一、信息时代的CAD—计算机集成智能设计系统（论文文献综述）
孟祥宇[1]（2021）在《基于数据驱动的工业软件二次开发的研究与实现》文中研究指明
樊强[2]（2021）在《从建筑影像学到影像建筑学 ——影像视角下的建筑思维研究》文中进行了进一步梳理本研究梳理了建筑作为“实物”和影像同构的事实,从建筑的认知、建筑影像与建筑实体之间的相关过程进行分析。研究认为,建筑实体的原生影像（物像）伴随着建筑过程而产生,与建筑实体同构,不存在独立于原生影像之外的建筑实体。建筑与影像的“同构性”和“共生性”是建筑的重要属性。论文对建筑本体与建筑影像之间创作的产生、互动及其内在联系的分析研判,深入分析了建筑影像的作用、价值、文化属性与媒体属性,以及当建筑物的原生影像被绘画、摄影等方式表达与记录,成为次生影像,并进入科研、教育、传播等领域的文化形态与意义。研究遵循建筑影像史的发展脉络,对建筑的原生影像与次生影像进行辨析,界定了建筑影像的涵盖范围、表达与记录方式。文章从建筑思想的产生、建筑实体的建造、建筑艺术表达入手,剖析了建筑与影像之间的内在联系和共生关系,明确了影像之于建筑的内在属性和外在表征,建筑影像的界定以及二者间的关系。继而认为建筑影像展示出来的样态和结构特征既是其本体形像的表达,也是进行建筑艺术理论研究、建筑设计、审美研究和建筑批评的重要依据。研究同时定义了影像建筑（非实体）的概念及涵盖范围,认为建筑的设计和营造过程是思维的逻辑图像的具体体现和现实投影,研究进一步探讨了建筑从思维到成为实体的形成机制,认为在建筑实体不复存在或“未建成”的情况下,建筑的“思”的过程依然可作为非实体的状态也就是图像的方式持存在和发生。在非实体情况下,建筑影像依托计算机生成图像、VR虚拟现实技术,电影和游戏等方式和途径独立表达,构成虚拟建筑。并成为思想传递、理念传承、美学感受和建筑学习的重要途径,也成为建筑设计的阶段性非实体成果。文章通过研究分析了在影像中表达的建筑,即展示建筑师思想的“未建成”建筑、电影中的建筑及游戏中的建筑,研究认为影像建筑终将成为建筑构思展示的重要部分、建筑设计的重要方法和手段,既可以作为实体建筑之前的影像虚拟建筑,也可以彻底的在游戏电影教学等领域成为纯粹的影像建筑。文章通过类比、推演与例证,就建筑和逻辑思维的关系进行了充分探讨。通过对思维的精神影像、意识之于建筑生成的哲学关系以及思维与影像、超影像的内生关系及其反作用进行了逻辑论证。在此基础上,进一步清晰的重新界定了建筑影像学这一研究方向,并新定义了影像建筑学这个研究方向,对两个方向的研究范围、研究主体、相互联系和延伸进行了探索。论文将建筑影像学的研究主体界定为对于建筑实体的影像及其次生影像及其生成媒介与传播。将影像建筑学研究主体主要定位为建筑命题的提出、思维的产生,从建筑思维到影像呈现的可能,以及影像建筑在建筑设计探索过程中发挥的先导作用。研究认为,建筑影像（包括原生影像和次生影像）是建筑师思想、理念的重要载体和传输的重要方式,特别是在建筑实体的终结期,建筑影像仍能够作为建筑信息的重要和有效载体,继续承载、表达并传承建筑的语汇和信息。而影像建筑学已经在建筑设计、效果图、虚拟现实、影视以及游戏领域成为了事实和现象,并将在一定范围影响和推动建筑理念的发展。
沈振华[3]（2021）在《昆明TXT工业软件代理公司竞争战略研究》文中认为随着全球科技的飞速发展,人类应用信息与技术提高生产与生活效率的方式已经成为当今社会的必然选择。同时,融合信息化与工业化是有效提高现代社会生产力与促进工业文明最为重要的策略,并促生了“先进制造伙伴计划”和“第四次工业革命”。在中国,为实现制造业的转型与升级,2015年《政府工作报告》明确的指示要加快与推进发展创新、智能、转型、绿色的“中国制造2025”的重要任务,至此中国制造业迎来了智能化发展之路。2015年,昆明涛勰科技有限公司完成组建并正式成立,它致力于国外优秀工业软件的代理服务,这迎合了国家在智能工业制造领域对工业软件的迫切需求。时至今日,昆明涛勰科技有限公司通过自身的努力在行业内挣得了一分席位,不仅积累了大量的行业资源,而且积累了进口软件在制造业相关教育领域技术服务人宝贵经验。然而,受到全球竞争大环境和新冠疫情的影响,处于转型发展期的昆明涛勰科技有限公司业务拓展十分困难,极不如人意,甚至发展理念与规划严重不清。为此,本研究论文以致力于国外工业软件的昆明涛勰科技有限公司为研究对象,开展了针对性的竞争战略分析,选择并制定出适合昆明涛勰科技有限公司的竞争战略,为实现昆明涛勰科技有限公司良好和稳定的可持续发展奠定了基础。本文首先提出了研究的技术路线、研究方法,再阐述了竞争战略、PEST分析、波特五力模型以及SWOT相关理论及国内外研究进展,随后通过对昆明涛勰科技有限公司的外部环境和内部资源进行分析最终选定适合昆明涛勰科技有限公司的差异化竞争战略,最后提出了具体的竞争战略实施与保障措施的建议,为昆明涛勰科技有限公司的未来发展提供科学的参考。此外,本文顺应信息时代高速发展的特点,特别提出了结合自媒体时代快速传播的企业推广方式,建议昆明涛勰科技有限公司创建“互联网+”营销渠道,有机结合线下宣传,用以打破昆明涛勰科技有限公司原有的传统企业推广模式,贡献于企业发展。这种“互联网+”传播渠道模式也适用于其他行业的小微企业,可参考借鉴。
李茜茜[4]（2021）在《数字技术背景下建筑设计范式的演进研究》文中提出
刘琳琳[5]（2021）在《基于BOM的汽车产品数据管理系统的研究与实现》文中认为汽车已然成为居民生活的必需品。汽车企业在进行生产制造时所涉及到的产品种类繁多,产品数据成千累万。虽然汽车企业的大规模生产在提高生产效率、缓解社会供求问题上曾取得重大成就,但是在激烈的市场竞争环境下汽车企业在数据管理方面渐显不足。汽车制造商和经销商面临库存负担、成本负担,而且不能对客户的定制化需求做出快速响应。于是企业在产品设计和研发过程中的拟采用信息化管理系统应对繁多的数据信息,如产品数据管理系统（Product Data Management,PDM）。在产品数据管理系统中,物料清单（Bill of Material,BOM）数据占据核心地位,用于支持产品价值链中与产品数据相关的业务。本文在研究汽车行业产品数据管理和BOM管理现状的基础上,积极地分析产品开发流程中存在的各种问题,以单一数据源为目标,保障BOM数据在产品数据管理系统中实现全生命周期的流转,便于各部门工作流的下放。重点研究内容如下:1)探讨了BOM数据模型,并以此为基础确定了以树型BOM结构为BOM多视图的结构映射模型。以装配关系五元组搭建BOM数据一对一数学模型,获得产品BOM的完整性描述。2)从产品研发到生产、售后整个生命周期内,不同阶段存在着不同的BOM数据,以装配关系五元组为理论基础实现设计BOM向工艺BOM、工艺BOM向制造BOM结构关系的自动转化,保证产品全生命周期内单一数据源的目的。3)分析了工程变更下BOM视图重构的问题,通过讨论发生设计变更的几种情况研究工程变更下的映射函数及设计变更下系统的处理流程,从而达到系统数据动态同步的效果。4)最后,借助以上技术路线,搭建汽车产品数据管理平台保障BOM数据在产品生命周期内各阶段传递的准确性、一致性,并以相关工程实例测试相关研究技术的实用性。
