目 录 1
第一章CAD系统与方法 1
1.1 CAD的概念和历史 1
1.1.1 CAD基本概念 1
1.1.2 CAD的历史 1
1.1.3CAD系统的类型 2
1.2 CAD硬件系统 4
1.2.1 CAD硬件 4
1.2.2图形显示设备 4
1.2.3 2D图形输入设备 6
1.2.4图形输出设备 8
1.2.5 PC-CAD硬件与工作站 9
1.2.6 3D物体输入设备 11
1.2.7 VR相关的设备 12
1.3 CAD软件系统 13
1.3.1 CAD软件系统的层次 13
1.3.2 CAD通用软件 15
1.3.2.1图形软件及其标准 15
1. 3.2.2造型软件 16
1.3.2.3工程分析软件 17
1.3.2.4工程数据库管理软件（工程DBMS） 18
1.3.2.5人工智能软件 19
1.3.3 CAD系统举例——AutoCAD简介 20
1.3.4 CIMS 21
1.4 CAD方法 22
1.4.1面向画面方法 23
1.4.2面向计算方法 23
1.4.3面向对象造型方法 24
1.4.4面向综合方法 24
2.1.1设计问题求解及其信息表征分析 25
第二章设计的认知 25
2.1设计问题求解 25
2.1.2设计理论及模型分析 26
2.1.3设计系统的形式化模型 27
2.1.4智能CAD系统中的设计模型 28
2.2设计创新的思维方法 32
2.2.1抽象思维和形象思维 32
2.2.1.1形象思维和抽象思维的不对称模型 32
2.2.1.2形象信息与抽象信息的一致化度量 34
2.2.1.3抽象思维 38
6.2.2.2局部一致性搜索算法 1 39
2.2.1.4形象思维 40
2.2.1.5小结 44
2.2.2创造性思维 45
2.2.2.1创造性思维概述 45
2.2.2.2创造性思维的二重性 46
2.2.2.3创造性思维的四阶段论 47
2.2.2.4创造性思维的二阶段论 47
2.2.2.5创造性思维模型 48
2.2.2.6类比推理的创造性 49
2.2.2.7逆向思维方式的创造性 49
2.2.3创造性设计方法举例 50
2.2.3.1头脑风暴法 50
2.2.3.2组合创新法 51
2.2.3.4缺点逆用法 52
2.2.3.3类比方法 52
2.2.3.5中山正和法 53
2.2.3.6理想化方法 53
2.3形状方案设计思维模型 54
2.3.1对象选例型 55
2.3.2约束联想型 56
2.3.3分解综合型 56
2.3.4抽象逆反型 58
2.3.5小结 58
第三章 智能CAD的领域与方法 60
3.1智能CAD的概念与历史 60
3.1.1智能CAD的概念及背景 60
3.1.2智能CAD的历史回顾 61
3.1.3智能CAD的几个发展历程 63
3.1.3.1通用设计理论（GDT） 63
3.1.3.2设计过程的各方面的智能支持 65
3.2智能CAD的领域 65
3.2.1自动方案生成 65
3.2.2智能交互 66
3.2.3智能显示 67
3.2.4自动数据获取 67
3.3智能CAD方法研究的三个方向 68
3.3.1面向方案形成过程的ICAD方法 68
3.3.2.2基于实例的设计方法 70
3.3.2.1提出背景 70
3.3.2基于设计对象表达的ICAD方法 70
3.3.2.3基于原型的设计方法 71
3.3.2.4 述评 71
第四章基于知识的推理方法 73
4.1形状文法 73
4.1.1形状与形状文法概述 73
4.1.2图案和雕塑的形状文法及生成规范 76
7.3.3综合推理特点 1 76
4.1.2.1图案 77
4.1.2.2形状文法 78
4.1.2.4填充规则（Painting rules） 80
4.1.2.3选择规则（Selection rules） 80
4.1.2.5雕塑、美学和设计 81
4.1.3用形状文法模拟建筑风格 81
4.1.3.1单轴线别墅平面 82
4.1.3.2双轴线别墅平面 85
4.1.3.3结论 87
4.2基于规则的设计方法 88
4.2.1基于规则的设计方法概况 88
4.2.2基于规则的工艺设计 88
4.2.3 ZDCAPP：一个基于规则的CAPP实例 89
4.2.3.1系统的设计思想 89
4.2.3.2零件的特征描述 90
4.2.3.3基于规则的定位设计 91
4.2.4加工工艺设计 91
4.3.1框架的一般描述 95
4.3基于框架的设计方法 95
4.3.2基于框架的形状表达方法 96
4.3.3基于框架的形状生成方法 101
4.3.3.1二维几何形状的交互生成 101
4.3.3.2形状＋形状→形状（由形状生成形状） 103
4.4例子：图案创作智能CAD系统 106
4.4.1系统结构 106
4.4.2知识表达和知识获取 108
4.4.3知识的学习 110
