2.1　產品概念設計

2.1.1　產品概念設計過程

1991年，美國國家材料顧問團針對美國航天工業提出一份調查報告，指出產品概念設計階段對全生命周期成本的影響約占70%，整個設計階段對成本的影響約占25%，產品生產及其以后的階段對成本的影響約占5%。英國Open University的設計革新研究小組經數年調查發現，重視設計的企業在經濟效益與投資回報方面成績顯著。因此，提高產品的設計水平，越來越受世界各國、各企業和設計人員的普遍重視。

產品概念設計不僅決定了產品全生命周期成本的絕大部分，產品的質量、性能、輪廓尺寸等也基本在這一階段確定。因此，概念設計結果的質量不僅直接影響后續設計階段乃至最終的設計質量，而且決定著產品設計乃至產品開發過程的效率和成本。此外，在產品概念設計階段，產品設計自由度在整個產品開發過程中是最大的，對設計人員的約束也相對較少，創新的空間較大，因此產品概念設計是最活躍、最富于創造性的設計環節。

Pahl和Beitz在Engineering Design一書中將概念設計定義為：“在確定任務之后，通過抽象化設計，擬定產品的功能結構，尋求適當的作用原理及其組合等，確定出基本的求解途徑，并得出解決方案，將這一部分設計工作叫作概念設計”。French在其書Conceptual Design for Engineers中也給出了產品概念設計的定義：“概念設計是考慮設計問題的內容并以方案的形式提出眾多解決策略的設計階段，需要將工程科學、專業知識、產品加工方法和商業運作知識等各方面知識融合在一起，以做出產品全生命周期內最為重要的決策。產品概念設計階段的結果包含多種方案，每個方案都是設計問題的一個輪廓解。方案只需對一些特征或部件有一個相對明確的描述，并不要求詳細描述。”

產品概念設計過程所產生的設計方案實際上可以表示為產品信息模型。概念設計階段的產品信息可以分為四類，即功能（Function）、行為（Behavior）、結構（Structure）和形狀（Shape）：功能是指產品需要滿足的用戶需求；行為是指實現產品功能零部件的狀態變化，即產品的工作原理；結構是指完成產品行為零部件之間的結構關系，包含零部件間的空間位置關系和相互聯接關系；形狀是指構成產品結構產品零部件的幾何形狀和尺寸。

基于產品信息的分類建立一種產品概念設計模型，如圖2-1所示。產品概念設計包括功能設計、行為設計、結構設計和形狀設計。各部分之間通過相應的映射機理及評價和反饋來交互信息、協調沖突，從而形成一個有機的整體，各部分內部按照各自的設計原理和方法進行分解和組合。

2.1.2　產品概念形狀設計

概念形狀設計根據產品功能、行為、結構等要求確定產品大致形狀，并且完成相關的分析［1］。本節將概念形狀設計分為三類：第一類是面向功能（動態）的概念形狀設計，如以實現產品功能為目的的產品形狀設計；第二類是面向美感（靜態）的概念形狀設計，如車身設計、藝術品外觀設計等；第三類是面向舒適感（人機工程學）的概念形狀設計，如桌椅等產品的形狀設計。后兩者更多地關注產品自由曲面的形狀設計。本節主要考慮面向功能的產品概念形狀設計。

計算機輔助設計（Computer-Aided Design，CAD）是指利用計算機輔助進行產品的設計、修改、分析和優化等。CAD技術發展至今已有近60年的歷史，從初期的交互式計算機圖形繪制，到三維建模CAD系統的實用化和商品化，再到CAD與工藝、制造、檢測等的集成化、智能化和網絡化，其研究和應用都取得了巨大的成效，極大地提高了設計的效率和質量，降低了產品開發的成本，縮短了產品的研制周期。但是在總體上，CAD支持的是產品詳細設計及其后續的工藝制造，對概念形狀設計的支持不夠充分。其主要問題有以下三個：