谢良才[6]（2021）在《基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用》文中认为近十几年来,随着人们利用信息技术采集和分析数据能力的大幅提升以及人工智能技术的快速发展,极大的推动了数据挖掘技术在各类基础科学研究中的快速兴起,尤其是以人工神经网络智能算法为基础的数据挖掘技术应用更为广泛。鉴于此,本文以非线性映射能力、并行处理能力以及容错性能优异且广泛使用的BP神经网络数据挖掘技术为基础,将数据挖掘的方法和思想引入到煤热转化领域的数据规律挖掘之中,以期在煤质基础数据与其热转化特性之间探寻出有价值的内在规律或关系。本文的研究内容主要包括高性能数据挖掘技术的设计和在煤热转化领域实际应用两个方面的研究工作。首先,本文全面阐述了数据挖掘的基本理论与方法。在了解并分析了多种数据挖掘技术的基础上,重点对基于BP神经网络的数据挖掘技术进行了深入的分析与阐述。进一步的,本文针对BP神经网络算法中存在的收敛速度慢、网络初值随机性、易陷入局部极小等不足,提出了一种多算法优势集成、联合优化的改进型算法（HA-BP）,并在非线性函数仿真中得到了充分论证。此外,本文基于HA-BP算法分别设计了HA-BP-3δ异常数据检测模型、HA-BP-MIV变量因素分析模型,它们的可靠性与实用性同样在非线性函数仿真中得到了充分论证。而后,本文将该数据挖掘技术应用于煤质基础数据（工业分析、元素分析、灰成分分析）对煤燃烧发热量、煤热解特性、煤气化灰流动温度的数据规律挖掘（预测目标）研究中。（1）煤工业分析、元素分析与燃烧发热量之间的数据规律挖掘本节以104组我国不同地域（涵盖了华东、华中、华北、华南以及西北地区）的煤质基础分析数据（工业分析、元素分析）以及发热量（Qnet,ad）数据样本为研究基础。首先,采用HA-BP-3δ模型剔除了6组原始训练数据样本。清洗后的样本（原始数据使用率达到93%）,经HA-BP计算的总数据集的平均绝对误差为0.22 MJ/Kg。在此基础上,提取出挖掘到的内在关系,使用HA-BP-MIV对变量因素进行了分析,分析结果显示,FCad、Cad、Had、Nad以及Sad与煤的发热量呈正相关性,Mad、Aad与煤的发热量呈负相关性。此外,7个因素对煤发热量的影响大小为:Cad>Aad>FCad>Mad>Nad>Sad>Had;其中,Aad、Cad、FCad对煤发热量的累计影响值达到了总贡献率的90.31%。进一步的,基于三个主要因素计算的平均绝对误差为0.47 MJ/Kg。此外,鉴于部分企业缺乏煤质元素分析的数据,进而难以使用该算法挖掘到的内在关系,为此,本文进一步的使用煤质工业分析的Mad、Aad、FCad作为输入变量,借助HA-BP模型对发热量进行了研究。计算结果发现,仅通过工业分析数据计算的发热量总样本集的平均绝对误差为0.36MJ/Kg。（2）煤热解失重特性与工业分析、元素分析数据之间的数据规律挖掘本节以10组不同产地的煤为研究样本,借助HA-BP模型考察了煤（加氢）热解失重特性曲线与其工业分析、元素分析之间的内在关联。为了实现对煤热解失重特性曲线“线”预测的目标,本文首先基于煤热解失重的典型特征,有针对性的提取了部分数据点。经HA-BP计算后,发现训练样本、检验样本的计算值与实验值数据点的相关性R2分别为0.9966、0.9943。在此基础上,提取出挖掘到的内在关系,使用HA-BP-MIV对变量因素进行了分析,分析结果显示,T、Ad、Vd、Hd、Sd对煤热解失重呈现正相关性;Cd、Nd对煤热解失重呈现负相关性。此外,7个因素对煤热解失重结果的影响大小为T>Vd>Cd>Hd>Nd>Sd>Ad;其中,T、Vd、Cd、Hd这4个因素对煤热解失重的累计影响达到了总贡献率的98.26%。进一步的,我们发现基于4个主要因素预测的精度与7因素下的预测精度几乎相当。最后,基于简化后的4个主要因素成功的预测出了未知煤样的热解失重特性曲线（精度为每隔1 ℃）,且整条失重曲线（200～1100 ℃）的绝对误差不超过2.25%。同样的方式,基于4个主要因素也成功的预测出了未知煤样的加氢热解失重特性曲线。（3）气化环境下的煤灰流动温度（FT）与其灰成分之间的数据规律挖掘本节以321组不同类型的煤灰组成以及FT数据样本作为研究基础。首先,采用HA-BP-3δ模型剔除了27组原始训练数据样本。清洗后的样本（原始数据使用率达到92%）,经HA-BP计算的总数据集的平均绝对误差为25 ℃。在此基础上,借助HA-BP-MIV算法分析了各个化学组成对FT的影响。分析结果显示,SiO2、Al2O3、TiO2与FT之间表现出正相关性;CaO、Fe2O3、MgO、K2O+Na2O与FT之间表现出负相关性。此外,7个因素对FT的影响大小为:Al2O3>SiO2>CaO>Fe2O3>K2O+Na2O>TiO2>MgO,进一步的,基于变量因素的分析结果选取了3类典型的煤灰样本,在模拟高温、气化的环境下进行了结渣机理分析,并总结了不同煤灰的结晶特征。基于此,本文将煤灰分为酸性灰、中性灰、碱性灰三个类型,其中酸性灰的FT绝大多数都高于1400 ℃。而后,借助HA-BP-MIV分别对中性灰、碱性灰进行了关键特征参量的分析,并发现探寻到的关键特征参量与FT之间存在着显着的线性相关性。最后,通过实际测试值对基于关键特征参量提出的关系式进行了验证,并取得了良好的效果。这为调控FT助剂类型的选择、添加量的确定以及不同煤种的配煤和配煤比例提供了更为直接、有效的指导。本节提出的单因素、易调控的FT计算模型如下:1:酸性灰,A/B≧6.72,FT>1400℃;2:中性灰,0.96≦A/B<6.72,FT=136x1+1143.9;3:碱性灰,A/B<0.96,FT=116.81x2+1122.3.经本文的研究发现,煤质基础数据与其发热量、热解特性、FT之间确实存在着紧密的内在联系,通过数据挖掘的思想和方法,不仅实现了对煤热转化数据的异常数据诊断以及高效预测,而且实现了基础数据样本的有效增值,更为煤热转化过程中的数理分析、影响因素分析甚至后续的研究主攻方向等提供了新的研究方法和思路。
