用戶期望心象驅動的直升機造型進化設計

汪智超，黃育龍

(1.海軍駐景德鎮地區航空軍事代表室，江西 景德鎮 333002；2.中航工業直升機設計研究所，江西 景德鎮 333001)

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用戶期望心象驅動的直升機造型進化設計

汪智超1，黃育龍2

(1.海軍駐景德鎮地區航空軍事代表室，江西 景德鎮 333002；2.中航工業直升機設計研究所，江西 景德鎮 333001)

選取直升機造型典型元素——機身特征線為研究對象，基于遺傳算法提出用戶期望心象驅動的直升機造型進化思想和方法流程。獲取用戶期望的直升機造型心象形容詞，經過聚類分析得到關鍵心象詞匯并將其量化表征。從多種途徑選取符合用戶期望心象的直升機造型初始樣本，選取機身側面輪廓線為對象，利用貝塞爾曲線將其量化描述。為保證造型進化一直處于用戶期望心象引導下，基于用戶期望心象形容詞構建人工適應度評估機制；進行交叉、變異操作，獲得符合用戶期望心象的造型進化子代種群，從而實現了基于用戶期望心象驅動的造型進化目標，并以此指導直升機造型設計。以“絕影”高速隱身無人直升機造型進化設計為例，證明了該方法的合理性和可行性。

直升機造型；期望心象形容詞；進化；遺傳算法

0 引言

隨著我國國民經濟的不斷發展，未來中國對直升機產品有著十分迫切的需求，尤其是在警用航空、森林滅火、城市消防、醫療急救等領域，直升機有獨特的重要作用，未來市場需求廣闊。面對國外直升機巨頭激烈的競爭和直升機用戶不同的需求，直升機的造型設計顯得尤為重要，能否設計出符合用戶期望的直升機產品是直升機研發成敗的關鍵。然而，目前國產直升機機型單一，造型設計主要以借鑒現存產品為主，對于如何使產品造型滿足用戶期望的研究還相對不足，這也就成為了直升機造型進化設計必須要解決的迫切問題。本研究提出了一種基于用戶期望心象形容詞的直升機造型進化設計方法。一方面，分析了直升機造型基因及其典型表達，選取了能夠涵蓋直升機造型關鍵信息的典型元素——直升機造型特征線作為研究對象，并將其進行規范化的幾何描述，從而形成進化計算的初始種群：另一方面，萃取產品造型用戶期望心象形容詞，利用Osgood語義差異法進行量化，進而構建基于用戶期望心象形容詞的造型特征線進化計算人工適應度評價函數。采用遺傳算法(Genetic algorithm ,GA)構建用戶期望心象驅動的產品造型進化機制，在一定程度上保證了造型進化是按照用戶期望進行的目標。

1 感性心象與直升機造型

1.1 用戶期望心象及其量化表征

產品造型心象是指人對產品形態所產生的直覺聯想，包括視覺的、觸覺的、嗅覺的、聽覺的和味覺的等種種感覺，并且腦海里形成對產品的某種意象[1-2]。產品造型的心象認知與人的文化背景和生活形態有很大的關系，是屬于心理活動中感覺經驗的一種體現，心象同時存在于設計師和用戶的頭腦之中[3]。通常用戶會用一些形容詞描述他們對于產品外觀造型的期望，比如某個產品造型應該是“可愛的”、“優美的”、“豪華的”等，這些形容詞被定義為“用戶期望心象形容詞”。新產品開發的最終目的是為了滿足用戶的需求。因此，在產品造型設計前期應該進行充分的市場調研和用戶研究，從而獲取用戶對于新產品造型的期望心象。設計師基于用戶的造型期望心象進行設計，在很大程度上可以避免產品造型設計的盲目性，降低新產品開發的風險。

通過問卷調研、典型產品情報分析等方法獲取用戶對于產品造型的期望心象形容詞，進而將用戶期望心象形容詞制作成由正義詞和反義詞組成的形容詞對。利用Osgood語義差異法[4]將用戶對于產品的期望心象反應在一個心理量表上(7點量表)，從而將用戶期望心象進行量化表征。

