7、基于决策支持系统的产品形状设计

基于决策支持系统的产品形状设计

1. 产品设计流程框架

产品设计流程框架旨在精确整合不同学科的设计流程以及不同设计任务下的产品形状设计方法。设计该框架时考虑了两个特性:完整性和灵活性。完整性意味着框架能适应各类产品设计任务,灵活性则允许框架随着新的设计流程、方法和工具的发展而轻松扩展。构建框架的步骤如下:
1. 对产品设计任务、不同学科的各类设计流程及其相关方法和工具进行全面调查。
2. 将每个设计流程分解为合适详细程度的子流程,并研究文献中不同设计流程之间的关系。
3. 构建设计流程的框架。
4. 最后,将设计方法和工具与框架中的设计流程关联起来。

由于本文的范围,该框架的详细工作仅针对形状设计流程进行。框架从两个方面进行讨论:产品设计背景下的形状设计流程以及相关的形状设计方法和知识。

在研究产品设计流程、工程设计流程和工业设计流程时,发现文献中的术语存在歧义。在某些情况下,工程设计流程几乎可以代表产品设计流程;对于一些工业设计师来说,工业设计流程可能等同于产品设计流程,但对另一些人而言,它可能仅指创建产品形式的过程。在一些出版物中,产品设计流程可能表示工程设计流程和工业设计流程的整合。此外,文献中未明确展示工程设计流程和工业设计流程之间的详细联系。这种术语的差异导致难以将这些设计流程整合到一个框架中。

研究设计流程的另一个困难在于与相应设计流程相关的产品类型。文献中已经开发并披露了一些产品(如手机、复印机和汽车)的特定设计流程。对于同一类型的产品,在不同的设计任务下可能有不同的设计流程。因此,框架应能够整合和表示各类产品在不同设计任务下的设计流程。

2. 基本产品设计流程类型
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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