【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大數據，特別涉及一種基于人工智能的智能設計方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、在當前的工業設計領域，隨著技術的快速發展和用戶需求的不斷提高，傳統的設計方法已經難以滿足復雜多變的市場需求。設計師們面臨著如何在有限的時間內創造出既滿足用戶需求又具有創新性的產品設計的挑戰。同時，設計過程中還需要考慮經濟性、功能性和用戶體驗等多方面因素，這使得設計工作變得更加復雜和耗時。
2、雖然計算機輔助設計（cad）技術的應用在一定程度上提高了設計效率，但仍然存在諸多局限性。例如，傳統cad系統缺乏智能化的缺陷識別和自動優化功能，設計師需要依靠個人經驗和反復試錯來完善設計方案。此外，在多目標優化方面，現有的設計方法往往難以在滿足多種需求的同時實現最優解，這導致設計結果可能無法全面滿足用戶的各項要求。
3、隨著人工智能技術的快速發展，將ai應用于設計領域成為了一個極具潛力的研究方向。然而，目前仍缺乏一種能夠有效整合用戶需求、自動識別設計缺陷、進行智能化改進和多目標優化的綜合性智能設計方法。如何利用人工智能技術來提高設計效率、優化設計質量，同時確保設計結果能夠滿足用戶的多方面需求，成為了當前工業設計領域亟待解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的為提供一種基于人工智能的智能設計方法、裝置、設備及存儲介質，解決了現有的設計方法往往難以在滿足多種需求的同時實現最優解，這導致設計結果無法全面滿足用戶的各項要求的技術問題。
2、為實現上述目的，
3、獲取用戶上傳的初步設計圖案及用戶需求，并基于所述初步設計圖案進行三維建模，得到三維建模圖像；其中，所述用戶需求包括經濟性需求、功能需求及用戶體驗需求；
4、基于所述用戶需求對所述三維建模圖像進行缺陷識別，得到用戶需求對應的缺陷點；
5、調用預設的改進分析算法對所述缺陷點進行改進分析，得到改進方案；
6、基于所述改進方案對所述三維建模圖像進行缺陷修復和改進設計，得到改進三維設計模型；
7、對所述改進三維設計模型進行性能評估，得到性能評估值，若所述性能評估值不在預設的范圍內，則對所述改進三維設計模型進行改進空間識別，以得到潛在改進空間；
8、對所述改進三維設計模型中潛在改進空間進行多目標優化，以使性能評估值在預設的范圍內，得到優化設計三維模型。
9、進一步的，基于所述初步設計圖案進行三維建模，得到三維建模圖像，包括：
10、通過預置的卷積神經網絡對所述初步設計圖案進行結構參數提取，得到結構提取參數；
11、基于所述結構提取參數構建初步三維模型；
12、對所述初步三維模型進行指定結構識別，得到結構三維模型；其中，所述指定結構包括孔洞、凸起、凹槽、連接件及支撐結構；
13、對所述結構三維模型進行拓撲優化，得到拓撲優化三維模型；
14、通過預設的生成對抗網絡對所述拓撲優化三維模型進行細節生成及增強處理，得到細節豐富三維模型；
15、通過預設的變分自編碼器對所述細節豐富三維模型進行自適應參數調整與重構，得到三維建模圖像。
16、進一步的，基于所述用戶需求對所述三維建模圖像進行缺陷識別，得到用戶需求對應的缺陷點，包括：
17、通過需求捕捉引擎技術對所述用戶需求進行參數提取，得到需求參數；
18、對所述三維建模圖像進行幾何特征參數提取，得到圖像幾何特征參數；其中，所述圖像幾何特征參數包括曲率、角度、尺寸、表面粗糙度及旋轉角度；
19、基于所述需求參數對所述圖像幾何特征參數進行誤差映射，得到需求-圖像幾何誤差映射參數；
20、基于所述需求-圖像幾何誤差映射參數對所述三維建模圖像進行聚類分析，得到聚類誤差區域；
21、通過自編碼器對聚類誤差區域進行重構分析，以識別出與用戶需求不符的潛在缺陷點；
22、對所述潛在缺陷點進行標記，得到標記缺陷點；
23、對所述標記缺陷點進行缺陷點驗證，得到用戶需求對應的缺陷點。
24、進一步的，調用預設的改進分析算法對所述缺陷點進行改進分析，得到改進方案，包括：
25、基于多模態特征融合技術，對所述缺陷點的不同模態數據進行跨域特征映射，得到融合特征向量；其中，所述不同模態數據包括圖像數據、文本數據；
26、對所述融合特征向量進行交互學習，得到交互學習特征集；其中，所述交互學習特征集包括所述缺陷點的改進方向及所述缺陷點的改進程度；
27、對所述交互學習特征集進行增量式變異分析，得到多個候選改進方案；
