基于逆向工程开发模式的乘用车外饰改装套件设计研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:leiyang000
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着近年来国内汽车市场快速发展,汽车保有量快速增长,汽车后市场不断成熟;同时,受主要消费群体年轻化、需求个性化等因素影响,原厂车单一的造型和功能不再能够满足不同用户的差异化需求。此外伴随着相关政策的改变,汽车改装行业逐渐走出原先的灰色地带。对于汽车工业发达的国家来说,汽车改装是汽车企业转型升级的主要发展路径之一。而我国的汽车改装行业目前依然呈现出地区间发展不平衡,政策相对滞后,改装技术进步缓慢,专业化水平不高等现象,正处在汽车改装产业的起步发展阶段。本文首先通过文献研究、资料收集等方法,在对汽车外饰改装零部件的种类、相关法律法规、风格特点等知识进行梳理的基础上,总结合法的改装范围。其次,进行市场调研与厂家走访,采用案例分析、问卷调研等方法对用户的改装需求进行分析,并将需求按车型、人群、改装类型等要素进行层级化分类,归纳总结改装原则,提高用户协同设计的改装效率。再次,根据需求的层级关系,梳理数据库逻辑框架,构建外饰改装件逆向开发数据库模型。最后,基于已建立的数据库,导入用户需求数据。通过逆向工程、协同设计等相关理论和己有研究成果,进行实证分析;并通过协同设计,对18款特斯拉model3用进行了外饰改装设计实践,分析证实了逆向工程应开发模式用于汽车外饰改装的可行性,总结了外饰改装件逆向开发的方法思路。通过研究,本文认为逆向工程开发模式应用于汽车外饰轻改装套件开发的理论是可行的。本文认为在外饰改装逆向设计实践中,通过对用户需求进行层级化分类,挖掘触发用户改装动机的内在因素;将逆向工程作为设计手段,借助外饰改装逆向开发数据库的帮助,可以帮助设计师从已有的改装样本推导出新的改装方案,通过一系列方案样本使设计师能够更好的把握用户需求;最后通过协同设计、逆向工程技术建模、快速渲染方案等手段,细化用户需求,从而达到强化改装方案的目的。
其他文献
服装除了满足人们日常生活防寒保暖以及遮挡的需求,还反映了人们的时尚品味,更是不同个体身份和地位的象征。故越来越多的工作基于服装展开研究,例如:服装检索、服装推荐、虚拟换衣等,服装解析任务也应运而生。随着深度学习技术在计算机视觉领域广泛的应用,服装解析工作取得了一定的成功。然而当前服装解析工作为提高模型的解析性能,往往设计了复杂的网络结构或引用额外的辅助信息,导致参数量大、计算复杂等问题,因此并不完
环境感知是自动驾驶系统的核心技术,而可通行区域检测是环境感知的重要内容,对自动驾驶的路径规划有重要意义。高光谱图像因其对光谱感知范围广,包含感知对象材质相关的物理性质,一直以来在遥感领域和目标检测领域都有广泛的应用。本文主要研究基于高光谱图像的可通行区域检测,利用高光谱图像包含的感知对象的材质信息解决基于RGB图像的可通行区域检测中存在的问题,通过对高光谱图像进行道路分割实现可通行区域的检测,主要
随着人们对医疗健康的重视,药品的需求量不断增加,自动售药机行业迎来了新契机。为了抗击新型冠状病毒,积极响应疫情期间所提出的“无人接触”的号召,设计一款能够避免交叉感染的自动售药机系统势在必行。然而传统的自动售药机大部分存在运营管理难、药损率高、药品种类单一、监控难、交互使用体验差、测试难等问题,使自动售药机的发展受到限制。为解决上述问题,本文在传统自动售药机的基础上设计了一套基于B/S与C/S架构
软件产品的规模和复杂度随着互联网技术的发展与日俱增,使得交付高质量、低成本和易维护的软件产品难度增加,同时也增加了产生缺陷的概率。在软件产品发布之前,利用软件缺陷预测技术构建相关模型能够识别出软件中容易产生缺陷的模块,使公司合理分配有限资源以进行测试和维护,能够大大降低成本并提高软件质量。构建一个稳定高效的缺陷预测模型通常需要大量的类平衡缺陷数据集,但是在构建预测模型时,软件缺陷数据集通常面临两个
当下互联网信息技术的快速发展使得人们每天都会在网络中发表大量的文本信息,包括购物评论,电影评论和时事评论等,如何将这些文本数据中的情感信息提取并利用起来成为了人们关注的热点,文本情感分析也随之成为了自然语言处理领域一个重要的分支任务。文本情感分析是一项研究多年的任务,其主要目的是对带有情感倾向的主观文本进行理解分析,从中提取情感或观点的过程。基于深度学习的文本情感分析技术已经成为了该任务的主流方法
随着电网规模的快速扩张,变电站设备的运检工作有了更高的要求。目前,变电站设备运检作业内容复杂且高度依赖运检人员的专业技术知识和经验积累,工作人员缺乏智能化的运检作业知识辅助工具和手段。充分利用电力领域积累的非结构化文本,构建、挖掘和利用具有丰富关联关系的电力领域设备知识,给运检工作人员推送变电站运检任务相关的知识,是一项具有重要研究意义和应用价值的工作。围绕变电站运检作业具体需求,本文对领域知识图
本文主要以我国西北某地核废料填埋实验室场址岩体花岗岩裂隙作为研究目标,通过现场实拍山体岩石露头照片,根据改进神经网络算法,经图像识别像素化实例分割分析,将岩体露头的裂隙所在位置进行粗识别,获取裂隙大概位置后,再通过计算机机器视觉处理技术进行细处理,获得裂隙精确位置,为后续裂隙花岗岩体的三维建模奠定了基础。研究工作及成果归纳如下:(1)基于现有语义分割网络框架Deeplab V3+,在其编码器网络模
车辆检测作为辅助驾驶领域的一项关键技术,长期以来备受国内外学者的广泛关注。与传统手工设计特征的算法相比,采用深度神经网络的车辆检测算法虽然在检测精度方面获得了巨大的提升,但是检测算法的计算量非常大,通常需要借助GPU提高运算的并行性,因此在很多对产品功耗和成本要求较高的应用中仍然面临很大的挑战。本文研究轻量化模型的前方车辆检测方法,设计并实现了运行于嵌入式设备的车辆检测系统,主要工作如下:(1)提
近几十年来,虽然医学诊断取得了巨大的发展,但即使是经验丰富的专业医生仍然难以准确预测突发疾病。随着机器学习技术的发展,相关智能算法已经开始帮助医生识别和预测疾病。然而,这些基于数据的方法仅根据历史数据训练模型来获得所需结果,并没有基于专业医学知识,往往不能在实际医疗数据集上获得较高的预测精度。通常“患者—症状”以及“症状—疾病”之间的关系以及相关的医疗数据往往是模糊、不精确和不确定的。因此,即使已
机载箔条弹抛撒形成的箔条云是空空导弹、防空导弹无线电引信面临的常见干扰样式,近场、局部照射条件下,基于回波信号幅度和频率特征的无线电引信信号处理方法难以实时、可靠的区分目标和箔条云回波信号,这严重影响了导弹引战系统的效能,因此,抗箔条干扰是无线电引信面临的一个亟待解决的难题。本文以无线电引信抗箔条干扰技术为背景,对固定翼飞机尾流作用下箔条云运动建模与可视化仿真技术、箔条与典型目标回波信号仿真技术、