(shù)存儲到知識庫中。以后再遇到類似情況時，設計agent直接從產(chǎn)品庫中調(diào)用。這樣既體現(xiàn)了設計人員的選擇，同時又節(jié)省時間，避免重復操作。3 運用模式識別方法對優(yōu)秀造型進行識別（具體事例）3.1 運用模式識別方法對優(yōu)秀造型進行識別對優(yōu)秀圖片進行識別，然后生成構(gòu)件，這是得到父個體的一種重要方法。具體過程：3.1.1 選擇優(yōu)秀的造型或某一

8、構(gòu)件的圖片，如車燈。b）模式識別圖片，然后提取關(guān)鍵點，繪制出二維曲線草圖?？梢孕》秶恼{(diào)整有缺陷的地方。3.1.2 對二維曲線執(zhí)行沿二坐標軸掃描操作，生成構(gòu)件并進行評價存人構(gòu)件庫。e）弱國對造型各構(gòu)件識別完畢，則結(jié)束；否則轉(zhuǎn)第二部繼續(xù)識別其它構(gòu)件。3.2 運用遺傳算法生成新的造型在這里，以汽車的車尾為例介紹一下遺傳操作的流程。3.2.1 根據(jù)設計人員給出的適應度函數(shù)值，從構(gòu)件庫中選擇構(gòu)件組裝作為父個體。3.2.2 進行遺傳操作；交叉和變異。3.2.3 與設計人員進行交互，對生成的實體造型進行評價，將優(yōu)秀的造型存人父個體庫。3.2.4 人工結(jié)束該過程或者轉(zhuǎn)到b）繼續(xù)進行遺傳操作。經(jīng)過遺傳操作生成

9、的構(gòu)件，只是概念設計階段的構(gòu)造草圖，設計人員可以將喜歡的造型存為*. sat文件，進一步用3d設計軟件細化。3.3 組裝生成新車型將各個構(gòu)件標準化之后，整車的生成就比較簡單。設計人員提出自己的要求后，則由設計agent自動地從構(gòu)件庫中進行選取、裝配，生成汽車。具體的過程有三步：3.3.1 設計人員設定適應度值。3.3.2 設計agent根據(jù)適應度值從構(gòu)件庫中選取構(gòu)件。3.3.3 自動組裝成為汽車。4 結(jié)語在本文中，汽車造型的創(chuàng)新設計，首先通過對優(yōu)秀的汽車造型進行模式識別生成初始種群，然后進行交叉和變異等遺傳操作，不斷產(chǎn)生新的個體；在汽車設計的同時將需要的穩(wěn)定性和創(chuàng)新性引入到遺傳算法中來，去評估新實體，從而提高算法的有效性。但由于汽車零部件生成后如何裝配仍然存在一些問題，特別是零件的形狀、尺寸和位置的變化，如何將其組裝在一起，在一定程度上還是不理想的。相信隨著這些問題的解決，該系統(tǒng)的應用前景將更加廣闊?！緟⒖嘉墨I】1劉弘.劉希玉支持外觀造型創(chuàng)新設計的進化計算方法j.計算機輔助設