4.4.4结论与评价 111
第五章基于搜索的设计方法 113
5.1搜索的一般描述 113
5.1.1搜索的介绍 113
5.1.2问题求解 113
5.1.2.1状态空间 114
5.1.2.2产生式系统 115
5.1.2.3控制策略 116
5.1.3深度优先搜索 118
5.1.4宽度优先搜索 118
5.2启发式搜索算法 119
5.2.1估价函数 119
5.2.2最佳优先算法 120
5.2.3 A*算法 120
5.2.4启发式搜索用于空间规划 121
5.3用搜索方法来优化设计 123
5.3.1总体搜索 123
5.3.3模式搜索 124
5.3.2黄金分割搜索 124
5.3.4单纯形法 125
5.4.1问题的提出 126
5.4例子：自动装载系统 126
5.4.2问题的分解 128
5.4.3系统结构 130
5.4.4小结 133
第六章约束满足的设计方法 134
6.1基于约束满足设计的概况 134
6.2约束满足的形式描述和典型的算法 136
6.2.1约束满足问题的形式描述 136
6.2.1.1定义 136
6.2.1.2简化的搜索算法 137
6.2.1.3简化的搜索算法分析 138
6.2.2.1约束传递 138
6.2.2提高一致性的算法 138
6.2.3混合算法（Hybrid Algorithms） 141
6.2.3.1前瞻算法（Look-ahead Algorithms） 141
6.2.3.2后看算法（Look-back Algorithms） 141
6.2.3.3其他算法（Other Algorithms） 142
6.2.4基于启发性信息的算法 143
6.2.4.1基本的启发性信息 143
6.2.4.2理论基础上的启发性信息方法 144
6.3.1.1 DOC约束描述语言概述 145
6.3.1约束描述语言 145
6.2.4.3网络基础上的启发性信息方法 145
6.3面向设计的约束语言和类型 145
6.3.1.2 DOC约束语言内部处理机制 148
6.3.1.3实例：基于DOC的窗门的自动调节器的设计 148
6.3.2约束类型 150
6.3.2.1约束类型的概述 150
6.3.2.2约束类型之一：几何约束 150
6.3.2.3约束类型之二：工程约束 150
6.4基于约束的参数化设计 151
6.4.1什么是基于约束的参数化设计 151
6.4.2轮廓构造的参数化设计系统 151
6.4.3机制之一：几何描述的轮廓输入 152
6.4.5机制之三：几何推理法 153
6.4.4机制之二：变动几何法的特征点求解 153
6.5基于约束的概念设计和约束管理 154
6.5.1约束与概念设计 154
6.4.6基于约束的参数化设计特点 154
6.5.2 CONGEN：基于约束的概念设计系统 155
6.5.3基于约束的综合器 157
6.5.4约束管理器 160
第七章基于综合推理的方法 162
7.1类比推理 162
7.1.1类比推理起源 162
7.1.2类比的科学基础 163
7.1.3类比推理理论 164
7.1.4类比推理的根本着眼点 166
7.2类比生成 167
7.2.1类比生成模型 167
7.2.2类比生成的几何直观含义 170
7.3综合的设计方法 171
7.3.1推理的松绑 171
7.3.2综合推理模型 174
7.4例子：基于综合推理的图案设计系统 177
7.4.1思想的提出 177
7.4.2图案的四要素 178
7.4.3单要素综合模型 179
7.4.3.1图元形状的综合 179
7.4.3.2色彩的综合 180
7.4.3.4布局的综合 182
7.4.3.3纹理的综合 182
7.4.4双要素综合模型 184
7.4.4.1形状与色彩的综合 184
7.4.4.2形状与纹理的综合 185
7.4.4.3色彩与纹理的综合 185
第八章 基于实例的设计方法（CBD） 187
8.1 CBD的提出 187
8.1.1 CBR的概念 187
8.1.2 CBR的算法流程 188
8.1.3基于范例的设计CBD——概念和历史回顾 189
8.2 CBD的系统结构 190
8.2.1设计Case的表达 190
8.2.2.1 MOP结构 191
8.2.2设计Case的内存组织 191
8.2.2.2 EMOP结构 192
8.2.3 CBD的算法流程 196
8.3匹配与适应 196
8.3.1 CYCLOPS基于CBR的设计系统 196
8.3.2 Case的适应 197
8.4实例——基于Case的广告设计系统 200
8.4.1广告设计问题的特点 200
8.4.2广告Case的表示 202
8.4.3广告Case的推理算法 204
8.4.4实现 205
8.4.5讨论 206
9.1原型法的提出 207
