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1、第53卷第15期20 l 7年8月机械工程学报JOURNAL 0F MECHANICAL ENGINEERINGV0153AugNO1 52 0 1 7DoI：103901朋E201715032基于语义链接的设计认知多维建模方法木徐 江1，2王修越3王 奕3 欧细凡1(1同济大学设计创意学院上海200092；2同济大学上海国际设计创新研究院上海200092；3东南大学一蒙纳士大学苏州联合研究生院苏州235000)摘要：针对复杂设计认知过程及其概念演化研究的模糊与不确定问题，从设计认知语义推理及链接关系表征出发，以设计认知沟通文本为基础，建立集成数据链接、过程链接和概念链接的多维设计认知模型。该
2、模型采用矩阵存储语义链接数据，处理非结构化设计认知数据，进而融合确定性信息理论T-code编码方法与链接表求取链接节点熵值，评判设计认知过程的复杂性，实现关键创意概念捕获和剖析设计意图转换。在非时序化的概念空间关系构建方面，基于语义网络的聚类分析设计认知的概念演化，并回溯提取演化路径。以此为基础，运用实例分析验证多维建模方法的有效性，开发设计认知可视化辅助分析工具，从多维度提供设计修改和评估依据，提升设计认知计算研究效率。关键词：语义链接；设计认知：多维建模：链接表中图分类号：TP391The Multidimensional Modeling Method of Design Cogniti
3、on Based onSemantic LinkXU Jian912 WANG Xiuyue3 WANG Yi3 OU Xifanl(1College of Design and Innovation，Tongji University,Shanghai 200092；2Shanghai International Collge of Design and Innovation，Tongii University,Shanghai 200092；3Southeast University and Monash University Joint Graduate School，Suzhou 23
4、5000)Abstract：The complex design cognition and conecpt evolution limited to process research，iS involved in the problem ofambiguity and uncertainty analysisFrom the perspective of cognitive semantic reasoning and link representation，a deep mining onunderstanding design process is conducted by using
5、the semantic links as the representation of design cognition informationOn thebasis of these，a multi-dimensional cognitive model which integrates data links，process links and conceptual links is proposed byemphasizing on the cognitive communication text informationThe model using matrix to storage s
6、emantic link data processesunstructured data of design cognitionThough analyzing the link node entropy obtained by merging the uncertain information theory，Tcode coding method and linkography，the complexity of the design cognition process is evaluated to realize the capture of keyinnovative concepts
7、 and analysis of switching design intentionOn the aspect of nonsequential concept space relations，the semanticnetwork clusters focus on analyzing the evolution of cognitive concept and extracting the evolutionary pathFurthermore，effectiveness on the multidimensional model is proved through case stud
