基于遺傳算法的產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計研究

王天星

摘要：在計算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的現(xiàn)代，程序設(shè)計已滲透到除了計算機(jī)專業(yè)外的其他領(lǐng)域，將數(shù)字化技術(shù)融入各類設(shè)計中是近年來興起的一個全新領(lǐng)域。在產(chǎn)品外觀造型的應(yīng)用中，它將產(chǎn)品外觀設(shè)計中原本所包含在整體中的各個學(xué)科的知識經(jīng)驗重新分解，將拆分后的各種要素輸入到特定的程序算法中，由工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計師制定相應(yīng)的規(guī)則，再經(jīng)過一系列的計算機(jī)處理，輸出最終結(jié)果。這些要素以一定的方式進(jìn)行分解、重構(gòu)、排列、組合，利用計算機(jī)能進(jìn)行高速運算的特性，為工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計師理清復(fù)雜的系統(tǒng)變化規(guī)律。此外，也會在沒有預(yù)期的情況下出現(xiàn)其他新穎的、合理的形態(tài)設(shè)計方案，幫助設(shè)計師打破原有的預(yù)設(shè)，從而獲得新的創(chuàng)作靈感。

關(guān)鍵詞：形態(tài)仿生;基因工程;遺傳算法;產(chǎn)品形態(tài)

中圖分類號：TB472

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

DOI：10.15913/j .cnki.kj ycx.2019.11.008

1 產(chǎn)品外觀形態(tài)與消費者心理研究

作為具有一定形態(tài)造型的工業(yè)產(chǎn)品，其形態(tài)包含了兩個層面：①消費者所能看到的產(chǎn)品外觀形狀;②消費者通過其外觀所領(lǐng)會的，包含在產(chǎn)品內(nèi)部，通過形狀所表現(xiàn)出來的精神態(tài)勢。只有通過兩者的有機(jī)結(jié)合，才能夠完整展現(xiàn)產(chǎn)品的形態(tài)。因此，產(chǎn)品外觀形態(tài)的創(chuàng)新與改良，需建立在通過產(chǎn)品外觀獲得精神享受的前提下。

在機(jī)械工業(yè)與自動化工業(yè)高度發(fā)展的今天，設(shè)計師的工作重點，已經(jīng)慢慢向產(chǎn)品與環(huán)境的匹配性、易操作性、生活化等方向轉(zhuǎn)化，產(chǎn)品的競爭已經(jīng)在很大程度上從功能的競爭向外觀形態(tài)的競爭轉(zhuǎn)化，只有在形態(tài)上加入更多時尚、個性和差異化的元素，才能激起消費者的購買欲望，利用仿生形態(tài)進(jìn)行產(chǎn)品外觀造型的設(shè)計，是一條很好的途徑。

消費者在選擇購買某一產(chǎn)品的過程中，刨去價格因素，會在同類產(chǎn)品中挑選哪一個，這就是設(shè)計人員需要重點研究的課題。在設(shè)計前期，需要了解消費者對產(chǎn)品形態(tài)偏好的情況，并做好充分的市場調(diào)查，把產(chǎn)品形態(tài)對消費者的刺激作為自變量，消費者對產(chǎn)品的需求作為中間變量，消費者對產(chǎn)品的反映作為因變量，求得三者最能和諧統(tǒng)一的值，引導(dǎo)產(chǎn)品購買成功的概率。隨著消費水平的不斷提高，在滿足功能需求的基礎(chǔ)上，消費者更傾向于在產(chǎn)品形態(tài)中獲得精神上的滿足。

在市場調(diào)查的過程中，要把握好消費者對生活形態(tài)和產(chǎn)品形態(tài)的理解，這是一個難點。同一形態(tài)，對于不同年齡層次、不同文化層次的人群，喜好會有很大的差別。因此，可以將調(diào)查法引入前期工作，結(jié)合問卷形式進(jìn)行。根據(jù)這～方法，設(shè)計師在對產(chǎn)品進(jìn)行外觀設(shè)計之初，將消費者對某一類產(chǎn)品的態(tài)度作為一個基準(zhǔn)，進(jìn)而引發(fā)后續(xù)的設(shè)計進(jìn)程，以便投其所好。在物質(zhì)不再匱乏的今天，消費者對產(chǎn)品形態(tài)的情感需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了對物質(zhì)的需求。對于產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計而言，最終的目的便是讓產(chǎn)品與使用者之間形成一種人性化的情感聯(lián)系。

