基于設(shè)計任務(wù)的概念設(shè)計中產(chǎn)品數(shù)字孿生模型的構(gòu)建

白仲航，孫意為，許 彤，丁 滿

（1.河北工業(yè)大學國家技術(shù)創(chuàng)新方法與實施工具工程技術(shù)中心，天津 300400；2.河北工業(yè)大學建筑與藝術(shù)設(shè)計學院，天津 300400）

數(shù)字孿生又稱為數(shù)字孿生技術(shù)，是通過數(shù)字技術(shù)對物理世界的真實產(chǎn)品進行描述和建模的過程［1］。在此過程中，與物理實體完全對應(yīng)，并與之建立實時聯(lián)系的數(shù)字化表達模型稱為數(shù)字孿生體［2］。許多學者對數(shù)字孿生體的構(gòu)建進行了研究：Mika等從微制造單元提取數(shù)據(jù)信息，用以構(gòu)建數(shù)字孿生體，并將它與SolidWorks結(jié)合，來構(gòu)建制造單元模型［3］；Caputo等基于并行工程方法，構(gòu)建了符合人機工程的生產(chǎn)線數(shù)字孿生模型［4］；Mittal等通過數(shù)字雙工程方法，構(gòu)建了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型［5］。傳統(tǒng)的數(shù)字孿生模型包含3個維度：物理實體、虛擬實體和交互通道。陶飛等對傳統(tǒng)的數(shù)字孿生模型進行了擴展，增加了孿生數(shù)據(jù)和服務(wù)兩個新的維度，提出了數(shù)字孿生五維模型的概念，并探索了其應(yīng)用領(lǐng)域［6］。對數(shù)字孿生體構(gòu)建與應(yīng)用的研究主要集中在產(chǎn)品及其生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集［7］、智能服務(wù)［8］、加工處理［9］等智能生產(chǎn)過程。在概念設(shè)計中，應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)，根據(jù)物理產(chǎn)品與虛擬產(chǎn)品之間的孿生數(shù)據(jù)，可以更好地處理用戶數(shù)據(jù)，模擬、分析、監(jiān)測目標產(chǎn)品，不斷挖掘概念設(shè)計中的問題和具體的設(shè)計子任務(wù)，進而促進設(shè)計方案的產(chǎn)生，增強產(chǎn)品實際行為與設(shè)計期望行為間的一致性，提高產(chǎn)品智能化程度和設(shè)計質(zhì)量［6］。

根據(jù)工程設(shè)計的系統(tǒng)方法，設(shè)計過程可以分為四階段，即明確設(shè)計任務(wù)、概念設(shè)計、具體設(shè)計和細節(jié)設(shè)計［10］。分析設(shè)計任務(wù)之間的信息交互關(guān)系及其先后順序可以更好地把控產(chǎn)品設(shè)計過程［11-12］。田啟華等針對耦合設(shè)計任務(wù)構(gòu)建了一種二階段迭代模型及其求解執(zhí)行時間的數(shù)學模型［13-14］。Darbinyan將功能形式化與機制形式化相結(jié)合，在功能層面對單個任務(wù)求解［15］。在概念設(shè)計階段，基于設(shè)計任務(wù)對用戶和產(chǎn)品所要完成的具體任務(wù)進行分析、分解和分配，可以有效地提升產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量［16］。目前對設(shè)計任務(wù)的研究大多是從設(shè)計者、物理技術(shù)以及設(shè)計任務(wù)之間關(guān)系的角度進行，涉及設(shè)計中用戶因素的作用及概念設(shè)計中所要完成的具體任務(wù)的研究較少。此外，設(shè)計任務(wù)是復(fù)雜的，須各要素相互作用來共同實現(xiàn)設(shè)計任務(wù)。如何準確把控設(shè)計任務(wù)中的各要素信息及其相互關(guān)系，將設(shè)計任務(wù)映射到概念設(shè)計過程，是設(shè)計任務(wù)研究的核心。通過對設(shè)計任務(wù)的分析，提取具體任務(wù)要素，構(gòu)建應(yīng)用于概念設(shè)計的數(shù)字孿生模型，可以更進一步地收集任務(wù)數(shù)據(jù)，檢測、發(fā)現(xiàn)設(shè)計任務(wù)中深層次的問題，對求解結(jié)果進行驗證，更好地把控設(shè)計過程。基于明確的設(shè)計任務(wù)，對目標產(chǎn)品進行分析，構(gòu)建針對設(shè)計任務(wù)的數(shù)字孿生模型，是將數(shù)字孿生技術(shù)用于概念設(shè)計的前提。