8、y on design experiments realizing a language data drivenresearch methodLinkage software is also developed to realize the automatic computation and data visualization aiming at providingdesign modification and evaluation basis from multi dimensions and improving the automation and efficiency on desig
9、n cognitionand computationKey words：semantic link：design cognition；multidimensional cognitive model：linkography0前言科技的飞速发展使得现代机电产品呈现出复化和多领域耦合的特征，其设计过程逐渐演变成为协同的创新行为1-21。然而，传统设计研究侧重对单+国家自然科学基金(51675382，51205059)、中国工程院重点咨询项目(2015一ZD15)、上海市设计学类高峰学科资助项目(DAl700IDBl7001)和上海市教育发展基金会晨光计划(15CG72)资助项目一个体经验、直觉、灵
10、感等潜能的挖掘，忽视了设计沟通环境下设计信息共享对创意智慧汇集的重要价值，尤其是对认知与创意生成的关联研究还未深入。只有深入探索设计任职过程中的语义概念认知和概念演化才能有效地分析复杂产品的设计创新过程。设计认知与计算是以逻辑学、人工智能与认知科学为基础，对设计认知过程及设计知识进行计算建模的新兴科学，该领域已变成创新设计领域极为迫切的前瞻性研究议题p“。万方数据2017年8月 徐江等：基于语义链接的设计认知多维建模方法目前，设计认知与计算领域研究主要以SIMON提出的问题求解理论最具代表性，设计问题求解理论以描述“规定性问题”为前提，提出设计是以知识为基础，包含信息刺激、心智反应和概念表达等
11、的信息处理过程pJ。后续发展而来的有MARKUS的分析一综合评价模型LbJ，CROSS的设计问题空间和方案空间协同演化模型【，1等。与之对应，GERO等以功能、行为、结构为基础，逐渐发展出设计情境认知理论，将设视为面向不确定性问题和不良定义状态的情境反思对话过程心J。檀润华p1以设计模块建立未预见发现分析模块。TAMER等叫在对设计创意的研究过程中将设计分为概念形成阶段、观点外化阶段和回溯过程三层结构，为创意的量化分析提供依据。LIU等【llJ基于决策脉络提出了变粒度的设计理性模型。李彦等12-131基于创新设计的定性模型，阐释了创意的关键属性和创意思维模式并促进形成新意向的产生内因。可见，国
12、内外专家学者在设计问题求解模型、设计认知机制方面开展了广泛地研究，但尚未专门从细粒度的语义水平探究，亦未探究到的普适性设计认知多维建模与分析方法。本文将结合链接表结构理论、语义网络理论及信息论方法，对设计认知过程的复杂性、概念演化空间与路径等开展研究，以求从语义数据分析角度来建立充分表征模糊设计问题求解的结构化建模方法。1 设计认知多维模型表达设计认知模型研究集中针对语言、文字、草图等非结构性数据对创意智能的外化表达、推理过程、概念涌现开展研究。本文试图通过链接表、信息编码、链接矩阵及语义网络，以多维链接模型为基础构建设计认知表达空间，刻画和表征复杂设计认知过程，以认知数据建模驱动设计认知特征
13、的提取、解析以及设计知识获取。链接表最早由GOLDSCHMIDT【l刈等学者提出，是评估设计师及其团队设计思维水平的有效手段，它在口语分析实验基础上，借助口语数据来描述和分析设计认知推理的时序结构性关系。语义链接是多维模型实现的基础，依据设计认知概念演化的前后相关性程度以及模块的索引导向实现的关联概念，在设计过程中动态演化的概念和意图均称为“设计节点”，评判所有设计节点间相关与否再标定其可依据语义链接判断，凡是可链接的设计移动则予以连线，依此即建立如图1所示链接表。多维链接模型包括数据链接、过程链接和概念链接三部分(图2)。数据链接以矩阵形式化表达设计认知信息、数据及结构，利用概念链接跨度分析
14、概念收敛和发散状态，构建深度解析认知过程和概念的基础数据模块。过程链接是以结构化链接表为主要形式，对复杂时序性设计认知过程熵化处理，借助熵值大小和波动效应定位概念发展的关键节点，显化设计概念迁移和转变状态。概念链接是以网络形式，集中聚类和路径回溯分析概念演化历程，抽取设计概念主题。模型中三部分分别从认知形式量化，认知过程时序化和认知内容关联三个维度实现对认知的综合分析。节点 链接图1链接表过程链接鏊饕o O O2 多维设计认知建模方法与解析模糊前端设计认知的复杂性和动态性分析需要综合设计认知过程与行为、设计概念空间等，构建一种兼具推理、表达和分析功能的多维模型。链接表、语义网络和关系矩阵、确定
