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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:魏志驊
研究生(外文):Zhi-Hua Wei
論文名稱:應用人工智慧之機車造型自動化設計系統
論文名稱(外文):Automatic Design System for Motorcycle Styling using Artificial Intelligence
指導教授:謝孟達謝孟達引用關係
指導教授(外文):Meng-Da Shieh
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工業設計學系碩博士班
學門:設計學門
學類:產品設計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:類神經網路倒傳遞模式遺傳演算法機車造形設計電腦輔助設計
外文關鍵詞:GACADBP ModelNNMotorcycle Styling
相關次數:
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本研究的目的在於建立一設計自動化的流程,以機車設計為例,並運用人工智慧技術與人因實驗評估,使設計流程中之構想發展階段藉由設計自動化達到更高的效率。
以往設計師進行構想發展階段時,採用的是傳統手繪技術進行草圖的繪製,然而此一傳統的方式在追求高效率的高度競爭經濟環境下,已經漸漸不適用了。因為產品的生命週期明顯較以往縮短,加以電腦輔助設計軟體技術的進步,更縮短了產品設計時程。因此本研究著眼於設計流程之構想發展階段,融入自動化設計之概念,以期能獲得大量且快速的設計構想。
本研究中運用遺傳演算法將設計構想進行大量發散,再運用類神經網路建立適合不同設計師之設計風格與設計規範之決策系統,進行設計構想的收斂。並將設計構想以特徵值方式儲存造型資料,減少檔案空間,增加效率。同時建立3D Model Shading系統,進行模型快速Shading,使設計構想具體呈現。最後利用人因實驗來評估其可行性與客觀性。
目錄
第一章 緒論
1-1 前言-------------------------------------------------P.1
1-2 研究動機-------------------------------------------P.2
1-3 研究目的-------------------------------------------P.3
1-4 研究範圍與限制----------------------------------P.4
1-5 研究問題陳述-------------------------------------P.5
1-6 研究方法與架構----------------------------------P.5
1-7 論文內容說明-------------------------------------P.8
第二章 文獻探討
2-1 最適化決策系統----------------------------------P.11
2-2 電腦輔助設計-------------------------------------P.14
2-3 現有相關研究成果-------------------------------P.17
第三章 研究理論架構
3-1 類神經網路----------------------------------------P.21
3-2 遺傳演算法----------------------------------------P.29
第四章 研究方法與步驟
4-1 機車特徵值界定----------------------------------P.42
4-2 電腦3D Model 建立步驟-----------------------P.47
4-3 遺傳演算法程式建立----------------------------P.51
4-4 類神經網路程式建立----------------------------P.54
4-5 程式流程與範例----------------------------------P.59
第五章 人因實驗與數據擷取
5-1 實驗目的-----------------------------------------P.65
5-2 實驗器材-----------------------------------------P.65
5-3 實驗方法與步驟--------------------------------P.66
5-4 數據擷取-----------------------------------------P.68
5-5 實驗探討-----------------------------------------P.69
第六章 討論與建議
6-1 遺傳演算法應用探討----------------------------P.72
6-2 類神經網路應用探討----------------------------P.73
6-3 程式內容探討-------------------------------------P.74
6-4 人因實驗探討-------------------------------------P.75
6-5 研究貢獻-------------------------------------------P.76
6-6 未來展望-------------------------------------------P.77
參考文獻
Reference

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