第九章基于原型的设计方法 207
9.2原型的表达、组织及学习 208
9.2.1原型的表达 208
9.2.2原型的组织 210
9.2.3原型知识的学习及一致性维护 210
9.3基于原型的设计推理 211
9.3.1原型上的操作 211
9.3.2设计约束的冲突解决 212
9.3.3基于原型的设计推理机制 213
9.3.4基于原型的智能CAD模型 214
9.4例子：椅子智能CAD实验系统——AutoChair 215
9.4.1系统概述 215
9.4.2椅子原型的表达 217
9.4.3原型的组织与检索 220
9.4.4.1尺寸设计 221
9.4.4基于原型的设计推理机 221
9.4.4.2造型设计 222
9.5自动造型技术 223
9.5.1概念术语解释 223
9.5.2部件生成 225
9.5.3结果装配 225
9.6运行实例分析 226
第十章 协同式设计（Collaborative Design） 228
1 0.1协同式设计背景 228
10.1.1协同式设计：多领域问题 228
10.1.2面临的问题 228
10.2.1几个相近术语和概念 232
10.2协同式设计基本概念 232
10.2.2协同式设计概念结构 233
10.2.3协同式设计的关键技术和问题 234
10.3协同式设计的理论基础之一：协同理论（Coordinative Theory） 234
10.3.1概述 234
10.3.2协同理论的基本框架 235
10.3.2.1协同的概念 235
10.3.2.2基本协同过程 235
10.3.3协同理论的方法和技术 236
10.3.3.1基于相关学科协同概念的设计方法 236
10.3.3.2协同合作工具分类 237
1 0.4.2 AOP的形式描述系统 238
10.4.1什么是Agent 238
10.4协同式设计理论基础之二：面向Agent的设计理论 238
10.4.3 AOP的通讯语言 239
10.4.4 AOP计算框架的解释器 241
10.5协同式设计关键技术之一：共享知识表达与语义一致化 242
10.5.1概述 242
10.5.2知识交换的统一表达格式 243
10.5.2.1 KIF的介绍 243
10.5.2.2概念图CG的介绍 243
10.5.3语义一致化的算法 244
10.5.3.1基于本体论分类的定义一致化算法 244
10.5.3.2基于关联元语的映射算法 245
10.6.1概述 247
10.6协同式设计关键技术之二：冲突检测和解决 247
10.6.2基于Petri网的一致性（冲突）检查方法 248
10.6.3基于真值的冲突检测方法 250
10.6.4基于约束不可满足的冲突检测方法 250
10.6.5基于启发式分类的冲突解决 251
10.7协同式设计关键技术之三：协同式体系结构 252
10.8典型系统介绍 253
10.8.1 PACT：联邦型的协同式设计系统 253
10.8.1.1概况 253
10.8.1.2 PACT实验操作演示 254
10.8.1.3 PACT实现机制 256
10.8.2 IMCOD：综合设计 257
10.8.2.1概况 257
10.8.2.2 IMCOD的实现机制 258
10.8.3协同式工程设计系统DICE 260
10.8.3.1概况 260
10.8.3.2实现机制 260
10.8.3.3实例：设计与建造协同化设计的任务跟踪 261
第十一章基于专家系统的设计方法 263
11.1专家设计系统的原理 263
11.1.1专家系统简史 263
11.1.1.1 DENDRAL：专家系统的诞生 263
11.1.1.2第一代专家系统（1965年至1980年） 263
11.1.1.3第二代专家系统（1980年至80年代末） 264
11.1.1.4第三代专家系统（知识系统）研究 265
11.1.2.1专家系统的分类 266
11.1.2专家系统的类型 266
11.1.2.2设计型专家系统 267
11.1.3专家系统开发过程 268
11.1.3.1知识获取阶段 268
11.1.3.2知识形式化阶段 269
11.1.3.3系统测试阶段 270
11.1.3.4系统重构造阶段 270
11.2专家系统的基本结构 270
11.2.1知识库 270
11.2.2数据库 274
11.2.3推理机 274
11.2.4解释部分 275
11.2.5知识获取部分 277
11.3.2挖掘机设计专家系统的构造过程 278
11.3.1概述 278
11.3 ZUEDES：液压挖掘机设计的专家系统 278
11.3.3问题描述和知识表达 279
11.3.4推理与控制策略 281
11.3.4.1方案设计：整机原理方案和主要参数选择 281