15、性信息论等方法将为支持从信息处理角度揭示设计认知敛散过程和设计概念的演化规律，开展设计认知的复杂度、概念演化路径搜寻和概念空间分布与发展特性研究。21基于语义关联的数据链接表达设计认知语言数据经预处理、转换构建结构化的语义关联链接矩阵。矩阵基础性地存储节点底层链接数据，实现非结构性语言数据与结构性数据的相互转化，并依据设计认知概念相关性程度编码，若相关程度高，则记为相关，相反，若相关程度低，0万方数据机械工程学报 第53卷第15期则可忽略，即不相关。在划分设计节点基础上再判断节点语义关联性，并予之编码，建立链接矩阵。对于任意设计节点f，记为M，其对应的链接矢量可通过与其他节点语义关联与否得到编
16、码0或1，表达为：Li=(Ill2，k) (1)式中，三f为M的链接失量；乙为M与节点的语义关联编码值。编码完成后每个节点将形成一个长度为节点数目的链接矢量，组合所有节点链接向量得到全链接矢量，其中节点自链接无实际意义，将对其置零处理。22基于确定信息编码的过程链接建模设计认知的复杂性源于设计问题的不良性、不确定性及设计求解的模糊多变性。设计认知的复杂性分析将确定性信息理论的T-code编码【l纠方法与链接表相结合达成。T-code编码集假设字符串由集合构成，并由符号表征信息，通过计算构建字符串所需步数，更精确地计算信息源构成过程熵。针对链接表中前后链接代码构成T-code的字符串。以S表示字
17、符串初始元素集，Pr表示第f个分解模式，初始字符串为X=ala2a。，由如图1前后链接的拼接构成，编码步骤为如下。(1)以S中元素对初始字符串分割，再选取倒数第二个字符组作为模式Pr，计算模式Pz的重复次数并赋予岛。(2)依序继续分割字符串，逢P，即在其后增加一个字符组成新字符组，其模式为akaza州，其中akar中每个小字符串组均等于Pf，且a川和f。(3)迭代步骤(2)直至不可再分字符串，最终输出分解的字符串。基于T-code解析的设计认知的复杂性指标主要包括复杂度疋、信息量正和熵疋三种。Tc=l092(七f+1) f21i=1式中，疋为复杂度；岛为字符串模式的重复次数；f为分解次数。瓦值
18、越高显示字符串构成越复杂，表征相关节点与其他节点链接的复杂性。r=li。1(正) (3)式中，乃为信息量。通过对疋进行对数积分的逆运算处理，得出信息量大小。通常字符串中字符分布越不规则，其蕴含信息量越大，表明设计认知推理过程更为复杂。疋=lllxlI (4)式中，瓦为熵；恻l为字符串长度。熵预示着字符排列模式，疋值越高意味着低重复性字符排列及更难预测新字符排列模式。具有极大熵值的节点往往是过渡概念或者转折概念，其预示着概念演化发展到新阶段：而极小熵值节点是阶段性集聚的概念或产生的新概念，也可能分布有潜在新概念。熵值差的极值点则代表前后概念的差异。因此，通过复杂性计算可定位熵值的极值点和波动点，
19、其对应表征设计认知过程的转折概念、新概念、孤立概念出现。23基于语义网络的概念关联分析设计概念的语义网络分析从语义概念和主题转换显化创意空间关系，而不限于设计过程时序性特征。概念链接侧重于通过语义网络的空间特征研究概念聚合性以及演化路径。聚类分析通过CONCOR聚类算法叫对链接矩阵中向量的相关系数进行重复计算迭代，最终以收敛的相关系数进行分类。多维模型的概念链接模块打破时间顺序对相同主题的概念进行聚类，分析设计过程中的概念主题内部关联及概念主题之间的交叉。其形成过程主要基于聚类分析结果，同类别的概念将形成一个概念主题，每个概念簇代表着某一个主题的讨论内容，其概念间的时间跨度也表明该主题的在整体
20、设计过程中的讨论跨度；聚类并不改变概念本身以及概念之间的链接关系，但随着概念簇的形成，将预示着创意概念的产生。概念网络的主题概念研究是语义分析的方式，结合链接表数据的链接为潜在设计信息挖掘提供有效参考。同时，概念网络也使概念演化路径搜索成为可能。对于任意的概念f和，两者之间的路径以f，D描述：P(i,j)2le，e。，Cf2G一。c：I (5)式中，o为与概念f相链接的概念点，。两概念之间的最短演化路径可以通过网络连通中最少链接数目Cf，表达。在设计概念的语义网络中搜索和回溯概念演化路径，可定位概念演进的关键节点，有利于对设计过程概念变化的把握和创意概念的捕获。3实例研究31实验及数据处理通过
