用户期望心象驱动的直升机造型进化设计

汪智超，黄育龙

(1.海军驻景德镇地区航空军事代表室，江西 景德镇 333002；2.中航工业直升机设计研究所，江西 景德镇 333001)



用户期望心象驱动的直升机造型进化设计

汪智超1，黄育龙2

(1.海军驻景德镇地区航空军事代表室，江西 景德镇 333002；2.中航工业直升机设计研究所，江西 景德镇 333001)

选取直升机造型典型元素——机身特征线为研究对象，基于遗传算法提出用户期望心象驱动的直升机造型进化思想和方法流程。获取用户期望的直升机造型心象形容词，经过聚类分析得到关键心象词汇并将其量化表征。从多种途径选取符合用户期望心象的直升机造型初始样本，选取机身侧面轮廓线为对象，利用贝塞尔曲线将其量化描述。为保证造型进化一直处于用户期望心象引导下，基于用户期望心象形容词构建人工适应度评估机制；进行交叉、变异操作，获得符合用户期望心象的造型进化子代种群，从而实现了基于用户期望心象驱动的造型进化目标，并以此指导直升机造型设计。以“绝影”高速隐身无人直升机造型进化设计为例，证明了该方法的合理性和可行性。

直升机造型；期望心象形容词；进化；遗传算法

0 引言

随着我国国民经济的不断发展，未来中国对直升机产品有着十分迫切的需求，尤其是在警用航空、森林灭火、城市消防、医疗急救等领域，直升机有独特的重要作用，未来市场需求广阔。面对国外直升机巨头激烈的竞争和直升机用户不同的需求，直升机的造型设计显得尤为重要，能否设计出符合用户期望的直升机产品是直升机研发成败的关键。然而，目前国产直升机机型单一，造型设计主要以借鉴现存产品为主，对于如何使产品造型满足用户期望的研究还相对不足，这也就成为了直升机造型进化设计必须要解决的迫切问题。本研究提出了一种基于用户期望心象形容词的直升机造型进化设计方法。一方面，分析了直升机造型基因及其典型表达，选取了能够涵盖直升机造型关键信息的典型元素——直升机造型特征线作为研究对象，并将其进行规范化的几何描述，从而形成进化计算的初始种群：另一方面，萃取产品造型用户期望心象形容词，利用Osgood语义差异法进行量化，进而构建基于用户期望心象形容词的造型特征线进化计算人工适应度评价函数。采用遗传算法(Genetic algorithm ,GA)构建用户期望心象驱动的产品造型进化机制，在一定程度上保证了造型进化是按照用户期望进行的目标。

1 感性心象与直升机造型

1.1 用户期望心象及其量化表征

产品造型心象是指人对产品形态所产生的直觉联想，包括视觉的、触觉的、嗅觉的、听觉的和味觉的等种种感觉，并且脑海里形成对产品的某种意象[1-2]。产品造型的心象认知与人的文化背景和生活形态有很大的关系，是属于心理活动中感觉经验的一种体现，心象同时存在于设计师和用户的头脑之中[3]。通常用户会用一些形容词描述他们对于产品外观造型的期望，比如某个产品造型应该是“可爱的”、“优美的”、“豪华的”等，这些形容词被定义为“用户期望心象形容词”。新产品开发的最终目的是为了满足用户的需求。因此，在产品造型设计前期应该进行充分的市场调研和用户研究，从而获取用户对于新产品造型的期望心象。设计师基于用户的造型期望心象进行设计，在很大程度上可以避免产品造型设计的盲目性，降低新产品开发的风险。

通过问卷调研、典型产品情报分析等方法获取用户对于产品造型的期望心象形容词，进而将用户期望心象形容词制作成由正义词和反义词组成的形容词对。利用Osgood语义差异法[4]将用户对于产品的期望心象反应在一个心理量表上(7点量表)，从而将用户期望心象进行量化表征。

1.2 直升机造型进化及其几何描述

对于在产品形态生成过程中的“基本造型”的反复应用，从生物学角度可以解释成为一种遗传，而这些基本造型被认为是“基本造型词汇”，对基本造型词汇的遗传性质的描述则是造型基因。产品的造型进化是指在基本造型的基础上，外表特征与造型基因在不同代产品之间的改变。

直升机造型进化设计是设计师在进行直升机造型时对飞机造型特征的一种操作手段。通过造型进化，可在直升机基本造型特征的基础上，演变出多个直升机造型的特征，由造型特征形成直升机的整机造型。直升机造型特征包括造型特征点、造型特征线和造型特征面等。直升机造型特征线是有特定结构约束和造型内涵的，被标记为主旋翼塔桥线、侧面轮廓线等名称的一种有几何表达的造型实体[5]。直升机造型特征线是直升机造型的典型表达，根据不同特征线对机身造型影响的程度和由此产生的直升机造型识别性的高低，我们将提取的10几条直升机造型特征线分为主特征线和过渡特征线两类，如图1所示L1-L6，L9-L10，L14-L15为主特征线，L7-L8,L11-L13为过渡特征线。