唐忠[7]（2021）在《支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究》文中进行了进一步梳理概念设计是产品创新的核心,是一种基于知识驱动的问题求解过程,其实质是对知识进行迁移和重组的过程。作为创新设计的产物,专利文献成为了一种新的激发设计者获得创新灵感的知识资源,它与产品创新活动关系最为密切。因此,如何从海量专利文献中挖掘并利用专利知识辅助概念设计就成为了产品创新设计的关键。专利文献的分类和检索是专利知识挖掘与支持产品概念设计的必要工具和重要研究内容。本论文以中文专利文献为研究对象,以获取产品概念设计所需知识为目的,从专利分类和专利知识检索的角度出发,对其中存在的一些关键问题和支持产品概念设计的方法与工具进行研究,提出了支持产品概念设计的专利知识挖掘新方法。本论文的主要研究内容如下:（1）根据现有概念设计求解过程模型的相关研究,对构成概念设计求解过程模型的设计元素信息进行分析,构建了专利知识辅助产品概念设计的需求-功能-原理-结构（Requirement-Function-Principle-Structure,RFPS）过程模型,建立了功能基来规范表达该模型中的功能,并对模型中各层的作用及其相互关系进行了详细的论述。（2）以现有的几种特征权重计算方法为例,首先分析并阐述了专利分类中如何合理地对测试集专利进行特征权重计算,并在此基础上提出了五种无监督特征权重计算方法。然后,针对目前有监督词语权重方法在专利分类方面表现出的不足,建立了一种融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型,并在此基础上,基于累积剩余熵提出了一种有监督词语权重方法。最后,针对无监督和有监督特征权重计算方法均未考虑词语之间的语义关系问题,构建了加权词向量并引入证据理论、圆周卷积和卷积神经网络来完成加权词向量的合成。更进一步地,为了解决传统向量空间模型存在的稀疏问题,提出了一种基于语义的向量空间模型来实现专利的特征权重计算。通过实验分别验证了所提方法的可行性和有效性。（3）根据专利中所蕴藏的设计知识的特点,分别用动名词词组（动词+名词对）、动词和名词代表专利中的功能知识、原理知识和结构知识,完成了专利知识的表示。以Stanford Corenlp为词性标注工具,阐述了专利知识的提取规则。针对专利中的附图知识,给出了从专利中提取专利附图的算法。建立了以专利标题和摘要为索引的专利知识组织与存储策略,为进一步地实现专利知识的检索提供了支持。（4）作为利用专利知识的必要工具之一,专利知识检索决定了专利知识应用（即迁移与重组）的效率与效果。针对关键词检索方法会出现使用同义词的现象以及关键词不能充分表达检索意图的问题,根据国际专利分类表（IPC）建立了意图单元来识别与理解检索意图,提出了基于IPC的专利知识检索方法,并详细阐述了该方法的计算流程。考虑到每个意图单元和每个专利中所包含的功能动词数不可能完全彼此相同,分别从IPC和专利中提取了完整的用于描述动作的功能动词集,进而定义了用于专利知识检索的功能绝对性指标,解决了专利知识检索中仅用余弦函数计算相似度存在的问题,提高了专利知识检索的准确性。（5）以前述理论研究为基础,开发了支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统（Patent Knowledge Mining Prototype System,PKMPS）。将PKMPS应用于压水型反应堆辐照样品孔塞的创新设计中,展示了PKMPS各功能模块的窗口布局,同时详细介绍了各功能模块的操作规则与使用方法。初步验证了PKMPS在辅助产品概念设计上的可行性和实用性。
何恩琪[8]（2021）在《基于PLM的B公司产品研发流程管理改进研究》文中研究表明随着全球对于环境保护意识越来越强,世界各国纷纷出台对于汽车尾气排放限制的标准,并且通过分阶段地推行来逐步提高要求。为了满足政府的环境保护政策以及尾气排放限制的规定,各汽车制造厂商不断采用新的技术、陆续推出新的车型以实现节省宝贵能源和减少危害气体大量排放的目标。在目前的形势下,无论整车制造厂还是子系统部件的厂商,都在强化新产品的开发和向市场的推出,以此来应对各国政府对于排放限制的时限规定以及日益激烈的市场竞争。而推出的新产品的性能质量、价格以及投放进入市场的速度与企业的产品研发能力息息相关。本文的研究对象B公司是一家在汽车动力行业内拥有领先技术的跨国企业,并且占有较大市场份额。B公司在全球各主要市场设有产品制造工厂以及研发中心,而且拥有大量的研发人才、完整的产品研发流程,以及PLM电子管理系统。本文旨在探讨B公司在其基于PLM系统之上的研发流程管理问题、探索其成因,最终找到相应的对策。本文作者通过研究B公司的产品研发过程、PLM系统的架构以及该电子系统与研发流程的整合情况,收集和分析其流程中的研发时间数据和研发成本数据,从而来发现其研发过程中存在的问题。并且通过与研发管理人员和员工的深度访谈来挖掘产生这些管理问题的原因。再针对这些原因制定优化方案,这些方案包括对于企业内部PLM管理能力的提升、管理机制的调整,以及与外部资源的协同。最后,通过后续对于这些改进方案的落实保障措施和有效性评估为B公司提供有落地实施价值的完整方案。
李昊[9]（2020）在《装配整体式工程Revit二次开发与数据分析研究》文中进行了进一步梳理近年来,建筑信息化在我国得到不断推广与发展。BIM技术具有直观的三维效果展示、便捷的施工过程模拟与科学的协同管理模式等优点,被广泛应用于实际工程,尤其是具有省时高效特点的装配式工程。目前,BIM模型在实际项目应用中主要被用于三维展示,没有得到“一模多用”,这意味着其模型信息价值未得到充分开发。Revit作为一款应用范围最广的BIM建模软件,具有良好的二次开发环境,可以针对实际需求进行功能扩展,在这方面也有了一定量的研究成果。但是,现有研究大多集中于特定项目的功能开发,并且,鲜少有针对其模型信息及数据进行提取、处理及分析的研究。鉴于以上情况,本文针对Revit二次开发及模型数据分析做了以下工作:（1）以BIM技术理论为基础,结合C#编程语言开发了Revit碰撞检查插件,实现了多专业模型碰撞问题查找及平面、三维视图碰撞构件自动定位功能,验证了插件在实际工程中的稳定性,解决了人为数据收集效率低、有误差的问题。（2）以模块化设计方法及装配整体式工程预制构件尺寸特征为基础,结合C#编程语言开发了预制构件参数化建模插件,实现了施工阶段预制构件模型快速创建功能,提升了施工过程模型深化效率。（3）以SQL Server2005数据库管理平台与ODBC为基础,结合Revit模型明细表特点使用ODBC进行模型数据导出SQL Server数据库管理平台的工作,实现了模型数据在Revit应用程序、SQL数据库管理平台之间自由转换的功能,为数据提取工作提供基础。（4）以数据分析理论为基础,结合Python语言进行模型数据决策树算法编写,建立了不同情况下特征属性概率分布模型。讨论了经典C4.5决策树算法在工程数据分析中的适用性,利用混淆矩阵验证了决策树准确性,获得了数据集预测模型及决策树算法规则。
