CN108319766B - 一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法。采集若干幅生物图像，对目标生物形状进行标定获取表示目标生物形状的特征点，对特征点处理构建统计分析样本库；对正规化后的形状建立隐性形状统计分析模型并进行统计分析；对隐性特征参数进行调节并重建获得隐性形状和产品形状，分析重建后的隐性形状和产品形状的仿真性能变化获取隐性特征参数物理属性；选择最优的隐性特征参数的数值，获得最终隐性形状；以最终隐性形状进行形状标准化，建立最终产品形状。本发明方法能在设计早期构造出性能良好的产品形状，减少设计后期产品性能分析与优化的迭代工作，提高产品形状设计的质量、缩短产品形状结构设计周期。

Description

一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法

技术领域

本发明涉及一种产品形状设计方法，特别是涉及一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法。

背景技术

形状结构设计是产品设计的主要任务之一。形状结构直接或间接影响产品的美学、人体工学、力学、使用可靠性等众多性能。在长期自然演化与选择过程中，很多生物形态结构进化成具有良好机械力学性能的形状结构，如果能够获取这些隐含的具有某种或某类良好机械力学性能的形状，提取出产品设计可借鉴的隐性形状，将有助于设计者在设计初期构造出力学性能良好的形状结构，提高产品形状结构设计的质量与效率。

现有技术中基于生物个体定量描述的产品形状设计方法，通常采用手动测量的方式对目标生物形状结构进行分析，将测量所得几何性状抽象演化为常见的几何形状结构，或一些基本几何元素的组合。

而且现有技术中无法从大量生物群体当中提取隐性形状的统计规律用于产品形状设计，具有一定局限性。

发明内容

本发明的目的是克服现有方法的不足，提供了一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法。

如图1所示，本发明所采用的技术方案是：其特征在于包括以下步骤：

本发明方法核心主要分为以下五个部分：统计分析样本库构建、隐性形状统计分析模型构建、隐性特征参数物理属性映射、隐性形状设计方案生成、产品形状设计生成。其流程如图1所示。

1)统计分析样本库构建：采集若干幅生物图像，对生物图像中的目标生物形状进行标定获取表示目标生物形状的特征点，并对特征点表示的目标生物形状进行正规化处理构建统计分析样本库X；

2)隐性形状统计分析模型构建：对正规化后的形状建立隐性形状统计分析模型并进行统计分析，其中模型的参数为隐性特征参数；

3)隐性特征参数物理属性映射：对隐性特征参数进行定步长的连续调节并重建获得隐性形状和产品形状，分析重建后的隐性形状变化以及对应的产品形状的仿真性能变化，获取隐性特征参数物理属性；

4)隐性形状设计方案生成：根据用户输入的几何结构和力学性能的产品设计要求，结合隐性特征参数的物理属性，选择最优的隐性特征参数的数值，获得最终隐性形状；

5)产品形状设计生成：对最终隐性形状进行形状标准化，建立最终产品形状。

本发明方法所述适用的产品是指主要特征为二维图案特征的机械产品。

本发明适用的生物是指具有动能的生命体，一般可以为自然界常见的树木、花草等植物，猫、狗、狮子等动物，以及人类。

本发明通过步骤1)和2)所述通过统计分析的方法建立隐性形状模型，获取隐性形状，避免了偶然因素的不利影响，可获取具有普遍性统计意义的隐性形状特征。

本发明通过根据步骤4)和5)所述通过隐性特征参数进行产品性状设计，可以在设计早期构造出性能良好的产品形状，提高产品形状设计的质量、缩短产品形状设计周期。

所述步骤1)具体为：针对同一生物，选取数量为n的同类生物图像样本，对每张图像样本中的目标生物形状通过标定获得特征点，并将每张图像样本中的所有特征点的坐标组建一个列向量s_i以用于表征目标生物形状，i＝1,2…n，i表示图像样本的序数，n表示图像样本的总数；然后通过普氏分析法对每个列向量s_i进行正规化，结果记为x_i，所有正规化后的目标生物形状x_i组建构成统计分析样本库X，统计分析样本库X中的每一列为一个正规化后的目标生物形状x_i。

本方法要求每张图像样本中的目标生物形状的标定特征点数量项目，对应位置相同。

所述步骤2)具体为：

针对目标生物形状建立以下公式的隐性形状统计分析模型，基于主成分分析方法对统计分析样本库X进行统计分析获得每个目标生物形状x_i的隐性形状统计分析模型：

x_i＝m+Ay_i

其中，m为统计分析样本库X中所有目标生物形状的均值；A为正交矩阵，称为转换矩阵，其每一列为一个单位向量；y_i为隐性特征参数向量，隐性特征参数向量y_i中的每一个元素为一个隐性特征参数。