本文以具體的設(shè)計任務(wù)為切入點，整合任務(wù)分析法與情景分解法，對設(shè)計任務(wù)進行分解，得到任務(wù)流模型。運用模糊綜合評價法，將用戶因素融入設(shè)計任務(wù)量化過程中，對設(shè)計任務(wù)進行進一步分析，明確任務(wù)域中具體的任務(wù)情景。通過對任務(wù)情景的分解，得到任務(wù)要素，搭建對應(yīng)于物理域?qū)嶓w的任務(wù)情景模型。基于任務(wù)域構(gòu)建物理域，分析進行模擬和檢測的虛擬域的構(gòu)成，探討任務(wù)域、物理域、虛擬域之間的數(shù)據(jù)映射關(guān)系，構(gòu)建基于設(shè)計任務(wù)的概念設(shè)計中的產(chǎn)品數(shù)字孿生模型。

1 任務(wù)域模型

1.1 設(shè)計任務(wù)與子任務(wù)

在工程設(shè)計領(lǐng)域，設(shè)計任務(wù)是指工程人員使產(chǎn)品表現(xiàn)出特定功能所要完成的任務(wù)。明確設(shè)計任務(wù)是進行概念設(shè)計的前提，通過設(shè)計任務(wù)的分析與分解，映射得到數(shù)字孿生模型要素，構(gòu)建數(shù)字孿生模型。設(shè)計任務(wù)可以細分為總?cè)蝿?wù)、子任務(wù)以及任務(wù)元。總?cè)蝿?wù)可以分解為子任務(wù)，子任務(wù)可再次分解為次級子任務(wù)或任務(wù)元，任務(wù)元是設(shè)計任務(wù)的最小單位。

一般來說，在給定的時間內(nèi)執(zhí)行一系列任務(wù)元即實現(xiàn)產(chǎn)品特定功能。任務(wù)元有4個任務(wù)屬性：前置任務(wù)、并行任務(wù)、控制任務(wù)和循環(huán)任務(wù)，如圖1所示。每個任務(wù)元都具有輸入和輸出，可以是其他任務(wù)元的輸入或控制。

圖1 任務(wù)屬性Fig.1 Task attribute

1.2 任務(wù)流模型

任務(wù)的實現(xiàn)是通過人與工作對象、工作環(huán)境相互作用的過程體現(xiàn)出來的，通常由單個結(jié)構(gòu)（元件）或多個結(jié)構(gòu)（元件）的組合來完成特定的任務(wù)。在該過程中，有的結(jié)構(gòu)（元件）產(chǎn)生能量，有的結(jié)構(gòu)（元件）轉(zhuǎn)換能量，有的結(jié)構(gòu)（元件）損耗能量，通過元件間的能量傳遞、轉(zhuǎn)換或者消耗，結(jié)構(gòu)組件表現(xiàn)出一定的行為特征。倘若這多個結(jié)構(gòu)之間不存在新的動態(tài)任務(wù)關(guān)系，則將每一個結(jié)構(gòu)組件標記為獨立的任務(wù)元。在任務(wù)分解過程中，首先對設(shè)計任務(wù)對應(yīng)的功能進行分解，基于功能模型明確若干個設(shè)計任務(wù)，從用戶需求出發(fā)，對每一個設(shè)計任務(wù)的完成過程按照層級分解為任務(wù)元。多個任務(wù)元相互作用，輸出新的任務(wù)，將這些任務(wù)元組合起來，實現(xiàn)子任務(wù)。至少2個任務(wù)元或子任務(wù)相互作用（前置、并行、控制、循環(huán)），構(gòu)建成一條清晰的任務(wù)流，其模型如圖2所示。

