摘要：在计算机技术不断发展的现代，程序设计已渗透到除了计算机专业外的其他领域，将数字化技术融入各类设计中是近年来兴起的一个全新领域。在产品外观造型的应用中，它将产品外观设计中原本所包含在整体中的各个学科的知识经验重新分解，将拆分后的各种要素输入到特定的程序算法中，由工业产品设计师制定相应的规则，再经过一系列的计算机处理，输出最终结果。这些要素以一定的方式进行分解、重构、排列、组合，利用计算机能进行高速运算的特性，为工业产品设计师理清复杂的系统变化规律。此外，也会在没有预期的情况下出现其他新颖的、合理的形态设计方案，帮助设计师打破原有的预设，从而获得新的创作灵感。
关键词：形态仿生;基因工程;遗传算法;产品形态
中图分类号：TB472
文献标识码：A
DOI：10.15913/j .cnki.kj ycx.2019.11.008
1 产品外观形态与消费者心理研究
作为具有一定形态造型的工业产品，其形态包含了两个层面：①消费者所能看到的产品外观形状;②消费者通过其外观所领会的，包含在产品内部，通过形状所表现出来的精神态势。只有通过两者的有机结合，才能够完整展现产品的形态。因此，产品外观形态的创新与改良，需建立在通过产品外观获得精神享受的前提下。
在机械工业与自动化工业高度发展的今天，设计师的工作重点，已经慢慢向产品与环境的匹配性、易操作性、生活化等方向转化，产品的竞争已经在很大程度上从功能的竞争向外观形态的竞争转化，只有在形态上加入更多时尚、个性和差异化的元素，才能激起消费者的购买欲望，利用仿生形态进行产品外观造型的设计，是一条很好的途径。
消费者在选择购买某一产品的过程中，刨去价格因素，会在同类产品中挑选哪一个，这就是设计人员需要重点研究的课题。在设计前期，需要了解消费者对产品形态偏好的情况，并做好充分的市场调查，把产品形态对消费者的刺激作为自变量，消费者对产品的需求作为中间变量，消费者对产品的反映作为因变量，求得三者最能和谐统一的值，引导产品购买成功的概率。随着消费水平的不断提高，在满足功能需求的基础上，消费者更倾向于在产品形态中获得精神上的满足。
在市场调查的过程中，要把握好消费者对生活形态和产品形态的理解，这是一个难点。同一形态，对于不同年龄层次、不同文化层次的人群，喜好会有很大的差别。因此，可以将调查法引入前期工作，结合问卷形式进行。根据这～方法，设计师在对产品进行外观设计之初，将消费者对某一类产品的态度作为一个基准，进而引发后续的设计进程，以便投其所好。在物质不再匮乏的今天，消费者对产品形态的情感需求远远超过了对物质的需求。对于产品形态设计而言，最终的目的便是让产品与使用者之间形成一种人性化的情感联系。
2 生物体与产品形态基因工程
2.1 生物基因工程、产品基因工程及其相关内容
从生物学的角度来看，基因是具有遗传效应的DNA片段，它支持着生物体的基本构造和性能，有物质性和信息性的双重属性，是遗传物质的最小单位。基因工程则是在分子遗传学的基础上，以分子生物学和微生物学的现代方法为手段，通过体外构建和重新导人，获得新品种的一种重组技术。
在传统意义的产品造型仿生设计中，为了获得有效的形态，通常会汲取生物体的整体造型，作为产品外观设计的造型元素，再利用人机工程学的原理，对该造型进行测试与修改，从而得到符合使用与审美需求的产品造型形态。但在提倡资源利用最大化的可持续发展背景下，许多产品的单一功能已不能满足人们在使用过程中对于空间和效率的需求，各种功能被逐渐融合，产品向多功能化方向发展已成必然。形态设计必须符合功能需求，单一的造型元素将被多元化形态所取代，在形态仿生的过程中，对于造型元素的提取方式，已逐渐从宏观领域转向微观。因此，将基因与基因工程的概念与技术引入到产品形态仿生设计中，可以获得一种全新的形态创造方法。这种方法以创新为目的，在分子水平上对生物形态基因与产品形态基因进行操作，从生物体中提取适当部分的基因信息存储于计算机形态信息库，根据执行人的需求，在必要时从形态信息库中调取生物体相关部位的基因信息，植入产品的特定结构中进行重组，形成新的产品形态基因组，创造符合市场需求的新形态。