（1）依賴于完全定量的產品信息模型：傳統CAD系統主要是基于純數學表達的幾何模型，即所記錄的是幾何形體的定量的、確定的和精確的坐標信息。雖然完整定量模型具有唯一性，但對于在設計過程中出現的大量定性的、不確定的和不精確的產品信息，卻難以描述、表達和處理，甚至是一籌莫展。

（2）不支持全設計過程：完整的設計過程應包括概念設計、詳細設計、工藝設計等階段，不同設計階段的產品信息的內容和形式不同。越是早期的設計階段，其產品信息越抽象、越模糊、越不完整。傳統CAD系統要求在設計階段始終具有完全的定量信息，因而不足以支持產品概念設計，其應用多數局限于產品的詳細設計階段。

（3）不利于產品設計人員的設計創新：傳統CAD系統面向具體的幾何形狀，使設計人員從一開始便不得不進行具體的細節設計，不符合設計人員先把握設計對象的整體再逐步細化的設計思維活動，迫使設計人員從設計初期就過多地局限于大量煩瑣的設計細節，無暇專注于更高層次的富有創造性的設計活動。

自20世紀80年代，新一代CAD系統的研究和開發的一個重點方向就是計算機輔助產品概念形狀設計。有人開發了被稱為快速形狀生成器的原型系統，并接受產品設計者的使用和評價，從而可找出計算機輔助產品概念形狀設計的要求。有人提出了一種從符號描述到形狀表達的映射方法，包括從功能關系導出設計目標間的空間關系、求出這些空間關系的解和展示幾何形狀表達的演化。由于符號描述比較接近人們對形狀空間的認識本質，因此雖然有利于概念形狀的創新，但使用由該法得到的幾何形狀只具有較簡單的幾何形狀特征，難以滿足復雜機械產品的形狀表達要求。基于6種基本的空間關系，有人將空間單位立體按中心、面、邊和角進行參數化，進行了計算機支持的形狀設計研究。該研究雖然能充分體現形狀的局部幾何特征，但是無法實現形狀的整體創新。有人在形狀方案設計中，基于B-Rep技術，對形狀特征的定義、表達和操作等進行了研究，所提出的特征模型雖然有利于產生新的形狀特征，進而產生新的幾何形狀，但是須首先建立一個豐富的形狀特征庫和相應的約束集。為了表達和操作自由形式的形狀特征，Taura等人提出了一個形狀特征產生過程模型。該模型由大量的有關細胞分解和聚類的規則集組成。細胞按照一定的規則進行分解和聚類，從而產生概念形狀［2］。在大多數情況下，該模型能反映詳細形狀特征并顯示許多不同的形狀，但其表達形狀的能力有限，且設計過程中需要花費大量的時間尋找求解規則集。Dani等人在虛擬現實環境下，開發了概念虛擬設計系統，進行了概念形狀設計［3］。該系統采用語音和手勢跟蹤的輸入方式來快速產生概念形狀，而不像常規的CAD系統那樣，需要大量的時間進行形狀表達和精確尺寸定義。此外，人們開展了大量的草圖設計研究，其重點是解決幾何圖形的快速輸入和計算機草圖的識別問題，是計算機輔助概念形狀設計的一個重要方面。

從上述形狀設計來看，其研究重點是在進行概念形狀設計時，特別是在信息殘缺的情況下，對概念形狀進行恰當的描述、表達和操作，使其充分表現產品零部件的幾何形狀及其幾何特征，同時還要符合設計人員的設計習慣，有利于形狀創新。