2 生物體與產(chǎn)品形態(tài)基因工程

2.1 生物基因工程、產(chǎn)品基因工程及其相關(guān)內(nèi)容

從生物學(xué)的角度來看，基因是具有遺傳效應(yīng)的DNA片段，它支持著生物體的基本構(gòu)造和性能，有物質(zhì)性和信息性的雙重屬性，是遺傳物質(zhì)的最小單位。基因工程則是在分子遺傳學(xué)的基礎(chǔ)上，以分子生物學(xué)和微生物學(xué)的現(xiàn)代方法為手段，通過體外構(gòu)建和重新導(dǎo)人，獲得新品種的一種重組技術(shù)。

在傳統(tǒng)意義的產(chǎn)品造型仿生設(shè)計中，為了獲得有效的形態(tài)，通常會汲取生物體的整體造型，作為產(chǎn)品外觀設(shè)計的造型元素，再利用人機(jī)工程學(xué)的原理，對該造型進(jìn)行測試與修改，從而得到符合使用與審美需求的產(chǎn)品造型形態(tài)。但在提倡資源利用最大化的可持續(xù)發(fā)展背景下，許多產(chǎn)品的單一功能已不能滿足人們在使用過程中對于空間和效率的需求，各種功能被逐漸融合，產(chǎn)品向多功能化方向發(fā)展已成必然。形態(tài)設(shè)計必須符合功能需求，單一的造型元素將被多元化形態(tài)所取代，在形態(tài)仿生的過程中，對于造型元素的提取方式，已逐漸從宏觀領(lǐng)域轉(zhuǎn)向微觀。因此，將基因與基因工程的概念與技術(shù)引入到產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計中，可以獲得一種全新的形態(tài)創(chuàng)造方法。這種方法以創(chuàng)新為目的，在分子水平上對生物形態(tài)基因與產(chǎn)品形態(tài)基因進(jìn)行操作，從生物體中提取適當(dāng)部分的基因信息存儲于計算機(jī)形態(tài)信息庫，根據(jù)執(zhí)行人的需求，在必要時從形態(tài)信息庫中調(diào)取生物體相關(guān)部位的基因信息，植入產(chǎn)品的特定結(jié)構(gòu)中進(jìn)行重組，形成新的產(chǎn)品形態(tài)基因組，創(chuàng)造符合市場需求的新形態(tài)。

因而，從產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計的角度出發(fā)，產(chǎn)品仿生形態(tài)的基因工程也亦存在?；蚬こ痰母拍畋灰氲疆a(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計中，基于生物基因工程，從不同生物體中提取不同部位的相關(guān)形態(tài)信息，對其進(jìn)行優(yōu)化后再重新組合，生成產(chǎn)品形態(tài)基因組的遺傳信息，構(gòu)建出與功能相契合的產(chǎn)品新形態(tài)。如果將某一產(chǎn)品視為在某一特定環(huán)境下存在的個體，那么它的價值就包括在整個使用周期內(nèi)，附生于其形態(tài)之上的、通過各種操作及活動所有可能出現(xiàn)的相關(guān)信息，都需要在設(shè)計前期結(jié)合MATLAB平臺上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并進(jìn)行充分預(yù)估，從而為選擇最優(yōu)形態(tài)方案提供有利的依據(jù)。這些信息包括用戶需求分析、產(chǎn)品設(shè)計分析、產(chǎn)品生產(chǎn)可行性分析、銷售影響因素分析、售后分析、環(huán)境可持續(xù)影響因素分析等各項內(nèi)容，在產(chǎn)品仿生形態(tài)基因工程的框架中，這些內(nèi)容可分別被理解成需求基因、設(shè)計基因、生產(chǎn)基因、銷售基因、維護(hù)基因、回收基因，它們因產(chǎn)品形態(tài)基因的存在而存在，同時又反過來影響著形態(tài)的形成與發(fā)展。