圖2 任務(wù)流模型Fig.2 Task flow model

1.3 設(shè)計任務(wù)量化

對不同情景的任務(wù)進行分析，通過識別和篩選得到設(shè)計任務(wù)。篩選是任務(wù)分析中的重要階段。首先對產(chǎn)品進行功能分解，找到核心功能，從功能角度將用戶需求串聯(lián)起來。基于功能分解信息，得到用戶功能性需求。用戶非功能性需求可以分為耐用性（durability）、支持性（supportability）、可靠性（reliability）和性能（performance）等［17］。設(shè)計人員在功能的分解與抽象描述中提取用戶需求，對用戶需求進行分析和分類，明確地定義需求屬性。基于所提取的用戶功能性需求和非功能性需求，構(gòu)建權(quán)重，得到與核心功能相關(guān)性最高但不完全滿足用戶需求的任務(wù)。通過對核心用戶體驗?zāi)繕说脑u估，構(gòu)建若干個評估產(chǎn)品任務(wù)的量化維度，總結(jié)并提取幾個無法相互替代且互不影響的維度作為評價依據(jù)［18］。在構(gòu)建量化維度的基礎(chǔ)上引入模糊綜合評判法，對各子任務(wù)進行量化。從功能角度構(gòu)建量化維度因素集，而量化依據(jù)則使權(quán)重設(shè)置更為合理。評價篩選得到待改進的任務(wù)，確定設(shè)計任務(wù)。

模糊綜合評價法是通過對事物多維度制約因素的定量評價來實現(xiàn)對事物或?qū)ο蟮恼w評價［19］。其主要步驟為：

1）確定因素集U。

2）確定評語集V。

3）確定各因素權(quán)重A。

4）確定單因素的模糊綜合判斷矩陣R。

5）確定綜合評判矩陣B。

利用MATLAB軟件進行編程，導入數(shù)據(jù)進行矩陣計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

2 物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型

在設(shè)計任務(wù)下，物理實體是完成任務(wù)域任務(wù)目標的主體，包括任務(wù)實現(xiàn)過程中的產(chǎn)品實體、用戶實體和環(huán)境實體等。對物理實體的準確分析和建模是建立數(shù)字孿生體的關(guān)鍵步驟。物理實體具有層次性，按照功能和結(jié)構(gòu)可分為單元級（unit）、系統(tǒng)級（system）和復(fù)雜系統(tǒng)級（system of systems）三個層級［6］。物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型是物理域中物理實體完成目標任務(wù)的情景模型，是對物理實體以及實體所要完成的任務(wù)的描述。基于設(shè)計任務(wù)對物理實體所構(gòu)建的任務(wù)情景進行分解，完成任務(wù)域向物理域的映射，進而得到該模型。應(yīng)用任務(wù)分析法整理和模擬任務(wù)完成過程，對典型的任務(wù)進行分解及詳細分析，使設(shè)計人員確定能夠最大限度改進產(chǎn)品的環(huán)節(jié)，而它通常是任務(wù)操作效率較低的環(huán)節(jié)。然而，利用單一的任務(wù)分析法過于感性，僅依賴于設(shè)計人員的設(shè)計經(jīng)驗，在很大程度上對交互場景只作定性分析。情景分解法的優(yōu)勢在于可以對用戶需求及交互行為進行更形象化的描述，理性、完整地分析交互場景，不會遺漏重要情節(jié)，通過關(guān)鍵節(jié)點的篩選使設(shè)計人員確定設(shè)計任務(wù)。張俊磊等［20］將情景分解法應(yīng)用于產(chǎn)品生命周期分析以及具體的產(chǎn)品設(shè)計，并且嘗試與其他方法集成來分析問題。

將任務(wù)分析法與情景分解法集成，通過情景分解將抽象的設(shè)計任務(wù)映射為一個物理實體客觀存在的復(fù)雜級情景系統(tǒng)，利用情景分解法按照任務(wù)層級對情景進行分解，找到物理實體在實現(xiàn)功能任務(wù)時的關(guān)鍵情景節(jié)點，并將每一個節(jié)點對應(yīng)一個任務(wù)，分析情景中的任務(wù)目標，得到任務(wù)目標下物理實體完成任務(wù)的產(chǎn)品功能系統(tǒng)、實體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)以及情景準則系統(tǒng)。對每一個情景節(jié)點要實現(xiàn)的任務(wù)元進行進一步分解，分析并提取任務(wù)功能、結(jié)構(gòu)等單元級要素，如圖3所示。