所述步骤3)具体为：

3.1)针对隐性特征参数向量y_i中每一个隐性特征参数，在其取值范围内以固定步长作为增量从小到大进行调节，同时保持其它隐性特征参数不变；

3.2)利用每一次调节后的隐性特征参数，重建获得隐性形状，利用隐性形状构建产品形状并利用仿真软件进行性能仿真；

3.3)对比分析各次调节后获得的隐性形状的变化及其产品形状的仿真性能的变化确定隐性特征参数的物理属性；

3.4)针对各个隐性特征参数，重复上述步骤3.1)-3.3)各个隐性特征参数的物理属性。

所述步骤3)中获得每一个隐性特征参数的物理属性具体过程为：

选取隐性特征参数y₁，根据高斯分布函数计算其取值范围(-t～t)，t>0，设定调节步长为δ,δ>0，依次赋值y₁为：-kδ、-(k-1)δ、…0、(k-1)δ、kδ，k表示赋值倍数，为正整数，kδ≤t，并根据隐性形状统计分析模型重建隐性特征参数调节后的隐性形状，各次调节后重建获得的隐性形状组成隐性形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}，x₁ ^m表示第m次调节后重建获得的隐性形状，根据每个隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得产品二维形状；

采用三维建模软件(例如SolidWorks)基于产品二维形状进行拉伸建立产品三维形状结构，然后通过力学仿真软件(例如ANSYS)对产品三维形状结构进行力学仿真分析获得性能仿真结果，各次调节后获得的性能仿真结果组成性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}；根据重建形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}与性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}进行差分分析获得隐性特征参数y₁所对应的物理属性Φ₁。

所述步骤4)具体为：

4.1)采用以下公式对比若干幅生物图像所获得的目标生物形状对应的隐性特征参数的物理属性与产品设计要求之间的相似值γ：

γ＝||Ψ-Φj||²

其中，Ψ表示用户输入的目标产品的几何结构和力学性能的产品设计要求，γ表示相似值，γ值越小表示相似度越高；Φj表示第j个隐性特征参数的物理属性，|| ||²表示Frobenius范数的平方；

4.2)选取最低相似值对应的隐性特征参数y_min，根据下式计算设计值y_d：

其中，f_input表示用户输入的目标产品设计要求形状特征，a_min表示最低相似值对应的隐性特征参数y_min对应的正交矩阵A中的列向量，其余各隐性特征参数的设计值设为统计分析样本库X中所有目标生物形状对应的隐性特征参数的均值，从而形成隐性特征参数设计值向量y_d；

然后根据隐性形状统计分析模型采用以下公式重建最终隐性形状x_r：

x_r＝m+Ay_d

其中，m为统计分析样本库X中所有目标生物形状的均值，A为正交矩阵，将重建的最终隐性形状x_r定为隐性形状设计方案。

所述步骤5)具体为：

基于最终隐性形状，通过最终隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得产品二维形状，再通过尺寸缩放对其进行形状标准化，然后采用三维建模软件(例如SolidWorks)基于产品二维形状进行拉伸建立产品三维形状结构，作为最终产品形状。

本发明的有益效果是：

本发明方法能够对大规模的生物图像进行分析，构建隐性形状统计分析模型，提取具有统计意义的隐性形状，获取隐性特征参数及其物理属性，驱动产品形状设计。

本发明方法能在设计早期构造出性能良好的产品形状，减少设计后期产品性能分析与优化的迭代工作，提高产品形状设计的质量、缩短产品形状结构设计周期。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明实施例的盾构隧道掘进机刀盘筋板形状设计结果三维几何模型。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

本发明的实施例及其实施过程如下：

1)统计分析样本库构建：

针对王莲叶脉生物，选取300幅王莲叶脉图像样本，对每张王莲叶脉图像样本中的王莲叶脉形状通过标定获得特征点，特征点的位置位包括：叶脉中心点、沿叶脉的分支点、以及位于叶片边缘的叶脉谋末端点，特征点总数量为38，并将每张图像样本中的所有特征点的坐标组建一个列向量s_i以用于表征王莲叶脉形状，i＝1,2…300，i表示图像样本的序数；然后通过普氏分析法对每个列向量s_i进行正规化，结果记为x_i，所有正规化后的王莲叶脉形状x_i组建构成统计分析样本库X，统计分析样本库X中的每一列为一个正规化后的王莲叶脉形状x_i。

