在国家自然科学基金项目《基于美学家人脑模型的创新设计研究》等前期研究的基础上，针对目前计算机辅助设计系统普遍存在的自主性不足，创新能力匮乏以及知识更新不畅等弊端，通过系统地分析设计师创新过程的思维认知规律，明确了“灵感、顿悟”在设计创新思维中的核心作用。借鉴认知科学、脑神经科学及新型心脑智能等方面的研究成果，揭示出智能“浮现(Emergence)”对实现设计创新过程中“灵感顿悟”的基础性作用。以心脑计算(mental computation)相关的混合知识表示方法为基础，建立了表象式设计知识表示结构，并以此为基础构建具有自主创新能力的浮现式设计创新模型。研究以表象式设计知识表示结构为基础，实现Internet环境中设计知识自主获取的可行性，并建立了融信息检索、文本过滤和知识抽取于一体的设计知识获取方法，为实现智能设计系统知识资源的自主更新和个性化积累奠定了基础。论文的主要内容和创新点如下：1．从智能信息处理的角度，深入分析了造成CAD系统诸多不足的原因，在前期美学家人脑模型的基础上，提出了助手型自主设计创新系统的基本框架，明确实现该框架模型的关键技术问题。2．以设计创新的思维认知规律为基础，分析了产品设计创新过程的认知学本质，借鉴神经心理学、脑科学的研究成果，提出设计创新的浮现式认知模型。3．针对现有智能设计系统设计知识表示方法，重语义内涵而轻语义联系，重静态结构而轻动态演化等缺陷，借鉴混合知识表示(Hvbrid knowledge represenration)的思想，以视表象的神经机制及其认知机理为原型，结合产品设计知识的结构特点，构建了动态化的表象式设计知识表示结构(MIRDE)。该模型以上层的意象概念集和下层的特征属性集为基本框架，以意象概念与特征属性之间的语义映射关系为核心，通过引入层间单元的权值调整和学习机制，为语义关系的动态演化奠定了基础。4．在浮现式设计创新认知模型的基础上，结合设计对象的信息构成及设计过程的信息转换规律的分析，构建出支持自主创新过程的浮现式设计创新计算模型，明确了浮现式设计创新是以产品的意象描述与特征表达间的关联关系为核心，包括设计方案自主生成、意象评价与竞争浮现等环节的方法体系。构建出以表象式设计知识表示结构(MIRDE)为基础，融语义映射与进化计算于一体的设计方案自主生成方法。通过情感熵概念的引入，建立了设计方案与特定意象概念间的定量评估机制，并以此作为设计方案优化竞争的基本准则，从而为赋予设计系统自主创新能力开辟了新途径。5．从设计创新对知识素材自主获取与个性化积累的需求出发，提出以混合知识表示为基础，融信息检索、文本过滤和知识抽取于一体的设计知识自主获取方法体系，并通过应用实例初步验证了方法的可行性。借鉴智能检索中“以网对网”的思想，建立了以MIRDE结构中意象语义关联与联想机制为基础的关键词扩展方法，实现个性化的信息检索。引入多样本公共特征的概念，形成了基于样本公共特征的文本过滤方法，提高了用户意愿表达的准确性，有效地增强了文本过滤的处理效率。以MIRDE结构的层次化结构为基础，建立以知识抽取对象实体为核心，以产品结构属性及其特征模式为主体的设计知识抽取方法，为设计系统自主地从Internet环境获取设计素材，进而实现知识的个性化积累创造了条件。设计创新过程是一个极其复杂的思维认知过程，目前尚未形成完善、深层次理论学说，因而本论文的研究工作具有较强的学科交叉性和理论前瞻性，所有内容都是围绕着提高设计系统的自主创新能力这一主题展开的。论文在注重理论突破的同时，也进行了有针对性的实例验证，明确了所述方法的可行性和有效性。