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引用论文
娄山河, 冯毅雄, 胡炳涛, 洪兆溪, 谭建荣. 人机认知协同的复杂装备概念设计：挑战、进展和展望[J]. 机械工程学报, 2024, 60(11): 2-19.
LOU Shanhe, FENG Yixiong, HU Bingtao, HONG Zhaoxi, TAN Jianrong. Human-computer Cognitive Collaboration-driven Conceptual Design of Complex Equipment: Research Progress and Challenges[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2024, 60(11): 2-19.
http://www.cjmenet.com.cn/CN/10.3901/JME.2024.11.002
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行业现状
智能概念设计在认知科学与人工智能的支持下，为人机协同提供了新的思路。与传统计算机辅助设计（CACD）相比，智能概念设计利用认知科学规律和人工智能算法来有效支持设计师的创新构思和问题解决。其特点包括从抽象设计意图到具体执行的思维转换，设计灵感的符号化表示与语义结构的模式识别，以及设计师创新构思与设计工具的深度交互。这种模式有效弥补了传统设计在概念阶段的局限，显著提升了人机交互性和认知合理性。
基于对复杂装备概念设计的内涵分析，人机协同关键技术（如客户需求的语义认知辨识、功构映射的智能认知推理）揭示了智能概念设计的广阔前景，并展望其在智能设计工具和多模态交互方面的发展趋势。
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论文亮点
复杂装备概念设计的内涵
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模糊前端的递归求解：复杂装备的概念设计处于设计的模糊前端，要求设计主体以动态递归的方式进行迭代求解，以打破固有思维，适应不确定性。
国内外学者的多视角定义：德国、英国等学者从功能分析、性能约束和推理方法等角度定义复杂装备的概念设计，国内学者则从设计粒度和知识基础等方面提出各自的见解。
典型流程与核心问题：复杂装备的概念设计流程主要涵盖明确设计意图、功能构造映射求解以及概念方案的多属性决策评价。
图1 复杂装备概念设计的流程
四大学派与各自研究重点：包括TRIZ（发明问题求解）、系统化设计、公理设计和质量设计等学派，每个学派以不同视角（如技术系统、质量控制等）推进设计概念创新。
设计信息多域传递与创成：该类型研究关注物的角度，通过几何特征、定量表征等方法，推动复杂装备的多领域信息整合和原理方案推理生成。
代表性研究及其创新应用：TRIZ的标准解、系统化设计的“黑箱法”以及质量设计中的“质量屋”等方法促进了概念设计的实用性和创新性。
3. 侧重设计主体的概念设计
设计主体的认知模型与模拟：从人本出发，研究设计者在设计中的认知活动。重点包括设计思维建模与仿真、口语分析和草图绘制，以及神经成像技术。
设计思维的外显表达与认知机制探究：利用口语分析、草图绘制等方法外显设计思维过程，通过神经成像探索设计师在概念设计中的脑区激活情况，逐步揭示设计思维的认知规律。
从CACD到新一代智能概念设计技术：该研究旨在结合设计主体与设计对象，推动支持不确定设计认知的智能设计工具的发展。
人机认知协同的概念设计关键技术
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模糊与非线性处理：针对客户需求的多样性、模糊性和非线性特点，研究改进的Kano模型、模糊集、马尔可夫链和灰色系统理论等，以准确辨识客户需求的重要度，消除认知不确定性。
需求语义向工程特性的转化：通过模糊多目标规划、解析Kano需求模型和自适应神经模糊推理等方法，将模糊需求转化为设计需求，提高设计师认知的准确性。
神经成像辅助需求认知：利用EEG和fMRI等神经成像技术探究客户需求的神经机制，为需求重要度认知提供科学依据。
2. 思维认知规律神经成像技术
设计师脑区激活规律研究：采用EEG和fMRI等神经成像技术，探索设计师在解决不确定性设计问题时的脑区激活模式及其与认知负荷的关联。
情绪与认知状态交互：通过心率变异性、EEG能量谱等数据，揭示精神压力与设计思维的关系，为设计辅助工具的智能交互提供数据支持。
灵感激励与创意启发：研究不同灵感刺激对设计构思的神经效应，提出了内部启发搜索和无效外部搜索机制，为提升创意设计效果提供认知支持。
3. 功构映射智能认知推理技术
功能-结构映射的多对多关系求解：采用知识推理和启发搜索算法，模拟设计师认知活动，避免组合爆炸问题，实现从功能域到结构域的高效映射。
基于知识推理的智能化求解：利用规则推理、定性推理和神经网络，优化设计实例检索，提升概念方案的推理生成效率。
启发式算法在概念设计中的应用：结合自然选择、遗传算法和Hopfield网络等启发式方法，实现复杂装备设计的全局最优解搜索。
4. 概念方案协同认知决策技术
多主体协同决策架构：通过智能体技术和增强现实支持分布式设计主体的三维建模和修改，实现概念方案的协同认知与决策。
多准则模糊评价方法：构建基于模糊集、层次分析法和灰关联相似度的评价模型，以应对概念方案决策的复杂性和不确定性。
神经认知决策辅助：利用EEG和眼动数据融合技术，使概念方案评价基于生理反应，提升认知决策的客观性和效率。
现存问题与展望
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几何主导与缺乏认知灵活性：传统CACD系统偏重几何特征、定量表征和经验试错，难以处理概念设计阶段的模糊信息及迭代需求，限制了设计师的认知灵活性。
客户需求认知不足：CACD在理解和表达客户需求的模糊性及非线性方面存在不足，缺少对客户内隐需求的神经认知解析，难以精准引导概念设计。
行为效应推理局限性：现有CACD行为效应库依赖于完备的规则或实例，无法适应设计过程中的不确定性和知识残缺，导致推理的通用性和准确性受限。
原理方案生成的算法复杂度高：回溯搜索和启发式算法难以适应概念设计的不确定性大、设计空间复杂的需求，原理构件组合的可信性不足，影响方案生成的准确性。
协同决策支持欠缺：现有系统无法处理分布式的多主体认知协同与不确定性评价，未能捕捉客户对产品的性能体验和神经认知反馈，影响评价信息的集成准确性。
2. 研究展望
面向残缺信息处理的新CACD理论：基于神经认知机制和类脑计算，将客户需求、功构映射、概念方案与真实情况高度匹配，提高概念设计阶段的设计依据可信性、求解可信性和决策可信性。
隐式意图的认知度量：结合神经科学、智能计算等技术，模拟客户需求、行为效应和原理构件的认知过程，建立概念设计认知计算模型，实现隐式意图的形式化表达。
人机认知协同的新一代CACD工具：开发支持设计主体认知状态捕捉和非精确交互的工具，结合认知计算，支持高认知负荷任务如设计空间搜索等，实现计算机对设计意图变化的感知与响应。
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结论
作者及团队介绍
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主创作者团队主要研究方向
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作 者：娄山河
责任编辑：杜蔚杰
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