21、设计认知实验来开展设计认知的建模和解析研究。实验以自行车锁的设计为主题，选取具有丰富经验的设计师2人和设计专业的学生3人参加，实验的时间设定为120分钟，实验的主要流程为：由主持人设定初始与目标状态，充分明确设计认知实验的任务、主题时间要求和步骤；设计师针对问题解决提出尽可能自己的观点，探索多种设计方案求解的可能性；设计团队开支聚焦方案，深入细致探讨具体解决方案；对设计方案进行反思和完整性总结，直至获取最终设计方案。万方数据2017年8月 徐江等：基于语义链接的设计认知多维建模方法 35实验中以图文形式来沟通和表达设计想法及过程，通过录音记录语言沟通数据。并将口语信息经整理后转换成文本数据，摘
22、取与设计任务相关的非社交性对话数据，并运用口语分析方法开展实验数据清洗、断句与编码工作，获得91句设计文本，记为91个设计节点，链接关系编码数据如表1所示。表中每个节点的角色字母代表相应设计师，链接栏表示节点链接情况，如有链接则标记节点编号，加粗部分文本反映出主要概念及设计点。表1试验数据编码结果编号 文本数据 角色 链接节点编号32设计认知敛散性分析为了可视化分析设计过程与概念节点链接，先将表l中数据预处理并量化成矩阵L(gt。91)L(9l91)=根据链接分布情况和长短链接变化可将整个设计过程大致分为三个阶段(图3)。图中黑色点代表有链接点，用1表示，灰色点代表无链接点，用0表示，列方向和
23、行方向节点相对应，以列方向为基准，对角线上半部分为后链接区，即图中B区域，对角线下半部分为前链接区，即图中F区域，距离对角线较近的链接点为短连接，较远的为长链接。节点I32为初始方案展开阶段，概念问短链接数较多，表示新概念较为活跃出现，但随后出现较多前链接，该阶段概念呈现局部收敛特征。3，一62节点区间为另一方案研讨阶段，表现出与第一阶段类似链接特征，但同时在后续节点中产生出较多与1-32区间相关的长链接。而从63-9l链接表节点区间来看，可分析出设计概念链接饱和度较高，且与之前阶段节点产生较多长链接，体现出明显的收敛和总结趋向。肖点号阶段1 阶段II 阶段u1n In 1(J c】 4(1
24、可) “) 7 R(J o川10203040心50缸60708090-l -0 一对角线图3 设计实验的链接表整体分布33设计认知复杂性分析在确定性信息理论编码的基础上，设计认知的复杂性主要通过熵值指标计算来予以分析。节点的复杂性参数值和相邻节点熵值变化结果如图4所示。随着设计过程的推进，各节点的熵值处于不断波动，因为初始阶段新概念较多，开始阶段较为剧烈，设计认知呈现出无序状态特征。节点7熵值最大为0379，18和19的熵值最小值为0119。而结尾阶段新概念出现较少，趋于平和稳定状态，熵值变化较小且节点的熵值较小。从差值图可获知差值变化区间逐渐缩小，整体设计过程一致性较高，未出现主要概念大的突
25、变。从熵值变化图中分析局部最高点和最低点，并对应链接表可知设计认知复杂性变化较大的节点。7的长后链接反映其对后续概00000100010O001OO0000O万方数据和啪阶段熵程呈较 节点号 结尾阶段熵值较大，变化较大 (b)茹蔷；醌图 低，波动较小O 250 200 15O 10墨00。5-o 05-0 10-o 15-(3 20-0 25出不断减小的特征(c)差值变化辅助图图4复杂性分析图念的启发和关联效应，7对前述关于锁车行为的讨论予以总结，并引导从锁车方式角度思考，给出两种可能的锁车方式。N18提出了锁的多样化设计但后续未能发展深化，系无链接的孤立概念点，其熵值也最低。在局部区域中，2
26、l为重要节点，局部区域熵值有极大值，它提出承前启后的“在车龙头上设计车锁”的概念；而N21“无钥匙“的概念节点，为熵值局部变化的极小值点，其无前链接表明是新概念点，但对后续概念产生启发，呈现局部创新的演化特征。34设计认知概念演化341概念演化聚类分析聚类分析跨越了时间间隔将整体的设计过程锁拆分成不同类别，探究概念发展过程。设计认知概念在运用聚类算法对链接网络化处理后，实现概念聚类，结果如表2所示。表2白行车锁实验的聚类结果类别 结点列表1 1 3 12 23 24 25 28 32 33 54 882 2 5 7 8 9 10 13 14 16 17 20 21 26 31 55 79 80
27、 85 86 87 13 【56 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 74 81】4 82 83 84 89 90 91】5 4 1l 15 27 34 3540 57 586 【61819 22 29 36 59 60 76 77 787 30 37 38 3941 51 52 53 75】8 4243 44 45 464748 49 50 7l 72 73】万方数据2017年8月 徐江等：基于语义链接的设计认知多维建模方法 3791个节点共可聚类为八类，每类概念会有不同草图a-_k对其细节展示，这就构成由91个节点构成的概念网络，概念间用无向连接用弧线表示，不同颜色