林康强[10]（2020）在《面向数字建筑的结构形态协同设计研究》文中研究表明数字化时代背景下结构形态设计越趋复杂化,建筑师无论是用力学原理进行优化形态还是运用力学知识塑造造型设计,都常会陷入建筑与结构两个层面的沟通和合作问题。把这些问题放在设计层面上分析,会回归到问题的核心:形式与力学的关系能否找到合适平衡点。一方面是数字技术带来的形式自由与结构理性的矛盾,另一方面是数字设计一体化与传统建筑结构学科分离的矛盾,这两个矛盾加剧了“形”与“力”的矛盾。面对矛盾,本文站在系统科学的角度并且回归数字建筑设计的方法和思维,揭示“形”与“力”特征规律并建构起“形”与“力”数字化协同关系,这是当前数字建筑领域具有重要意义的研究课题。本文将国际上对数字化建筑与结构设计整合的理论进行运用、吸收和再创造,并且结合国内数字化建筑的发展及相关理论研究,运用参数化设计等主要研究方法,建构起面向数字建筑的结构形态协同设计理论,从而指导数字建筑中结构形态设计和实践。本研究围绕数字建筑设计范畴,站在建筑师视角对进行“形”与“力”的剖析,从结构形态学出发分别对“形”与“力”进行了新的认识,并且归纳总结出“形”与“力”的复杂化、生态化、数字化特点。在此基础上发现“形”与“力”的缺失问题和协同的现实意义,提出面向数字建筑的结构形态协同设计理论。本研究从协同的理论基础、协同的根本、协同的实质、协同的理想目标、技术路径、实现途径、内容框架等方面进行认识论层面的理论建构,并提出参数化的结构形态协同设计新方法。文本主要从以下几个方面进行论述:第一部分是课题的提出:数字建筑背景下结构形态设计存在着形式自由与结构理性的矛盾以及设计一体化与建筑结构学科分离的矛盾,同时面临着发展机遇和挑战,在这样的背景下引出研究主题和对象,并且介绍了研究的目的和意义,以及研究综述、研究方法、创新点以及研究框架。第二部分是数字建筑中结构形态“形”与“力”剖析:从结构形态学出发,深入剖析“形”与“力”的内涵和拓展数字建筑层面的意义,指出影响数字建筑中结构形态设计的重要因素——设计秩序的复杂性演变、结构理念的生态性溯源、数字手段的创新性变革,析出“形”与“力”的复杂化、生态化、数字化特点和两者的联系性,为下一部分的理论建构提供依据和指导。第三部分是理论的建构:在上述分析基础上发现“形”与“力”协同的缺失问题以及协调的现实意义,结合相关理论基础提出“面向数字建筑的结构形态协同设计理念”,并从协同理念的理想目标（高效性、适应性、动态性的统一）和内涵进行全面的理念诠释,包括协同的基础（客观物理世界的结构合理性）、协同的实质（形式与力学性能的物质规则统一）、协同技术路线（“形”与“力”的关联分析——“形”与“力”的数字建构——“形”与“力”的数字调度）、实现途径（基于结构原型的结构形态生成、基于结构仿生的结构形态生成、基于拓扑优化的结构形态生成）、设计框架。该部分将理论的分析视角转向指导应用实践的理论建构。第四部分主要是方法应用部分:在第四、五、六章,分别从基于结构原型的结构形态生成、基于结构仿生的结构形态生成、基于拓扑优化的结构形态生成三个方面,以“形”与“力”的关联分析——“形”与“力”的数字建构——“形”与“力”的数字调度作为技术路径,研究并提出较为具体的“形”与“力”协同设计方法,该部分也成为了本文的重要内容。最后在结论部分对全文进行了概括,总结了研究成果并指出研究的不足,同时也对未来建筑中结构形态的“形”与“力”协同设计进行了展望。
二、信息时代的CAD—计算机集成智能设计系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、信息时代的CAD—计算机集成智能设计系统（论文提纲范文）
（2）从建筑影像学到影像建筑学 ——影像视角下的建筑思维研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.3 相关研究 |
| 1.3.1 哲学层面的研究 |
| 1.3.2 电影建筑与建筑影像传播的研究 |
| 1.3.3 思维、影像与建筑间联系的探索 |
| 2.语言、建筑与影像记录 |
| 2.1 “影像”及“建筑影像”的涵盖 |
| 2.2 建筑的原生影像与次生影像 |
| 2.3 被记录和转译的建筑 |
| 3.建筑影像与机械复制 |
| 3.1 机械复制时代的开启 |
| 3.2 动态影像——“这一段”的影像呈现 |
| 3.3 声音记录及“超文本”影像 |
| 3.4 建筑影像是维系建筑记忆的重要途径 |
| 3.5 建筑影像的标志性意义及其纪念碑性 |
| 4.哲学思维与建筑影像 |
| 4.1 建筑影像、想象与空指谓建筑 |
| 4.2 以影像思维创作的逻辑图像 |
| 4.3 思维的摄影机机制与思维投影 |
| 4.4 建筑的共时性影像和历时性影像 |
| 5.建筑影像空间与影像呈现 |
| 5.1 建筑空间及其影像空间 |
| 5.2 建筑影像的表皮与影像特性 |
| 5.3 在影像中“视为等同” |
| 5.4 影像技术的演进与影像修改 |
| 6.“未建成”与影像建筑 |
| 6.1 建筑之“未建成”——机械生成作为原生影像 |
| 6.2 影视领域的影像建筑实践 |
| 6.3 影视城与影像建筑 |
| 6.4 电子游戏与影像建筑 |
| 6.5 线性与非线性——从影像建筑到建筑实体 |
| 7.建筑影像及影像建筑实践 |
| 7.1 建筑影像的拟仿 |
| 7.2 “被动给予”与“主动获取”的建筑影像 |
| 7.3 方兴未艾的影像建筑 |
| 8.建筑影像学与影像建筑学的提出——结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 作者在读期间研究成果 |
（3）昆明TXT工业软件代理公司竞争战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 技术路线和研究方法 |
| 一、技术路线 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 研究内容及可能创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、可能创新点 |
| 第二章 相关理论基础与文献综述 |
| 第一节 相关理论基础 |
| 一、竞争战略 |
| 二、PEST分析 |
| 三、波特五力模型 |
| 四、SWOT分析工具 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、简要评价 |
| 第三章 TXT公司外部环境分析 |
| 第一节 工业软件与TXT公司介绍 |
| 一、工业软件的界定及分类 |
| 二、中国工业软件行业发展现状 |
| 三、TXT公司情况介绍 |
| 四、TXT公司代理达索产品情况介绍 |
| 第二节 PEST外部环境分析 |
| 一、政治环境 |
| 二、经济环境 |
| 三、社会环境 |
| 四、技术环境 |
| 第三节 竞争环境分析 |
| 一、潜在竞争者进入的能力 |
| 二、供应商的讨价还价的能力 |
| 三、购买者的讨价还价的能力 |
| 四、替代品的替代能力 |
| 五、行业竞争者的竞争能力 |
| 第四章 TXT公司内部环境分析 |
| 第一节 公司内部资源分析 |
| 一、人力资源 |
| 二、财务资源 |
| 三、管理资源 |
| 四、产品资源 |
| 第二节 公司综合能力分析 |
| 一、软件开发能力 |
| 二、市场进入能力 |
| 三、市场销售能力 |
| 四、技术支持能力 |
| 五、财务能力 |
| 六、沟通能力 |
| 七、组织管理能力 |