1）產(chǎn)品功能系統(tǒng)。

產(chǎn)品功能系統(tǒng)是指設(shè)計任務(wù)要實現(xiàn)的產(chǎn)品功能的組合系統(tǒng)，包括功能參數(shù)、功能實現(xiàn)的方式、功能實現(xiàn)產(chǎn)生的結(jié)果等單元要素。在構(gòu)建產(chǎn)品功能系統(tǒng)模型時，對產(chǎn)品功能進行定義，描述產(chǎn)品的功能，包括產(chǎn)品的主要功能、輔助功能、附加功能以及功能實現(xiàn)流程。從最小的功能元到主要功能實現(xiàn)的過程及各功能元間的關(guān)系，即功能實現(xiàn)的情景。

2）實體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。

圖3 任務(wù)情景分解過程Fig.3 Task scenario decomposition process

實體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)是指由設(shè)計任務(wù)實現(xiàn)所需要的實體元件與要素組成的物理系統(tǒng)。用戶、產(chǎn)品、環(huán)境、結(jié)構(gòu)元件等因素是實體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的基本單元。實體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)包括功能實現(xiàn)的基本要素以及要素之間相互作用關(guān)系的集合，如具體任務(wù)完成所需的元件及其相互之間的連接關(guān)系。

3）情景準則系統(tǒng)。

情景準則是指在設(shè)計任務(wù)實現(xiàn)的情景過程中功能域和結(jié)構(gòu)域之間的約束與映射關(guān)系。情景準則系統(tǒng)包括功能需求產(chǎn)生的限制、功能實現(xiàn)與結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系、在任務(wù)實現(xiàn)過程中結(jié)構(gòu)元件之間的相互作用以及任務(wù)所處情景的環(huán)境約束。其基本單元是功能、結(jié)構(gòu)和需求在任務(wù)情景實現(xiàn)過程中產(chǎn)生的行為特征。

基于任務(wù)流對任務(wù)實現(xiàn)情景作進一步分析，分析不同任務(wù)元下單元級任務(wù)要素之間的關(guān)系，構(gòu)建物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型，如圖4所示。

圖4 物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型Fig.4 Physical domain entity task scenario model

3 虛擬域模型與交互通道

3.1 虛擬域模型

虛擬實體包括幾何模型GV、物理模型PV、行為模型BV和規(guī)則模型RV，這些模型能從不同的時間、空間維度對物理實體進行構(gòu)建與模擬［18］，使數(shù)字孿生體能反映設(shè)計過程中設(shè)計任務(wù)與物理實體之間的關(guān)系。針對識別出的設(shè)計任務(wù)，基于任務(wù)流與物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型，明確每一個任務(wù)元的構(gòu)成要素，分析要素之間產(chǎn)生的行為特征，進而得到虛擬域?qū)\生數(shù)據(jù)與孿生體的構(gòu)成。

虛擬域模型由任務(wù)情景完成所需的元素單元組成的幾何模型和物理模型、任務(wù)元得以實現(xiàn)的行為模型以及任務(wù)實現(xiàn)過程中由行為和環(huán)境約束構(gòu)成的規(guī)則模型組成。幾何模型和物理模型是任務(wù)實現(xiàn)所需的構(gòu)成要素，包括產(chǎn)品任務(wù)完成所需的元件、結(jié)構(gòu)及其相互之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系等，甚至還包括用戶、環(huán)境因素。行為模型由任務(wù)構(gòu)成要素發(fā)生的行為特征構(gòu)成，行為特征具體包括產(chǎn)品行為、用戶行為、用戶與產(chǎn)品交互行為，以及用戶、產(chǎn)品和環(huán)境之間的交互行為等。基于元件、任務(wù)目標等要素形成的行為約束構(gòu)成規(guī)則模型。對設(shè)計任務(wù)進行分析、分解，基于任務(wù)情景構(gòu)建數(shù)字孿生模型，如圖5所示。

圖5 虛擬域數(shù)字孿生模型Fig.5 Virtual domain digital twin model

3.2 交互通道

除了與物理域和任務(wù)域相映射的虛擬域模型外，構(gòu)建數(shù)字孿生模型還須從真實的物理世界收集物理實體數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品功能參數(shù)數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)構(gòu)成數(shù)據(jù)、準則約束數(shù)據(jù)以及目標情景下的交互數(shù)據(jù)，并結(jié)合設(shè)計任務(wù)要求和任務(wù)宏觀表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)采集并傳輸?shù)教摂M域，對任務(wù)數(shù)據(jù)進行整合和計算，以驅(qū)動概念設(shè)計。