其中，主特征线控制的是直升机造型的整体感觉和风格，对机体造型的变化和风格趋势研究有重要的描述意义。由于机体造型特征线对于直升机造型心象的形成具有决定性的作用，因此本研究将直升机造型基因研究抽象简化为直升机造型特征线研究[6]。图1中L1-L6线(直升机外轮廓线)是直升机的主特征线，对于直升机造型的整体造型心象具有重要的影响，因此本研究主要选定为L1-L6直升机造型进化设计研究的对象。

直升机造型特征线多为自由曲线，因此其几何描述可以概括为若干个连续的线段l及其位置和属性关系，可以表达为:

L={l(1，2)，l(2，3，)…，l(n，n+1)}

式中，线段l可以由该线段曲线锚点p和控制点c表达：

图1 直升机造型特征线及其分类

l(i，j)=(pi，pj,ci) 1≤i≤nj=i+1

式中,i,j,n均为自然数；Pi代表线段l的起始锚点；Pj代表线段l的终止锚点：ci代表线段l的控制点。

采用贝塞尔曲线的数学表达方式对造型特征线进行统一的造型转化。本研究采用二次方贝塞尔曲线对造型特征线进行拟合，将其转化成若干个特征点坐标构成的特征线造型，在此基础上进行造型数据的进化。二次方贝塞尔曲线的参数形式为：

B(t)=(1-t)2P0+2t(1-t)P1+t2P2t∈[0,1]

以主特征线L1为例，将其特征线造型要素分为锚点(表示为Pi，i=1，2，…，n)和曲率控制点(表示为Ci，i=1，2，…，n)。如图2所示，通过两种造型要素的组合对主特征线L1进行造型表达。

图2 部分主特征线及其贝塞尔曲线表达

2 用户期望心象驱动的直升机造型进化设计

本研究中采用遗传算法作为直升机造型的进化算法。基于用户期望心象形容词构建直升机造型进化的人工适应度评价函数，获取符合用户期望心象度较高的造型特征线种子，进而达到辅助直升机造型设计师进行以用户期望为导向的设计创新。

2.1 基于遗传算法的造型设计进化流程

基于遗传算法的造型设计进化主要涉及初始种群选择、适应度定义和交叉变异概率等问题。用户期望心象驱动的直升机造型设计进化流程如图3所示，首先接收用户需求输入，再通过多种途径获取相关造型样本案例，选取优良样本案例进行特征抽取和量化描述，由此得到进化的初始种群。进化程序进行交叉与变异，并基于复合适应度评估机制对结果进行评估，若评价后种群部分结果已经达到进化期望，则进化结束；否则再次进行适应度评价，进入进化迭代[7]。

图3 造型设计进化流程

2.2 初始种群的设定

为了能够匹配用户期望心象，每个初始种群的种子都能够至少涵盖用户对于直升机造型期望心象的部分信息，并且要能够在机型、尺寸等方面满足造型进化的几何描述规则。初始种群有多种获取途径，本研究采用以下两种方式。

1)通过互联网、飞机宣传资料等收集相关竞争机型资料，并经过用户、设计师的评审，提取能够体现用户期望心象的飞机图片作为进化样本案例。

2)设计师根据用户期望心象绘制机型概念表现图，并通过用户、设计师评审提取最能代表用户期望心象的设计概念表现图，以此作为初始种群的样本案例。

将初始种群样本案例进行三维数字建模，截取正侧面模型图片，然后利用矢量绘图软件提取直升机侧面轮廓线(L1-L6)，从而实现初始种群样本的特征抽取和几何描述。由于不同样本案例的几何尺寸有差异，故而在尽量保证样本造型信息不失真的情况下，需要对样本特征线以飞机最前端点为基准进行等比例缩放，统一几何尺寸。

2.3 适应度评估机制

由于直升机造型设计的非理性和不确定性，评价标准往往难以完全量化。因此本研究在造型基因进化过程中采取交互进化方法来捕捉并跟踪设计心象。为了能够使造型进化符合用户的造型期望心象，降低直升机新产品开发风险，直升机造型设计进化的人工适应度评价必须按照用户期望心象进行，具体操作流程如下。

1)通过用户问卷调研和需求分析提取N对用户期望心象形容词对(本实例研究中提取3个最具代表性的形容词作为用户期望心象形容词)并赋予权重(0～1)。根据用户期望心象形容词及其权重，制定人工适应度评价函数为：

