基于專利知識輔助激發靈感的機械產品創新設計

薛馳 王海棟 陳嬌

摘 要：產品專利中蘊含了豐富的原創性技術、原理和結構知識。文章研究以專利作為設計靈感來源的有效性，提出用于機械產品創新設計的創新靈感激發過程。首先，分析了專利知識的類別，在功能創新層、原理創新層和結構創新層等三個創新層次上，研究各類專利知識的作用。其次，提出通過專利知識激發靈感輔助創新設計的應用過程。最后，以磁力原理進行創新設計的自鎖液壓油缸為例，詳細闡述了基于專利知識激發靈感輔助創新設計方法的有效性。

關鍵詞：設計靈感；專利知識；靈感激發；創新設計

中圖分類號：TH122 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）09-0046-03

Abstract： The product patent contains abundant original technology， principles and structure knowledge. This paper studies the validity of the patent as the source of design inspiration， and puts forward the creative inspiration stimulation process for the innovative design of mechanical products. First of all， it analyzes the categories of patent knowledge， and studies the role of all kinds of patent knowledge in the functional innovation layer， the principle innovation layer and the structural innovation layer. Secondly， the application process of inspiration-aided innovation design through patent knowledge is put forward. Finally， taking the self-locking hydraulic cylinder as an example， the effectiveness of the innovative design method based on patent knowledge is described in detail.

Keywords： design inspiration； patent knowledge； inspiration stimulation； innovative design

人類的靈感是一種非邏輯性的思考，其所具有的突發性和暫時性特征可應用于激發創新設計思維。許多偉大的創新都源自于人類的靈感。自Grodon[1]首次觀察到生物可以提供豐富的、用于類比推理的啟發資源，進而提出生物靈感概念以來，生物靈感逐漸成為熱門研究方向。Lindemann[2]建立了名為“Checklist”的數據庫，用于進行由生物現象至工程設計的映射。Shu[3]研究采用自然語言文本處理技術，基于生物學知識進行類比創新的策略和技術，并應用知識激發設計者創新靈感。

領域的不同導致一般單詞和語法表示方式均有不同。通常機械產品設計者很難從最新的生物發現中獲得上述生物靈感。與生物靈感不同的是，人工靈感源自于設計筆記、設計文本以及專利等文獻。而這并不要求設計者像利用生物靈感一樣，對知識進行領域轉換，使設計者可以更便捷地從最新發表的大量原創性技術中獲得靈感。作為具有新穎性、創新性和實用性的技術文檔，產品專利包含了可激發設計者靈感的新技術、新工藝以及新原理。本文將重點討論，英文專利（以下“專利”均特指“英文專利”）知識中的靈感以及通過靈感激發設計者創新設計的方法。

1 專利知識

根據創新設計對知識的需求，專利知識可以進行如下分類：

功能知識：產品專利所需解決的問題或實現的目標，如傳導力、增強震動或減小體積等。

原理知識：實現功能的物理效應和原理。

結構知識：產品主要部件的幾何、材質等特征，以及用于實現原理的部件結構和部件之間的運動關系。

功能組合知識：實現功能的步驟或流程，包括子功能之間的關系。

趨勢知識：產品潛在的發展趨勢，例如可能的創新技術、材料和新客戶需求等。

由于設計者具有多樣化的經驗和敏感性，不同的設計方案在不同的創新層產生，包括功能創新層、原理創新層和結構創新層。為了有效地激發設計者靈感，對不同創新層次中的專利知識進行分類，將更具針對性。功能知識、趨勢知識和功能組合知識可以引導功能創新；原理知識和趨勢知識可以引導原理創新；結構知識和趨勢知識可以引導結構創新。下面將對包含于專利知識中的創新靈感在三個創新層次上進行分類。

2 創新性靈感的激發過程

2.1 專利知識中的靈感因子

靈感因子通常隱含于知識載體中，如視頻、音頻、圖片和文字，同樣也包括專利。如果這類載體因篇幅過長，則往往無法幫助設計者發現有利于創新設計的信息。因此，需要進一步對知識載體進行處理，進而主動抽取精簡的創新元素作為靈感因子。據研究表明，動詞、形容詞和名詞，尤其是具體動詞、及物動詞和修飾名詞短語，是重要的靈感因子。