因而，从产品形态仿生设计的角度出发，产品仿生形态的基因工程也亦存在。基因工程的概念被引入到产品形态仿生设计中，基于生物基因工程，从不同生物体中提取不同部位的相关形态信息，对其进行优化后再重新组合，生成产品形态基因组的遗传信息，构建出与功能相契合的产品新形态。如果将某一产品视为在某一特定环境下存在的个体，那么它的价值就包括在整个使用周期内，附生于其形态之上的、通过各种操作及活动所有可能出现的相关信息，都需要在设计前期结合MATLAB平台上的数据进行分析，并进行充分预估，从而为选择最优形态方案提供有利的依据。这些信息包括用户需求分析、产品设计分析、产品生产可行性分析、销售影响因素分析、售后分析、环境可持续影响因素分析等各项内容，在产品仿生形態基因工程的框架中，这些内容可分别被理解成需求基因、设计基因、生产基因、销售基因、维护基因、回收基因，它们因产品形态基因的存在而存在，同时又反过来影响着形态的形成与发展。
2.2 遗传性和变异性
就形态而言，生物基因具有遗传性和变异性两大特点。遗传和变异两大特性同样也存在于产品仿生形态设计基因中。从生物形态基因到产品形态基因，遗传性是形态在实体中所存在的内在属性，产品作为形态的载体，继承了来自生物体的遗传信息。这一形态遗传信息被形态基因信息库永久记录，基本形态在每一代产品中得到延续，因此，产品可以在每一次更新换代的过程中保持品牌特有的设计风格，在形态中体现企业文化的传承性。
与此同时，变异性又是区别亲代与子代之间形态差异的必要条件，它产生依赖于环境的改变和内在需求的变化。在生物学中，基因的突变必然伴随着种群的进化;产品形态造型中，尺寸大小，结构转换或新元素的加入，都会使新一代产品相较于上一代产品，在操作智能化和使用方便性等各方面有了较大的提升。当然，与生物进化不同，产品形态的突变更多的是人为因素所致。
产品形态基因的遗传与变异体现了人们在使用产品的过程中对物质和精神提出了越来越高的要求，设计在创造人们生活方式的同时也在改变着人们的生活习惯。因此，每个设计师在进行形态仿生设计的过程中，如何寓变异性于遗传性中，是一项长期的课题。
3 基于遗传算法的产品形态仿生设计
3.1 基于进化理论的遗传算法
遗传算法是一种从生物界进化规律演化而来的随机化搜索方法。生物学中，DNA作为染色体中的主要遗传物质，蕴含着遗传信息，决定着遗传效应。在数字化领域，遗传算法本身就是在模拟生物基因遗传的基础上产生的，以利用生物进化论为原则，实现优胜劣汰的进化过程。遗传算法从一组随机产生的初始解开始搜索过程，这组初始解被称为种群。种群中的每一个单位个体都是问题的一个解，被称为染色体，染色体是遗传算法中最重要的存在，通常用一组数据来代表，作为优化问题解的代码，而其本身并不一定是解。这些染色体在后续的迭代过程中不断进化，被称为遗传。每一代中，用适应度来作为评价染色体好坏的指标，生成的下一代染色体称为后代，后代是由前一代染色体通过选择、交叉和变异运算形成的。新一代形成之后，根据适应度的大小选择部分后代，淘汰部分后代，从而保持种群大小是常数。适应度高的染色体被选中的概率较高，经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它几乎就是问题的最优解。因此，参数编码选择、初始种群的选择、适应度函数的确定、遗传操作、参数控制是遗传算法中的五个核心内容。
利用计算机辅助软件进行产品形态仿生设计，通过遗传算法，可以生成产品外观的整体轮廓形态以及一些复杂曲线。因此，无论是对产品外观形态进行整体创新还是对产品外观形态进行局部改进，都可以通过遗传算法来实现，从而形成与母代外观形态区别较大的新的形态方案。
3.2 遗传算法过程分析
在形态仿生设计中，生物形态与产品形态之间存在着一定的逻辑关联，利用遗传算法进行产品外观形态的仿生设计，是该设计能否成功的关键因素。一般情况下，遗传算法中最为有效的是遗传运算和进化运算两类，遗传运算主要通过遗传和变异来实现，而进化运算则主要通过选择实现。
由于面对的目标群体及对产品使用需求的差异，产品外观形态的设计会受到众多条件的制约，人们不仅希望产品的外观形态能满足他们对物质的需求，同时也希望在使用产品的过程中能带来一定的精神及审美享受，这就对形态的生成过程提出了更高的要求。往往是以牺牲其他一些较优的形态方案为代价来选择最符合市场需求的方案，来达到生产销售与使用之间的一种平衡。因此，遗传算法就需要通过以下步骤来实现。
3.2.1 编码与解码
遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转化成遗传空间的、由基因按一定结构组成的染色体或个体，这就需要进行编码。对于产品仿生形态的外观设计问题，可以采用一种多目的进程调度的二进制参数编码算法，即在确定了某一参数的取值范围与该参数二进制编码符号串长度之后，计算出编码方式的种类及参数编码时的对应关系。该算法能有效解决传统的二进制编码方式中精度不高的问题，从而获得遗传空间中母代生物形态的基因型串结构数据。在确定了染色体的编码之后，套入对应不同种类染色体的不同解码公式，将问题空间参数转换成遗传空间参数，这就是解码的过程。