1.2 直升機造型進化及其幾何描述

對于在產品形態生成過程中的“基本造型”的反復應用，從生物學角度可以解釋成為一種遺傳，而這些基本造型被認為是“基本造型詞匯”，對基本造型詞匯的遺傳性質的描述則是造型基因。產品的造型進化是指在基本造型的基礎上，外表特征與造型基因在不同代產品之間的改變。

直升機造型進化設計是設計師在進行直升機造型時對飛機造型特征的一種操作手段。通過造型進化，可在直升機基本造型特征的基礎上，演變出多個直升機造型的特征，由造型特征形成直升機的整機造型。直升機造型特征包括造型特征點、造型特征線和造型特征面等。直升機造型特征線是有特定結構約束和造型內涵的，被標記為主旋翼塔橋線、側面輪廓線等名稱的一種有幾何表達的造型實體[5]。直升機造型特征線是直升機造型的典型表達，根據不同特征線對機身造型影響的程度和由此產生的直升機造型識別性的高低，我們將提取的10幾條直升機造型特征線分為主特征線和過渡特征線兩類，如圖1所示L1-L6，L9-L10，L14-L15為主特征線，L7-L8,L11-L13為過渡特征線。

其中，主特征線控制的是直升機造型的整體感覺和風格，對機體造型的變化和風格趨勢研究有重要的描述意義。由于機體造型特征線對于直升機造型心象的形成具有決定性的作用，因此本研究將直升機造型基因研究抽象簡化為直升機造型特征線研究[6]。圖1中L1-L6線(直升機外輪廓線)是直升機的主特征線，對于直升機造型的整體造型心象具有重要的影響，因此本研究主要選定為L1-L6直升機造型進化設計研究的對象。

直升機造型特征線多為自由曲線，因此其幾何描述可以概括為若干個連續的線段l及其位置和屬性關系，可以表達為:

L={l(1，2)，l(2，3，)…，l(n，n+1)}

式中，線段l可以由該線段曲線錨點p和控制點c表達：

圖1 直升機造型特征線及其分類

l(i，j)=(pi，pj,ci) 1≤i≤nj=i+1

式中,i,j,n均為自然數；Pi代表線段l的起始錨點；Pj代表線段l的終止錨點：ci代表線段l的控制點。

采用貝塞爾曲線的數學表達方式對造型特征線進行統一的造型轉化。本研究采用二次方貝塞爾曲線對造型特征線進行擬合，將其轉化成若干個特征點坐標構成的特征線造型，在此基礎上進行造型數據的進化。二次方貝塞爾曲線的參數形式為：

B(t)=(1-t)2P0+2t(1-t)P1+t2P2t∈[0,1]

以主特征線L1為例，將其特征線造型要素分為錨點(表示為Pi，i=1，2，…，n)和曲率控制點(表示為Ci，i=1，2，…，n)。如圖2所示，通過兩種造型要素的組合對主特征線L1進行造型表達。

圖2 部分主特征線及其貝塞爾曲線表達

2 用戶期望心象驅動的直升機造型進化設計

本研究中采用遺傳算法作為直升機造型的進化算法。基于用戶期望心象形容詞構建直升機造型進化的人工適應度評價函數，獲取符合用戶期望心象度較高的造型特征線種子，進而達到輔助直升機造型設計師進行以用戶期望為導向的設計創新。

2.1 基于遺傳算法的造型設計進化流程

基于遺傳算法的造型設計進化主要涉及初始種群選擇、適應度定義和交叉變異概率等問題。用戶期望心象驅動的直升機造型設計進化流程如圖3所示，首先接收用戶需求輸入，再通過多種途徑獲取相關造型樣本案例，選取優良樣本案例進行特征抽取和量化描述，由此得到進化的初始種群。進化程序進行交叉與變異，并基于復合適應度評估機制對結果進行評估，若評價后種群部分結果已經達到進化期望，則進化結束；否則再次進行適應度評價，進入進化迭代[7]。