基于時間參數(shù)分析目標產(chǎn)品的物料流、信息流、能量流在任務(wù)流中的走向，明確任務(wù)的節(jié)點以確定收集信息和建立交互通道的節(jié)點。其次，對任務(wù)元進行分解及詳細分析，得到任務(wù)元件與行為特征及其在物理世界對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型及來源，包括情景布局數(shù)據(jù)、用戶人體數(shù)據(jù)等，將收集到的任務(wù)數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為任務(wù)情景，來構(gòu)建設(shè)計任務(wù)的虛擬域模型。最后，通過傳感器將任務(wù)元信息轉(zhuǎn)化為電信號數(shù)據(jù)，傳輸?shù)教摂M場景中，收集物理實體的設(shè)計數(shù)據(jù)，包括任務(wù)流中元件的尺寸、動態(tài)行為數(shù)據(jù)、任務(wù)持續(xù)時間和用戶對任務(wù)完成情況的滿意度等。基于任務(wù)流，對虛擬數(shù)據(jù)進行分析，如任務(wù)行為特征對任務(wù)完成的支持度、任務(wù)元件的物理數(shù)據(jù)、用戶在任務(wù)完成過程中的交互數(shù)據(jù)和情感數(shù)據(jù)等。通過對情景空間數(shù)據(jù)的收集和實時模擬，實現(xiàn)交互通道的建立。基于設(shè)計任務(wù)的數(shù)字孿生模型的構(gòu)建過程如圖6所示。

圖6 基于設(shè)計任務(wù)的數(shù)字孿生模型構(gòu)建過程Fig.6 Construction processof digital twin model based on design task

4 智能分類垃圾桶數(shù)字孿生模型的構(gòu)建

4.1 構(gòu)建任務(wù)域任務(wù)流模型

智能分類垃圾桶是一種基于電容式傳感器原理的自動分類垃圾桶，它包括檢測裝置、分類裝置、回收裝置和支撐裝置。目前該垃圾桶的主要問題是分類效率低，一次只能對1件垃圾進行分類且分類時間較長。基于垃圾桶的功能和使用過程，利用任務(wù)分析法和情景分解法對其任務(wù)進行分解，如圖7所示。基于任務(wù)分解得到子任務(wù)，基于任務(wù)情景的順序，構(gòu)建智能分類垃圾桶任務(wù)流，如圖8所示。

圖7 智能分類垃圾桶任務(wù)分析與情景分解Fig.7 Task analysis and scenario decomposition of intelligent sorting trash can

圖8 智能分類垃圾桶任務(wù)流Fig.8 Task flow of intelligent sorting trash can

4.2 明確設(shè)計任務(wù)

首先，對用戶需求進行提煉，構(gòu)建量化維度即模糊評綜合價法中的因素集；其次，根據(jù)專家評審結(jié)果，構(gòu)建量化依據(jù)，賦予功能性需求與非功能性需求的權(quán)重，最終確定智能分類垃圾桶的因素集，如表1所示。

表1 智能分類垃圾桶的因素集Table 1 Factor set of intelligent sorting trash can

在此基礎(chǔ)上運用模糊綜合評價法，量化與核心功能相關(guān)度較高但是用戶體驗感較低、不完全滿足用戶需求的任務(wù)。受調(diào)查的用戶為10人，其中專家有4人，普通用戶有6人，以t14（識別垃圾）為例。

1）確定因素集U。按照屬性分為2個子因素集：功能性需求U1={操作便利性u1，分類準確性u2，完成效率u3}；非功能性需求U2={耐用性u4，結(jié) 構(gòu)穩(wěn)定性u5}。滿足U1?U2=U。

2）確定評語集V。根據(jù)每個指標評價值，對因素集U1、U2分別作出綜合評判，評價等級分為v1（好）、v2（較好）、v3（中等）、v4（較差）和 v5（很差），V={v1，v2，v3，v4，v5}。

4）確定單因素模糊綜合判斷矩陣R。設(shè)單因素模糊評價矩陣 Ri，記為 Ri=[ri1，ri2，…，rin]，其中 rin表示因素i的評價得分。則單因素的模糊綜合判斷矩陣為：