28、区域代表不同类别，节点标签以节点编号和相关关键词代表，如图5所示。第1类共有11个节点，核心的内容为：单手操作，一体化设计，遥控锁，停车间距，锁与挡泥板结合，公共电子锁，单手开锁，U型一体化锁，解决不想掏钥匙问题，靠近时锁有反馈。这一主题概念主要在讨论如何让开锁更加方便，考虑锁的设计的人机方面。可以看出后续的概念是对1、3和12概念的延伸，主要涉(j)澎(c)在讨论如何单手操作，如何将车锁和车进行一体化设计，以及更为方便的开锁方式。而第2类概念主要集中在讨论锁车方式的具体实现方面。第l类和第2类主题概念的提出为3，5，6，7，8类具体锁的形式和细节结构指明了方向，是设计方案的细化阶段，具体细化
29、方案如图5b，5c，5h所示，其草图与出聚类主题概念相对应，呈现不同概念草图间的转换以及同类概念草图之间的传递。最终设计聚焦于第8类：车头部位密码锁的方案，此类的主题实现方案的优化，具体如图5k所示。(e)一1开锁人机方便_2锁车方式具体实现_5简单式车锁形式_6辐条式车锁图5342概念演化路径分析概念演化路径的搜索可以帮助搜寻两概念之间的重要连接点，抓住演化过程的核心。该部分内容选取了初始节点和末尾节点进行搜索，从中间的较大跨度找概念演化的分析。如表3所示，通过网络搜索提取概念演化路径，从l到9l搜索共有三条最短路径，长度为6，表2中的前三项路径即为最短的三条路径。而其他非最短路径实质是由三
30、条最短路径中的一条路径的发展而来，如路径1，2，5，26，3l，85，91中N26是对5深化横向发展嘎(g)鹾 薜(d)(f)一3刹车式车锁4无钥匙锁车操作l7辐条锁具体结构 _8密码车锁概念网络图而来，主要还是对路径1，2，5，31，85，91的一种丰富。对实质性最短方案路径进行分析，概念5“联动结构”是这三种方案的必经节点，通过前述分析可知该节点在中心性分析中亦具有最高中心性值，该节点概念是一个关键节点，决定着设计概念演化的基本方向。三种方案的区别在于21和脶l，21具有极大的距离中心性以及较高的点度中心性，此处也是路径跨度最大处，中心性较高的节点以及这些节点的长链接在整体的设计过程中起到
31、了很好地串联作用。路径的最后部分都是后续收敛区间内的局部影万方数据38 机械工程学报 第53卷第15期概念，提升了设计过程的整体性。表3路径搜索结果P(I，91) 内容1单手操作一2不必蹲下5联动结构一2I车龙头83误操作一91脚撑锁车把解锁1单手操作一2不必蹲下一5联动结构31脚蹬子-85车身解锁91脚撑锁车把解锁1单手操作一，2不必蹲下一5联动结构一，31脚蹬子一86车撑解锁一91脚撑锁车把解锁1单手操作一2不必蹲下一5联动结构一7锁车方式一8车身不动86车撑解锁一91脚撑锁车把解锁1单手操作-2不必蹲下5联动结构26肢体范围31脚蹬子一85车身解锁一91脚撑锁车把解锁1单手操作-2不必蹲
32、下一5联动结构7锁车方式一17自身动作31脚蹬子一86车撑解锁一91脚撑锁车把解锁35设计认知多维模型可视化分析工具为了提升复杂设计认知过程建模和分析效率，研究利用Python开发出辅助分析系统工具Linkagel0，其对应由三个功能模块组成：过程分析模块Linkograph，底层数据存储模块Matrix以及语义网络分析模块Network。各模块均将对计算建模过程封装，可视化呈现定量分析结果。Matrix模块的界面操作简易，具有较好的模块性。linkograph模块具备重要概念的直接标识和文本定位功能Network模块具有动态交互分析复杂设计认知过程和属性的功能，从而直观地开展概念节点定位和路
33、径分析工作(图6)。通过数据的输入，对网络生成，具体节点数目和连接线的数目会随图显示，对于路径搜索可通过“Shortest Path”输入需要搜索的节点，可完成网络的中的路径节点显示，对于网络的其他俞臼兮Qn日囝燃捌逝晒V胛1-1方面搜索，可通过图示化的显示，通过具体颜色和线条进行修善，实现重点突出。4 结论复杂设计问题求解是以知识为基础，包含信息刺激、心智反应和概念表达等的信息处理过程。本文针对模糊前端的复杂概念设计过程，集成链接表和语义网络深入解析设计认知过程的复杂结构特性，构造支持关键概念与意图的捕获、演化路径回溯分析的多维设计认知模型，创新性实现非结构性语言数据的确定性信息处理、分析及
34、隐性知识获取，从而实现基于语义链接的设计认知过程及概念演化建模，并开发出模块化可视化分析工具，为从自然口语推理角度实现设计概念演化、状态转换和知识获取提供一般化方法。后续研究还将深入不良定义问题求解机制内核，拓展以设计认知机制为核心的设计思维理论和方法研究，丰富和发展现有复杂设计认知及计算方法和理论。参考文献【1中国机械工程学会中国机械工程技术路线图【M北京：中国科学技术出版社，201 1Chinese Mechanical Engineering SocietyThe Chinesemechanical engineering roadmapMBeijing：ChinaScience&Tec
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