2.1.1 自然語言處理

通過自然語言處理從機械產品專利中獲取靈感因子，主要采用詞法分析進行如下描述：

在詞法分析過程中，專利語句被逐句分割。根據機械產品專利的詞法特征，詞性標注集Penn Treebank Tag Set被應用于該處理過程。該標注集包括如CD、NN、JJ、RB、VB、VBG和VBN，分別表示數詞、名詞、形容詞、副詞、動詞、現在進行時動詞和過去時動詞。

2.1.2 靈感因素

根據提取關鍵詞的不同屬性，可以將靈感因子分為動態因子和靜態因子。動態因子主要描述執行方案中組件之間的動作和組成屬性，如功能、動作和組成等。靜態因子主要描述組件的基本屬性，如形狀、位置、材料、方向、尺寸、幾何、數量和能量等。結合上述創新層次，在創新層次、專利知識、知識載體和靈感因子之間的關系可總結為如表1所示。

2.2 靈感激發過程

通過靈感因子的提取、分類，并基于靈感因子與創新層次之間的對應關系，可將創新設計靈感的激發過程歸納如圖1所示：

（1）專利集確定。先由設計者歸納出描述設計對象功能的關鍵詞，標記為關鍵詞集R。通過詞集R檢索獲得專利集合P。

（2）專利知識抽取。根據專利知識類型和知識載體之間的關系，對專利集P中的各知識載體分別抽取各種類型專利知識。

（3）靈感因子聚類。通過針對機械產品專利的自然語言處理方法，對專利文本進行處理。根據表1所示的專利知識和靈感因子詞性標記對應關系，對靈感因子進行抽取。對應于功能創新、原理創新和結構創新三種類型的靈感因子，分別標記集合為FI、PI和SI。

（4）靈感因子分類。通過文檔頻率統計算法在FI，PI和SI中的靈感因子詞頻進行統計。

（5）創新設計方案產生。考慮到設計目標的功能需求，將相關靈感因子集合和附圖呈現并激發設計者創新靈感，在創新層次產生創新設計。

3 案例分析

本節將研究相關自鎖裝置，通過靈感激發創新，設計一種具有自鎖功能的液壓油缸。

3.1 確定專利集

本實例的設計對象為具有自鎖功能的液壓油缸，其主要設計功能需求為自鎖。定義關鍵詞集R={“self-lock”， “self-locking”}，以詞集R檢索獲得專利集P={US20040037

668，US20050097708，US20100122594，US20070120636，…}。所得專利集中包含大量裝置和結構知識，如電動工具自鎖齒輪結構、車輛車門的自鎖裝置、磁力減震裝置和車輛減震結構等。

3.2 獲取靈感因子

根據上節所述靈感激發過程，將專利知識載體從專利集中進行分割提取。運用自然語言處理方法從專利知識載體中獲取靈感因子。進而將靈感因子聚合為三類靈感集FI、PI和SI，并將相關分類專利及靈感因子呈現于設計者，從而激發設計者設計靈感。

3.3 靈感激發創新設計

由于液壓油缸的結構相對較為明確，主要實現往復運動。因此選擇在原理創新層獲取靈感因子激發設計者靈感，完成具有自鎖功能的創新方案設計。結合從專利中提取的圖片和原理創新靈感因子（如“deform”、“magnetism”、“magnetic”、“lubricate”），將獲取各種自鎖功能實現原理，如摩擦自鎖原理、夾緊自鎖原理和磁力自鎖原理。通過檢索專利發現，磁力自鎖原理從未在液壓油缸產品中應用。因此在實現液壓油缸的自鎖功能上，采用磁力自鎖原理將極有可能產生全新的創新設計。通過磁力原理的靈感激發，以磁力實現自鎖功能產生設計如圖2所示。其中，通過線圈導電流向控制，電磁鐵產生相吸和相斥的磁力從而使油缸保持自鎖或輔助驅動活塞。該設計將在增大油缸工作力和加快活塞移動速度的同時，有效地減小油缸缸徑。

4 結束語

本文通過對三個創新層次的分類，以及從同類和異類專利中靈感因子的獲取，總結了靈感激發輔助創新設計的過程，并以具有自鎖功能的液壓油缸的創新設計為例，具體闡述了這一靈感激發過程。

參考文獻：

[1]W. J. J. Gordon. Synectics： the development of creative capacity. New York： Harper & Row， 1961：25-30.

[2]U. Lindemann and J. Gramann. Engineering design using biological principles. Proc. Int. Design Conf.， Design. Dubrovnik， 2004：18-21.

[3]Shu L.H.， Cheong H. A Natural Language Approach to Biomimetic Design. London： Biologically Inspired Design. Springer， 2014：37-43.