28、對各個所述候選改進方案進行語義一致性驗證，得到一致性的候選改進方案；其中，所述語義一致性包括與用戶需求的一致性、與設計規范的一致性及與設計意圖的一致性；
29、對所述一致性的候選改進方案進行解碼優化，得到優化后的改進方案；
30、對所述優化后的改進方案進行多維度潛在風險評估，得到相應的風險規避策略；其中，所述多維度潛在風險包括成本風險、功能性風險、用戶體驗風險；
31、基于所述相應的風險規避策略對所述缺陷點進行改進，得到改進方案。
32、進一步的，基于所述改進方案對所述三維建模圖像進行缺陷修復和改進設計，得到改進三維設計模型，包括：
33、通過預設的拓撲編織算法，基于所述改進方案對所述三維建模圖像內的缺陷點進行編織式重組，得到編織式重組模型；
34、對所述編織式重組模型進行多層次的迭代優化，得到自愈模型；
35、對所述自愈模型的關鍵區域進行局部細節增強，得到量子增強模型；
36、對所述量子增強模型進行非線性紋理重構，得到混沌紋理模型；
37、對所述混沌紋理模型進行全局映射，得到全息優化模型；
38、對全息優化模型進行實時動態改進設計，得到改進三維設計模型。
39、進一步的，對所述改進三維設計模型進行改進空間識別，以得到潛在改進空間，包括：
40、通過預設的空間識別算法對所述改進三維設計模型的性能參數進行分析和評估，得到初步性能弱點分布圖；
41、通過非線性多目標回歸算法對所述初步性能弱點分布圖進行深度解析，得到弱點分析因子；其中，所述弱點分析因子是影響改進三維設計模型的性能參數的因子；
42、基于所述弱點分析因子對所述改進三維設計模型的性能參數進行動態調參，得到初步改進區域；
43、對所述初步改進區域進行多尺度分析，得到多尺度改進空間報告；
44、對所述多尺度改進空間報告進行敏感性矩陣計算，得到改進驅動因素矩陣；其中，所述改進驅動因素矩陣是對所述改進空間影響最大的因素列表；
45、將所述因素列表內的因子進行因子融合，得到全面改進空間評估報告；
46、對本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述初步設計圖案進行三維建模，得到三維建模圖像，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述用戶需求對所述三維建模圖像進行缺陷識別，得到用戶需求對應的缺陷點，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，調用預設的改進分析算法對所述缺陷點進行改進分析，得到改進方案，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述改進方案對所述三維建模圖像進行缺陷修復和改進設計，得到改進三維設計模型，包括：
6.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，對所述改進三維設計模型進行改進空間識別，以得到潛在改進空間，包括：
7.根據權利要求6所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，對所述改進空間進行多目標優化，以使性能評估值在預設的范圍內，得到優化設計三維模型，包括：
8.
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述初步設計圖案進行三維建模，得到三維建模圖像，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述用戶需求對所述三維建模圖像進行缺陷識別，得到用戶需求對應的缺陷點，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，調用預設的改進分析算法對所述缺陷點進行改進分析，得到改進方案，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的智能設計方法，其特征在于，基于所述改進方案對所述三維建模圖像進行缺陷修復和改進設計，得到改進三維設計模型，包括：
6...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄭川立，范舟，
申請(專利權)人：深圳領馭科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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