| 八、整合资源能力 |
| 第五章 竞争战略的选择 |
| 第一节 TXT公司发展愿景和目标 |
| 一、愿景 |
| 二、经营目标 |
| 第二节 SWOT矩阵分析 |
| 一、SO战略(利用优势,抓住机会) |
| 二、WO战略(利用机会,降低劣势) |
| 三、ST战略(利用优势,回避威胁) |
| 四、WT战略(减少劣势,克服威胁) |
| 第三节 TXT公司竞争战略选择 |
| 一、集中化战略 |
| 二、成本领先战略 |
| 三、差异化战略 |
| 第四节 TXT公司差异化竞争战略实施 |
| 一、市场目标定位差异化战略 |
| 二、产品差异化战略 |
| 三、服务差异化战略 |
| 四、组织结构差异化战略 |
| 五、宣传差异化战略 |
| 第六章 竞争战略保障措施 |
| 第一节 重视企业文化建设 |
| 第二节 搭建人力资源保障平台 |
| 第三节 不断加强技术保障优势 |
| 第四节 加强财务管理 |
| 第五节 加强与达索SOLIDWORKS厂商联系 |
| 第六节 加强与客户之间联系 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于BOM的汽车产品数据管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 产品数据管理研究现状 |
| 1.2.2 BOM视图转换研究现状 |
| 1.2.3 目前存在的问题 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 汽车产品数据管理系统及相关技术概念 |
| 2.1 面向PLM的产品数据管理系统简介 |
| 2.1.1 系统简介 |
| 2.1.2 系统功能概述 |
| 2.2 产品数据管理机制 |
| 2.2.1 产品结构配置管理 |
| 2.2.2 版本管理 |
| 2.2.3 变更管理流程 |
| 2.3 BOM的创建和管理 |
| 2.3.1 BOM数据模型 |
| 2.3.2 产品结构树模型 |
| 2.4 BOM数据管理建模 |
| 2.4.1 装配关系五元组 |
| 2.4.2 运算规则 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 汽车产品各阶段数据的转换方法研究 |
| 3.1 BOM多视图结构管理模型 |
| 3.1.1 BOM多视图 |
| 3.1.2 BOM结构管理模型 |
| 3.2 工艺BOM转换方法 |
| 3.2.1 工艺BOM视图转换内容分析 |
| 3.2.2 工艺BOM转换类型 |
| 3.2.3 关键结构的映射算法 |
| 3.3 制造BOM转换方法 |
| 3.3.1 制造BOM视图转换内容分析 |
| 3.3.2 制造BOM转换类型 |
| 3.3.3 关键结构的映射算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 BOM变更管理 |
| 4.1 BOM变更内容研究 |
| 4.2 工程变更的分类 |
| 4.2.1 产品结构的重构 |
| 4.2.2 零部件修改 |
| 4.3 工程变更下的映射函数分析 |
| 4.4 工程变更下系统处理流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 汽车产品数据管理系统的实现 |
| 5.1 系统开发环境及其相关技术 |
| 5.1.1 Teamcenter系统开发平台 |
| 5.1.2 开发工具 |
| 5.1.3 数据库表结构设计 |
| 5.2 系统总体框架和运行流程 |
| 5.2.1 系统体系结构 |
| 5.2.2 系统业务流程 |
| 5.2.3 系统功能架构 |
| 5.3 系统应用实例 |
| 5.3.1 零部件创建示例 |
| 5.3.2 工艺BOM转换应用实例 |
| 5.3.3 制造BOM转换应用实例 |
| 5.3.4 设计变更下重构应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 技术展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 常见的煤热转化方式 |
| 1.3 国内、外数据挖掘的研究及应用现状 |
| 1.4 数据挖掘的由来 |
| 1.5 数据挖掘的任务及基本过程 |
| 1.5.1 数据挖掘的任务 |
| 1.5.2 数据挖掘的基本过程 |
| 1.6 常用的数据挖掘的方法 |
| 1.7 人工神经网络 |
| 1.7.1 主要的人工神经网络模型 |
| 1.8 本文的组织框架及研究内容 |
| 第二章 BP神经网络的算法理论及其算法优化探究 |
| 2.1 BP神经网络概述 |
| 2.2 BP神经网络的运行机制 |
| 2.2.1 BP神经网络的理论推理过程 |
| 2.3 BP神经网络的优缺点 |
| 2.3.1 BP神经网络的优点 |
| 2.3.2 BP神经网络的缺点 |
| 2.4 BP神经网络算法的优化分析 |
| 2.4.1 自身算法的直接改进 |
| 2.4.2 与其它智能算法的联用 |
| 2.4.3 多算法优势集成的设计与实现(HA-BP) |
| 2.5 BP神经网络算法优化的检验 |
| 2.5.1 建模与分析 |
| 2.5.2 BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.3 A-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.4 GA-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.5 PSO-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.6 HA-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.7 各模型计算效果对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 异常数据检测(剔除)及变量因素分析(选择) |
| 3.1 异常数据检测(剔除) |
| 3.1.1 异常数据检测方法 |
| 3.1.2 非线性函数仿真验证 |
| 3.1.3 检测效果分析 |
| 3.2 变量因素的分析与选择 |
| 3.2.1 特征参量的选取方法 |
| 3.2.2 HA-BP-MIV算法的实现过程 |
| 3.2.3 HA-BP-MIV算法的仿真验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 煤燃烧发热量的预测探究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 样本情况 |
| 4.3 基于工业分析、元素分析数据预测发热量的建模与探究 |
