[发明专利]一种基于眼动追踪技术的产品设计智能建模方法

说明书

本发明公开了一种基于眼动追踪技术的产品设计智能建模方法，属于产品设计技术领域，方法包括构建产品设计智能建模的关键结构参数，对关键结构参数进行遗传种群定义，利用IGA算法对结构参数遗传进行重组和调整，利用新生成的关键结构参数进行产品建模，眼动追踪技术进行用户评价数据采集，互联网采集用户评价眼动追踪大数据，对用评价眼动追踪大数据进行分析和优化，优化后的眼动数据加入IGA算法，使其在适当的时候进行收敛。通过眼动追踪提升用户评价效率，用户评价大数据的采集和优化有利于IGA算法的收敛，并得出最优的或最符合大多数用户需求的产品设计模型，眼动追踪技术与改进遗传算法结合使得构建出更优的设计参数，得到更好产品设计模型。

技术领域

本发明涉及产品设计技术领域，尤其涉及一种基于眼动追踪技术的产品设计智能建模方法。

背景技术

遗传算法的基本原理是模拟生物种群的优胜劣汰，通过个体的交配繁衍代代演化直至产生最优个体。利用遗传算法对产品设计模型的关键参数进行重组或调整，从而迭代出最佳的参数组合并构建产品模型。在产品智能建模的过程中，由程序来判断设计方案的优劣非常困难，因此在对设计方案的评价引入人的参与，构成了交互式遗传算法。由于人们受个体差异的影响较大，通常评价效率不高，难以评价遗传算法智能产生的海量设计模型，因此在产品智能设计的过程中的效果有限。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于眼动追踪技术的产品设计智能建模方法，解决背景技术中提到的技术问题。

一种基于眼动追踪技术的产品设计智能建模方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：构建产品设计智能建模的关键结构参数；

步骤2：对关键结构参数进行遗传种群定义；

步骤3：利用IGA算法对结构参数遗传进行重组和调整；

步骤4：利用新生成的关键结构参数进行产品建模；

步骤5：利用眼动追踪技术进行用户评价数据采集；

步骤6：利用互联网采集用户评价眼动追踪大数据；

步骤7：对用评价眼动追踪大数据进行分析和优化；

步骤8：利用优化后的眼动数据加入IGA算法，使其在适当的时候进行收敛，产生出最优的产品设计模型。

进一步地，所述步骤1的具体过程为：

通过相关产品知识库搜索相关产品的几何形状、大小、材料和制备工艺，其中，几何形状包括外部形状结构、构成几何形状的细化结构部件划分、结构部件之间的相对位置关系和细化结构部件功能，大小包括产品外部形状尺寸大小和构成几何形状的细化结构部件尺寸大小，材料为构成几何形状的细化结构部件的材料，制备工艺为产品的常用制备方法过程。

进一步地，所述步骤2的具体过程为：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，确定代沟G，将几何形状、大小、材料和制备工艺作为初始群体P(0) 。

进一步地，所述步骤3的具体过程为：

父代群体适应度排序，保留父代群体中最佳的N (1-G) 个体，N为群体规模，混合选择、小范围竞争择优的交叉变异操作，选择2个父代个体进行3~5次随机交叉、变异，产生6~10个子代个体，从中选择适应度值最大的一个个体存入下一代，反复进行，直到下一代的个数达到设定数目NG，对新子代群体进行适应度排序，局部寻优的贪心操作，对群体中适应度值最大的前3~5个个体，进行邻域的寻优操作，即在该个体邻域范围内进行数10-20 次随机搜索，如果找到更优值，则替换原值，否则无变化。

进一步地，所述步骤4的具体过程为：