基于CAD与粗糙集的汽车款式多尺度识别：计算设计与工程应用

本文主要探讨了"多尺度设计下的汽车款式识别：基于CAD模型与粗糙集方法的计算设计与工程研究"这一主题。在当今汽车工业中，随着设计复杂性的提升和智能化趋势，多尺度设计成为关键，它强调设计的灵活性和细节层次，这促使了计算机辅助设计（CAD）技术的进一步发展。作者提出了一种创新的计算方法，通过结合CAD模型和粗糙集理论，旨在实现对汽车款式更深层次的分析和识别。 粗糙集是一种数据挖掘工具，特别适用于处理不确定性信息，如汽车设计中的美学特征和品牌特性。在这个研究中，作者应用变精度粗糙集技术对汽车进行评价和排序，这种方法能够有效地处理复杂的设计特征，捕捉到不同款式之间的细微差别。 作者从CAD模型中提取了大量汽车的特征数据，包括车身线条、比例、结构等，然后通过对这些数据的分析，构建了一个多尺度的汽车款式结构，即风格合弄（holon）。风格合弄不仅是一个整体，还是更大设计体系中的组成部分，它们之间存在着嵌套的等级秩序，有助于理解汽车设计的发展脉络。 通过交互式聚类分析，研究者识别出了各个汽车品牌的独特风格合弄，揭示了汽车款式之间的关系和演变规律。研究发现，汽车风格不仅受品牌的影响，还受到功能内稳态和同源异型原则的约束，即功能状态的稳定性以及变化过程的相似性。这对车企保持品牌认知的一致性和设计策略的制定具有重要意义。 此外，该方法不仅可以用于分析已有的汽车款式，还能够辅助设计过程中的特征模型线选择，帮助设计师确保新设计与现有风格的一致性，满足品牌战略要求。这项研究在计算设计与工程领域为汽车款式识别提供了一种新的视角和实用工具，对于推动汽车行业设计的智能化和个性化发展具有重要价值。