2.2 遺傳性和變異性

就形態(tài)而言，生物基因具有遺傳性和變異性兩大特點。遺傳和變異兩大特性同樣也存在于產(chǎn)品仿生形態(tài)設(shè)計基因中。從生物形態(tài)基因到產(chǎn)品形態(tài)基因，遺傳性是形態(tài)在實體中所存在的內(nèi)在屬性，產(chǎn)品作為形態(tài)的載體，繼承了來自生物體的遺傳信息。這一形態(tài)遺傳信息被形態(tài)基因信息庫永久記錄，基本形態(tài)在每一代產(chǎn)品中得到延續(xù)，因此，產(chǎn)品可以在每一次更新?lián)Q代的過程中保持品牌特有的設(shè)計風(fēng)格，在形態(tài)中體現(xiàn)企業(yè)文化的傳承性。

與此同時，變異性又是區(qū)別親代與子代之間形態(tài)差異的必要條件，它產(chǎn)生依賴于環(huán)境的改變和內(nèi)在需求的變化。在生物學(xué)中，基因的突變必然伴隨著種群的進(jìn)化;產(chǎn)品形態(tài)造型中，尺寸大小，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換或新元素的加入，都會使新一代產(chǎn)品相較于上一代產(chǎn)品，在操作智能化和使用方便性等各方面有了較大的提升。當(dāng)然，與生物進(jìn)化不同，產(chǎn)品形態(tài)的突變更多的是人為因素所致。

產(chǎn)品形態(tài)基因的遺傳與變異體現(xiàn)了人們在使用產(chǎn)品的過程中對物質(zhì)和精神提出了越來越高的要求，設(shè)計在創(chuàng)造人們生活方式的同時也在改變著人們的生活習(xí)慣。因此，每個設(shè)計師在進(jìn)行形態(tài)仿生設(shè)計的過程中，如何寓變異性于遺傳性中，是一項長期的課題。

3 基于遺傳算法的產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計

3.1 基于進(jìn)化理論的遺傳算法

遺傳算法是一種從生物界進(jìn)化規(guī)律演化而來的隨機(jī)化搜索方法。生物學(xué)中，DNA作為染色體中的主要遺傳物質(zhì)，蘊含著遺傳信息，決定著遺傳效應(yīng)。在數(shù)字化領(lǐng)域，遺傳算法本身就是在模擬生物基因遺傳的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，以利用生物進(jìn)化論為原則，實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程。遺傳算法從一組隨機(jī)產(chǎn)生的初始解開始搜索過程，這組初始解被稱為種群。種群中的每一個單位個體都是問題的一個解，被稱為染色體，染色體是遺傳算法中最重要的存在，通常用一組數(shù)據(jù)來代表，作為優(yōu)化問題解的代碼，而其本身并不一定是解。這些染色體在后續(xù)的迭代過程中不斷進(jìn)化，被稱為遺傳。每一代中，用適應(yīng)度來作為評價染色體好壞的指標(biāo)，生成的下一代染色體稱為后代，后代是由前一代染色體通過選擇、交叉和變異運算形成的。新一代形成之后，根據(jù)適應(yīng)度的大小選擇部分后代，淘汰部分后代，從而保持種群大小是常數(shù)。適應(yīng)度高的染色體被選中的概率較高，經(jīng)過若干代之后，算法收斂于最好的染色體，它幾乎就是問題的最優(yōu)解。因此，參數(shù)編碼選擇、初始種群的選擇、適應(yīng)度函數(shù)的確定、遺傳操作、參數(shù)控制是遺傳算法中的五個核心內(nèi)容。

利用計算機(jī)輔助軟件進(jìn)行產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計，通過遺傳算法，可以生成產(chǎn)品外觀的整體輪廓形態(tài)以及一些復(fù)雜曲線。因此，無論是對產(chǎn)品外觀形態(tài)進(jìn)行整體創(chuàng)新還是對產(chǎn)品外觀形態(tài)進(jìn)行局部改進(jìn)，都可以通過遺傳算法來實現(xiàn)，從而形成與母代外觀形態(tài)區(qū)別較大的新的形態(tài)方案。