2.1.3　定性幾何推理

與形狀信息密切相關的是空間信息和空間知識。在認知科學與人工智能自然語言理解領域，對空間的認知和對相關知識的處理是人們研究的重點內容。正如Hernandez指出［4］，空間認知的概念本質上是定性的，即不依賴于精確的量而依賴于感覺上的度的比較。基于物體所處的場所間的關系，Hernandez提出了相應的空間認知表達方法和空間推理方法。空間認知的表達包括物體間的空間拓撲關系和方位表達。其中，8種空間拓撲關系包括disjoint（分離）、tangent（貼合）、overlaps（交疊）、included（被包含）、included-atborder（齊邊被包含）、contains（包含）、contains-at-border（齊邊包含）、equal（等同），如圖2-2所示；8個方位包括left（左）、right（右）、back（后）、front（前）、left-back（左后）、left-front（左前）、right-back（右后）、right-front（右前），如圖2-3所示。此外，空間認知的問題常常與自然語言聯系起來。在自然語言研究中，位置介詞是用來描述空間信息或知識的基本詞。如在英語中，常用的介詞有on、in、at、behind、against、along、around、inside、by、under等。這些介詞被人們廣泛使用，從而表達物理世界中的物體空間位置關系。

在建筑設計領域，形狀文法（Shape Grammar）是一個典型的關于形狀的定性操作方法。20世紀70年代末，由Stiny等提出的形狀文法作為描述建筑空間設計的語言（Languages of Designs），是由一組定義在空間關系上的形狀規則和組成形狀集合的初始形狀所構成的［5］。形狀規則反復遞推地作用于初始形狀及其所生成的中間形狀，從而產生最終的設計。一個形狀文法包括4個部分：S代表一個給定的形狀集（Shape）；L代表一個給定的符號集（Symbol）；R代表一個給定的形狀規則集（Shape Rule）；I代表一個帶符號的形狀，被稱為初始形狀（Initial Shape）。圖2-4所示為形狀文法示例。圖2-4（a）給出了一個初始形狀，即一個帶符號“·”的正方形。圖2-4（b）給出了兩條形狀規則，規則1表示由一個初始形狀產生一個正方形和一個內接的帶符號的正方形，內接正方形的每一個頂點都和外面正方形邊的中點重合；規則2表示在初始形狀上去掉符號“·”后所產生的相應形狀。圖2-4（c）說明了如何對初始形狀運用形狀規則，產生新形狀的過程。形狀文法的發展使空間推理可視化，可直接生成可見的形狀。形狀文法采用純圖形的描述方法，避免了文字描述的困難。

20世紀80年代，人工智能領域出現了一個新的研究分支——定性推理［6］。該分支一方面是在批判專家系統等知識推理方法停留在淺層知識、專家知識層面，以至于無法更好地解決實際問題這一狀況的基礎上提出的，也稱作基于模型的推理或常識推理；另一方面，由于定性推理以物理系統（包括電路、機械、裝備等）為對象，進行功能、行為、結構等相關的定性（或者定性、定量混合）推理，理解和認識物理系統，所以也被稱作定性物理。更具體地講，定性推理通過對物理系統結構的描述和分析，推導出系統的狀態變化（行為預測）并解釋行為的因果關系，確定系統功能或作用（例如斯坦福大學的“How Things Work”項目）。1984年和1991年，《人工智能》雜志分別刊出兩期定性推理專輯［7］。定性推理發展出定性仿真、定性因果推理、功能推理、定性空間推理等分支。定性空間推理主要是對物理系統的幾何形狀、空間位置、空間布局以及相關運動狀態等完成定性推理［7］。麻省理工學院Forbus研究團隊開展了定性運動學（Qualitative Kinematics）研究，提出了度量圖表/場所詞匯表（Metric Diagram/Place Vocabulary）模型，對棘輪等機構進行了定性推理。其中，度量空間（定量空間）轉化為配置空間（Configuration Space），配置空間按照運動狀態劃分場所，形成場所詞匯表，作為反映剛體部件接觸關系的定性空間表達模型。場所序列代表空間運動狀態的變化。事實上，定性運動學是定量、定性混合推理方法。其基本觀點認為純定性通用推理方法不適合運動學問題。