| 4.3.1 发热量计算的建模与分析 |
| 4.3.2 发热量的预测以及异常数据检测 |
| 4.3.3 影响发热量的变量因素分析 |
| 4.3.4 主要因素提取与计算效果分析 |
| 4.4 基于工业分析数据计算发热量的探究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 煤(加氢)热解失重特性曲线的预测探究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 煤样情况 |
| 5.3 基于工业分析、元素分析的煤热解失重特性预测模型 |
| 5.3.1 热解失重实验 |
| 5.3.2 特征数据点的选择与模型建立 |
| 5.3.3 变量分析与筛选 |
| 5.3.4 主要因素的计算效果分析 |
| 5.3.5 热解失重曲线的预测 |
| 5.4 基于工业分析、元素分析的煤加氢热解失重特性预测模型 |
| 5.4.1 加氢热解失重实验 |
| 5.4.2 特征数据点的选择与模型建立 |
| 5.4.3 变量分析与筛选 |
| 5.4.4 主要因素的计算效果分析 |
| 5.4.5 加氢热解失重曲线的预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 煤灰流动温度(FT)的预测探究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 样本情况 |
| 6.3 基于煤灰组成数据预测FT的建模与探究 |
| 6.3.1 预测FT的建模与分析 |
| 6.3.2 FT的预测以及异常数据检测 |
| 6.3.3 影响FT的变量因素分析 |
| 6.3.4 主要因素提取与计算效果分析 |
| 6.4 典型灰样的结渣机理探究及结渣晶相的特征总结 |
| 6.4.1 典型灰样的基础数据测试 |
| 6.4.2 AFTs的测试与分析 |
| 6.4.3 典型灰样的XRD分析 |
| 6.4.4 混合样的灰渣XRD分析 |
| 6.4.5 反应机理的热力学分析 |
| 6.4.6 灰渣样的SEM-EDS分析 |
| 6.4.7 灰样的相图分析 |
| 6.4.8 新生成的矿物对共混灰FT的影响 |
| 6.5 煤灰的分类预测研究 |
| 6.5.1 结渣晶相的特征总结与煤灰的分类 |
| 6.5.2 影响FT的关键因素探究 |
| 6.5.3 “关键特征参量”对FT的影响与关系式的提出 |
| 6.5.4 关系式的验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（7）支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 产品概念设计概述 |
| 1.2.1 产品创新设计相关概念 |
| 1.2.2 概念设计的内涵 |
| 1.2.3 概念设计过程模型的研究 |
| 1.3 辅助产品创新设计的功能基和专利知识研究 |
| 1.3.1 产品功能的定义与表达 |
| 1.3.2 功能基支持产品创新设计的研究 |
| 1.3.3 基于专利知识辅助产品创新设计的研究 |
| 1.4 面向产品创新设计的专利分类与检索研究 |
| 1.4.1 面向产品创新设计的专利分类研究 |
| 1.4.2 面向产品创新设计的专利检索研究 |
| 1.5 存在的主要问题与本论文研究的技术路线 |
| 1.5.1 存在的主要问题 |
| 1.5.2 本论文研究的技术路线 |
| 1.6 论文的体系架构与主要研究内容 |
| 2 专利知识辅助产品概念设计过程模型及其关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.2.1 功能基的建立 |
| 2.2.2 建立基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.3 专利知识辅助产品概念设计过程模型 |
| 2.4 基于功能基的专利分类关键技术 |
| 2.4.1 专利获取及其标签设定 |
| 2.4.2 专利成分选择及预处理 |
| 2.4.3 特征选择与专利向量化表示模型 |
| 2.4.4 专利分类算法与分类性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于功能基的专利分类特征权重计算方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 专利分类中测试集专利特征权重计算方法分析 |
| 3.2.1 现有的无监督特征权重计算方法分析 |
| 3.2.2 现有的有监督特征权重计算方法分析 |
| 3.3 无监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4 有监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4.1 融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型 |
| 3.4.2 基于累积剩余熵的专利特征权重计算 |
| 3.5 基于语义的专利特征权重计算方法 |
| 3.5.1 词向量模型及基于词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.2 基于加权词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.3 基于证据理论的专利特征权重计算 |
| 3.5.4 基于圆周卷积的专利特征权重计算 |
| 3.5.5 基于卷积神经网络的专利特征权重计算 |
| 3.5.6 基于语义向量空间模型的专利特征权重计算 |
| 3.6 实验设计及结果分析 |
| 3.6.1 无监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.2 有监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.3 基于语义的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 支持产品概念设计的专利知识挖掘与检索方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 专利知识表示及其提取规则 |
| 4.2.1 专利知识的表示 |
| 4.2.2 专利知识的提取规则 |
| 4.3 基于国际专利分类表的专利知识检索意图识别与理解方法 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 建立基于国际专利分类表的意图单元 |
| 4.4 基于国际专利分类表的专利知识检索方法 |
| 4.4.1 功能动词的建立 |