3.2 遺傳算法過程分析

在形態(tài)仿生設(shè)計中，生物形態(tài)與產(chǎn)品形態(tài)之間存在著一定的邏輯關(guān)聯(lián)，利用遺傳算法進(jìn)行產(chǎn)品外觀形態(tài)的仿生設(shè)計，是該設(shè)計能否成功的關(guān)鍵因素。一般情況下，遺傳算法中最為有效的是遺傳運算和進(jìn)化運算兩類，遺傳運算主要通過遺傳和變異來實現(xiàn)，而進(jìn)化運算則主要通過選擇實現(xiàn)。

由于面對的目標(biāo)群體及對產(chǎn)品使用需求的差異，產(chǎn)品外觀形態(tài)的設(shè)計會受到眾多條件的制約，人們不僅希望產(chǎn)品的外觀形態(tài)能滿足他們對物質(zhì)的需求，同時也希望在使用產(chǎn)品的過程中能帶來一定的精神及審美享受，這就對形態(tài)的生成過程提出了更高的要求。往往是以犧牲其他一些較優(yōu)的形態(tài)方案為代價來選擇最符合市場需求的方案，來達(dá)到生產(chǎn)銷售與使用之間的一種平衡。因此，遺傳算法就需要通過以下步驟來實現(xiàn)。

3.2.1 編碼與解碼

遺傳算法不能直接處理問題空間的參數(shù)，必須把它們轉(zhuǎn)化成遺傳空間的、由基因按一定結(jié)構(gòu)組成的染色體或個體，這就需要進(jìn)行編碼。對于產(chǎn)品仿生形態(tài)的外觀設(shè)計問題，可以采用一種多目的進(jìn)程調(diào)度的二進(jìn)制參數(shù)編碼算法，即在確定了某一參數(shù)的取值范圍與該參數(shù)二進(jìn)制編碼符號串長度之后，計算出編碼方式的種類及參數(shù)編碼時的對應(yīng)關(guān)系。該算法能有效解決傳統(tǒng)的二進(jìn)制編碼方式中精度不高的問題，從而獲得遺傳空間中母代生物形態(tài)的基因型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。在確定了染色體的編碼之后，套入對應(yīng)不同種類染色體的不同解碼公式，將問題空間參數(shù)轉(zhuǎn)換成遺傳空間參數(shù)，這就是解碼的過程。

3.2.2 種群的生成

初始種群的好壞會直接影響遺傳算法的效率和結(jié)果，在利用遺傳算法進(jìn)行產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計的過程中，設(shè)計人員不能采用完全隨機(jī)的方法生成初始種群，而應(yīng)該在對某一類產(chǎn)品進(jìn)行市場調(diào)查和對先前同類產(chǎn)品使用反饋的基礎(chǔ)上，采用半隨機(jī)的方法，獲得滿足后續(xù)設(shè)計要求的初始種群，再在這一范圍內(nèi)進(jìn)行選擇，從而提高遺傳算法的效率。

3.2.3 適應(yīng)度評價和選擇策略

在遺傳算法中，以個體適應(yīng)度的大小來確定該個體被遺傳到下一代群體中的概率。個體適應(yīng)度越大，該個體被遺傳到下一代的概率也越大。反之，個體適應(yīng)度越小，該個體被遺傳到下一代的概率就越小。就產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計而言，要從該產(chǎn)品的使用目的出發(fā)，在分析產(chǎn)品的功能、用途、使用群體、使用環(huán)境、操作可行性等問題的基礎(chǔ)上，選擇與目的相吻合的適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造方式，這樣就能在保持種群形態(tài)多樣性的基礎(chǔ)上，最大效率地發(fā)揮遺傳算法的性能。如果產(chǎn)品外觀的最終形態(tài)目標(biāo)是獲得解的最大值時，適應(yīng)度函數(shù)就可以用目標(biāo)函數(shù)來替代。如果產(chǎn)品外觀最終形態(tài)目標(biāo)是獲得解的最小值時，適應(yīng)度函數(shù)就需要轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)的最大值問題進(jìn)行求解。

