数据驱动设计--聚文网

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本书将围绕数据驱动的产品设计，介绍设计知识数据的获取建模、挖掘和可拓派生技术，同时结合智能优化算法，分析数据驱动产品设计过程中的数据感知解析辨识、约束传递模糊适配、鲁棒学习可信评估、协同推理决策、多参数关联性能反演、多目标拓扑优化及异构设计数据集成技术等，为工程设计领域的从业人员了解相关数据驱动技术提供参考。

内容简介

数据驱动的产品设计主要指的是，围绕产品交互数据进行建模和分析，从而挖掘事物的相关性和隐藏模式以协助产品设计的过程。随着大数据时代的到来，在整个产品生命周期中已经生成了许多有价值的数据。收集的产品数据包含大量的设计知识，有助于提高生产效率和产品竞争力。数据驱动的产品设计是一种有效且流行的设计方法，可以支持设计师做出明智的决策。本书将围绕数据驱动的产品设计，介绍设计知识数据的获取建模、挖掘和可拓派生技术，同时结合智能优化算法，分析数据驱动产品设计过程中的数据感知解析辨识、约束传递模糊适配、鲁棒学习可信评估、协同推理决策、多参数关联性能反演、多目标拓扑优化及异构设计数据集成技术等，为工程设计领域的从业人员了解相关数据驱动技术提供参考。

作者简介

冯毅雄，浙江大学机械工程学院教授，工学博士，博士生导师，浙江大学设计工程研究所副所长，国家优秀青年基金(优青)获得者，浙江省杰出青年基金获得者，浙江省新世纪151人才，隶属于浙江大学谭建荣院士学术团队，浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室固定科研人员，"机电液系统基础研究”国家自然基金创新研究群体学术骨干。

第1章绪论
1.1 引言
1.2 数据驱动产品设计的基本概念
1.2.1 产品数据的概念和特征
1.2.2 数据驱动的产品设计过程
1.3 数据驱动产品设计的发展概述
1.3.1 数据驱动的需求分析偏好感知
1.3.2 数据驱动的概念设计
1.3.3 详细设计中的数据建模
1.3.4 设计知识支持工具
1.4 本书的篇章结构
第2章产品设计知识获取建模技术
2.1 引言
2.2 产品设计实例知识的分解
2.3 产品设计实例知识的形式化描述
2.3.1 产品设计实例的一般描述方法
2.3.2 物元理论及其形式化方法
2.3.3 产品设计实例物元模型的建立
2.4 产品设计实例的封装
2.4.1 产品设计事物元
2.4.2 关联信息的建立
第3章产品设计知识数据挖掘技术
3.1 引言
3.2 数据挖掘与产品知识信息
3.2.1 数据挖掘的基本概念与主要技术
3.2.2 可挖掘的产品知识信息
3.3 基于粗糙集理论的产品设计规则知识挖掘
3.3.1 粗糙集理论与数据挖掘
3.3.2 产品设计规则知识的挖掘过程
3.4 产品设计规则知识综合
第4章产品设计知识可拓派生技术
4.1 引言
4.2 产品构造模型知

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