现代制造业的发展，先进制造技术是原动力，设计创新是龙头。工业设计是设计创新的重要手段，随着市场竞争加剧，用户需求的个性化、多样化，形态设计决定的产品造型风格、审美功能等感性特征成为竞争的关键因素。但传统设计主要是设计师直觉经验的试错法，缺乏客观可靠的科学手段。论文以此为契机，在国家自然科学基金与国家863项目的支持下，面向现代制造业信息化与企业设计创新的需求，与先进制造技术相协调，基于数字化技术，对产品风格约束的计算机辅助形态设计技术进行了系统研究，取得重要成果，有助于推动工业、航空宇航制造业形态创新设计的推广应用。1．产品风格约束的计算机辅助形态设计的提出论述了工业设计对现代制造企业设计创新的重要性，分析了面向用户感性需求的形态设计问题，针对国内外计算机辅助形态设计技术的研究现状，提出了研究产品风格约束的计算机辅助形态设计技术，确定了论文的研究目标与内容。2．产品风格约束的计算机辅助形态设计技术体系框架提出了产品风格约束的计算机辅助形态设计策略，建立了技术体系框架，确定了关键技术。建立了设计过程模型。3．产品风格的语义量化描述针对现有的产品风格约束的确定是“以设计师为中心”，具有经验性和模糊性等问题，应用感性工学方法建立了产品风格语义量化描述模型。将用户认知的产品风格特征通过产品风格语义和量化评价机制建立一种表达框架，实现结构化、量化描述产品风格信息。建立了产品风格语义量化描述模板、产品风格信息库，实现了计算机组织和管理产品风格信息。建立了模型的数学表达以及产品风格类别判断和相似性算法，结合产品形态特征，实了现计算机辅助产品风格分析与评价。上述方法通过了实例验证。4．原型法的产品风格约束的形态设计针对传统产品风格约束的形态设计的经验试错法，提出了采用原型法的系统设计新方法。建立了产品形态原型特征模型。提出了产品形态原型顶层基本骨架变型设计方法，建立了设计模型，给出了原型变型控制方法。形态原型作为设计基型，建立了产品风格约束与变型设计变量的基本映射关系，便于计算机建模和控制。针对确定与目标产品风格最佳匹配的变型设计方案问题，提出了应用灰色关联分析和BP神经网络的关联匹配方法。根据关联度选择与目标产品风格最相关的变型组件集，通过了实例验证；对选择的变型组件集应用BP神经网络确定与目标产品风格最佳匹配的变型方案。建立了BP神经网络模型，给出了BP网络训练方法，通过了实例验证。5．基于遗传算法的产品风格约束的形态设计针对产品风格约束的形态设计问题，提出了基于遗传算法的智能设计方法，建立设计模型。提出了产品形态方案的基因表达方法，建立了BP神经网络的适应度函数，给出了形态基因的交叉与变异方法，建立了进化终止规则，通过了实例验证。实现了设计的智能化和自动化。6．产品风格约束的计算机辅助形态设计系统提出了软件原型系统体系结构，分析了开发技术，设计了软件工具集，开发了软件原型系统。通过信息家电产品的形态设计应用验证，结果支持了论文研究的技术方法。