2)隐性形状统计分析模型构建：

针对王莲叶脉形状建立以下公式的隐性形状统计分析模型，基于主成分分析方法对统计分析样本库X进行统计分析获得每个王莲叶脉形状x_i的隐性形状统计分析模型：

x_i＝m+Ay_i

其中，m为统计分析样本库X中所有王莲叶脉形状(x_i，i＝1,2…300)的均值；A为正交矩阵，称为转换矩阵，其每一列为一个单位向量，由求解XX^T的特征向量获取，根据累积贡献率，选取XX^T的特征值由大到小排列位于前10的特征值所对应的特征向量；y_i为隐性特征参数向量，y_i≈A^T(x_i-m)，隐性特征参数向量y_i中的每一个元素为一个隐性特征参数，y_i的元素数量(即向量长度)为10。

3)隐性特征参数物理属性映射：

选取第一个隐性特征参数y₁，根据高斯分布函数计算其取值范围(-20.2～20.2)，设定调节步长为1，赋值y₁依次调节为-20、-19、-18…0、1、2…19、20，并根据隐性形状统计分析模型重建调节后的隐性形状，各次调节后重建获得的隐性形状组成隐性形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}，x₁ ^m表示第m次调节后获得的隐性形状，根据每个隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得相对应的盾构刀盘筋板二维形状；

采用三维建模软件(例如SolidWorks)基于盾构刀盘筋板结构二维形状进行拉伸建立产品三维形状结构，然后通过力学仿真软件(例如ANSYS)对产品三维形状结构进行力学仿真分析获得性能仿真结果，各次调节后获得的性能仿真结果组成性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}；根据重建形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}与性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}进行差分分析获得第一个隐性特征参数y₁所对应的物理属性Φ₁。

重复上述过程，获取其余9个隐性特征参数的物理属性。

4)隐性形状设计方案生成：

4.1)采用以下公式对比300幅生物图像所获得的王莲叶脉形状对应的10个隐性特征参数的物理属性与产品设计要求之间的相似值γ：

γ＝||Ψ-Φj||²

其中，Ψ表示目标产品盾构刀盘筋板的几何结构和力学性能的产品设计要求，γ表示相似值，Φj表示第j个隐性特征参数的物理属性，|| ||²表示Frobenius范数的平方；通过计算所得10个相似值γ中最小的为32.49，对应的是第2个隐性特征参数y₂。

4.2)选取最低相似值对应的第2个隐性特征参数y₂，根据下式计算其设计值y_d：

其中，f_input表示用户输入的盾构刀盘筋板设计要求形状特征，a₂表示第2个隐性特征参数y2对应的转换A的第2个列向量，通过梯度下降法对此优化问题进行求解，y_d计算所得的值为5.27。其余各隐性特征参数的设计值设为统计分析样本库X中所王莲叶脉形状对应的隐性特征参数的均值，从而形成隐性特征参数设计值向量yd。然后根据王莲叶脉形状隐性形状统计分析模型重建最终隐性形状xr：

x_r＝m+Ay_d

其中，m为统计分析样本库X中所有王莲叶脉形状的均值；A为王莲叶脉隐性形状统计分析模型转换矩阵。将重建的最终隐性形状x_r定为基于王莲叶脉形状统计分析获得的满足该设计要求的隐性形状设计方案。

5)产品形状设计生成：对最终隐性形状进行形状标准化，建立最终盾构刀盘筋板形状。

通过最终隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得盾构刀盘筋板二维形状，再通过尺寸缩放对其进行形状标准化，然后采用三维建模软件(例如SolidWorks)基于盾构刀盘筋板二维形状进行拉伸建立盾构刀盘筋板三维形状结构，作为最终产品形状。

例如图2为基于王莲叶脉的隐性形状获取，对盾构刀盘筋板形状进行设计的结果三维模型。图中可见，通过本发明的方法，可以有效获取经过漫长自然进化而形成良好力学性能的王莲叶脉隐性形状，对盾构刀盘筋板形状进行早期设计，而且，通过隐性特征参数及其物理属性，可以对盾构刀盘筋板形状进行快速参数化设计。

Claims (6)

1.一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于包括以下步骤：

1)统计分析样本库构建：采集若干幅生物图像，对生物图像中的目标生物形状进行标定获取表示目标生物形状的特征点，并对特征点表示的目标生物形状进行正规化处理构建统计分析样本库X；

2)隐性形状统计分析模型构建：对正规化后的形状建立隐性形状统计分析模型并进行统计分析，其中模型的参数为隐性特征参数；

3)隐性特征参数物理属性映射：对隐性特征参数进行定步长的连续调节并重建获得隐性形状和产品形状，分析重建后的隐性形状变化以及对应的产品形状的仿真性能变化，获取隐性特征参数物理属性；