| 4.4.2 基于国际专利分类表的专利知识检索流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统及其应用实例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发环境及总体框架 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统总体框架 |
| 5.3 专利知识挖掘原型系统开发及其应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）基于PLM的B公司产品研发流程管理改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路和方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 PLM产品生命周期的基本理论 |
| 2.1.1 基于PLM的产品研发流程概述 |
| 2.1.2 PLM产品生命周期的概念和关键组成部分 |
| 2.2 PLM在企业研发管理的行业应用 |
| 2.3 PLM研发流程管理的文献综述 |
| 第3章 B公司的产品研发流程管理及PLM应用现状 |
| 3.1 B公司的发展现状 |
| 3.1.1 公司发展概况 |
| 3.1.2 市场的变化促使公司寻求变革 |
| 3.2 公司产品研发流程管理现状 |
| 3.2.1 公司的研发组织架构 |
| 3.2.2 公司的研发流程 |
| 3.3 公司PLM的应用现状 |
| 3.3.1 当前PLM与研发流程的整合程度 |
| 3.3.2 当前PLM与外部协作方的结合 |
| 第4章 B公司的研发流程管理问题调研 |
| 4.1 研发流程运作情况的数据收集和分析 |
| 4.1.1 调查的目的和执行 |
| 4.1.2 调查数据的解读 |
| 4.1.3 总结调查所发现的问题 |
| 4.2 面向管理者及工程人员的访谈 |
| 4.2.1 访谈的策划与实施 |
| 4.2.2 访谈反馈汇总 |
| 4.3 B公司的研发流程管理问题汇总 |
| 4.3.1 低下的研发效率 |
| 4.3.2 大量的投资花费 |
| 4.3.3 冗长的研发周期 |
| 4.3.4 研发不能顺畅推进 |
| 第5章 公司研发流程管理存在问题的原因分析 |
| 5.1 人工操作和干预拖慢研发效率 |
| 5.1.1 标准不统一及复杂的流程 |
| 5.1.2 相互独立的信息数据 |
| 5.2 缺乏统一管理导致投资浪费 |
| 5.2.1 各自为政的系统投资 |
| 5.2.2 缺少长远的规划 |
| 5.3 缺乏有效信息协同使得研发周期长 |
| 5.3.1 研发前期缺乏与客户的信息协作 |
| 5.3.2 研发后期缺乏与供应商信息整合 |
| 5.4 离散的信息流阻碍研发的推进 |
| 5.4.1 缺少内部产品信息的贯通 |
| 5.4.2 缺少外部的供应链数据 |
| 第6章 基于PLM理论的产品研发流程管理改进措施 |
| 6.1 通过标准化和自动化提升效率 |
| 6.1.1 建立统一及标准化的流程 |
| 6.1.2 实行PLM流程改进常规机制 |
| 6.1.3 利用系统机器人技术实现自动化信息处理 |
| 6.1.4 应用机器学习及人工智能管理流程 |
| 6.2 重组研发管理优化资源投资 |
| 6.2.1 重新规划研发部门的职责和权限 |
| 6.2.2 规划研发流程及长期和短期目标 |
| 6.3 整合信息资源缩短研发周期 |
| 6.3.1 建立共享云平台 |
| 6.3.2 建立PLM与 CRM的互通 |
| 6.3.3 将供应商纳入产品的研发环节 |
| 6.3.4 强化与供应商的合作伙伴关系 |
| 6.4 贯通信息流推动研发进程 |
| 6.4.1 建立产品研发的信息流图 |
| 6.4.2 形成以零件为核心的数据集合 |
| 6.4.3 根据需求配置PLM用户工作界面 |
| 6.4.4 实现大数据分析及可视化能力 |
| 6.4.5 建立零件级的供应商能力数据库 |
| 第7章 PLM研发流程改进的实施保障及效果评估 |
| 7.1 PLM研发流程改进措施的实施保障 |
| 7.1.1 帮助员工建立多技能及发展计划 |
| 7.1.2 建立全面的沟通计划和渠道 |
| 7.1.3 建立管理变革的组织架构 |
| 7.1.4 打造持续改进的企业文化 |
| 7.2 基于PLM研发流程管理改进的总体效果评估 |
| 7.3 针对各研发分阶段的改进效果评估 |
| 第8章 研究总结 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 不足之处与展望 |
| 8.2.1 不足之处 |
| 8.2.2 未来展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）装配整体式工程Revit二次开发与数据分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2.研究现状 |
| 1.2.1.BIM技术在工程应用研究现状 |
| 1.2.2.国内外Revit二次开发技术研究现状 |
| 1.3.国内外数据分析与应用研究现状 |
| 1.4.技术路线与研究方法 |
| 1.5.本章小结 |
| 第2章 基于REVIT的碰撞检查插件二次开发 |
| 2.1.开发环境简介 |
| 2.2. REVIT模型特点及存在问题 |
| 2.2.1.Revit族类型介绍及模型元素关系 |
| 2.3.REVIT碰撞检查插件开发思路与技术路线 |
| 2.3.1.Revit开发流程介绍 |
| 2.3.2.碰撞检查插件二次开发思路 |
| 2.3.3.技术路线 |
| 2.4.碰撞检查插件实例应用 |
| 2.5.本章小结 |
| 第3章 REVIT的钢筋模型数据导出与参数化建模插件设计 |
| 3.1.REVIT模型的钢筋深化技术路线 |
| 3.1.1.预制构件模块化设计方法 |
| 3.1.2.施工现场重要节点钢筋模型深化设计 |
| 3.1.3.Revit钢筋模型创建 |
| 3.2.REVIT参数化建模插件设计 |
| 3.3.模型信息明细表导入导出 |
| 3.4.项目应用 |
| 3.5.本章小结 |
| 第4章 REVIT模型数据的C4.5决策树创建 |
| 4.1.基于PYTHON的REVIT模型数据分析与可视化交互 |
| 4.1.1.Python语言与数据分析工具介绍 |
| 4.1.2.数据模型创建流程 |
| 4.2.决策树定量分析方法介绍 |
| 4.2.1.决策树结构组成及相关概念 |
| 4.2.2.决策树算法分类标准 |
| 4.2.3.决策树的创建过程 |
| 4.2.4.决策树设计流程与C4.5 算法原理 |
| 4.3.C4.5算法在模型碰撞数据分类中的应用 |
| 4.3.1.数据准备与预处理阶段 |
