With the rapid development of mass-customization market, the future computer aided innovation process of garment product conception should be realized towards the multi-objective optimization: more precisely positioning, more diverse segmentation, more quick response, more low cost and so on. The previous concern technology-industrialized research of this project found that, for each of these objectives, the core scientific issue was how to constrain the uncertainty arising from the difference of perception. Therefore, this project will establish an evolutionary dynamics mechanism of garment product by using the product perceptual information technology and the product ecological theory in order to solve the uncertain problem in the stage of garment conception design. It will include: 1) It will use the method of fuzzy logic to formalize the perceptual information mathematically and use technology of fuzzy decision tree for classifying the product gene block. 2) Furthermore, it will study the mapping relation between the characteristics of perceptual genes and the ones of physical genes in order to establish a product evolutionary mechanisms of perceptual needs-oriented. 3) Finally, it will build a dynamics model of hidden Markov processes on the base of perception matching so as to achieve a rapid and precise market-positioning. The expected achievements of this project will provides a new conception design method of product innovation and its theoretical basis for the garment industry promotion, which will shorten the duration of new product development, decrease the ineffective production, reduce the cost of designing, and enhance the core competitiveness.
随着大规模定制市场的迅速发展,未来的服装计算机辅助产品概念创新过程应当实现:定位更精准化、品种更细分化、反应更敏捷化、成本更低廉化等多目标优化。本项目前期相关产学研研究发现,对于这些目标中的任何一个子目标,如何约束感知差异所引起的不确定性是核心科学问题。因此,本项目主要围绕着服装概念设计阶段的不确定性问题,拟通过产品感知信息技术和产品生态学理论来构建服装产品进化动力机制,其内容包括:1)运用模糊逻辑方法对感知信息进行量化处理,并利用模糊决策树进行分类形成产品基因组块;2)进一步研究感知和物理两种性状基因之间的映射关系,构建面向感知需求的产品进化机制;3)最后建立基于感知匹配的隐马尔可夫过程的动力学模型,实现快速精准的目标市场定位。本研究的预期成果将为服装制造业在产业升级转型过程中提供一种产品概念设计创新的新方法及理论依据,以缩短新产品开发周期,减少无效产能,降低设计成本,提升核心竞争力。
随着大规模定制市场的兴起,未来的服装计算机辅助产品开发创新过程应当实现可持续发展的多目标优化,包括定位更精准化、品种更细分化、反应更敏捷化、和成本更低廉化。本研究前期相关产学研分析发现,约束感知差异所引起的不确定性是平衡这些子目标的核心科学问题。因此,本研究主要围绕着服装设计创新阶段的不确定性问题,通过产品感知信息技术和产品生态学理论构建服装产品进化动力机制,并通过优化生产再配置快速生成生产规划信息。最终形成面向快速响应的服装计算机辅助产品协同规划信息集成技术。其技术组成主要包括了服装产品感知信息的基因化处理及模块化方法、服装产品感知性状基因与物理性状基因的映射关系数据库、基于感知需求匹配约束的服装产品进化机制、基于短生命周期的服装产品生态链动力学过程、基于工序基因代码的服装人机协同生产单元表征方法、和基于模糊多目标演化的服装生产再配置方法。本研究的现有成果将为未来服装制造业在产业升级转型过程中提供一种产品设计创新的新方法及理论依据,以缩短新产品开发周期,减少无效产能,降低设计成本,提升核心竞争力。本研究将基于服装产品生命周期评价,继续扩展研究产品设计、产品制造和产品供应链组成的可持续创新构架。
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数据更新时间:2023-05-31
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