圖3 造型設計進化流程

2.2 初始種群的設定

為了能夠匹配用戶期望心象，每個初始種群的種子都能夠至少涵蓋用戶對于直升機造型期望心象的部分信息，并且要能夠在機型、尺寸等方面滿足造型進化的幾何描述規則。初始種群有多種獲取途徑，本研究采用以下兩種方式。

1)通過互聯網、飛機宣傳資料等收集相關競爭機型資料，并經過用戶、設計師的評審，提取能夠體現用戶期望心象的飛機圖片作為進化樣本案例。

2)設計師根據用戶期望心象繪制機型概念表現圖，并通過用戶、設計師評審提取最能代表用戶期望心象的設計概念表現圖，以此作為初始種群的樣本案例。

將初始種群樣本案例進行三維數字建模，截取正側面模型圖片，然后利用矢量繪圖軟件提取直升機側面輪廓線(L1-L6)，從而實現初始種群樣本的特征抽取和幾何描述。由于不同樣本案例的幾何尺寸有差異，故而在盡量保證樣本造型信息不失真的情況下，需要對樣本特征線以飛機最前端點為基準進行等比例縮放，統一幾何尺寸。

2.3 適應度評估機制

由于直升機造型設計的非理性和不確定性，評價標準往往難以完全量化。因此本研究在造型基因進化過程中采取交互進化方法來捕捉并跟蹤設計心象。為了能夠使造型進化符合用戶的造型期望心象，降低直升機新產品開發風險，直升機造型設計進化的人工適應度評價必須按照用戶期望心象進行，具體操作流程如下。

1)通過用戶問卷調研和需求分析提取N對用戶期望心象形容詞對(本實例研究中提取3個最具代表性的形容詞作為用戶期望心象形容詞)并賦予權重(0～1)。根據用戶期望心象形容詞及其權重，制定人工適應度評價函數為：

F=αF1+βF2+(1-α-β)F3

式中，α,β代表心象形容詞權重；F1,F2,F3代表用戶期望心象形容詞量化值。

2)設計者根據用戶期望心象形容詞對子代種子進行評價，并按照7點心理量表打分。

3)將用戶期望心象形容詞權重及評價分值，代入人工適應度評價函數得出該子代種子的人工適應度評價值。

設計師對進化子代種群進行基于用戶期望心象形容詞的評價，符合特定適應度值的種子才能進入下一輪的進化，這樣就可以在一定程度上保證造型進化是按照用戶期望心象進行，從而降低新產品開發的風險。再者，直升機造型設計必須面向生產和制造，還須根據直升機造型的幾何特征規則構建自動適應度過濾機制。該過濾機制亦可控制生成種群的規模，減少人工適應度評估的工作量，提高進化效率和精確度[8]。以主特征線L1(機艙側面輪廓線局部)為例，將該特征線轉化為二次貝塞爾曲線表示，如圖4所示。主特征線L1具備直升機造型幾何特征意義的先決條件是P1至P3之間的曲線連續，即C1,P2,C2同線。其次，若進一步加入直升機造型幾何特征意義，P1至P3曲線上的任意一點必須低于(y軸小于)P3點且高于(y軸大于)P1點。

圖4 直升機主特征線的特征點表達

2.4 交叉和變異

常規遺傳算法中，由于種群規模較大，因此交叉概率Pc通常取值Pc=0.25～0.75，變異概率Pm通常取值Pm=0.01～0.20。本研究由于直升機造型的復雜性和案例范圍的限制以及人工參與適應度評價的局限，種群規模較小。因此，在造型特征線進化過程中應適當增加變異概率Pm。經過算法調試，變異概率Pm=0.2～0.4取值較為合適。

3 實例研究

以作者所參與的一款高速隱身無人直升機項目——“絕影”為例，來驗證本文所提設計方法的合理性和可行性。在無人直升機造型設計項目伊始，我們收到來自用戶的期望心象有“高速”、“隱身”、“冷酷”、“硬朗”等，經過聚類分析及結合Osgood語義空間三要素，將用戶期望心象形容詞最終確定為“高速”、“隱身”、“硬朗”。進一步將其制作成形容詞對為高速——低速；隱身——不隱身；硬朗——流暢(圖5)。再者，這款直升機造型的幾何特征要完全適應某驗證機的外輪廓。