4)隐性形状设计方案生成：根据几何结构和力学性能的产品设计要求，结合隐性特征参数的物理属性，选择最优的隐性特征参数的数值，获得最终隐性形状；

所述步骤4)具体为：

4.1)采用以下公式对比若干幅生物图像所获得的目标生物形状对应的隐性特征参数的物理属性与产品设计要求之间的相似值γ：

γ＝||Ψ-Φj||²

其中，Ψ表示目标产品的几何结构和力学性能的产品设计要求，γ表示相似值，Φj表示第j个隐性特征参数的物理属性，|| ||²表示Frobenius范数的平方；

4.2)选取最低相似值对应的隐性特征参数y_min，根据下式计算设计值y_d：

其中，f_input表示目标产品设计要求形状特征，a_min表示最低相似值对应的隐性特征参数y_min对应的正交矩阵A中的列向量；

然后根据隐性形状统计分析模型采用以下公式重建最终隐性形状x_r：

x_r＝m+Ay_d

其中，m为统计分析样本库X中所有目标生物形状的均值，A为正交矩阵；

5)产品形状设计生成：对最终隐性形状进行形状标准化，建立最终产品形状。

2.根据权利要求1所述的一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于：所述步骤1)具体为：针对同一生物，选取数量为n的同类生物图像样本，对每张图像样本中的目标生物形状通过标定获得特征点，并将每张图像样本中的所有特征点的坐标组建一个列向量s_i以用于表征目标生物形状，i＝1,2…n，i表示图像样本的序数，n表示图像样本的总数；然后通过普氏分析法对每个列向量s_i进行正规化，结果记为x_i，所有正规化后的目标生物形状x_i组建构成统计分析样本库X，统计分析样本库X中的每一列为一个正规化后的目标生物形状x_i。

3.根据权利要求1所述的一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于：所述步骤2)具体为：

针对目标生物形状建立以下公式的隐性形状统计分析模型，基于主成分分析方法对统计分析样本库X进行统计分析获得每个目标生物形状x_i的隐性形状统计分析模型：

x_i＝m+Ay_i

其中，m为统计分析样本库X中所有目标生物形状的均值；A为正交矩阵，称为转换矩阵，其每一列为一个单位向量；y_i为隐性特征参数向量，隐性特征参数向量y_i中的每一个元素为一个隐性特征参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于：所述步骤3)具体为：

3.1)针对每一个隐性特征参数，在其取值范围内以固定步长作为增量从小到大进行调节，同时保持其它隐性特征参数不变；

3.2)利用每一次调节后的隐性特征参数，重建获得隐性形状，利用隐性形状构建产品形状并利用仿真软件进行性能仿真；

3.3)对比分析各次调节后获得的隐性形状的变化及其产品形状的仿真性能的变化确定隐性特征参数的物理属性；

3.4)针对各个隐性特征参数，重复上述步骤3.1)-3.3)各个隐性特征参数的物理属性。

5.根据权利要求1所述的一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于：所述步骤3)中获得隐性特征参数物理属性具体过程为：

选取隐性特征参数y₁，根据高斯分布函数计算其取值范围(-t～t)，t>0，设定调节步长为δ,δ>0，依次赋值y₁为：-kδ、-(k-1)δ、…0、(k-1)δ、kδ，k表示赋值倍数，为正整数，kδ≤t，并根据隐性形状统计分析模型重建隐性特征参数调节后的隐性形状，各次调节后重建获得的隐性形状组成隐性形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}，x₁ ^m表示第m次调节后重建获得的隐性形状，根据每个隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得产品二维形状；

采用三维建模软件基于产品二维形状进行拉伸建立产品三维形状结构，然后通过力学仿真软件对产品三维形状结构进行力学仿真分析获得性能仿真结果，各次调节后获得的性能仿真结果组成性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}；根据重建形状序列{x₁ ¹、x₁ ²…x₁ ^m}与性能仿真结果序列{ζ₁、ζ₂、…ζm}进行差分分析获得隐性特征参数y₁所对应的物理属性Φ₁。

6.根据权利要求1所述的一种基于生物隐性形状获取的产品形状设计方法，其特征在于：所述步骤5)具体为：通过最终隐性形状的特征点利用最小二乘法拟合获得产品二维形状，再通过尺寸缩放对其进行形状标准化，然后采用三维建模软件基于产品二维形状进行拉伸建立产品三维形状结构，作为最终产品形状。

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