針對t14（識別垃圾）的U1可得操作便利性、分類準確性、完成效率的模糊評價矩陣R1、R2、R3分別為：

針對t14（識別垃圾）的U2可得耐用性、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的模糊評價矩陣R4、R5分別為：

則模糊綜合判斷矩陣R（U1）和R（U2）分別為：

5）確定綜合評判矩陣B。B=A×R，是基于評語集V的模糊向量，則：

將t11至t41所有任務(wù)數(shù)據(jù)依次輸入MATLAB程序，運行軟件，確定設(shè)計任務(wù)為推送垃圾與選擇分類。

4.3 構(gòu)建物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型

針對識別出的推送垃圾、選擇分類兩個設(shè)計任務(wù)，基于任務(wù)流模型，確定子任務(wù)功能屬性，進而分解至任務(wù)元，明確每一個任務(wù)元的構(gòu)成要素，分析要素之間產(chǎn)生的行為特征。“推送垃圾”物理實體的任務(wù)情景為：推板推送垃圾到滑道的盡頭，電機接收到傳感器發(fā)出的電信號后開始運轉(zhuǎn)，帶動絲桿轉(zhuǎn)動，進而帶動滑桿通過螺紋推動推板，推板開始在滑道上運動，推送垃圾。“選擇分類”物理實體的任務(wù)情景為：導向槽旋轉(zhuǎn)相應(yīng)的角度以確定垃圾移動的方向。滑道上的電容式傳感器通過由垃圾的位置變化引起的電阻變化來識別垃圾的類別。當傳感器檢測到垃圾時發(fā)出信號給步進電機，電機帶動導向槽旋轉(zhuǎn)，使導向槽的末端對準垃圾所屬類別的垃圾桶。推送垃圾和選擇分類的實體任務(wù)情景模型如圖9所示。

4.4 構(gòu)建虛擬域模型與交互通道

在構(gòu)建數(shù)字孿生模型的基礎(chǔ)上，基于時間參數(shù)下任務(wù)元的節(jié)點與行為特征，對物理實體和孿生模型的設(shè)計數(shù)據(jù)進行收集，包括任務(wù)流中元件的尺寸、用戶的思維邏輯數(shù)據(jù)、任務(wù)持續(xù)時間和用戶對垃圾分類完成的滿意度等，完成交互通道的構(gòu)建，得到最終的智能分類垃圾桶數(shù)字孿生模型，如圖10所示。

圖9 推送垃圾和選擇分類的實體任務(wù)情景模型Fig.9 Entity task scenario model of pushing trash and selecting classification

圖10 智能分類垃圾桶數(shù)字孿生模型Fig.10 Digital twin model of intelligent sorting trash can

5 結(jié)論

1）針對概念設(shè)計過程中確定設(shè)計任務(wù)時對用戶需求考慮不足的問題，集成任務(wù)分析法和情景分解法，從產(chǎn)品和用戶兩方面考慮，得到概念設(shè)計中數(shù)字孿生情境下的任務(wù)模型。相比于傳統(tǒng)的設(shè)計任務(wù)研究方法，更注重用戶因素。

2）基于數(shù)字孿生的概念，分析任務(wù)域的構(gòu)成，基于模糊綜合評價法對設(shè)計任務(wù)進行評價，定量分析設(shè)計任務(wù)，并基于任務(wù)元及其行為特征構(gòu)建物理域?qū)嶓w任務(wù)情景模型。分析實體任務(wù)情景，結(jié)合設(shè)計需求準則，構(gòu)建交互通道與數(shù)字孿生模型。提出了設(shè)計任務(wù)量化的具體方法，探討了基于設(shè)計任務(wù)的數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法，拓展了數(shù)字孿生技術(shù)在概念設(shè)計過程中的應(yīng)用。

3）將基于設(shè)計任務(wù)的數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法用于智能分類垃圾桶概念設(shè)計中數(shù)字孿生模型的構(gòu)建。

數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法還須通過更多工程案例加以驗證并逐步完善。在概念設(shè)計階段，如何通過數(shù)字孿生技術(shù)進一步挖掘設(shè)計任務(wù)，以及如何將數(shù)字孿生模型與相應(yīng)的創(chuàng)新設(shè)計方法相融合，產(chǎn)生設(shè)計方案，須進一步研究。