| 4.3.2.C4.5算法决策树构建过程 |
| 4.3.3.决策树算法规则提取 |
| 4.4.本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 钢筋明细表SQL语句代码 |
| 致谢 |
（10）面向数字建筑的结构形态协同设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 数字建筑的设计困境 |
| 1.1.2 数字化时代下结构形态设计的发展机遇与挑战 |
| 1.2 课题的提出与研究对象的界定 |
| 1.2.1 课题的提出 |
| 1.2.2 相关概念诠释 |
| 1.2.3 研究对象的界定 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究综述 |
| 1.4.1 数字建筑相关研究 |
| 1.4.2 结构形态相关研究 |
| 1.4.3 协同学相关研究 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 创新点 |
| 1.7 研究框架 |
| 第二章 数字建筑中结构形态的“形”与“力”剖析 |
| 2.1 结构形态学中“形”与“力”的认识 |
| 2.1.1 结构形态学的“形”与“力”关系 |
| 2.1.2 “形”的认识 |
| 2.1.3 “力”的认识 |
| 2.2 影响数字建筑的结构形态设计的重要因素 |
| 2.2.1 设计秩序的复杂性演变 |
| 2.2.2 结构理念的生态性溯源 |
| 2.2.3 数字手段的创新性变革 |
| 2.3 “形”与“力”的特点剖析 |
| 2.3.1 复杂化 |
| 2.3.2 生态化 |
| 2.3.3 数字化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向数字建筑的结构形态协同设计理论建构 |
| 3.1 协同理论提出 |
| 3.1.1 “形”与“力”协同的缺失 |
| 3.1.2 “形”与“力”协同的现实意义 |
| 3.1.3 数字建筑的参数化设计语境 |
| 3.2 协同的理论基础 |
| 3.2.1 复杂系统——整体性视角下的整合 |
| 3.2.2 协同学——协同效应的涌现 |
| 3.2.3 复杂性科学——设计的复杂性思维 |
| 3.2.4 结构形态学——建筑与结构结合的基本立场 |
| 3.2.5 建筑美学——理性认知的感性评价 |
| 3.2.6 参数化设计——数字协同的技术手段 |
| 3.3 协同的根本——客观物理世界的结构合理性 |
| 3.4 协同的实质——形式与力学性能的数学规则统一 |
| 3.5 协同的理想目标 |
| 3.5.1 高效性 |
| 3.5.2 适应性 |
| 3.5.3 动态性 |
| 3.6 协同的技术路径 |
| 3.6.1 “形”与“力”的关联分析 |
| 3.6.2 “形”与“力”的数字建构 |
| 3.6.3 “形”与“力”的数字调度 |
| 3.7 协同的实现途径 |
| 3.7.1 基于结构原型的结构形态生成 |
| 3.7.2 基于结构仿生的结构形态生成 |
| 3.7.3 基于拓扑优化的结构形态生成 |
| 3.8 协同的内容框架 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 基于结构原型的结构形态生成 |
| 4.1 基于结构原型的“形”与“力”的关联分析 |
| 4.1.1 参数化的结构原型 |
| 4.1.2 力学机制分析:应力分布与力流方向 |
| 4.2 基于结构原型的“形”与“力”的数字建构 |
| 4.2.1 回应应力分布 |
| 4.2.2 回应力流方向 |
| 4.3 基于结构原型的“形”与“力”的数字调度 |
| 4.3.1 结构敏感参数 |
| 4.3.2 模式调度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于结构仿生的结构形态生成 |
| 5.1 基于结构仿生的“形”与“力”的关联分析 |
| 5.1.1 自然的涌现现象 |
| 5.1.2 结构形态的层次性逻辑 |
| 5.1.3 层次中的仿生建构 |
| 5.2 基于结构仿生的“形”与“力”的数字建构 |
| 5.2.1 构建几何性图解的仿生思维 |
| 5.2.2 构建几何镶嵌的参数化关联系统 |
| 5.2.3 构建仿生的镶嵌结构网格 |
| 5.3 基于结构仿生的“形”与“力”的数字调度 |
| 5.3.1 涌现中对构成单元的调度 |
| 5.3.2 涌现中对仿生尺度的调度 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于拓扑优化的结构形态生成 |
| 6.1 基于拓扑优化的“形”与“力”的关联分析 |
| 6.1.1 拓扑优化生形的数学模型 |
| 6.1.2 拓扑优化生形方法及流程 |
| 6.1.3 基于拓扑优化的结构形态的多样性探讨 |
| 6.2 基于拓扑优化的“形”与“力”的数字建构 |
| 6.2.1 面状结构形态的数字建构 |
| 6.2.2 体状结构形态的数字建构 |
| 6.3 基于拓扑优化的“形”与“力”的数字调度 |
| 6.3.1 留“空”的调度 |
| 6.3.2 以球壳结构形态创作为例的调度 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、信息时代的CAD—计算机集成智能设计系统（论文参考文献）
- [1]基于数据驱动的工业软件二次开发的研究与实现[D]. 孟祥宇. 沈阳建筑大学, 2021
- [2]从建筑影像学到影像建筑学 ——影像视角下的建筑思维研究[D]. 樊强. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [3]昆明TXT工业软件代理公司竞争战略研究[D]. 沈振华. 云南财经大学, 2021(09)
- [4]数字技术背景下建筑设计范式的演进研究[D]. 李茜茜. 山东建筑大学, 2021
- [5]基于BOM的汽车产品数据管理系统的研究与实现[D]. 刘琳琳. 中北大学, 2021(09)
- [6]基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用[D]. 谢良才. 西北大学, 2021(12)
- [7]支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究[D]. 唐忠. 四川大学, 2021(12)
- [8]基于PLM的B公司产品研发流程管理改进研究[D]. 何恩琪. 华东师范大学, 2021(03)
- [9]装配整体式工程Revit二次开发与数据分析研究[D]. 李昊. 北京建筑大学, 2020(08)
- [10]面向数字建筑的结构形态协同设计研究[D]. 林康强. 华南理工大学, 2020(01)