3.2.2 种群的生成
初始种群的好坏会直接影响遗传算法的效率和结果，在利用遗传算法进行产品形态仿生设计的过程中，设计人员不能采用完全随机的方法生成初始种群，而应该在对某一类产品进行市场调查和对先前同类产品使用反馈的基础上，采用半随机的方法，获得满足后续设计要求的初始种群，再在这一范围内进行选择，从而提高遗传算法的效率。
3.2.3 适应度评价和选择策略
在遗传算法中，以个体适应度的大小来确定该个体被遗传到下一代群体中的概率。个体适应度越大，该个体被遗传到下一代的概率也越大。反之，个体适应度越小，该个体被遗传到下一代的概率就越小。就产品形态仿生设计而言，要从该产品的使用目的出发，在分析产品的功能、用途、使用群体、使用环境、操作可行性等问题的基础上，选择与目的相吻合的适应度函数构造方式，这样就能在保持种群形态多样性的基础上，最大效率地发挥遗传算法的性能。如果产品外观的最终形态目标是获得解的最大值时，适应度函数就可以用目标函数来替代。如果产品外观最终形态目标是获得解的最小值时，适应度函数就需要转化为目标函数的最大值问题进行求解。
产品外观形态中，越是符合使用功能、舒适度、人的审美等要求的形态，被选中的概率就越大。当然，产品形态设计的方案并不存在唯一性，它会随使用群体、使用环境等因素的变化而变化，在设计选择的时候，适应度值小的个体也存在被选中的可能，最终便会形成产品形态的多样性。
3.2.4 交叉和变异
交叉和变异是形态生成过程中两条不同的途径。交叉操作可将原始生物体或前代产品在形态上的良好基因通过信息交换，产生更好的子代产品形态，其算法根据有性繁殖的基因重组过程得到，可利用單点交叉形式，通过随机性和稳定性的云模型来实现交叉操作。
变异操作相对而言比较简单，可随机选择种群中的一个个体，将串结构数据中某个串的值以一定的概率随机地改变，这样就实现了个体形态的基因变异，其可能性更为丰富。
3.3 基于遗传算法的产品形态仿生设计的实现
在形态仿生算法实现以前，生物体形态模型相对产品形态模型而言，在尺寸上并不能做到完全吻合，过大或过小的问题普遍存在。因此，必须对其进行比例缩放，在三维建模软件中输人生物体与产品形态模型，并调整生物体形态模型的坐标系，使其适应产品形态模型坐标系，确定参照产品形态模型与生物形态模型长度、宽度、高度的取值范围和生物体形态模型的缩放比例，同时进行缩放，从而输出模型数据。
在了解了上述情况之后，就要将原型、交叉、变异的概念引入产品外观的仿生设计中。在产品开发过程中，原型包含了生物原型与产品原型两方面的内容。生物原型是指生物体在进化过程中的某一阶段所呈现出来的形象和特征，是一种原生态的自然形态，没有经过人工的加工和处理。产品原型指母代产品的形态及外观特征。交叉是在原始生物体或母代产品形态原型的基础上，保留原型的主要形态细节和特征，利用一定的形态构成方法，加强造型形态。而变异就是在原型的基础上，通过局部比例变化，利用夸张等手段，增加子代产品形态的新奇性和怪异性，形成新的外观造型。
从技术层面看，为了从产品形态和类比生物形态中找到一定的规律，对其图像进行扫描，分别进行网格投影和高度标记，以DNA的形态记录各自的形状，作为母代的遗传信息;对母代DNA链做交叉和变异处理，得到多个第一子代，用筛选函数对第一子代的DNA链进行筛选，留下最符合后续设计要求的两条DNA链作为下一子代的亲代染色体链;根据市场及消费者满意度调查所获得的结果，修正交叉和变异的相关系数以及适应度函数，得到最优方案;最后，输出形态拟合度及适应度函数指标，在确定了母代染色体及适应度函数的构成原则后，就可以对新的仿生产品形态进行遗传算法的实现。
参考文献：
[1]顾宇清.产品形态分析[M].北京：北京理工出版社，2007.
[2] GUO N C.Bionic shape design of quantify products basedon genetic algorithm [J] .Applied Mechanics andMaterials， 2012（ 10）：229-231.
[3]金海明，王以华，许娜私，等.工业产品造型设计评价的探讨[J].包装工程，2007（7）：151-152，163.
相关热词搜索： 遗传 算法 形态 研究 设计