產(chǎn)品外觀形態(tài)中，越是符合使用功能、舒適度、人的審美等要求的形態(tài)，被選中的概率就越大。當(dāng)然，產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計的方案并不存在唯一性，它會隨使用群體、使用環(huán)境等因素的變化而變化，在設(shè)計選擇的時候，適應(yīng)度值小的個體也存在被選中的可能，最終便會形成產(chǎn)品形態(tài)的多樣性。

3.2.4 交叉和變異

交叉和變異是形態(tài)生成過程中兩條不同的途徑。交叉操作可將原始生物體或前代產(chǎn)品在形態(tài)上的良好基因通過信息交換，產(chǎn)生更好的子代產(chǎn)品形態(tài)，其算法根據(jù)有性繁殖的基因重組過程得到，可利用單點交叉形式，通過隨機(jī)性和穩(wěn)定性的云模型來實現(xiàn)交叉操作。

變異操作相對而言比較簡單，可隨機(jī)選擇種群中的一個個體，將串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中某個串的值以一定的概率隨機(jī)地改變，這樣就實現(xiàn)了個體形態(tài)的基因變異，其可能性更為豐富。

3.3 基于遺傳算法的產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計的實現(xiàn)

在形態(tài)仿生算法實現(xiàn)以前，生物體形態(tài)模型相對產(chǎn)品形態(tài)模型而言，在尺寸上并不能做到完全吻合，過大或過小的問題普遍存在。因此，必須對其進(jìn)行比例縮放，在三維建模軟件中輸人生物體與產(chǎn)品形態(tài)模型，并調(diào)整生物體形態(tài)模型的坐標(biāo)系，使其適應(yīng)產(chǎn)品形態(tài)模型坐標(biāo)系，確定參照產(chǎn)品形態(tài)模型與生物形態(tài)模型長度、寬度、高度的取值范圍和生物體形態(tài)模型的縮放比例，同時進(jìn)行縮放，從而輸出模型數(shù)據(jù)。

在了解了上述情況之后，就要將原型、交叉、變異的概念引入產(chǎn)品外觀的仿生設(shè)計中。在產(chǎn)品開發(fā)過程中，原型包含了生物原型與產(chǎn)品原型兩方面的內(nèi)容。生物原型是指生物體在進(jìn)化過程中的某一階段所呈現(xiàn)出來的形象和特征，是一種原生態(tài)的自然形態(tài)，沒有經(jīng)過人工的加工和處理。產(chǎn)品原型指母代產(chǎn)品的形態(tài)及外觀特征。交叉是在原始生物體或母代產(chǎn)品形態(tài)原型的基礎(chǔ)上，保留原型的主要形態(tài)細(xì)節(jié)和特征，利用一定的形態(tài)構(gòu)成方法，加強(qiáng)造型形態(tài)。而變異就是在原型的基礎(chǔ)上，通過局部比例變化，利用夸張等手段，增加子代產(chǎn)品形態(tài)的新奇性和怪異性，形成新的外觀造型。

從技術(shù)層面看，為了從產(chǎn)品形態(tài)和類比生物形態(tài)中找到一定的規(guī)律，對其圖像進(jìn)行掃描，分別進(jìn)行網(wǎng)格投影和高度標(biāo)記，以DNA的形態(tài)記錄各自的形狀，作為母代的遺傳信息;對母代DNA鏈做交叉和變異處理，得到多個第一子代，用篩選函數(shù)對第一子代的DNA鏈進(jìn)行篩選，留下最符合后續(xù)設(shè)計要求的兩條DNA鏈作為下一子代的親代染色體鏈;根據(jù)市場及消費者滿意度調(diào)查所獲得的結(jié)果，修正交叉和變異的相關(guān)系數(shù)以及適應(yīng)度函數(shù)，得到最優(yōu)方案;最后，輸出形態(tài)擬合度及適應(yīng)度函數(shù)指標(biāo)，在確定了母代染色體及適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)成原則后，就可以對新的仿生產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)行遺傳算法的實現(xiàn)。

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