F=αF1+βF2+(1-α-β)F3

式中，α,β代表心象形容词权重；F1,F2,F3代表用户期望心象形容词量化值。

2)设计者根据用户期望心象形容词对子代种子进行评价，并按照7点心理量表打分。

3)将用户期望心象形容词权重及评价分值，代入人工适应度评价函数得出该子代种子的人工适应度评价值。

设计师对进化子代种群进行基于用户期望心象形容词的评价，符合特定适应度值的种子才能进入下一轮的进化，这样就可以在一定程度上保证造型进化是按照用户期望心象进行，从而降低新产品开发的风险。再者，直升机造型设计必须面向生产和制造，还须根据直升机造型的几何特征规则构建自动适应度过滤机制。该过滤机制亦可控制生成种群的规模，减少人工适应度评估的工作量，提高进化效率和精确度[8]。以主特征线L1(机舱侧面轮廓线局部)为例，将该特征线转化为二次贝塞尔曲线表示，如图4所示。主特征线L1具备直升机造型几何特征意义的先决条件是P1至P3之间的曲线连续，即C1,P2,C2同线。其次，若进一步加入直升机造型几何特征意义，P1至P3曲线上的任意一点必须低于(y轴小于)P3点且高于(y轴大于)P1点。

图4 直升机主特征线的特征点表达

2.4 交叉和变异

常规遗传算法中，由于种群规模较大，因此交叉概率Pc通常取值Pc=0.25～0.75，变异概率Pm通常取值Pm=0.01～0.20。本研究由于直升机造型的复杂性和案例范围的限制以及人工参与适应度评价的局限，种群规模较小。因此，在造型特征线进化过程中应适当增加变异概率Pm。经过算法调试，变异概率Pm=0.2～0.4取值较为合适。

3 实例研究

以作者所参与的一款高速隐身无人直升机项目——“绝影”为例，来验证本文所提设计方法的合理性和可行性。在无人直升机造型设计项目伊始，我们收到来自用户的期望心象有“高速”、“隐身”、“冷酷”、“硬朗”等，经过聚类分析及结合Osgood语义空间三要素，将用户期望心象形容词最终确定为“高速”、“隐身”、“硬朗”。进一步将其制作成形容词对为高速——低速；隐身——不隐身；硬朗——流畅(图5)。再者，这款直升机造型的几何特征要完全适应某验证机的外轮廓。

图5 用户期望心象形容词7点量图表

基于层次分析法[9-10]的思想，以“直升机造型符合用户期望心象”为总目标，对“高速、隐身、硬朗”三个心象形容词进行两两比较，计算权重数值。又由于造型设计的主观性和非理性，计算结果再次经过用户、设计师讨论取整后，得出高速、隐身、硬朗三个形容词的权重为0.4、0.3、0.3，并根据此权重，最终将进化设计人工适应度评价函数确定为:

F=αF1+βF2+(1-α-β)F3

式中,F1为高速(量化值)；F2为隐身(量化值)；F3为硬朗(量化值)；α=0.4；β=0.3。由人工适应度评价函数结合自动适应度评价过滤规则，构建民用直升机造型特征线进化复合适应度评价机制。通过

互联网和飞机杂志收集24款民用直升飞机的效果图和三视图，选取10名典型用户和10名具有3年以上直升机造型设计经验的设计师，按照用户期望心象形容词(高速、隐身、硬朗)对收集的直升机进行造型心象评价打分，最后选出适应度较高的X2、“科曼奇”、“阿帕奇”和某验证机等4款直升机作为本试验的初始种群。利用三维建模软件对选中的4款机型进行三维电子建模，截取正侧面的电子模型图片，然后在矢量绘图软件中提取4款直升机的侧面轮廓特征线，得到4条矢量侧面轮廓特征线，并将它们以飞机最前端点为基准进行等比例缩放统一几何尺寸(图6)。

图6 初始种群案例特征线

然后通过贝塞尔曲线公式把特征线转化为硬点坐标，形成初始种群,如表1所示。

表1 初始种群

通过10代基于用户期望心象引导的特征线的进化迭代，获取了4个适应度最高个体，即该代种群中最符合用户期望心象的造型基因特征线方案(图7)。根据造型进化获取的优良子代特征线进行后期的民用直升机造型设计,既可以传承民用机的造型基因，又在一定程度上耦合用户期望心象。

图7 进化所得优秀种子

4 结论

本研究以直升机造型典型元素——造型特征线为研究载体，基于遗传算法对用户期望心象驱动的直升机造型进化设计进行研究。

由于直升机造型设计过程的复杂性，目前该方法还有待于进一步深入研究，未来的工作是：①多条特征线协同进化问题；②如何将进化结果与后期造型设计进行更好的衔接问题。

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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，大学，助理工程师，主要研究方向：航电。

1673-1220(2015)02-029-06

V221+.2

A