圖5 用戶期望心象形容詞7點量圖表

基于層次分析法[9-10]的思想，以“直升機造型符合用戶期望心象”為總目標，對“高速、隱身、硬朗”三個心象形容詞進行兩兩比較，計算權重數值。又由于造型設計的主觀性和非理性，計算結果再次經過用戶、設計師討論取整后，得出高速、隱身、硬朗三個形容詞的權重為0.4、0.3、0.3，并根據此權重，最終將進化設計人工適應度評價函數確定為:

F=αF1+βF2+(1-α-β)F3

式中,F1為高速(量化值)；F2為隱身(量化值)；F3為硬朗(量化值)；α=0.4；β=0.3。由人工適應度評價函數結合自動適應度評價過濾規則，構建民用直升機造型特征線進化復合適應度評價機制。通過

互聯網和飛機雜志收集24款民用直升飛機的效果圖和三視圖，選取10名典型用戶和10名具有3年以上直升機造型設計經驗的設計師，按照用戶期望心象形容詞(高速、隱身、硬朗)對收集的直升機進行造型心象評價打分，最后選出適應度較高的X2、“科曼奇”、“阿帕奇”和某驗證機等4款直升機作為本試驗的初始種群。利用三維建模軟件對選中的4款機型進行三維電子建模，截取正側面的電子模型圖片，然后在矢量繪圖軟件中提取4款直升機的側面輪廓特征線，得到4條矢量側面輪廓特征線，并將它們以飛機最前端點為基準進行等比例縮放統一幾何尺寸(圖6)。

圖6 初始種群案例特征線

然后通過貝塞爾曲線公式把特征線轉化為硬點坐標，形成初始種群,如表1所示。

表1 初始種群

通過10代基于用戶期望心象引導的特征線的進化迭代，獲取了4個適應度最高個體，即該代種群中最符合用戶期望心象的造型基因特征線方案(圖7)。根據造型進化獲取的優良子代特征線進行后期的民用直升機造型設計,既可以傳承民用機的造型基因，又在一定程度上耦合用戶期望心象。

圖7 進化所得優秀種子

4 結論

本研究以直升機造型典型元素——造型特征線為研究載體，基于遺傳算法對用戶期望心象驅動的直升機造型進化設計進行研究。

由于直升機造型設計過程的復雜性，目前該方法還有待于進一步深入研究，未來的工作是：①多條特征線協同進化問題；②如何將進化結果與后期造型設計進行更好的銜接問題。

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Helicopter Styling Evolution Design Driven by Users’ Expectation Image

WANG Zhichao1,HUANG Yulong2

(1.Navy Aviation Military Representative Office in Jingdezhen Region, Jingdezhen 333002, China;2.China Helicopter Research and Development Institute, Jingdezhen 333001, China)

The styling feature line, a typical element of helicopter styling gene, was selected as research object. Based on genetic algorithm，the thought and method flow of helicopter styling gene evolution driven by users’ expectation image was proposed．The adjectives of users’ expectation image were obtained through investigation and typical helicopter analysis. The key image words were obtained through cluster analysis and characterized quantitatively．Helicopter side profile line was taken as research object and described quantitatively by using Bezier curves. The case samples of initial population that satisfy the users’ expectation image were obtained through several methods and they are translated to genotype．After constructing the mechanism of artificial fitness evaluation based on the users’ expectation image adjectives，the progeny populations according with users’ expectation image were obtained through crossover and mutation operations．Thus the target of helicopter styling gene evolution driven by users’ expectation image was attained．A case of civil helicopter styling evolution design was given，which demonstrated that the method was rational and feasible.

helicopter styling; expectation; evolution; genetic algorithm

附表

2014-09-17

汪智超(1985-)，男，江西九江人，大學，助理工程師，主要研究方向：航電。

1673-1220(2015)02-029-06

V221+.2

A