11.3.4.2技术设计：各机构的设计参数选择 282
11.4分布式专家系统 282
11.4.1分布式专家系统的提出 282
11.4.2分布式专家系统类型与基本问题 283
11.4.3分布式专家系统的概念结构 285
11.5地下管道布线的多专家系统设计系统介绍 286
11.5.1概况与基本概念 286
11.5.2.1体系结构 287
11.5.2系统结构分析 287
11.5.2.2知识表达 288
11.5.2.3智能体结构 290
11.5.2.4合作与冲突解决的策略 291
11.5.3系统特点与运行环境 291
11.5.4进一步讨论 291
第十二章基于信息流的设计方法 293
12.1问题的提出 293
12.1.1传统CAD系统中存在的问题 293
12.1.2 CAD系统的智能、集成化研究 294
12.1.3信息流设计方法的理论基础 295
12.2设计过程中的信息流特点分析 297
12.2.1信息流设计方法对设计本质的理解 297
12.2.2设计过程中的信息流操作 298
12.2.3智能和集成化设计方法下的信息流 300
12.3基于设计信息流的模型结构 301
1 2.3.1信息流设计模型的总体描述 301
12.3.2设计对象空间非单调搜索中的信息流模型 303
12.3.3设计知识处理中的信息流模型 304
1 2.3.4设计多阶段迭代约束满足中的信息流 305
12.4总结 306
12.4.1基于信息流设计模型DIFM的分析和讨论 306
12.4.2基于信息流设计模型的IIICAD系统简介 307
第十三章智能显示技术 310
13.1问题的提出 310
13.2.1基本原理 312
13.2基于图像处理的智能显示技术 312
13.2.2几种典型视觉效果的模拟算法 313
13.3基于画笔的智能显示技术 316
13.3.1画笔的概念 316
13.3.2画笔的绘制原理 317
13.3.3画笔绘制的一般流程及算法 318
13.4基于知识的智能显示方法 319
13.4.1体素的明暗描绘知识分析 320
13.4.2基于知识的智能显示原理 321
13.5述评 323
第十四章 三维形体的智能重建VCM方法 324
14.1问题的提出 324
14.2.1.1标记线方法 326
14.2.1从单视图重建三维模型研究 326
14.2相关工作介绍 326
14.2.1.2梯度（Gradient）空间方法 327
14.2.1.3线性规划方法 327
14.2.1.4感知方式 327
14.2.1.5体素标识方法 328
14.2.2由多视图重建三维模型研究 328
1 4.2.2.1 B-rep方法 328
14.2.2.2 CSG方法 330
14.2.3述评 331
14.3 VCM方法 332
14.3.1 VCM方法的算法思想 332
14.3.2 VCM方法概述 333
14.3.3 VCM方法的实现 334
14.3.3.1视觉重建特征的提取 335
14.3.3.2基元的划分与生成 335
14.3.3.3推理机制 336
14.4 VCM方法的分析与评价 337
第十五章 智能CAD环境与工具 339
15.1智能CAD开发环境 339
15.1.1智能C4D开发环境的提出 339
15.1.2智能CAD开发环境的基本组成 339
15.2智能CAD的造型工具 342
15.2.1问题的提出 342
15.2.2 ZDSOLID简介 342
15.2.2.1机器语言级造型——半边结构及存取操作 342
15.2.2.3中间语言级造型——局部操作 344
15.2.2.2汇编语言级造型——欧拉算子 344
15.2.2.4高级语言级造型——布尔操作 345
15.2.3自动造型技术 346
15.3知识工程系统 347
15.3.1 KES的一般概念 347
15.3.2实例：“天马”之常规推理机 349
15.3.2.1常规推理机的工作原理 350
15.3.2.2常规推理机的知识表达文法 352
15.3.2.3“天马”的解释机制 364
15.3.2.4“天马”对设计问题的支持 365
15.4工程图纸的自动理解 368
15.4.1问题的提出 368
15.4.2工程图纸自动理解的一般流程 368
15.4.3预处理 370
15.4.4矢量化 371
15.4.5图形元素的抽出与识别 374
15.4.5.1文字的分离与识别 374
15.4.5.2符号的识别 374
15.4.5.3线的识别 374
15.4.5.4尺寸标注的识别 375
15.5面向对象的工程数据库 380
15.5.1问题的提出 380
15.5.2面向对象的工程数据库的功能和特点 381
15.5.3面向对象的工程数据库关键研究问题 382
15.5.4典型商品化系统介绍 383
参考文献 385